• 作成日 : 2026年1月27日

ChatGPT×画像認識のビジネスでの活用方法とは？

業務の中で扱う情報は、テキストだけでなく、書類の写真、手書きメモ、画面キャプチャなど画像形式のものが年々増えています。これらを人の目で確認し、判断や入力を行う作業は、時間がかかるだけでなく、担当者によるばらつきやミスも起こりやすいのが実情です。

こうした課題を解決する手段として注目されているのが、ChatGPTの画像認識機能です。画像の内容を理解し、文字起こしや要約、情報整理までを一連で支援できるため、業務効率化やDX推進の観点から活用が進んでいます。

当記事では、ChatGPTが画像を理解する仕組みを押さえた上で、ビジネスでの具体的な活用目的や実務シーン、導入時に注意すべき精度やセキュリティのポイントを解説します。

ChatGPTが画像を理解する仕組みとは？

ChatGPTが画像を理解できる背景には、画像を数値データとして分解し、言葉と同じように意味として扱う高度な仕組みがあります。ChatGPTは画像全体を一度に判断しているわけではなく、細かな要素に分けて特徴を捉え、それらを統合することで内容を推論しています。

この構造を知ることで、業務で画像認識を使う際に、どのような指示や画像が適しているかを判断しやすくなるでしょう。

画像を最小単位のパッチに分割して特徴を抽出する

画像認識モデルでは一般的に、画像を小さな正方形の領域に分割し、それぞれの特徴を数値として捉えています。この処理により、色や輪郭、模様といった視覚的な要素を細かく把握できます。

人間が画像を直感的に見るのとは異なり、AIはまず画像を一定サイズの「パッチ」に分解します。各パッチは、明るさや色の分布、形状の傾向といった情報を含むベクトルに変換されます。これにより、文字が書かれている部分、図形が集中している部分などを区別できます。

業務で撮影した書類や図表の画像においても、文字領域と背景を分けて処理できるため、後続の解析精度が安定しやすくなります。

視覚情報とテキスト情報を同じ意味空間で関連付ける

ChatGPTは、画像の特徴とテキストの意味を同じ基準で比較できるように処理しています。そのため、「画像に写っている内容を言葉で説明する」といった対応が可能です。

抽出されたパッチの特徴は、単なる画像データとしてではなく、「意味を持つ情報」として扱われます。たとえば、グラフの棒や軸、手書き文字といった要素は、対応する言葉の概念と近い位置に配置されます。この仕組みにより、「この画像の数値を表にまとめる」「図の内容を要約する」といった指示を理解できます。視覚情報と文章を結び付けられる点が、業務活用での大きな強みです。

Transformerを用いて画像全体の文脈を推論する

ChatGPTは、画像内の要素同士の関係性を考慮しながら全体像を判断します。部分的な特徴だけでなく、配置や流れを踏まえて意味を推測します。

Transformerと呼ばれる仕組みは、パッチ同士がどのような関係にあるかを同時に捉えます。たとえば、表の見出しと数値の対応関係や、フロー図の矢印の向きなども文脈として理解されます。これにより、単なる文字認識にとどまらず、「どの情報が重要か」「何を示している図か」といった解釈が可能になります。

業務資料や画面キャプチャの解析で、全体の意図を読み取れる理由はこの構造にあります。

ビジネスで画像認識を活用する目的は？

画像認識は、人が目で見て判断していた作業をAIに任せ、業務の効率と再現性を高めるために活用されます。近年は書類、写真、画面キャプチャなど画像形式の情報が増えており、これらをそのまま扱うと手作業が発生しやすくなります。画像認識を業務に取り入れることで、入力作業や判断業務を省力化し、現場に眠る情報を活用可能なデータへ変換できます。

ここでは、画像認識を活用する目的を詳しく解説します。

データ入力業務の工数を大幅に削減するため

画像認識を使うことで、手入力が中心だったデータ入力業務を自動化できます。

請求書、申込書、報告書などを人が確認しながら入力すると、時間と人手が必要になります。画像認識を用いれば、書類画像から文字や数値を読み取り、システムへ直接反映できます。これにより入力作業の工数削減と、転記ミスの抑制が同時に実現します。

さらに、作業時間が短縮されることで、担当者は分析や改善といった付加価値の高い業務に集中できます。定型業務が多い部門ほど、画像認識の導入効果は分かりやすく表れます。

視覚的な判断を伴う業務をスピードアップさせるため

画像認識は、人の目による確認や判断を伴う業務を迅速に処理する目的で活用されます。たとえば、設備点検写真の確認、商品画像のチェック、画面エラーの把握などは、内容を理解するまでに時間がかかります。画像認識を使えば、異常箇所の抽出や特徴の要約を自動で行えます。これにより判断までの時間が短縮され、対応の遅れを防げます。

