人工知能（AI)の一分野であるコンピュータビジョンは、機械（コンピュータ）に人間の視覚能力に相当する機能を持たせることを目的として、これまで様々な分野（自動運転、監視システム、医療画像解析など）での応用が進んできました。特に、画像（静止画・動画）の中から特定の物体を識別・認識し、位置の特定を行う技術（「物体検出」）は、多くのCVフィールドで活用されています。近年、深層学習（ディープラーニング）や機械学習の発達により、物体検出の精度・速度が飛躍的に向上しています。中でも、ワシントン大学の研究チームによって開発されたオープンソースの物体検出アルゴリズム「YOLO (You Only Look Once)」は、従来の物体検出アルゴリズムにかかる処理時間の大幅な短縮により、ほぼリアルタイムでの物体検出を可能にしました。 物体検出を行う際に重要なAIモデル構築は従来、多くの作業が必要でしたが、アメリカのベンチャー企業が開発したAIモデル構築プラットフォーム「Roboflow」では、AIモデル構築（画像データ管理・ラベリング・AIモデル学習など）の一連の流れをプラットフォーム上で効率良く、短時間で行う機能をユーザーに提供しています。現在、利用者数は、世界で500,000ユーザーを超え、多くの研究開発やデジタルトランスフォーメーション（DX）の一環としてもRoboflow利用者が増えています。

コンピュータビジョンの活用事例には、次のような産業分野への展開が期待されています。

• 第一次産業・・・家畜動物の追跡や管理システム、農作物の病気検出、野生生物の調査や害獣対策
• 第二次産業・・・各種作業場での作業員の安全対策や建設物のコンクリートクラック検知
• 第三次産業・・・CTやMRIの画像分析を支援、セキュリティシステム（異常な行動検知時のアラート通知）、家庭の冷蔵庫の食品ストック管理