「一般物体認識」とは,制約のない実世界シーンの画像に対して計算機がその中に含まれる物体を一般的な名称で認識することで,コンピュータビジョンの究極の研究課題の一つである.人間は数万種類の対象を認識可能であると言われるが,最近まで計算機はわずか1種類の対象を認識することすら困難であった.ここ数年,新しいモデル表現の提案,機械学習法の進歩,計算機の高速化などにより,急速に研究が発展し,現在は101種類の対象に対して6割程度の精度で認識が可能となってきている.本稿では一般物体認識の現状と今後の展望について解説を行う."Generic object recognition"aims at enabling a computer to recognize objects in images with their category names. It is recognized as one of an ultimate goal of computer vision research. Although human can recognize ten thousands of kinds of objects, it is extremely difficult for a computer to recognize just one kind of objects. For these several years, due to proposal of novel representation of visual models, progress of machine learning methods, and speeding-up of computers, research on generic object recognition has progressed greatly. According to the best result, the 66.23% precision for 101-class recognition has been obtained so far. In this paper, we describe the current state and future directions on generic object recognition.