【初心者エンジニア向け】セマンティック・セグメンテーションとは？画像を“意味”で塗り分けるAI技術をやさしく解説！
山崎講師
こんにちは。ゆうせいです。
今回は、画像認識の中でもちょっと進んだ技術「セマンティック・セグメンテーション（Semantic Segmentation）」について、新人エンジニアの方に向けてやさしく解説していきます！
「物体検出とどう違うの？」「どんなことに使えるの？」といった疑問を、図や例えを使いながらわかりやすく説明しますので、安心して読み進めてくださいね。
セマンティック・セグメンテーションとは？
ピクセルごとに“意味”を割り当てるAI
セマンティック・セグメンテーションとは、画像のすべてのピクセルに対して「これは何か」を分類する技術です。
たとえば、以下のような画像があったとします：
- 空：青く塗る
- 建物：灰色に塗る
- 道路：黒く塗る
- 人：肌色に塗る
このように、「画像全体を意味で塗り分ける」ことがセマンティック・セグメンテーションの役割です！
画像認識との違いを比較してみよう
| 技術名 | 出力 | 複数物体対応 | 個体の区別 |
|---|---|---|---|
| 画像分類 | 画像全体が何か | × | × |
| 物体検出 | どこに何があるか（四角で囲む） | ○ | △ |
| セマンティック・セグメンテーション | 各ピクセルが何か（領域塗り分け） | ○ | × |
| インスタンス・セグメンテーション | ピクセルごとに「個体」も区別 | ○ | ○ |
つまり、セマンティック・セグメンテーションは高精度で“どの場所が何なのか”を判断できる技術です。
ただし、「同じクラスの個体（例：複数の人）」は区別できません。
例え話：地図に色を塗るようなもの
セマンティック・セグメンテーションは、言ってみれば「航空写真を見て、地図を塗り分ける作業」に似ています。
- 緑の部分は森
- 灰色は建物
- 青は湖
そんなふうに、人間が意味を読み取って地図を作るようなことを、AIにやらせるのがこの技術です。
仕組みを図で理解しよう
処理の流れは、ざっくり以下のようになります：
[入力画像]
↓
[特徴抽出（CNN）]
↓
[低解像度の特徴マップ]
↓
[アップサンプリング]
↓
[元画像と同じサイズでピクセル分類]
この構成を持った代表的なモデルが、FCN（Fully Convolutional Network） や U-Net、DeepLab などです。
よく使われるモデル
| モデル名 | 特徴 |
|---|---|
| FCN（Fully Convolutional Network） | 最初のセグメンテーションモデル。全結合層を畳み込み層に置き換えた構造 |
| U-Net | 医療画像向けに開発された左右対称構造。スキップ接続あり |
| SegNet | プーリングインデックスを記録してアップサンプリング。軽量で高速 |
| DeepLab（v1〜v3+） | 空洞畳み込み（Atrous）や条件付きランダムフィールド（CRF）を導入 |
活用事例
セマンティック・セグメンテーションは、高精度なピクセル認識が必要な場面で広く使われています。
| 分野 | 活用例 |
|---|---|
| 自動運転 | 車、道路、歩行者、信号機をピクセル単位で分類 |
| 医療 | MRIやCT画像から腫瘍などを領域ごとに認識 |
| 農業 | ドローン画像から作物や雑草を分類 |
| 地図生成 | 衛星画像から建物や道路を抽出 |
メリットとデメリット
| メリット | デメリット |
|---|---|
| ピクセル単位で細かく分類できる | 同じクラスの物体を区別できない（個体識別はできない） |
| 空間的な情報を保ったまま分類可能 | 処理が重く、リアルタイムには向かないことも |
| 多様な応用が可能（医療、交通など） | 学習に大量のラベル付きデータが必要 |
実践のすすめ：セマンティック・セグメンテーションを試してみよう！
ステップ例：
- データセットを入手
→ Cityscapes（街の風景）、Pascal VOC（動物・物体）、CamVid（交通） - 既存モデルを使って推論
→ PyTorchのtorchvision.models.segmentationにFCNやDeepLabV3が実装済！ - マスク画像を重ねて可視化してみる
→ カラーマップを使って「この領域が何か」を見える化 - 自作データを使って学習
→ LabelmeやCVATなどのツールでマスク画像を作成
今後の学習の指針
セマンティック・セグメンテーションを理解したら、以下のような学習ステップがおすすめです！
- FCN / U-Net / DeepLab などの構造を図に描いて比較してみる
- 自分の画像でセグメンテーションを試して、出力マスクを可視化・評価
- 軽量モデル（MobileNet + DeepLab）を使ってリアルタイム化に挑戦
- インスタンス・セグメンテーションやパノプティック・セグメンテーションへ進む
セマンティック・セグメンテーションは、画像をより深く“理解する”ための重要なステップです。
ぜひ、手を動かしながら学習を進めていってくださいね！
質問があれば、いつでもどうぞ！
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