皆さんはお出掛けしてこの花ってなんだろうとかこの鳥ってなんだろうみたいに
生物を見かけた時にそれが何かすぐに分かったら便利だと思ったことあるぺん？
実はそんなアプリが出ちゃったんですよぺん！AIがあれば何でもできちゃうぺん！
それがいきものコレクションアプリの「バイオーム」で同名の会社が開発しているぺん
いきものコレクションアプリ「バイオーム」とはぺん？
名前の通り「いきもの」つまり生物＝動植物を集めるアプリになっているぺん
写真を撮ることで集めるんだけどその際にAIで画像認識をして何か判別できるぺん！
これはすごい画期的なことでもしかしたらそれが新種だったりするかもぺん！？
コレクション機能はSNS形式になっていてそれを投稿するようになっているぺん
ちなみに以前も書いたけどAIというのはやっぱりまだまだ発展途上になっているぺん
なので完璧に画像認識ができるかというとそんなことはないし
結局最終的には自分の目で見て同じものを選択する必要が生じているぺん
SNSなので誰かが上げた写真が何の生物なのか教える機能も搭載されているぺん！
画像認識AIとはぺん？
以前上記の記事で音声認識AIの話をしたけど今回は画像認識AIが対象ぺん
名前の通り画像に写ったものが何かを判断するAIになっているぺん
例えば写真に写った人物が勝手に識別されて分類されたことないぺん？
そういうのは画像認識AIがやっているんですよぺん
でぼくも以前「IBM Cloud」の「Visual Recognition」というAIを使ったぺん
でもこちらは残念ながらサービス終了が発表されちゃったぺん
画像認識AIはAmazonやGoogle、Microsoftなんかも発表しているぺん
今回は「Google Cloud」の「Vision AI」をちょっとお試ししてみるぺん
Vision AIとはぺん？
Vision AIは「感情の検知」「テキストの理解」が行えると記載してあるぺん
で重要なのは「事前トレーニング済みの Vision API モデル」があることぺん
AIは結局「トレーニング」を行わないと認識できないのでペンギンを判別させるには
ペンギンの画像を何枚も読み込ませたりする必要があるぺん
で「事前トレーニング済み」というのはこの作業を行わなくてもいいということぺん
このトレーニング済みの学習データのことを「モデル」と呼んでいるぺん
Visual Recognitionでは「general（一般）」や「food（食品）」があったぺん
モデルがもう用意されていて無料で簡単にお試しすることができるぺん
Vision APIのお試しぺん
画像の通りVision AIは「Vision API」という「API」を利用することができるぺん
APIは詳しいことはGoogle先生に聞いてもらえばいいけど簡単に言うと
Vision APIを用いてVision AIに画像を渡せば認識結果が受け取れるということぺん
でそのVision APIを「Try the API」でお試しすることができるのでやってみたぺん
こんな感じでグルグルが表示されるので「私はロボットではありません」を選択ぺん
そしたら結果が返却されたんだけど黄緑の枠がいろんなところについているぺん
これは画像の中の対象物をひとつずつ判別しているということぺん
でもなんだか全部「Flower」つまり花って微妙と思ったらタブがあるぺん
そう思って「Labels」タブを押してみたら欲しかった結果が出てきたぺん！
どうやら「Objects」は写真内のどれを認識したかの対象物を表しているようぺん
ちなみに「Properties」タブは「Dominant Colors」という色の占める割合や
「Crop Hints」という写真の重要な部分とそのアスペクト比を
「Safe Search」タブは暴力的だったり差別的だったりしないか判別するぺん
Vision APIの画像認識結果一覧ぺん
| 返却結果 | 日本語訳 | 可能性 |
|---|---|---|
| Flower | 花 | 98% |
| Plant | 植物 | 97% |
| Petal | 花びら | 92% |
| Botany | 植物学 | 89% |
| Branch | 枝 | 88% |
| Terrestrial Plant | 陸生植物 | 85% |
| Red | 赤 | 80% |
| Twig | 小枝 | 80% |
| Flowering Plant | 花盛りの植物 | 78% |
| Groundcover | 地被植物 | 78% |
| Annual Plant | 一年生植物 | 76% |
| Magenta | マゼンタ | 75% |
| Wildflower | 野花 | 69% |
| Blossom | 花 | 68% |
| Spring | 春 | 66% |
| Perennial Plant | 多年生植物 | 64% |
| Event | イベント | 63% |
| Tree | 木 | 63% |
| Shrub | 低木 | 62% |
| Carmine | カーマイン | 62% |
| Plant Stem | 植物の茎 | 61% |
| Coquelicot | ヒナゲシ | 59% |
| Garden | 庭園 | 55% |
| Floristry | 花飾学 | 54% |
| Begonia Family | ベゴニア属 | 54% |
| Grass | 草 | 52% |
| Impatiens | ツリフネソウ | 50% |
| Geranium | ゼラニウム | 50% |
上記がすべての結果で全部で28件だけど50％以上の結果を返しているようぺん
Visual Recognitionもそうだけど英語なので日本固有のものは判断できなそうぺん
植物名は61％のヒナゲシが一番高く梅はやっぱり全く出ませんでしたぺん
他にも一年生と多年生で矛盾していたり学習なしで使うのは難しそうぺん
ということで欲しい情報に特化した学習を行うというのがAIの基本になるぺん
そういう意味ではバイオームの生物という範囲の広さだと気が遠くなりそうぺん
画像認識AIを利用した製品も少しずつ出始めているけどまだ発展途上ぺん
今日は画像認識やセンサーを利用した製品をいくつかご紹介ぺん
COZMO
AIの搭載されたロボットで一緒に遊べば遊ぶほどなつくようになっているぺん
これは画像認識により誰と遊んでいるかを認識するからぺん
家族くらいだったらそんなに人数もいないし学習も容易なんだと思うぺん
落ちないように作られていたり結構作りこまれているような印象を受けるぺん
Q-eyes
見た目はただの車のおもちゃだけどなんとコースをぶつからないように
自動走行することができるぺん！これはセンサーが搭載されているからぺん
勿論電車のレールのようなものがあれば自動運転は当然できるけど
車で障害物があったら避けるようになっているというのは画期的ぺん
LOVOT
こちらもペット型ロボットになっているけどだいぶ大型で4.2kgと重いぺん
できることは基本的にあまりCOZMOと大差ないけど充電に自分で戻ったり
就寝したり服を着替えさせたりとよりペットに近いことができるみたいぺん
服もいっぱい売っていて驚きぺんこれからはロボットも着替える時代ぺん
PA!GO
こちらはまだ商品化されていないようでされるのかもよくわからないぺん
でも画像認識AIを用いてバイオームのようなことができるおもちゃになっていて
もし実現出来たらスマホを渡さなくても子どもだけで遊ぶことができるぺん
外遊びが好きじゃない子に渡して外遊びを楽しんでもらいたいぺん