トラッキングとは、AIや機械学習において対象物の動きやデータの変化、モデルの学習状況を継続的に追跡・記録する技術やプロセスのことです。コンピュータビジョンによる動体検知や、MLflowなどのツールを用いた実験管理で広く活用されています。
トラッキングとは
一言でいうとトラッキングとは、動画内の物体やデータ・モデルの状態を継続的に「追跡・記録する」技術やプロセスのことです。
詳しく解説
AIの分野におけるトラッキングは大きく分けて二つの文脈で使われます。一つはコンピュータビジョンにおける画像や動画内の人・車両などの動体追跡であり、検出されたオブジェクトのIDをフレーム間で維持します。もう一つは機械学習の実験管理におけるトラッキングであり、ハイパーパラメータや精度、ソースコードのバージョンを記録し、実験の再現性を担保する基盤となります。AIシステムの性能向上や運用監視において不可欠な要素です。
具体例・使われ方
防犯カメラや自動運転における歩行者の移動経路追跡（オブジェクトトラッキング）や、機械学習パイプラインにおけるMLflowを用いた学習ログやメトリクスの記録（実験トラッキング）として日常的に利用されています。
似た用語との違い
静的な一時点の認識を行う「検出（ディテクション）」や「分類（クロシフィケーション）」とは異なり、トラッキングは時間的な連続性や変化の履歴を追う点に違いがあります。
注意点
コンピュータビジョンではオクルージョン（遮蔽）や急激な照明変化によって追跡対象を見失うリスクがあり、実験トラッキングでは記録すべきメタデータの選定が不適切だと再現性が担保できないという注意点があります。
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更新日時: 2026年9月17日 00:01