学校の自由研究にも使える！Pythonで学ぶ画像認識AI

AI（人工知能）は近年、社会のあらゆる場面で使われています。その中でも特に身近で分かりやすいのが画像認識AIです。例えば、スマートフォンの顔認証、自動車の自動運転、医療現場でのX線診断など、日常から専門分野まで幅広く活用されています。

この記事では、学校の自由研究や学習教材としても使えるPythonでの画像認識AIプログラムを紹介します。プログラミング未経験の方や学生でも挑戦できるよう、環境準備からコード例、応用方法までを分かりやすく解説します。

1. 自由研究で「画像認識AI」を選ぶメリット

• 現代的で注目度が高いテーマなので、発表で目立つ
• Pythonと無料ライブラリを使えばコストゼロで始められる
• 「データを集める」「学習する」「結果を分析する」という研究プロセスを体験できる
• AIの仕組みを楽しく理解でき、将来の学びにもつながる

2. 画像認識AIとは？

画像認識AIは、コンピューターが画像の特徴を学習し、対象を分類・判定する技術です。例えば：

• 猫と犬の写真を分類する
• 数字を認識する
• 顔を検出する
• 植物や昆虫の種類を判定する

自由研究のテーマとして取り上げる場合、身近な題材をAIに学習させるとオリジナリティが出ます。

3. Pythonが自由研究におすすめな理由

• 文法がシンプルで初心者でも学びやすい
• AI用のライブラリ（OpenCV、TensorFlow、Keras）が無料で使える
• Google Colabを使えばインストール不要で始められる
• ネット上に情報が多く、独学でも取り組みやすい

4. 環境準備

以下の環境を用意すればOKです。

• パソコン（Windows/Mac/Linux）
• Python 3.8以上
• Google Colab または VSCode
• 必要なライブラリ

pip install numpy matplotlib opencv-python tensorflow keras

Google Colabなら最初から多くのライブラリが使えるので簡単です。

5. 実践：手書き数字認識AIを作ろう

自由研究の入門に最適なのが、手書き数字を認識するAIです。MNISTという有名なデータセットを使います。

ステップ1：ライブラリを読み込む

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten

ステップ2：データを準備する

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

ステップ3：モデルを構築する

model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28,28)),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

ステップ4：学習と評価

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))
loss, acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"正解率: {acc*100:.2f}%")

これで、90%以上の精度で手書き数字を認識できるAIが完成します。

6. 自由研究に応用できるテーマ例

• 「猫と犬の判定AI」を作る（身近な画像を集めて学習）
• 「交通標識を認識するAI」を作り、安全運転と関連付ける
• 「表情認識AI」で笑顔と真顔を判定する
• 「植物分類AI」で学校の校庭にある植物を調べる

題材を工夫することで、自分だけのオリジナル研究になります。

7. 研究としてまとめるポイント

• テーマ設定：「なぜこの研究をしたいのか」を明確にする
• 方法：「どんな画像を使い、どう学習させたのか」を説明する
• 結果：成功例と失敗例を比較して示す
• 考察：「なぜ間違えたのか」「どう改善できるか」を考える
• まとめ：今回学んだことや気づきを記録する

まとめ

Pythonを使えば、プログラミング未経験の学生でも自由研究にふさわしい画像認識AIを作成できます。データを集めて学習させ、結果を分析して考察すれば、立派な研究になります。

AIは未来を支える重要な技術です。ぜひこの記事を参考にして、自分だけの画像認識AIに挑戦してみてください。