【2026】画像認識AIとは？おすすめフリーサイト5選・ChatGPTの文字起こしも紹介

AI技術の進歩とともに発展を続ける画像認識市場。製造現場での検品や防犯カメラの映像解析、医療画像の診断など、活用される場面は広がり続けています。

本記事では、画像認識AIの種類や仕組み、無料で使えるおすすめサイト5選、ChatGPTの画像認識を使った文字起こしの方法もお伝えします。最新の画像認識技術を、ビジネスにどう活かせるかを、具体例を交えながら見ていきましょう。

画像認識AIとは？

画像認識AIとは、コンピューターが画像や動画の内容を読み取り、理解するための技術です。

わかりやすくいうと、「コンピューターに目を持たせる技術」で、写真や映像の中から人やモノ、背景の状況を見つけ出し、「これは猫」「これは赤信号」といった判断を自動で行います。

画像認識AIの進化を支えるディープラーニング

画像認識AIの進化を支えているのが、ディープラーニング（深層学習） です。ディープラーニングは、人間の脳の神経回路を模倣したニューラルネットワークを使い、膨大なデータから特徴を自動的に学習します。

その結果、顔認証や自動運転、医療画像の解析といった高度な領域でも、画像認識は人に近いレベルで判断できるほどの進化を遂げました。このニューラルネットワークについては、以下の記事をご参照ください。

【2026】初心者でもわかるニューラルネットワーク！仕組み・学習プロセス・ディープラーニングとの違いも徹底解説

画像認識AIの現状

現在、画像認識におけるAI技術は急速な広がりを見せています。

Fortune Business Insightsのレポートによれば、「世界の画像認識市場規模は2024年に5,036億米ドルと評価されていました。市場は2025年に58.56億米ドルの価値があり、2032年までに16375億米ドルに達すると予測されており（原文ママ）」とされています。

この成長を支えるのは年平均15.8％（CAGR）という極めて高い成長率です。現在は北米が世界シェアの35％以上を占め市場をリードしています。

参照：画像認識市場規模、共有|成長レポート[2032]

現場を基準にしたDXを学ぼう！実践型DX無料ウェビナー

このように、画像認識AIの市場は2032年に向けて今の3倍以上に膨れ上がると予測されています。一方で、「現場にどう活用して良いか分からない」と悩む担当者様も多いのではないでしょうか。

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画像認識の種類

画像認識は、スマホの写真解析から自動運転、医療、工場の検品まで、活用シーンに合わせて多彩な技術が使い分けられています。ここでは、代表的な7つの種類を一覧表にまとめました。

画像認識AIの仕組み

画像認識AIのしくみは、画像を数値データとして解析し、そのパターンから「何が写っているか」を判断する技術です。

コンピューターが画像を数値で捉える流れ

コンピューターは、以下のような流れで画像を数値として認識します。

1. 画像を最小単位の点「画素（ピクセル）」に分解
2. 各ピクセルが持つ色情報を数字（画素値）に変換
3. カラー画像の場合RGB（赤・緑・青）で多色を表現
   （色の強さを0〜255の数値で記録）
4. すべてを数字に置き換え、過去の学習と数値を照合
5. 計算結果から対象画像を確立（90％など）で回答

なお、「確率で回答する」という部分は、AIの「推論」と呼ばれる工程で、AIは100%正解するわけではなく、データに基づいて判断している、というAIの特性が表れています。

画像を数字として計算する仕組みを元に、その数字の重要な部分を自分で見つける仕組みが「ディープラーニング」です。詳細な仕組みについては、以下の記事で分かりやすく解説していますので、ぜひチェックしてみてください。

ディープラーニングはどんな仕組み？導入手順や人工知能・機械学習との違いを解説

画像認識のおすすめフリーサイト5選

画像認識のフリーサイトは、Google検索やChatGPTなど、案外身近にいくつも存在します。まず、それぞれの特徴を一覧表でご確認ください。

ChatGPT

OpenAIが提供するマルチモーダルな生成AIで、OCR技術を搭載したため画像認識による文字起こしにも対応しています。無料枠が比較的少ない（1日に2〜3枚程度）ので、多く利用する際には有料プラン（月額20ドル：約3,000円）への移行をおすすめします。

Gemini

こちらはGoogleのマルチモーダル生成AIで、ChatGPT同様に画像認識機能も搭載しています。プロンプト入力箇所から画像をアップロードすれば、画像の内容を読み取ってくれます。無料で使える回数が多いため、「コストを気にせず画像を解析したい」という方にもおすすめです。

Google 画像検索

2001年の開始以来、世界で最も利用されている画像検索サービスです。Google検索欄のカメラアイコンから利用でき、画像の分析やサイト上の画像を検索してくれます。ネット上の画像を直接コピー＆貼り付けて、画像認識機能を活用することも可能です。

Microsoft Bing 画像検索

こちらは、Microsoftが提供するウェブページの画像認識サービスで、「画像検索」「類似検索」などカテゴリごとに分かれています。解析結果は専用ページに表示されるため、見やすさにこだわりたい方におすすめです。

