お疲れさまです。デジタル勉強中の惣菜バイヤーです。
商品開発と店舗の商品管理等を行っています。
前回デジタル始めたばかりで、今回が2回目の挑戦です。まだまだ勉強中ですが頑張ります!
タイトルが唐突なので、読んでいる方の頭の中は「海老天？骨折？」という状態だと思います。なのでまずは作成に至った経緯（理由）からいきたいと思います。
社長から1本のメール
先日、部長経由で社長からこんなメールがきました
本文の詳細は割愛しますが、内容はお昼に海老天丼を買って食べようとしたら、
海老天の尻尾が折れて全然美味しそうじゃなかったという内容でした。
添付画像がこちら↓
本来商品としては尻尾まで綺麗な真っ直ぐにならないといけません。
理想の海老天（未骨折）がこちら↓
社長からのメールが「海老骨折事件」という印象的な件名だったので、
今回そのままタイトルに使用しました。
お惣菜は出来栄え（見た目が美味しそうかどうか）で売上が大きく変わります。
作り方の手順や基準はありますが、実際作業中はあまり見る余裕がありません。
忙しい作業中でも簡単に出来上がり基準がわかるツールがあればいいなと思いつくりました。
できたもの
今回、Teachable MachineとNode-REDを使って海老天が骨折していないかどうか判定してくれるものをつくりました。
使ったもの
・Teachable Machine
・Node-RED
・海老天サンプル
作り方
①まずはTeachable Machineのやり方からです。
下記簡易的ですがイメージです。
使い方はこちらの方の記事がわかりやすいと思います↓
自分の場合はきれいな海老天と、曲がった海老天を2本（2パターン）ずついろんな角度から撮影しました
②次にNode-REDのやり方です
先程Teachable MachineでつくったモデルをNode-REDと連携させます。
今回追加したノード3つです
①node-red-contrib-teachable-machine （Teachable Machineのノード）
②node-red-contrib-browser-utils （自分のPCのカメラの写真データを読み込んでくれるノード）
③node-red-contrib-image-output （読み込んだ画像をNode-RED上に表示してくれるノード）
そしてノードを下記のように配置してcameraのボタンを押すと判定が出ました！
もうちょっと何かやりたい！
ここまでできて他の方々の記事を見ていたらいろいろさらに繋げているので、
自分ももう少し何か繋げたいと思いました。
前回Makeを使ってLINE Botを作ったので、試してみることにしました。
WebhooksとLINE Send a Notificationを使って、
先程のTeachable MachineとNode-REDでつくったものを連携させます。
さらに1時間程かかってようやくできました。詳細書きたかったのですが、正直よく覚えていません。よくわからないままできました。。。
とりあえず判定のテキストが来ました！感動！
自分にとっては大きな一歩です👏👏👏
今後に向けて
今回も時間都合上ここまででしたが、本当はもう少しやりたかったリストです。
●ちゃんとつくったものをアウトプットできるようになる
頭パンパンなのが大きな原因ですが、作成の詳細がそもそも自分自分把握できていない…
●カメラで撮った写真をLINEに送ったら判定するようにしたい
今回はパソコンのカメラでしたが、実際の使用状況は店舗の作業場想定していました。
それを考えると、スマホで撮った画像をそのまま判定できたらいいなと思いました。
●海老天の判定精度を上げたい
曲がり具合、尻尾が開いているか、天ぷら粉がきれいに花咲いているか
Teachable Machineはお惣菜の実技試験や巡回時の指導にもかなり使えると思いました。
店舗のパートさんがわざわざ社員に確認しなくても、こういうツールを使って自分たちで判断できるようになればかなり業務改善になると思います。
また、自分自身のことですが前回よりも少しだけいろんな記事を参考にすることができました。
実際できたかどうかは別にして、読むだけ眺めているだけでもかなり勉強になりました。
今後も少しずつですが、いい意味で他人と比べず過去の自分自身と比べて成長していけたらと思います。
ご覧いただきありがとうございました。m(__)m