Meta AI が公開した Segment Anything Model（SAM） は、画像内のあらゆる対象を「点」「ボックス」「既存マスク」などのプロンプトから瞬時に切り出せる、革新的なセグメンテーションモデルです。
ゼロショットでも高精度なため、汎用モデルとして幅広く活用できますが、特定業界ではそのままでは精度が不足するケースも少なくありません。
そこで重要になるのが SAM のファインチューニング（微調整） です。
本記事では、SAMの内部構造から微調整方式、必要なデータ、実務的ワークフロー、導入時の注意点までを総合的に解説します。
SAMの基本構造：なぜ微調整が効くのか？
SAM は大きく次の3つのモジュールで構成されています。
Image Encoder
Vision Transformer を用いて画像全体を高次元特徴へ変換する、SAMの中核となる部分。
Prompt Encoder
ユーザーが与える「点」「ボックス」「マスク」といった指示を埋め込み表現に変換。
Mask Decoder
画像特徴とプロンプト情報を統合し、目的の領域マスクを生成する最終ステージ。
SAM の本質は、「プロンプト条件付きのセグメンテーションモデル」という点にあります。
つまり、何を切り出すかをプロンプトで指定し、それを手がかりに対象物のみを抽出する仕組みです。
SAMのファインチューニング方法は3タイプ
SAMは巨大なモデルであるため、微調整にも複数のレベルがあります。
最適な方法は用途とリソースによって異なります。
方式①：Mask Decoder のみを微調整（最も現実的でよく使われる）
SAMの Image Encoder は凍結し、最終段階である Mask Decoder のみを学習対象にする方式です。
【特徴とメリット】
- GPUメモリ消費が少なく、一般的な環境でも学習が可能
- 元々の汎用性を損なわず、目的領域に特化させられる
- データ量が少ない場合でも効果が出やすい
【よく使われる領域】
- EC 商品画像の背景除去
- 医療画像の特定部位の境界抽出
- 工業製品の部品識別
- 農作物・雑草分類などの農業AI
「まずこれを試すべき」と言える、現実的なアプローチです。
方式②：LoRA / PEFT を利用した軽量微調整
巨大モデルの課題である「メモリ負荷」と「学習コスト」を解決するのが、LoRA（Low-Rank Adaptation）などの軽量ファインチューニング手法です。
【メリット】
- 元モデルの重みを保持したまま追加パラメータだけを学習
- 極めて軽量で、カスタム用途への展開が容易
- モバイル推論や省メモリ実行にも適している
【利用例】
- マシンパワーが限られた企業環境
- さまざまなドメインに迅速に適応したい研究機関
- エッジデバイス向け推論の最適化
汎用性と低コストを両立したアプローチのため、近年急速に普及しています。
方式③：Image Encoder まで含むフルチューニング（最高精度を狙う時）
SAMを最深部から作り変える方法で、最も高い学習効果があります。
【向いている状況】
- 医療 CT・MRI、顕微鏡映像など、事前学習データと分布が大きく異なる画像
- 衛星画像や赤外線映像など特殊ドメイン
- トップレベルの精度が必要な研究開発
【注意点】
- GPU 40〜80GB級を推奨とする非常に高いリソース要求
- 大量の教師データが必要
- 学習コストが最も高い
“究極の精度”が求められる場合だけ選択されます。
SAMのファインチューニングに必要なデータ
SAMの学習には「正解マスク（GTマスク）」が必須です。
形式は次のようなものが一般的です。
画像データ
JPG / PNG など
マスクデータ
- PNG形式
- COCO形式（polygon / RLE）
- 単一クラス・多クラスどちらにも対応
プロンプト情報（推奨）
SAMは本来「プロンプトで対象物を指定するモデル」のため、学習時にも 点・ボックス・既存マスクなどを模擬的に生成し、入力として与える ことで性能が向上します。
GTマスクを持っているだけでも学習可能ではありますが、プロンプトをモデルに学習させる方が、実務では明確に安定した精度が得られます。
SAMファインチューニングの正しいワークフロー
データ準備
- COCO形式への変換
- マスク品質の検証
- データ拡張（反転・色変化・クロップ）
学習設計のポイント
- Batch size は VRAM に応じて調整（一般に 4〜16）
- 学習率は小さめが安定（1e-4〜1e-5）
- 評価は IoU や Dice 係数を併用
- プロンプトのサンプリングが精度に大きく影響する
SAMが活躍する実務シナリオ
EC・広告クリエイティブ制作
背景除去、髪の毛や衣服の精密切り抜きなど、画像生成AIの前処理として非常に相性が良い。
製造業の外観検査
部品形状の抽出や、傷・欠陥の領域検出など。
少量データでも性能が安定しやすいのがSAMの強みです。
医療画像解析
臓器や腫瘍の領域抽出など、境界精度が極めて重要なケースで活用。
動画処理
SAM単独では動画には非対応ですが、専用トラッカーと組み合わせることで、動画中の物体追跡にも応用できます。
導入時の注意点
プロンプトなし学習は安定しにくい
“SAMはプロンプト条件付きモデル”であるため、学習時にプロンプト入力を模倣しないと精度が低下しがちです。
マスク品質が性能を左右する
境界のブレやアノテーションの不均一さは、SAMの精度に直結します。
ドメイン特化しすぎると汎用性が損なわれる
特定領域のデータだけで学習すると、ゼロショット性能が低下する場合があります。
GPU負荷が高い
- Decoderのみ → 軽量
- LoRA → 中程度
- 全層 → 重量級
用途に応じて無理のない設計が重要です。
まとめ：SAMの微調整は目的に合わせて最適化する時代へ
SAMのファインチューニングは、次の3段階で考えると明確になります。
- Mask Decoder だけ調整する軽量方式
→ 最も現実的で多くの現場に適用しやすい - LoRA を使った軽量・高速なパラメータ更新
→ GPUが弱くても十分な精度向上を狙える - Image Encoder まで含めたフルチューニング
→ 特殊ドメインで最大の性能を求める場合
さらに、「プロンプトを学習に含めること」「高品質なアノテーションを用意すること」がSAMチューニング成功の核心になります。
SAMはセグメンテーション技術の新しい基準となりつつあり、正しく微調整できれば、幅広い産業分野で劇的な効率化を実現できます。
以上、SAMによるファインチューニングについてでした。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
