【初心者エンジニア向け】物体検出とは？基礎から仕組み・活用例までやさしく解説！

2025年7月3日 2025年7月3日山崎講師

山崎講師

【初心者エンジニア向け】物体検出とは？基礎から仕組み・活用例までやさしく解説！ -

こんにちは。ゆうせいです。

今回は「物体検出（ぶったいけんしゅつ）」について、新人エンジニアの方向けにわかりやすく解説していきます。

名前は聞いたことがあるけれど、「画像認識とどう違うの？」「AIがどうやって物体を見つけるの？」といった疑問をお持ちではありませんか？

安心してください。専門用語も例えを交えてじっくり解説していきますので、初めての方でも理解できる内容になっています。

物体検出とは？

画像認識との違いを理解しよう

まず、「画像認識」と「物体検出」の違いをはっきりさせておきましょう。

画像認識（Image Classification）：画像全体を見て「猫が写っている」などを判断する
物体検出（Object Detection）：画像の中の「どこに」「何が」あるかを判断する

たとえば、画像に3匹の猫と1匹の犬が写っていたとします。

画像認識：「猫が写っている（犬もいるけど判断できないかも）」
物体検出：「左上に猫、中央に猫、右下に犬」といった位置情報つきの判断

つまり、物体検出は“何が”だけでなく“どこに”まで分かるのがポイントなんです！

どんな仕組みで動いているの？

特徴抽出から分類・位置推定まで

物体検出の流れは、大まかに以下の3ステップに分けられます。

特徴抽出（Feature Extraction）
画像の中から「エッジ（輪郭）」や「色」「形」といった視覚的な特徴を見つけます。これは、人間が目で“なんとなく”見ている情報を、数値的に表現するイメージです。
分類（Classification）
見つけた特徴が「犬か猫か車か」など、何に属するのかを分類します。
位置推定（Localization）
それが画像のどこにあるのか（座標）を推定し、バウンディングボックス（Bounding Box）と呼ばれる枠で囲みます。

図で表すと、こんなイメージです：

[画像] → 特徴抽出 → クラス分類 → バウンディングボックス描画

よく使われるモデルを紹介！

代表的な物体検出アルゴリズム

アルゴリズム名	特徴	処理速度	精度
R-CNN	画像の領域を一つ一つ切り出して分類	遅い	高い
YOLO（You Only Look Once）	一度の計算で全部の物体を検出	速い	やや劣るが十分
SSD（Single Shot MultiBox Detector）	YOLOに近いがよりバランス型	中間	中〜高

YOLOの特徴をもう少し掘り下げると？

YOLOは、画像をグリッド（格子）状に分割し、各セルで「物体があるか？」「どこにあるか？」を一度に判断します。

まるで、画像をマス目で区切って、各マスに「動物はいる？」「それは何？」と順番に質問していくような方法です。

数式で見る物体検出（やさしく解説）

例えば、YOLOでは次のような数式を使って出力を予測します：

出力 = P(object) × IOU × class_score

ここで、

P(object)：「物体が存在する確率」
IOU（Intersection over Union）：「予測した枠」と「正解の枠」がどれくらい重なっているか
class_score：「それが猫か犬かなどの分類確率」

記号にすると：

出力 = P(物体) × IOU × クラススコア

これは「正しく分類されていて、枠の位置も正確か？」を評価するための指標です。

どんな分野で使われているの？

物体検出は、実は身近なところでたくさん活躍しています！

自動運転：人や車などをリアルタイムで検出
監視カメラ：不審者や異常行動の検知
工場の検品：製品の傷や欠陥を検出
医療画像診断：がんの可能性がある部位を自動で検出

「目の代わり」になってくれる技術だと言っても過言ではありません。

メリットとデメリットも見てみよう

項目	内容
メリット	複数の物体を同時に検出可能／位置情報が得られる
デメリット	精度を上げるには大量の学習データが必要／計算コストが高いモデルもある

例えば、YOLOは軽くて速いけれど、細かい物体を見落としやすいという弱点もあります。

実際にどう始めればいいの？

最初に触れてみるなら、以下の方法がおすすめです。

Google ColabでYOLOv5を動かしてみる
Pythonが使えれば、Colab上で無料で学習・推論が可能です。
学習済みモデルを使って画像を分析してみる
自前のデータがなくても、公開されているモデルを使えばすぐに体験できます！
オープンデータセット（COCOなど）を使って練習
学習や評価の基礎的な流れを実践できます。

今後の学習の指針

ここまでの内容が理解できたら、次は以下のステップを目指しましょう。

YOLOv5やYOLOv8のコードリーディング
PyTorchやTensorFlowでの実装理解
独自のデータで物体検出モデルの学習・評価
精度向上のためのハイパーパラメータ調整
軽量化（モデル圧縮、量子化）にも挑戦！

物体検出は、画像処理やAI分野の中でも非常に応用範囲が広く、実務でも重宝される技術です。基本をしっかり押さえた上で、実際に手を動かしてみてくださいね！

気になることがあれば、またいつでも聞いてください！

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投稿者プロフィール

山崎講師代表取締役

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
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