シリーズ「知っておきたいMENOUの基本」は、初めてMENOUを使う方に向けたMENOUの構成や用語をわかりやすく解説していきます 
第5回は、
3つのAIタスクについてです。
３つのAIタスク
第４回では、タスクコネクションの画面で検査の流れをタスク（＝作業）をつないで構築していくことをご説明しました。ここではタスクの中でもAIタスクについてご説明します。
タスクコネクションの画面で、AIタスクを選択すると右側に３色の箱が表示されます。
・分類（緑色）
・領域検出（赤色）
・異常領域検出（黄色）
これが３つのAIタスクです。
この中でも最もよく使うものが 領域検出（赤色） ですので、３つも覚えられない…という方はぜひ領域検出（赤色）だけでもご覧ください！
1.領域検出（赤色）
領域検出は、見つけたいモノ（領域）の特徴を教えて学習させることで、AIがそれと同じ特徴のあるモノ（領域）を見つけるというタスクです。
どうやって教えるの？
この部分を見つけてほしい！という場所を色塗りして教えます。 このことをアノテーションと言います。
何枚くらいアノテーションしたらいいの？
明らかに特徴の異なる画像を少量（～10枚）アノテーションし一度学習してみることがおすすめです。最低２枚から学習を開始することができます。AIって何百枚も教えないといけないんじゃないの！？
まずは少量、その後誤判定したデータ（ここも判定してほしい！これは見つけてほしかった！など）の画像を用いて追加学習していくことによって少量の画像で効率よく学習を進めることができます。一度に数百枚のデータが必要ということはまずありません。具体的な操作方法はこちら
2.分類（緑色）
分類は、その画像を見て何であるかを判断しカテゴリ分けをするタスクです。このカテゴリをクラスと呼びます。
部分的な特徴を検出するのではなく、基本的には画像１枚に対し１つのクラスを教えます。
全体をざっくりみて判断することに向いています。
領域検出よりも学習枚数が多く必要になる傾向があります。
参考記事
3.異常領域検出（黄色）
異常領域検出は、正常品のみを学習して、それと異なっているものを見つけるタスクです。
学習データ全体を観察して「こういうパターンが普通」というものを理解し、そこから外れるものを異常と判断します。
領域検出ほどの制度は出ませんし、学習画像も多く必要ですが、明らかに違うワークが混入した際などの異常検知として有効です。
参考記事
まとめ
やりたいことに応じて使い分けてみてくださいね！
次回「知っておきたいMENOUの基本」第6回はトレーニングとダッシュボードの見方 です