画像認識とは？がぞうにんしき
画像認識とは、カメラで取り込んだ画像や映像から、そこに写っているものが何かを判定する技術。人の姿勢や手の動き、顔、文字、商品などを捉えられるため、キーボードやタッチに代わる入力手段として使える。深層学習の普及で精度が上がり、ジェスチャ操作や本人確認の入口として実用化された。
最終更新：2026-10-09
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画面を指で触る、キーを打つといった操作は、手がふさがっている場面や機器に触れられない場面では使えない。人はもともと見ることで状況を判断しているのだから、同じ入力を機械に与えられれば、利用者が操作方法を覚えなくても意図を伝えられる。この発想から、カメラを入力装置として扱う仕組みが利用者インタフェースの選択肢に加わった。
具体例
AppleのFace IDは、赤外線で撮った顔の凹凸から本人かどうかを判定して画面のロックを解く。コンビニのセルフレジには、置かれた商品をカメラで見分けてバーコードを読まずに合計する機種があり、体の動きをそのまま操作に使うゲーム機も普及している。
試験での引っ掛け
画像から文字を取り出すOCRは画像認識の一種だが、取り出した文章の意味を扱うのは自然言語処理の役割である。また認識の精度は100%にならないため、本人確認に使う場合は他人を誤って受け入れる率と本人を誤って拒否する率の釣り合いを設計する必要がある。
関連用語
出た過去問
出典：平成30年度 春期 基本情報技術者試験 午前 問3（IPA）解説で登場
正解：人間の脳神経回路を模倣して、認識などの知能を実現する方法であり、ニューラルネットワークを用いて、人間と同じような認識ができるようにするものである。
要点：ディープラーニングは多層ニューラルネットで特徴を自動学習する
ディープラーニングは、人間の脳の神経回路をまねたニューラルネットワークを多層に重ね、大量のデータから特徴そのものを自動的に学習させる手法である。人が判断ルールを書き下すのではなく、層を深くすることで画像認識や音声認識といった認識処理を高い精度で行える点が特徴となる。ルールベースの推論やエキスパートシステムとは、知識の獲得方法が根本的に異なる。
出典・参考
公式シラバスの3 技術要素 ＞ 1. ユーザーインタフェース技術 ＞ (2) ユーザーインタフェース（UI）に掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。