特にスピードが求められる現場では、初動対応を早める手段として有効です。人は最終判断に集中できるので、全体の業務効率が向上します。

現場のアナログな情報をデジタル資産に変えるため

画像認識は、現場に散在するアナログ情報を再利用可能なデータへ変換します。手書きメモ、ホワイトボード、紙の図面などは、その場限りで終わりがちです。画像認識を使って内容をテキストや構造化データに変換すれば、検索や共有が容易になります。

蓄積されたデータは、業務改善や教育資料、将来の分析にも活用できます。これまで生かしきれなかった現場情報を資産として残せる点が、DX推進における大きな価値です。

実務で役立つ画像認識の具体的な活用シーンは？

画像認識は、現場に散在する視覚情報を即座に理解し、業務データとして活用できる点に強みがあります。手作業での確認や入力に時間を要していた業務でも、画像を起点に処理を自動化すれば、作業時間の短縮と判断スピードの向上が期待できます。

ここでは、日常業務で特に効果が出やすい具体的な活用シーンを紹介します。

手書きメモやホワイトボードの内容をテキスト化する場合

手書きメモや会議後のホワイトボードは、情報共有が遅れやすいという課題があります。画像認識を使えば、撮影した画像から文字を抽出し、そのままテキストデータとして整理できます。人が転記する場合に起こりがちな書き間違いや抜け漏れを抑えられ、議事録作成やタスク登録を迅速に進められるでしょう。

特に、外出先や現場で書かれたメモを即座にデジタル化できるため、情報が属人化しにくくなります。結果として、共有スピードが上がり、意思決定までの時間短縮につながります。

複雑なグラフや表の数値を読み取ってデータ化する場合

紙資料や画像形式で保存されたグラフや表は、再利用が難しい点が課題です。画像認識を活用すると、数値や項目を読み取り、表形式のデータとして整理できます。これにより、報告書の数値を再入力する手間を省き、分析や集計にすぐ活用できます。

特に、定期的に届く帳票や過去資料のデータ化では効果が大きく、作業時間を大幅に削減できます。人の目視に頼らないため、数値の読み違いを防ぎやすい点も業務品質の向上に寄与します。

スクリーンショットからシステムの不具合を特定する場合

システムトラブルの報告では、スクリーンショットが添付されるケースが多くあります。画像認識を用いると、画面上のエラーメッセージや表示状態を読み取り、問題点を整理できます。担当者が一から内容を確認する手間を減らし、初動対応を早められます。

過去の不具合事例と照合することで、類似トラブルの特定にも役立ちます。画像認識の活用により、問い合わせ対応の属人化を防ぎ、サポート業務の効率化と対応品質の安定化につながります。

大量の商品画像や資料を一定のルールで自動分類する場合

商品画像や社内資料が増えると、整理や検索に時間がかかります。画像認識を使えば、写っている内容や特徴をもとに自動で分類できます。たとえば、商品カテゴリや利用シーンごとに仕分けることで、担当者が探す時間を短縮できます。人手での分類に比べ、基準の見落としや判断のばらつきを抑えやすい点もメリットです。

継続的に活用すれば、画像や資料が増えても管理負荷を抑えた運用が可能になります。

ChatGPTではどのように画像認識機能を使える？

業務で画像認識を活用することで、これまで人手に頼っていた確認や入力作業を効率化できます。特に、操作手順が明確なため、ITに不慣れな現場でも導入しやすい点が特徴です。

ここでは、ChatGPTで画像認識機能を使う際の基本的な操作フローとともに、実務で迷わず活用するためのポイントを解説します。

チャット欄にある添付ボタンを選択する

画像認識を利用する最初の操作は、チャット欄に表示されている添付ボタンを選択することです。この操作により、テキスト入力だけでなく、画像を入力データとして扱える状態になります。従来は専用ツールを立ち上げる必要がありましたが、ChatGPTでは同一画面で完結するため、業務の流れを中断しにくい点がメリットです。

たとえば、会議中に共有された資料写真や、現場で撮影した状況写真を、その場で分析対象として追加できます。操作自体はファイル添付と同じ感覚で行えるため、特別な知識を必要とせず、現場担当者でもすぐに使い始められます。こうした手軽さが、画像認識を日常業務に定着させるために大切な要素です。

解析したい画像ファイルをアップロードする

添付ボタンを選択した後は、解析対象となる画像ファイルをアップロードします。この段階では、画像の内容が業務目的に合っているかを事前に確認することが重要です。

たとえば、帳票や手書きメモを読み取らせる場合は、文字がはっきり写っている画像を用意することで認識精度が安定します。スマートフォンで撮影した写真でも利用できますが、影や傾きが強いと誤認識が起きやすくなります。そのため、撮影時に正面から撮る、不要な背景を避けるといった基本的な配慮が必要です。

