AIの目には画像がどう見えている？ピクセルと数値の秘密
はじめに：AIが画像を見る最初のステップ
私たちがスマートフォンで写真を撮ったり、ウェブサイトで画像を見たりするとき、それはごく自然な行為です。しかし、AI（人工知能）が同じ画像を見たとき、人間の目と同じように「これは猫だ」「これは青い空だ」と認識しているのでしょうか。実は、AIが画像を認識し始める最初の段階は、私たち人間の視覚とは大きく異なります。
AIが複雑な画像認識を行うためには、まず画像を「理解できる形」に変換する必要があります。この変換の鍵となるのが、「ピクセル」と「数値」です。本記事では、AIが画像を見るための最も基本的な仕組み、すなわちデジタル画像がどのように構成され、AIにどのように伝わるのかを、専門知識がなくても理解できるように解説します。
デジタル画像を構成する小さな点：ピクセルとは
私たちが日常的に見ているデジタル画像、例えばスマートフォンの画面に映し出される写真や、パソコンのモニターに表示されるイラストは、実は非常に多くの小さな「点」の集まりでできています。この小さな点のひとつひとつを「ピクセル」と呼びます。
まるでモザイク画のように、無数のピクセルが縦横に並ぶことで、一枚の大きな画像が形作られます。例えば、画像を拡大していくと、最終的には小さな四角の点の集合が見えてくることがあります。この一つ一つの四角がピクセルです。スマートフォンのカメラが高性能であるほど、より多くのピクセルを使って画像を記録できるため、より鮮明でなめらかな画像が得られるのです。
（図：画像を拡大していくと、小さな四角（ピクセル）の集合に見える様子を示すイラストを想定）
色が数値になる仕組み：RGBの魔法
さて、それぞれのピクセルは色を持っていますが、AIやコンピューターは「赤」「青」といった色の概念を直接理解するわけではありません。コンピューターが理解できるのは「数値」だけです。では、どのようにして色が数値に変換されるのでしょうか。
デジタル画像の世界では、ほとんどの色が「光の三原色」と呼ばれる赤（Red）、緑（Green）、青（Blue）の3つの色を混ぜ合わせることで表現されます。この仕組みを「RGB」と呼びます。
それぞれのピクセルは、この赤、緑、青のどれくらいの光が含まれているかを示す数値を持ちます。具体的には、それぞれの色について0から255までの256段階の明るさが割り当てられます。 例えば、
- 真っ赤な色は、赤が最大（255）、緑がゼロ（0）、青がゼロ（0）で「(255, 0, 0)」と表現されます。
- 真っ青な色は、「(0, 0, 255)」です。
- 純粋な白は、全ての光が最大なので「(255, 255, 255)」となります。
- 純粋な黒は、全ての光がゼロなので「(0, 0, 0)」です。
このように、たった3つの色の組み合わせとそれぞれの明るさを示す数値によって、約1670万色もの豊かな色を表現することが可能になります。私たちが普段見ているデジタル画像は、このRGBの数値の組み合わせで描かれているのです。
（図：RGBの各色が0から255の数値で表現され、それらが組み合わさって様々な色を作り出す様子、特に赤、緑、青の棒グラフと混合色、そして対応するRGB値を示すイラストを想定）
AIが画像を「読む」ときの姿：数値の巨大な行列
AIが画像認識を行う際、私たちが見ているような「絵」として画像を受け取っているわけではありません。AIにとって画像とは、前述したピクセルごとのRGB値が並んだ、巨大な「数値の集まり」です。
例えば、横に100ピクセル、縦に100ピクセルの画像があるとします。この画像には合計で100×100 = 10,000個のピクセルが存在します。そして、それぞれのピクセルが3つのRGB値（例えば赤255、緑0、青0）を持つので、合計で10,000 × 3 = 30,000個もの数値データがAIに渡されることになります。
AIは、これらの数値をまるで膨大な表（数学では「行列」や「テンソル」と呼ばれることがあります）のように捉えます。それぞれの数値が、画像の特定の位置の色や明るさの情報を表しているわけです。
（図：グリッド状に並んだピクセルの一つ一つに、RGBの数値が記載されているイメージ。例えば、(100, 50, 20)といった3つの数字が各ピクセルに割り当てられている様子を示すイラストを想定）
なぜ画像を数値にする必要があるのか
なぜこれほどまでに複雑な手順を経て、画像を数値に変換する必要があるのでしょうか。その理由は、コンピューターやAIは、人間の脳のように直感的に「形」や「色」を理解する能力を持っていないからです。
コンピューターは、与えられた数値データに対して、特定のルールに基づいて計算を行うことしかできません。画像を数値の集まりとして表現することで、AIはその数値データに対して数学的な処理（足し算、引き算、掛け算、割り算、そしてもっと複雑な計算）を施すことができるようになります。
この数値計算を通して、AIは画像の中の「エッジ（輪郭）」や「パターン」、「テクスチャ（質感）」といった特徴を検出します。これらの数値的な特徴を元に、AIは最終的に「これは猫だ」「これは犬だ」といった判断を下すのです。画像を数値化することは、AIが世界を認識するための「言語」を与えることと同じだと言えるでしょう。
まとめ
AIが高度な画像認識を実現する裏側には、画像をピクセルという最小単位に分解し、そのピクセルの色情報をRGBの数値として表現するという、非常に基本的ながらも重要な仕組みが存在します。
私たち人間は直感的に画像を認識しますが、AIはまず画像を膨大な数値データとして受け取ります。この数値の羅列から、AIは様々な計算処理を経て、画像の持つ意味や情報を読み解いていくのです。
この「数値化された画像」という基礎があるからこそ、AIは画像の中から特定の物体を見つけ出したり、似た画像を検索したり、さらには画像の「意味」を理解するといった、私たちの生活を豊かにする様々な技術へと応用されているのです。AIと画像認識の探求は、この数値の秘密から始まります。