中嶋悟
名前：中嶋 悟（なかじま さとる） ニックネーム：サトルン 年齢：28歳 性別：男性 職業：会社員（IT系メーカー・マーケティング部門） 通勤場所：東京都千代田区・本社オフィス 通勤時間：片道約45分（電車＋徒歩） 居住地：東京都杉並区・阿佐ヶ谷の1LDKマンション 出身地：神奈川県横浜市 身長：175cm 血液型：A型 誕生日：1997年5月12日 趣味：比較記事を書くこと、カメラ散歩、ガジェット収集、カフェ巡り、映画鑑賞（特に洋画）、料理（最近はスパイスカレー作りにハマり中） 性格：分析好き・好奇心旺盛・マイペース・几帳面だけど時々おおざっぱ・物事をとことん調べたくなるタイプ 1日（平日）のタイムスケジュール 6:30 起床。まずはコーヒーを淹れながらニュースとSNSチェック 7:00 朝食（自作のオートミールorトースト）、ブログの下書きや記事ネタ整理 8:00 出勤準備 8:30 電車で通勤（この間にポッドキャストやオーディオブックでインプット） 9:15 出社。午前は資料作成やメール返信 12:00 ランチはオフィス近くの定食屋かカフェ 13:00 午後は会議やマーケティング企画立案、データ分析 18:00 退社 19:00 帰宅途中にスーパー寄って買い物 19:30 夕食＆YouTubeやNetflixでリラックスタイム 21:00 ブログ執筆や写真編集、次の記事の構成作成 23:00 読書（比較記事のネタ探しも兼ねる） 23:45 就寝準備 24:00 就寝
カスタムビジョンとコンピュータービジョンの基本を押さえよう
カスタムビジョンとは特定の目的に合わせて作られた視覚認識の仕組みです。一般的なコンピュータービジョンは広い範囲の課題を扱いますが、カスタムビジョンは自社の現場の課題やデータに合わせて設計される点が大きな特徴です。裏を返せば、カスタムビジョンはデータを収集し学習する段階から自分たちでコントロールすることが多く、道具選びもソフトウェアの組み合わせも自社のニーズに合わせて組む必要があります。そのため初期投資は高くなることが多い反面、運用後の精度が高く、誤検知や見落としのリスクを抑えやすいというメリットがあります。
ここではカスタムビジョンの基本となる考え方を丁寧に解説します。
またコンピュータービジョンは広く使われる分野であり、公開されているアルゴリズムや学習済みモデルを使ってかなり短い期間で成果を出せる場合があります。例えば物体検出や顔認識の標準的なタスクはオープンソースのツールでも実装しやすいです。
ここで重要なのは データの品質 と タスクの定義 です。良いデータがあっても目的があいまいだと性能は伸びませんし、逆に目的をはっきりさせれば既存のモデルを再利用することで学習時間を短縮できます。
違いと使い分けの実践的ガイド
実務での使い分けは難しく見えるかもしれませんが、コツをつかめばシンプルです。まずは課題を1つに絞り、現場でどんな判断を自動化したいのかをはっきりさせます。次にデータの現状を棚卸しします。十分な量と品質のデータがあるか、偏りはないか、ラベルの統一性は保たれているかを確認します。
その後、性能指標を決めます。検出率や偽陽性の数、処理速度などが代表例です。指標が決まればモデル選択の目安になります。最後に導入計画と保守体制を固めることが重要です。学習とテストを繰り返すための体制づくり、現場の人たちとの連携、運用後のアップデート計画を事前に決めておくとスムーズに進みます。
カスタムビジョンを実地で考えると、現場のデータと運用の工夫が鍵になるという雑談が増えます。例えば生産ラインで異物を見つける場合、同じ形状でも角度や照明で見え方が変わることが多いです。そんな時カスタムビジョンは現場に寄り添うためのデータ追加やラベルの見直し、再学習の頻度調整を必要とします。対してコンピュータービジョンは広く使われる技術だからこそ、公開モデルを組み合わせて短時間で仮説検証を進められます。しかしどちらを選ぶかはコストと効果のバランス次第であり、長期的な視点が大切です。
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