画像分類は、人工知能分野における基本的なタスクであり、デジタル画像の視覚的内容に基づいて、あらかじめ定められたラベルを1つまたは複数割り当てる技術です。主に機械学習や深層学習アルゴリズムを利用し、画像から有意な特徴を抽出してカテゴリーを識別します。画像分類は、物体検出や画像セグメンテーションと異なり、画像全体をカテゴリー化することに特化しており、画像内のオブジェクトの位置特定や領域分割は行いません。多くの場合、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が用いられ、階層的な視覚パターンを学習します。これにより、システムは画像内の物体やシーン、異常を自動的に認識できます。

利用事例と応用例

画像分類は、セキュリティ向けの顔認識、AI支援による医療診断（放射線画像解析）、写真の自動整理、産業分野での検査（欠陥検出）、ソーシャルメディアでの画像モデレーションなどに広く利用されています。また、精密農業における植物病害の識別や、自動車の交通標識認識などにも応用されています。

主なソフトウェアツール・ライブラリ・フレームワーク

代表的なライブラリやフレームワークには、TensorFlow、PyTorch、Keras、scikit-learn、FastAI、OpenCVなどがあります。これらは画像分類モデルの構築・学習・評価に特化したモジュールを提供します。高度な用途では、ResNet、Inception、VGG、EfficientNetなどの事前学習済みネットワークも利用されます。

最新動向・進展・トレンド

近年は、Vision Transformers（ViT）などのTransformer系アーキテクチャの効率化、自己教師あり学習、エッジデバイス向けのモデル軽量化、バイアスや敵対的攻撃への耐性向上などが注目されています。さらに、自動アノテーションや半教師あり学習により、大規模なラベル付きデータへの依存を減らし、応用範囲が拡大しています。