この記事でわかること
この記事では、Computer Vision（画像AI）を導入する際に 必ず理解しておくべき注意点を、 AI-900（Azure AI Fundamentals）の視点で整理します。
単なる機能紹介ではなく、
「なぜ失敗するのか」 「なぜ期待通りの精度が出ないのか」
という試験でも実務でも問われる本質的なポイントを理解できる内容になっています。
AI-900におけるComputer Visionの位置づけ
AI-900では、Computer Visionは 「画像から情報を抽出するAIワークロード」 として扱われます。
ここで重要なのは、
- 万能な視覚ではない
- 制約条件が多い
という前提を理解しているかどうかです。
導入時の注意点は、 そのまま試験の引っかけポイントにもなります。
注意点① 画像AIは精度100%を保証できない
最も重要な注意点は、 Computer Visionは必ず誤認識する可能性がある という点です。
人間は、
- 多少ぼやけていても推測できる
- 文脈から意味を補完できる
一方、画像AIは 学習したパターンに一致するかどうか でしか判断できません。
そのため、
- 完全自動化を前提にしない
- 人による確認を組み込む
という設計が不可欠です。
注意点② 入力画像の品質が結果を左右する
Computer Visionは、 入力された画像が全てです。
以下のような要素は、 精度に大きく影響します。
- 解像度
- 明るさ・影
- ピント
- ノイズ
AI-900では、
「AIの精度はデータに依存する」
という考え方が頻出します。
これは画像AIでも同じで、 質の悪い画像から正しい結果は得られない ことを理解しておく必要があります。
注意点③ 学習データの偏りが結果に直結する
カスタムモデルを使う場合、 学習データの内容が極めて重要です。
例えば、
- 特定の角度の画像しかない
- 特定の環境で撮影された画像だけ
といった場合、 条件が変わると精度が急激に落ちます。
これは AIが差別的・不公平になる原因 にもなり得ます。
AI-900では、 この点がResponsible AIの文脈でも問われます。
注意点④ 文脈理解・常識判断はできない
Computer Visionは、 画像に写っている「見た目」しか理解できません。
そのため、
- なぜその行動をしているのか
- 正しい行為か危険な行為か
といった文脈的な判断はできません。
AI-900では、
「AIは人間の判断を補助するものであり、置き換えるものではない」
という前提が非常に重要です。
注意点⑤ 導入コストと運用コストを見落としやすい
Computer Visionは、 導入後も継続的なコストが発生します。
- API呼び出し回数
- ストレージ
- 再学習・再評価
AI-900では、
「AIサービスは従量課金である」
という点を理解しているかが問われます。
PoC（検証）段階と本番運用で コストが大きく変わる点にも注意が必要です。
注意点⑥ セキュリティとプライバシーへの配慮
画像には、
- 顔
- 個人情報
- 機密情報
が含まれる可能性があります。
そのため、
- 保存期間
- 利用目的
- アクセス制御
を明確にする必要があります。
AI-900では、 Responsible AI の観点から 「技術以外の配慮」も重要視されます。
AI-900試験での典型的な問われ方
試験では、
- なぜ画像AIは失敗するのか
- どんなケースに向いていないか
- 人の介入が必要な理由
といった観点で出題されます。
「精度が低い＝技術が悪い」 ではないことを理解しているかがポイントです。
まとめ
- Computer Visionは誤認識する前提で使う
- 画像品質と学習データが結果を決める
- 文脈理解や常識判断はできない
- コスト・セキュリティ・倫理を考慮する
これらを理解していれば、 AI-900のComputer Vision分野は 確実に得点源になります。