適切な画像をアップロードすることで、後続の解析結果の信頼性が高まり、修正や再確認の工数を抑えられます。

画像に対して実行してほしい内容を指示する

画像をアップロードした後は、その画像に対して実行してほしい内容を具体的に指示します。指示文を明確にすることで、必要な情報を効率よく引き出せます。

たとえば、「画像内の文字をすべてテキスト化してください」や「表の数値を行ごとに整理してください」といった形で目的を限定すると、業務に直結した出力を得やすくなります。曖昧な指示では不要な説明が増えるため、確認作業がかえって増える場合があります。業務フローに合わせて指示の型を決めておくと、誰が操作しても一定の品質を保てるでしょう。

この工夫により、画像認識を単発の便利機能ではなく、継続的に使える業務支援手段として活用できます。

業務利用における精度とセキュリティの注意点とは？

ChatGPTの画像認識を業務で活用する際は、精度とセキュリティの両面に注意が必要です。便利な機能である一方、入力する画像の内容や使い方を誤ると、情報漏洩や誤った判断につながる可能性があります。

ここでは、画像認識機能を活用する際の注意点を解説します。

機密情報の流出を防ぐためオプトアウト設定を確認する

業務で画像認識を使う場合、まず確認すべき点はデータの取り扱いです。ChatGPTでは、入力した情報が学習に利用されないよう設定を変更できる場合があります。社内資料や顧客情報、未公開の製品画像などを扱う前に、管理画面でオプトアウト設定が有効になっているかを確認することが欠かせません。

加えて、そもそも外部サービスにアップロードしてよい情報かどうかを社内規程に照らして判断する必要があります。特定の個人や企業が識別できる画像は、マスキングやトリミングを行い、必要最小限の範囲だけを入力する工夫を行いましょう。

AI特有の誤認識を考慮して人間による検算を実施する

画像認識は高精度ですが、常に正解を出すわけではありません。特に数字の読み取りや細かな文字の判別では、似た形状を誤って解釈することがあります。そのため、AIの出力結果をそのまま業務データとして確定させるのは避け、人間による確認工程を組み込みましょう。

たとえば、請求書や帳票の数値を読み取らせた場合、合計金額や重要項目だけでも目視で検算すると、ミスの早期発見につながります。AIは作業を補助する存在と位置付け、最終判断は人が行う体制を整えることで、業務品質を維持しながら効率化を進められます。

著作権や肖像権を侵害する画像の入力を避ける

画像を入力する際は、法的な権利への配慮も欠かせません。インターネット上で取得した画像や、第三者が作成した資料には著作権が存在する場合があります。また、人物が写っている写真には肖像権が関係することもあります。

業務利用では、自社で撮影・作成した画像や、利用許諾が明確な素材に限定することが基本です。権利関係が不明な画像を安易に入力すると、意図せず規約違反やトラブルにつながる恐れがあります。AI活用を継続的に進めるためにも、入力データの出所を確認し、法令や社内ルールを順守した運用が求められます。

正確な解析を妨げる解像度の低さや構図の乱れに注意する

画像認識の精度は、入力画像の品質に大きく左右されます。解像度が低い画像や、文字や対象物が斜めに写っている画像では、正確な解析が難しくなります。特に業務で使う場合は、文字がはっきり読める解像度を確保し、不要な背景を避けた構図を意識することが重要です。

撮影時は、影や反射を減らし、対象物を画面中央に配置すると認識精度が安定します。少しの工夫で結果の品質が大きく変わるため、画像を準備する段階からAI向けの前提条件を意識することが、実務での活用効果を高めるポイントです。

ChatGPTの画像認識を業務に生かすための実践ポイント

ChatGPTの画像認識機能は、画像を単に読み取るだけでなく、意味として理解し、業務に必要な情報へ変換できる点に強みがあります。手書きメモのテキスト化や帳票データの抽出、スクリーンショットからの不具合把握など、これまで人手に頼っていた作業を効率化できる可能性があります。

一方で、AIの認識精度には限界があり、誤認識を前提とした確認工程や、機密情報を扱う際のルール整備が欠かせません。また、入力画像の品質や指示内容によって結果が大きく左右される点も理解しておく必要があります。

画像認識を業務で活用する際は、「すべてを任せる」のではなく、人の判断を補助する役割として位置付けることが重要です。適切な使い分けと運用ルールを整えることで、ChatGPTは業務効率化を支える実践的なツールとして力を発揮するでしょう。

• 監修：マネーフォワード クラウド

  マネーフォワード クラウドが監修する「AIの基礎知識」です。ビジネスや生活に役立つAIの基本と最新情報を分かりやすく解説。AIを身につけ、新しい一歩を踏み出すのを応援します。