この記事でわかること
この記事では、Computer Vision（画像AI）がどのような状況で精度を落としやすいのかを、 具体的な失敗パターンを交えながら解説します。
AI-900（Azure AI Fundamentals）の試験対策として、 「AIは万能ではない」「向き・不向きがある」という考え方を、 実務イメージと結びつけて理解できる内容になっています。
なぜComputer Visionは苦手なケースが存在するのか
Computer Visionは、人間の目の代わりに画像を解析するAIですが、 人間と同じ見え方をしているわけではありません。
画像AIは、
- 画像をピクセルの集合として認識する
- 過去に学習したパターンと照合する
という仕組みで判断します。
そのため、
- 学習していない状況
- 情報が不足している画像
では、人間よりもはるかに判断が難しくなります。
Computer Visionが苦手な代表的ケース
ここからは、実務・試験の両方で重要な 「画像AIが失敗しやすい典型パターン」 を整理していきます。
① 画像が不鮮明・低品質な場合
Computer Visionは、 入力された画像の品質に強く依存します。
以下のような画像は苦手です。
- 解像度が極端に低い
- ピンボケしている
- ノイズが多い
人間は「想像」で補えますが、 AIは見えていない情報を補完できません。
OCR（文字認識）では特に顕著で、 文字が潰れていると誤認識が急増します。
② 照明条件が悪い（暗所・逆光）
明るさや影の影響も、 Computer Visionが苦手とする代表例です。
- 暗すぎる画像
- 逆光で被写体が黒く潰れている
- 強い影がかかっている
これらの条件では、 同じ物体でも「別物」と認識されることがあります。
人間にとっては「少し見づらい」程度でも、 AIにとっては致命的な情報欠損になる点が重要です。
③ 角度・向き・スケールが大きく異なる場合
Computer Visionは、 学習時に見た角度・サイズに近いものほど得意 です。
例えば、
- 正面の顔 → 検出できる
- 横顔・下向き → 検出できない
といったケースは珍しくありません。
物体検出でも、
- 遠くに小さく写っている
- 一部が隠れている
といった条件では精度が低下します。
④ 背景が複雑・ノイズが多い場合
背景が整理されていない画像も、 AIが苦手とするケースです。
- 似た色・形の物体が多数ある
- 背景と被写体のコントラストが弱い
このような場合、 AIは「どこを見るべきか」を判断しづらくなります。
実務では、 背景を単純化するだけで精度が大幅に向上 することもあります。
⑤ 学習データに存在しないケース
Computer Visionは、 見たことがないものを正しく判断できません。
例えば、
- 特定メーカーの商品しか学習していない
- 特定年代・条件の画像しか含まれていない
といった場合、 条件が変わると誤認識が増えます。
これは「AIが賢くない」のではなく、 学習範囲外の問題を出している ことが原因です。
⑥ 文脈理解が必要な判断
Computer Visionは、 画像単体の情報しか扱えません。
そのため、
- 状況判断
- 意図の理解
- 常識的な推論
が必要なケースは苦手です。
例として、
- 「危険そうに見える行動」
- 「ふざけているのか事故なのか」
といった判断は、 人間の文脈理解が不可欠になります。
AI-900で押さえるべき重要ポイント
AI-900では、 次のような理解が重要です。
- Computer Visionは万能ではない
- 画像品質・環境に強く依存する
- 学習データ外のケースに弱い
試験では、 「AIの限界を理解しているか」 が問われる設問が多く出題されます。
実務で失敗しないための考え方
Computer Visionを業務で使う場合は、
- 入力条件をできるだけ揃える
- 苦手なケースを事前に把握する
- 人の確認を前提に設計する
ことが重要です。
AIに全てを任せない設計が、 成功の鍵になります。
まとめ
- Computer Visionは画像条件に敏感
- 暗所・角度・背景の影響を受けやすい
- 学習していない状況では失敗しやすい
- 人間の文脈理解はできない