AIマッティング（AI Matting）は、ディープラーニングを用いて画像や動画から人物などの被写体と背景を高精度に分離するコンピュータビジョン技術です。従来の技術では困難だった髪の毛や半透明の物体などの複雑な境界線を、ピクセルごとに透過度（アルファチャンネル）を算出することで美しく切り出すことができます。
AIマッティングとは
AIマッティングは、画像や動画のなかの特定の被写体（前景）を背景からピクセル単位で正確に切り出すコンピュータビジョン技術です。特に髪の毛の細い毛先や、ガラスなどの半透明な物体の輪郭を、透過度（アルファチャンネル）を考慮しながら滑らかに抽出できることが大きな特徴です。
詳しく解説
従来の画像切り出し手法では、境界線が曖昧な部分をきれいに処理することが困難でした。AIマッティングは、ディープラーニングを用いた高度なモデルにより、前景と背景の境界におけるピクセルごとの混合割合を推論します。一般的なプロセスでは、画像全体を「確実に前景である領域」「確実に背景である領域」「どちらか不明な境界領域」の3つに分類したトリマップ（Trimap）と呼ばれるガイドマップを作成し、これをもとにAIが精密な境界線抽出を行います。近年では、トリマップを使用せずに元の画像だけで自動的に高精度なマッティングを行うモデル（トリマップフリーモデル）も開発されており、実用性が飛躍的に向上しています。
具体例・使われ方
AIマッティングは、写真や動画の編集において広く活用されています。例えば、オンライン会議システムでの背景ぼかしや仮想背景の適用、ECサイト向けの商品画像切り出し、クリエイティブ制作における人物ポートレートの合成などに使われています。複雑な髪の毛や、風に揺れる衣服の境界、コップに注がれた透明な水なども、不自然なジャギー（ギザギザ）を出さずにきれいに切り取ることができます。
似た用語との違い
混同されやすい技術に、セマンティックセグメンテーションがあります。セマンティックセグメンテーションは「このピクセルは人物であるか、それ以外か」を0か1かの2値（二者択一）でピクセルごとにラベル付けする技術です。そのため、髪の毛のような細かい境界はギザギザになりがちです。一方、AIマッティングは透過度を考慮した「アルファ値（0から1の間の小数値）」を算出するため、境界を滑らかに融合させて切り出すことができます。また、緑色や青色の単色スクリーンを用いるクロマキー合成とは異なり、AIマッティングは特別な撮影機材や単色背景を用意しなくても、日常の多様な背景のなかから被写体を切り出すことが可能です。
注意点
AIマッティングは非常に強力な技術ですが、被写体と背景の色や質感が極めて酷似している場合や、極端に暗い場所で撮影された画像、あるいは解像度が著しく低い画像では、境界線の推論が乱れて不自然な切り抜きになることがあります。また、ディープラーニングモデルをリアルタイムの動画処理（ビデオ会議など）で動作させる場合、一定以上の処理能力（GPUなど）が必要になり、デバイスによっては遅延が発生することがあります。