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スクラッチAIの活用

MAPラボは2021年3月開催のすぎなみサイエンスフェスタに「スクラッチで作る画像認識AI」というテーマで動画を出展します。

今回は、サイエンスフェスタに出展する動画で紹介した活用法とはまた違った活用例をいくつか紹介します。

実際にScratchで画像認識AIを使う方法など詳しい情報は出展動画をご覧ください。

今回使用する画像認識AI(Teachable Machine)は、モノとモノの違いを見分ける事を得意としています。

これは例えば、あらかじめ覚えさせた顔とカメラに映った顔が同じ人のものかどうかや、映ったものが犬なのか猫なのか判断したりなど、そういった判定を得意としているということです。

そんなTeachable Machineの特徴を踏まえて、まずはペットボトルと缶を見分けるブロックを作ってみます。

見分ける所までは緑のブロック1つでできています。

そこからの動きは自身で考えて構成していく必要があります。

今回の場合だと、ペットボトルをカメラに映した時はペットボトル用のゴミ箱にペットボトルを捨てに行くような動きを作ります。缶も同じ動きです。

今回はスクラッチ上で作っているだけですが、このように画像認識AIは様々な場面で役に立つ事がわかります。

次は異なる猫と犬の画像を大量に読み込ませて、映った対象が犬か猫か判定してみます。

鮮明な画像でなくても特徴をうまく捉えてくれるのでそれなりに高い精度で犬か猫か判定することができます。

スクラッチはこのようなブロックの構成です。

この画面を見ると、カメラには白い壁のみが映っていますが猫がいると判定されています。

この画像認識AIは、「○○か○○のどちらかが映っている」という前提で判定をしていて、選択肢にないものが映った時などの特殊なケースの判定をすることには向いていません。

もちろん、そういった判定ができるような画像認識AIもあるので、これはTeachable Machineにおける画像プロジェクトの特徴として覚えておくと良いでしょう。

このように、作り手次第で画像認識AIは様々な用途に活用できる可能性を秘めています。

また、Teachable Machineでは画像認識AIだけでなく、音声認識AIやポーズ判定AIなども使用できるようになっています。

紹介した事以外にもできることは沢山ありますので、Teachable MachineのAIを活用して色々遊んでみてください!

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