TL;DR

今年もバレンタインデーが近いですね！去年のものより、AIもフロントエンドも刷新してリリース！です。

バレンタインでもらったチョコが、本命かどうかは、世の男性にとって、重大な問題です。
女性心理の機微に疎い男子中高生、理系男子学生、男性エンジニア(偏見) を救うべく、実際にもらったチョコが本命かどうか判定するAIを開発しました。

1. 男性エンジニアを悩ませるバレンタイン問題

1.1 バレンタインデー

世界中にあるイベントの一つに、2/14のバレンタインデー(Valentine’s Day)があります。
国や地域によって、その日の過ごし方などは異なるようですが、ここ日本では、女性から男性へチョコレートを贈る日、という お菓子会社の戦略によって定着した文化 があります（例えば[1]参照。諸説あり）。

[1]によれば、1970年代後半頃に本命チョコを贈る習慣が定着したようです。ここから、さらにお菓子業界の商機ととらえた全国飴菓子工業協同組合は、義理チョコとホワイトデーという文化を創り出し、1984年をホワイトデー定着の年としました。

1.2 バレンタインデーの悲劇

しかし、このような文化は悲劇を起こしました。それは、女性から贈られたチョコが、本命なのか義理なのかがはっきりしないケースが登場したためです。はっきり口にせず、以心伝心や忖度を是 とする日本の文化が、多くの迷える男性を生み出して しまうことになりました。

このような背景から、贈られたチョコレートが、本命なのか義理なのかをはっきりさせる社会的ニーズが産まれました。図1に、この状況証拠を示します。世の中のどれだけの人が検索をすれば、Googleの検索サジェスチョンにこのような結果をもたらすのでしょうか。これは、もはや国民的課題といえるでしょう。
以降、これを バレンタイン問題 と呼ぶことにします。

図1：バレンタイン問題 – バレンタインのチョコレートが本命か義理かを判断する社会的ニーズ

1.3 バレンタインデーの救世主

一方、最近の機械学習手法の発達は目覚ましい物があります。AIすなわち、機械学習がこのバレンタイン問題を解決する手段になりえることが示されました[2]。これは画期的な観点であると思われましたが、開発したエンジニアのみが実行、評価できるものでした。これでは、__迷える男子中高生、理系男子大学生、そして男性エンジニア__を救うことはできません（筆者の独断と偏見による）。

また、男性の立場からすると、ホワイトデーにお返しを行う義務が、暗黙のうちに発生します。ここで不適切な対応をとると、その後の長期間にわたり、生きづらい人生を歩むことになりかねません。
そのため、贈られたチョコレートに対して、どのくらいのお返しを行えばよいのか、その指針を示すことができれば、悩める男性に対して有効なサービスとなり得ると思われます。図2に、悩める男性像の一例を示します。

図2 バレンタインのお返しに苦悩する男性の一端

1.4 バレンタイン問題の解決方法

以上のことから、本記事では[2]をさらに発展させ、バレンタイン問題の一助となることを目指すものです。

本命チョコと義理チョコを判別する学習モデルを開発する
- 二値分類と呼ばれる、機械学習における代表的な手法を用いたアプローチをとる
- これを本命・義理チョコ分類問題と呼ぶ
開発した、構築した学習モデルをサービス化して公開する
- PC、スマホのどちらからでも使えるように、Webサービス化を行う
義理チョコと本命チョコを分類する際の確率を算出する
- 定量的に判断指標を示すことで、悩める男性自身の判断を促す
- 確率を用いることで、ホワイトデーのお返し予算の提案も併せて行う

実際のイメージを、以下に示します。

なお、筆者が人生でチョコレートを貰った回数（個数）は、年齢のおよそ25%以下である。
チョコ欲しい。

2. DNNでの学習

学習データの収集方法、学習データの前処理、学習モデル、モデルの精度などについて、以下URLにて紹介しています。
https://boomin.yokohama/archives/1357

3. お返し予算の算出

AIで判定されたチョコ画像の本命度をもとに、お返し予算の算出方法について以下URLにて紹介しています。
https://boomin.yokohama/archives/1413