【Java×AI画像判定API】自作で学ぶ！TensorFlow連携の最速ガイド

「JavaでAIを使ってみたいけど、どこから始めればいいかわからない」
「画像を判定するシステムを作ってみたい」

そんなお悩みを抱えている方に向けて、この記事ではJavaとAI画像モデルを組み合わせた画像判定APIの作り方を丁寧に解説します。

TensorFlowモデルを使って画像分類し、REST APIでJavaと連携させる方法を具体的なコードとともに紹介します。

機械学習の知識がなくても、手順通りに進めるだけで誰でも簡単に画像分類APIが完成します。

AI画像判定APIとは何か？
1. 画像を自動で識別する仕組みをJavaで扱います
JavaとTensorFlowモデルの連携方法
1. 画像分類AIをJavaアプリに組み込みます
  1. pom.xml に依存ライブラリを追加
  2. 画像分類コード（ImageClassifier.java）
REST APIで画像判定を提供する
1. Spring BootでAPIエンドポイントを作ります
  1. ImageController.java
躓きやすいエラーとその対処法
1. 初心者がつまずきやすい部分を解説します
応用例と活用アイデア
全体構成と完成形コードまとめ
まとめ：JavaでもAI画像判定は実現できる

AI画像判定APIとは何か？

画像を自動で識別する仕組みをJavaで扱います

結論：画像から情報を読み取り、分類・判定を行うのが画像判定APIです。

画像判定APIでは以下のような処理を行います：

画像ファイルを受け取る
AIモデルに渡して分類結果を得る
判定結果をAPI経由で返す

たとえば、以下のような活用例があります：

食品画像を判定して「果物・野菜・飲み物」に分類
医療画像から腫瘍の可能性をAIで予測
商品画像からカテゴリを自動タグ付け

政府機関でもAI活用が推奨されており、経産省はAI導入による業務効率化を支援しています。
（参考：経済産業省「AI・データ活用支援」 https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/ai/）

JavaとTensorFlowモデルの連携方法

画像分類AIをJavaアプリに組み込みます

結論：事前学習済みモデル（.pbファイルなど）をJavaから呼び出します。

準備するもの：

画像分類モデル（例：TensorFlowのMobileNetなど）
Java APIでモデルを使えるライブラリ（例：TensorFlow Java API）

pom.xml に依存ライブラリを追加

<dependency>
  <groupId>org.tensorflow</groupId>
  <artifactId>tensorflow-core-platform</artifactId>
  <version>0.4.0</version>
</dependency>

画像分類コード（ImageClassifier.java）

import org.tensorflow.Graph;
import org.tensorflow.Session;
import org.tensorflow.Tensor;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
 
public class ImageClassifier {
 
    public static String classify(byte[] imageData) {
        try (Graph graph = new Graph()) {
            graph.importGraphDef(Files.readAllBytes(Paths.get("model.pb")));
            try (Session session = new Session(graph)) {
                Tensor input = Tensor.create(imageData);
                Tensor output = session.runner()
                    .feed("input", input)
                    .fetch("output")
                    .run()
                    .get(0);
                float[][] result = new float[1][1000];
                output.copyTo(result);
                return "分類結果: " + result[0][0];
            }
        } catch (Exception e) {
            return "エラー: " + e.getMessage();
        }
    }
}

REST APIで画像判定を提供する

Spring BootでAPIエンドポイントを作ります

結論：画像ファイルをPOSTして、分類結果を返すAPIを作成します。

ImageController.java

import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
import java.io.IOException;
 
@RestController
@RequestMapping("/api")
public class ImageController {
 
    @PostMapping("/classify")
    public String classifyImage(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
        try {
            byte[] imageData = file.getBytes();
            return ImageClassifier.classify(imageData);
        } catch (IOException e) {
            return "画像の読み込みに失敗しました";
        }
    }
}

躓きやすいエラーとその対処法

初心者がつまずきやすい部分を解説します

モデルファイルが見つからないエラー
→ 対策：model.pbのパスが正しいか、プロジェクト直下か確認
TensorFlowライブラリの依存解決失敗
→ 対策：Maven中央リポジトリのミラー設定、JDKバージョン（11以上）を使用
画像サイズエラー
→ 対策：TensorFlow側の期待するサイズに画像をリサイズして渡す

応用例と活用アイデア

以下のような拡張が可能です：

判定結果をデータベースに保存する
複数画像の一括分類APIを作成する
検出確率のしきい値を設けてフィルタリングする

全体構成と完成形コードまとめ

src/
├─ ImageClassifier.java
├─ ImageController.java
├─ application.properties
└─ model.pb

テスト方法：

POST /api/classify に画像ファイル（file）を送信
結果が文字列で返ってくる（例：「分類結果: 犬」）

まとめ：JavaでもAI画像判定は実現できる

本記事では、JavaとTensorFlowを使ってAI画像判定APIを作成する方法を紹介しました。

学べたこと：

JavaからAIモデルを呼び出す方法
REST APIで画像分類結果を提供する方法
よくあるエラーとその回避方法
実務でも使えるAPI構成の考え方

画像分類は、AIの入り口としても非常におすすめのテーマです。
ぜひこのAPIを元に、より高度な画像認識システムやスマートな業務支援ツールへ発展させてみてください。