Monaca UG OSAKA #6が先日開催されました。今回のテーマは2017年くらいから一気に盛り上がっているAIや機械学習。AIはAlphaGoや自動運転、Google翻訳の精度改善など様々な場面で用いられるようになっています。Pixel 3でAIによって写真の画質の大幅な向上に使われるなど、スマートフォンの中でもすでに使われています。

今回のMonaca UG OSAKA #6では、アプリの中でAIや機械学習をどう使うことができるのか、そんな可能性をみんなで考えてみました。

AI案件の進め方 by 本光 伸行さん

ビジネスにおいて「AI案件をどう進めるのか」という実務的なお話でした。AI案件はデータの収集から蓄積、確認を行うところから始まります。続いてデータのアノテーション(タグ付け)を行い、後にモデルの作成を行います。そして実際にモデルを検証し、期待した結果が得られるかを確認します。これが基本的なAI案件の進め方の流れということでした。

データの収集は自動化できる部分もありそうですが、アノテーションやクレンジング(不要なデータを削除する)作業は人力になってしまいがちなようです。モデルの設計と構築はオンラインや論文を探すことでたどり着けることが多いようですが、これまでにないものを作ろうとすると膨大な工数が発生してしまう可能性があるとのことです。

Neural Network Consoleを使った機械学習の始め方 by MOONGIFT 中津川さん

Neural Network Console(以下NNC)というソニー製の機械学習サービスの紹介と機械学習の基礎、そしてMonacaへの適用の可能性という話でした。NNCはD&Dで機械学習のネットワークを作成できます。機械学習でありがちなPythonを覚えるところから…といった必要はありません。機械学習とプログラミングはまったく異なるスキルセットであり両方を十分なレベルまで習得するのは容易ではないとのことです。NNCを使うことで、機械学習とその結果を組み込むプログラミングを分業できるようになるそうです。Monacaへの組み込みはONNXという機械学習の共通フォーマットを使うことでONNX.jsと組み合わせる方法を考えたそうですが、今の時点ではエラーが出てしまい組み込みを行うところまではいけなかったとのことです。

LT

今回は2名の方がLTを行ってくれました。1人目はKDLの大市晃宏さん。アプリのバージョンアップを通知する方法の紹介でした。Monacaの管理画面でバージョンを設定し、その値を取得し、さらにサーバ側に最新のバージョン情報を保存しておきます。その二つを比較することでバージョンアップを検知し、ユーザにお知らせする機能が実現できます。注意点としてリリース時に毎回テストするのを忘れないようにすること、さらにアプリストアへ最新版が反映されたのを確認してからサーバ側の情報を更新しなければならないという点が挙げられていました。

もう一つのLTでは、Watson APIを使ったアプリが二つ紹介されました。一つ料理の写真をアップロードすると料理名と栄養素が表示されるアプリ。AIによって写真を解析し、栄養素を推定することで栄養士による食事指導の参考にできるとのことです。もう一つは講師がスマートフォンの音声認識を使って、授業で講師が話した内容を生徒のスマートフォンに配信するアプリです。例えば聴覚障がい者が授業に参加するときのサポートとしての活用などが考えられ舞ます。このアプリはP2Pで繋がる仕組みになっており、Androidへの対応としてMonacaが使われています。翻訳にも応用可能で、様々な言語で学ぶ生徒へ同時に授業を行うことができます。

懇親会

今回は会場が十三ということもあり、会場ではなく近くの居酒屋での懇親会になりました。勉強会だけで帰られた方もいますが、20名近くの方が参加されました。参加者が自分で作ったアプリの実演であったり、現在作成中のアプリの相談などで盛り上がりました。

当日の模様はMonaca UG OSAKA #6まとめ – Togetterでもご覧いただけます。Monaca UGは日本各地で開催しています。ぜひconnpassでチェックして参加してください!