撮り方が変わっても、AIは同じ商品を見分けられるか

白い背景で撮った収納用品の写真を、AIが商品ごとに整理する。試した範囲ではうまくいったので、今度は取引先から届く写真にも使ってみたい。そんな場面を想像してみます。背景に棚が写っていたり、照明の色が違ったりしても、人には同じ商品だと分かります。では、AIにも同じように見えているのでしょうか。

私は、AIの働きを確かめるとき、「何を見分けられたか」とともに「どんな条件の写真で確かめたか」を大切にしたいと考えています。使う場所が変わっても役立つ仕組みにするには、この条件への目配りが欠かせないと思うからです。

商品が同じでも、入力は同じではない

画像を扱うAIは、学習に使った画像の特徴から判断の仕方を身につけます。その過程で、商品の形だけでなく、背景や光の当たり方など、目的とは直接関係のない特徴に頼ることもあり得ます。整った撮影環境で確かめた結果が、そのまま別の環境に当てはまるとは限りません。

たとえば、特定の商品だけ木目の台で撮られていると、木目が判断の手がかりになっている可能性があります。これは実際の仕組みを調べなければ分かりませんが、背景を変えたときに結果がどう動くかは、確認する価値のある問いです。人が意図した特徴とAIが利用する特徴が一致していると、最初から決めつけない姿勢を持ちたいと思います。

学習時と使用時で画像の傾向が変わることは、性能に影響する要因になります。明るさ、角度、写る範囲、カメラなどの違いは、日常の商売では珍しくありません。撮り方の変化を例外として片づけず、実際に届く画像の一部として扱うことが、運用への橋渡しになると考えています。

使う場所の写真から、確認の範囲を決める

私が運用の一例として考えるのは、利用を始める前に、写真を受け取る担当者と商品を確認する担当者が、どんな画像が届くのかを一緒に整理する方法です。撮影場所や機器、商品の向きなど、結果に影響しそうな違いを挙げ、実際の仕事で必要な範囲を決めます。

そのうえで、使用の許可や取り扱いの条件を確認した画像を用い、商品が正しく対応づけられているかを確かめます。伝票、個人の顔、取引に関する情報などが写り込む場合には、利用前に取り扱いを判断する必要があります。写真を集める便利さと、写っているものへの配慮は、切り離さずに進めたいところです。

確認用には、整った写真だけを選ばないことも大切です。日陰で撮ったものや、背景に別の商品があるものなど、現実に出会う条件を含めます。逆に、仕事で受け取らない極端な画像ばかりを集めても、必要な判断から遠ざかります。どの範囲まで確かめ、どの条件は未確認なのかを残しておきたいと思います。

画像を整えるときほど、消してはいけない違いを見る

画像の大きさや向きをそろえる処理は、入力のばらつきを減らす助けになる場合があります。ただし、整えさえすれば判断が安定するわけではありません。切り抜きによって商品の縁が消えたり、色の補正で似た商品の違いが見えにくくなったりすれば、必要な手がかりまで失われる可能性があります。

私は、処理前の画像を適切に保持し、AIへ実際に渡した画像と見比べられるようにしたいと考えています。結果がおかしいとき、撮影された段階の問題なのか、途中の処理なのか、AIの判断なのかを分けて調べやすくするためです。処理の設定を変えた場合には、その変更も記録します。

学習に使う画像の条件を広げる方法もありますが、それによって未確認の環境まで使えると決まるわけではありません。調整に使った画像と、最後に働きを確かめる画像は分け、背景や撮影場所が変わる状況でも確認する。改善したつもりの結果を、独立した確認で受け止めることが必要だと思います。

新しい条件に出会ったときの戻り道をつくる

実務では、新しい取引先や撮影機器が加わることがあります。その際に、以前の確認結果をそのまま引き継ぐのではなく、新しい条件の写真で点検する機会を設けたいと考えています。全体の結果だけを見ると、特定の商品や撮影場所で生じている違いを見逃すこともあります。条件ごとの結果と、実際の画像を並べて確認することが役立ちます。

役割も具体的にしておきたいところです。画像を受け取る担当者は撮影条件の変化を知らせ、商品を理解する担当者は候補と実物の対応を確認する。仕組みを管理する人は処理やモデルの変更履歴を残し、利用範囲の見直しを判断する人へつなぎます。担当者が迷ったときの相談先まで決めておけば、判断を抱え込みにくくなります。

未確認の条件では、人が候補を見て確定する流れへ戻せるようにすることも一案です。AIの候補をそのまま商品情報の更新につなげる前に、確認の段階を置く。お客様が商品を取り違えずに選べることを守りながら、使える範囲を広げる進め方を私は大切にしたいと思います。

安定して使える範囲を、丁寧に広げる

AIを仕事に根づかせるうえで、撮影条件を確かめる作業は地味に見えるかもしれません。しかし、何が変わると確認し直す必要があるのかが分かれば、取引先にお願いする撮り方も、現場で必要な点検も、具体的に伝えられます。無理な撮り直しや手探りの修正を減らすことにもつながるはずです。

株式会社IKEMARTが目指す、人と技術が商売を支える仕組みにも、こうした丁寧さを生かしたいと思います。よい条件で動いたことを出発点に、現実の違いを確かめながら使える範囲を広げる。私はその積み重ねが、人が安心して任せられるAIにつながると考えています。

株式会社IKEMART／代表取締役CEO 網屋純一