アート作品をAIで分類してみよう【Google Colab + Keras】

はじめに

「このアート作品、AIはどんなふうに分類するんだろう？」

そんな疑問を持ったことはありませんか？
今回は、Google ColabとKerasの事前学習済みモデル（ImageNet）を使って、自分でアップロードした画像をAIに分類させるプロジェクトを紹介します。

アート作品や写真をアップロードするだけで、AIがそれに最も近いカテゴリを予測してくれます。
絵画・彫刻・風景・静物画など、さまざまな画像で遊びながら学べます！

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使用する技術

ライブラリ	用途
tensorflow.keras	モデルのロードと画像前処理
matplotlib	画像の表示
google.colab.files	ファイルアップロード

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コード全体

from google.colab import files
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 事前学習済みのVGG16モデルをロード
model = VGG16(weights='imagenet')

# ファイルアップロード（画像ファイルを選んでアップロード）
uploaded = files.upload()
filename = list(uploaded.keys())[0]  # 最初のファイル名を取得

# 読み込みと前処理
img = image.load_img(filename, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

# 予測実行
preds = model.predict(x)
top_preds = decode_predictions(preds, top=5)[0]

# 結果の表示
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.imshow(img)
plt.axis("off")
plt.title("Uploaded Art Image", fontsize=16)
plt.show()

print("🎨 Prediction Results:")
for label, name, score in top_preds:
    print(f"{name}: {round(score * 100, 2)}%")

実行方法（Google Colab）

1. 上記のコードをColabに貼り付けて実行
2. 表示された「ファイル選択」ボタンから画像をアップロード
3. 数秒後、AIによる分類結果とアップロード画像が表示されます

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結果

例

🎨 Prediction Results:
paintbrush: 45.6%
palace: 22.3%
altar: 12.7%
theater_curtain: 8.1%
mural: 6.3%