Deep Learning（深層学習）とは｜無人店舗『TOUCH TO GO』に学ぶ画像認識のしくみ

統計・機械学習トピック

公開日

2020年4月12日

更新日

2026年4月28日

この記事の主な内容

この記事のポイント

・JR高輪ゲートウェイ駅の無人店舗「TOUCH TO GO」は画像認識×Deep Learningで「何を買ったか」を自動記録
・Deep Learningはニューラルネットワークを多層化した機械学習手法
・AI・マシンラーニング・ディープラーニングの階層関係と代表手法を表で整理
・画像認識・音声認識・自然言語処理と現代AIの中核を担う技術

Deep Learning（深層学習）とは

Deep Learning（深層学習）とは、ニューラルネットワークを多層化（中間層2層以上）した機械学習手法で、画像認識・音声認識・自然言語処理など現代AIの中核を担う技術です。JR高輪ゲートウェイ駅の無人店舗「TOUCH TO GO」では、天井カメラと棚センサー×Deep Learningで「誰が何をいくつ取ったか」を自動記録し、退出時に自動決済されるシステムを実現しています。

Deep Learning（深層学習）の階層構造入力層画像ピクセル中間層（多層）特徴抽出・抽象化出力層クラス判定 2層以上の中間層を持つ = Deep Learning（「深い」ニューラルネットワーク）

ニューラルネットワークを多層化した「Deep Learning」の階層構造

先日、最近できた最先端技術が応用されている無人店舗がある、ということで訪れました。山手線高輪ゲートウェイ駅構内にある無人店舗「TOUCH TO GO」です。3/23にオープンしたばかりです。ちょうど自宅付近だったこともあり、日用品を買いに行くのも兼ねて見に行ってみることにしました。

到着してまず驚いたのは、駅の中がとても綺麗！！
高輪ゲートウェイ駅自体が3/14に開業したばかりの非常に新しい駅で、とても見晴らしが良く、素敵な駅でした。

駅に到着して、ホームから2階に上がると、可愛らしいロボットを発見しました。

AI案内ロボット「EMIEW」です。近年機械翻訳、音声認識などの産業応用で注目を集めるテキストマイニング技術により、改札の場所などを尋ねると案内をしてくれます。こちらから近づいたら「話しかけてください」と言われるので、声をかけてみると、返事をしてくれました。

ひとしきり感心していると、こちらに近づいてくる謎のオブジェが。

警備ロボットでした。前方・後方にカメラがついており、異常な行動がないかを見張っています。その後をつけている駅員の方にお伺いすると、設定した移動経路を巡回しながら、画像認識による物体検知をしたり、取得した画像を警備室に通知したりする仕組みだそうです。（警備ロボットの後ろに警備員がつく格好だったので、状況としては何やら不思議な感じでした笑）

全体的に近未来的・実験的な雰囲気がありますね。他にも清掃ロボットや移動支援ロボットなど、AIロボットが計7台がいるようです(4/11執筆時点)。私が見かけたのは2台だけですが、また別の日に行けば他のロボットにも会えるかもしれません。

駅の綺麗さ、ロボットたちにテンションが上がりつつ、お目当ての無人店舗「TOUCH TO GO」へ。厳密には無人ではなく、案内の方が2名いらっしゃいました。店内の撮影は許可が下りなかったため、写真は外観のみではありますが、今回行ってきた感想をお話ししたいと思います。

無人店舗とは、画像認識によって、レジなし、カゴなしの決済を可能にする技術です。ここに買い物に来た人は、自分の好きな商品を手にとり、そのまま会計に進むことができます。通常のレジと異なり、一つ一つの商品をバーコードにかざす必要がありませんので、買い物しながら自分のカバンの中に入れることもできます。

近年のAIブームを支える技術の中の筆頭である最先端技術Deep Learningが応用されたものであり、2018年1月に米「Amazon Go」がオープンして以来、非常に注目されています。「Amazon Go」公式によると、執筆時点でアメリカ国内には25店舗、近日オープン予定が1店舗と、着実にその店舗数を増やしてきています。（現在コロナウイルスの影響により、ほとんどの店舗が閉鎖しています）