TinEye

画像のオリジナルの出所や著作権元を特定できる、「逆引き」に特化した画像認識サイトです。利用時は、TinEyeの公式サイトにアクセスすれば、登録なしで手軽に利用できます。ただし、英語表記のみでGoogle翻訳にも対応していない点を留意しておきましょう。

ChatGPTの画像認識で文字起こしをする方法

続いて、実際にChatGPTの画像認識で文字起こしをしてみましょう。

• 画像をアップロードする方法
• コピー画像で文字起こしする方法

画像をアップロードする方法

はじめに、手持ちの画像をアップロードして文字起こしする方法をお伝えします。

1. ChatGPTにアクセスし「+」→「写真とファイルを追加」をクリック
2. 画像をアップロードして「文字起こしして」と指示→矢印アイコンをクリック
3. アップロードした画像の文字起こしを表示
4. 翻訳することも可能

このような簡単な手順でChatGPTでは画像認識を行い、読み取った画像の内容を文字起こしできます。

コピー画像で文字起こしする方法

ChatGPTの画像認識機能では、画像をアップロードしなくても、サイト上でコピーした画像をそのままプロンプト欄に貼り付けて文字起こしできます。なお、スクショした画像も、同じ手順で実行可能です。

1. 画像の上で右クリック→「画像をコピー」を選択
2. ChatGPTのプロンプト欄に貼り付け→「文字起こしして」と入力して送信
3. 文字起こしを表示

このように、画像認識AIの進化により、従来不可能であった画像の文字起こしができるようになったのです。

画像認識AI導入の4ステップ

ここでは、画像認識AIモデル導入のステップを解説します。なお、自社で開発する場合も、外部に依頼する場合も、「質の良いデータを集めてモデルで学習し、テストを繰り返す」という基本的な流れは同じです。

1. データを集めて整える
2. どのようなAIモデルにするか決める
3. 実際に動かして検証する
4. 弱点を見つけて再学習する

①データを集めて整える

最初に、AIに覚えさせるための画像を集めましょう。データを数多くそろえるのはもちろん、中身が偏り過ぎていないか、写りが悪すぎないかなど、質も意識しながら揃えていくことが重要です。この際、「猫」「犬」などの名称を人間が教える「アノテーション」という作業も行います。

②どのようなAIモデルにするか決める

次の段階では、どのような仕組みのAIに学習させるかを決めましょう。この際、ゼロから新しいモデルを作っても良いですが、ResNetやVGGなど、事前学習済みモデルを活用すると、アノテーションを実行したデータが少なくても効率的に開発が進みます。

③実際に動かして検証する

モデルが完成したら、実際に動かして性能を確かめましょう。この際、得意な画像と苦手な画像の傾向を確認し、目的に合っているかどうかを見てください。学習に使った画像だけで判断すると甘い評価になってしまうため、別に用意したテスト用データを使って正解率や間違いをチェックします。

④弱点を見つけて再学習する

最後は、テストで見つかった課題をもとに、再度学習させて精度を向上させていきましょう。データを追加しながら、モデルの調整（学習と検証）を繰り返してください。こうした改善の積み重ねによって、画像認識モデルの精度を高めて行きます。

画像認識の活用事例

画像認識AIは、現在さまざまな業界で実用化されています。ここでは、製鉄業、創薬、セキュリティの3つの最新事例を紹介します。

JFEスチール株式会社

JFEスチールでは、AI画像認識を安全管理に活用しています。製鉄所内は場所によって照明条件が異なり、作業者の姿勢も一定ではないため、人物検知が難しいという課題がありました。

そこで、多くのデータをディープラーニングで学習させることで、検知精度の向上を実現。立ち入り禁止エリアへの侵入をAIが検知すると警報が作動し、ラインが自動停止する仕組みを構築しています。

参照：JFEスチール株式会社

エルピクセル株式会社

エルピクセルの「IMACEL Platform」は、創薬やライフサイエンス研究向けのクラウド型画像認識・解析AIです。従来、高度な画像解析には専門知識や高性能なハードウェアが必要とされてきました。これが画像認識・解析AI導入の壁となっていたのです。

IMACEL Platformはクラウド上で動作するため、環境構築の負担を大幅に軽減できます。ブラウザから画像をアップロードするだけの手軽さもあり、企業や研究機関での活用が広がっています。

参照：エルピクセル株式会社

SECURE

セキュアの画像認識「SECURE FR」は、ディープラーニングを用いた顔認証システムです。入退室管理や勤怠管理、無人店舗での決済など、多彩な用途で活用されています。

2D認証に加えて赤外線を利用した3D認証を組み合わせることで、暗所や外見の変化にも対応しやすく、写真などによるなりすまし対策にも活用されています。

参照：SECURE FR

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各業界で成果を上げている画像認識AIですが、実際に自社へ導入し、成果を出すまでには「どの業務に適用し、誰がそれを運用するのか」という実務的な壁が立ちはだかります。

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画像認識についてまとめ

画像認識は、画像を数値として分析し、内容を判断する技術です。人間のように直感で理解できるわけではありませんが、数値化したデータを分析することで高い精度で認識できます。

自社への導入を検討している場合は、まず基本的な画像認識AIの仕組みや導入の流れ、最新の動向を押さえておくことが重要です。