JPG：AI データ処理の見えない立役者

デジタル世界で JPG は至るところにあります。旅行写真からウェブバナーまで日常的に触れています。AI やデータサイエンスでは、JPG は単なる画像ではなく重要なデータです。その特性を理解することは、堅牢なコンピュータビジョンモデルと効率的なパイプラインの基礎になります。

では、なぜこの古参の形式が AI 時代でも重要なのでしょうか？

JPG/JPEG は 1992 年に Joint Photographic Experts Group が策定した標準です。JPG の核は非可逆（有損）圧縮で、写真を小さなサイズで保存するための工夫です。

有損圧縮は人間の目に目立たない情報を削ってサイズを大幅に減らします。AI にとっての典型的なトレードオフは：

• 利点：小さいファイルでストレージ、転送、読み込みが高速化。
• 欠点：情報は永久に失われます。多くの分類では問題ないが、医療画像や衛星画像など高精度用途では影響し得ます。

JPG を使うべきかは、タスク次第です。

AI は入力の一貫性を求めます。現実のデータセットは PNG、HEIC、BMP、TIFF などが混在します。これをそのままモデルに与えると不具合や性能低下につながります。

そこで最初に行うのが標準化、つまり形式変換です。

典型的な前処理：

1. 複数ソースから画像を収集
2. JPG/PNG に統一変換
3. サイズ統一と正規化
4. データ拡張

vibbit.ai による自動化は、単なる効率化ではなく戦略です。モデルにクリーンで予測可能なデータを供給し、形式の煩雑さから解放します。

適切に管理された JPG は、AI ツールボックスの強力な資産になります。

参考

Joint Photographic Experts Group, "JPEG FAQ", jpeg.org, 2025-11-05 参照. https://jpeg.org/questions.html