今回の内容
今回は、Azure Tech Hackathonにおいて、自分がチームリーダ兼開発リーダを務めた制作物、「バッシバシに"バッシング"するぜ！！」についてご紹介いたします！
Azure Tech Hackathonについて
顔認証やバーコード読み取りなどの画像認識に注目したハッカソンです。今回はクラウドサービスであるAzure の custom vision を使用しました。
「バッシバシに"バッシング"するぜ！！」 とは
本システム
AI×IoTによる中間バッシングを支援するWebアプリとなります。
そもそもバッシングとは
飲食店の業務である「バッシング(退席後に空いたお皿を下げること)」のことです。
コンセプト
本Webアプリのコンセプトは、
「画像認識で、適切なタイミングでバッシングを」です。
本Webアプリによって、
飲食店側 ・・・ 回転率の向上 ＋ 自然な追加オーダー ＋ 従業員の最適配置 ＝ 売上の向上
お客様側 ・・・ 不快でないタイミング ＋ 迷惑でないタイミング ＝ 満足度の向上
を実現します。
具体的なストーリーに関しては以下のサイトをご覧ください。🙇
システム概要図・構成図
バッシングを行うためのタイミングの計り方
バッシングを適切なタイミングで行うために、
- テーブルごとの皿の状況の把握
- テーブルごとの盛り上がり状況の把握
を行います。
これらを把握することにより、空のお皿がある ＋ 盛り上がっていない状況が、そのテーブルの適切なバッシングを行うためのタイミングとなります。
実際の画面
実際のWebアプリの画面となります。
テーブルごとに空のお皿の検出(+枚数) ＋ 人の笑顔(+人数)を検出できます。
今回は、
そのテーブルに2枚以上の空皿がある ＆ そのテーブルに笑顔の人がいない ＝ そのテーブルは盛り上がっていない
という判定をしております。
そのため、Webアプリの画面のテーブル①は赤く表示されている、ということになります。
店員側はこのテーブルの赤い表示を確認することにより、今どのテーブルにバッシングに行くべきかを決定することができます。
まとめ
今回の作品は、最優秀賞をいただくことができました。
本システムが、今後発展される飲食DXに貢献できることを願います。
最後に一言・・・
バッシバシにバッシング決めていくぜ！！🔥
関連サイト