天井には約50台のカメラが取り付けられています。このカメラによって「いつ」「誰が」「どの商品」を手にとったのかを常時モニタリングしています。そしてレジまで行くと、自分が選んだ商品が自動で表示されます。一つ一つバーコードを通すことなく、画像を認識してくれるのです！

画像認識技術が本当に確かに認識しているのか、確かめてきました。今日は、その結果について報告しようと思います。今回確認したのは、下記の点です。

① カバンの中に入れても大丈夫なのか？
前情報によると、「商品を取ったら自分のカバンの中に入れていい」とのこと。さすがに何も言わずカバンに入れるのは泥棒している気分になるため気が引けたので、念のため店員さんに確認しました。そうすると「カバンに入れてもらっていいです」とのことだったので、遠慮なく買うものをカバンに突っ込んでいきました。

② 一度手にとった商品を、元に戻しても大丈夫なのか？
また、買い物をするとき、一度手に取ったものの「やっぱりやめておこう…」と返すのはありがち。この場合結局買ってないわけですから、カウントを取り消しにする必要があります。そこで一度商品を自分のカバンに入れて、少し時間をおいて商品棚に返す、ということを試してみました（お店の人には許可をいただきました）。

③ 紛らわしい商品を間違って認識することはないのか？
もう一点やはり気になるのは、「似た商品を2つ取り出した場合、それぞれを正しく認識するのか？」ということです。商品の中で紛らわしそうな物を選んで、正しく識別しているかを色々購入して試してみました。

結果は…

全て正しく認識してくれました！

そうして私は、「さすがDeep Learning」と言いながら、Suicaをかざして決済を済ませて店を後にしました。高輪ゲートウェイ構内にある無人店舗ですので、お近くを通った際には立ち寄ってみてはいかがでしょうか。

統計教室和(なごみ)ではDeep Learningについての講座を、基礎的な内容から実践的なものまで様々行っています。ご興味がある方、学んでみたい方はぜひお問い合わせください。いずれもオンラインでの受講可能です。

■Deep Learningによる画像認識の仕組みを知りたい！という方向け

Excelではじめるディープラーニング(Deep Learning)
さまざまな最先端技術で利用されている「深層学習(Deep Learning)」の数理・動作原理を、エクセルを使って基礎から解説します。ディープランニングをテーマにしたセミナー・講習会は無数に存在します。しかし、そのほとんどがRやPhythonの使い方や、応用方法だったりするため、本セミナーでは「Deep Learningの基本的な数理・仕組み」について、エクセルを利用して理解することを目的とします。

■Deep Learningを実際に組んでみたい！という方向け

Pythonで学ぶDeep Learning
本セミナーでは、近年注目を集める「Deep Learning」の仕組みを理解して、まずは実装することを目標にしています。「Deep Learning」の基礎であるニューラルネットワークの仕組みを概説し、実際にプログラミング言語「Python」を用いて画像認識モデルを実装します。その後作成したモデルの評価法と、精度を向上させるための方法を学ぶことができます。

また、Deep Learningは現在非常に多岐にわたる分野で活用されている分野です。
詳しく知りたい方は、3月に発売された「AI白書」が様々な分野での事例が詳しく書かれておりますので、ぜひお手にとってみてはいかがでしょうか。

<文/岡崎凌>
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AI × 機械学習 × Deep Learning 階層表

階層	定義	代表手法	応用例
AI（人工知能）	人間の知能を計算機で再現する試み	ルールベース・探索・計画	扱裁システム・Expert System
機械学習 (ML)	データからパターンを学ぶAI手法の一部	決定木・ランダムフォレスト・SVM・回帰	スパム判別・価格予測
ニューラルネットワーク	脳をモデルした計算グラフ	パーセプトロン・MLP	手書き文字認識
Deep Learning (DL)	階層2層以上のニューラルネット	CNN・RNN・Transformer・GAN	画像認識・画像生成・ChatGPT
TOUCH TO GO例	天井カメラ×棚センサー×DL	YOLO系・R-CNN・DeepSORT追跡	身体姿勢追跡×商品認識