Teachable Machineを使ってカフェイン量を判定するWebアプリを作りたかったが…
1.減カフェイン生活を送りたい
皆さん、コーヒーは飲んでいますか？
私は、朝起きて勤務前やリフレッシュしたい時にコーヒーを飲みます。
事実、コーヒーの香りには リラックス効果やリフレッシュ効果があるので、
いろいろ煮詰まっているときに気分を変えるときにぴったりです。
ただ、コーヒーの飲みすぎも体にあまりよくありません。
夜眠れなくなったり胃を荒らすなどのデメリットもあります。
そのため、1日の摂取量は成人で約400㎎までの摂取が推奨されてます。
※詳細はリンク先を参照ください。
2.毎回調べるのは面倒くさい。。。なら。。。
カフェインを大量に摂取ことによるデメリットは理解できます。
ただ、コーヒーを飲む都度、製品毎にカフェイン量を調べるのは面倒です。
また、製品の成分表も100ml毎や商品単位などバラバラなので、
成分表の単位を確認し、換算するのはさらにめんどくさい。
日常のめんどくささを軽減するために、最近学んだTeachable Machineを使って、
コーヒーのカフェインを算出するアプリを作成してみました。
3.Teachable Machine を使って機械学習させたが。。。
3-1.Webアプリの動画
こちらが作成したWebアプリの動画です。
3-2.Webアプリのコード
作成したWebアプリのコードはCodePenで公開しています。
See the Pen コーヒー判別する？ by kana_xedge (@kanakiku) on CodePen.
3-3.Webアプリ使用方法
①「読み込み開始」ボタンを押下する
②「読み込み完了」メッセージが表示されたら、画面真ん中の「カフェインチェック」ボタンを押下する
③ボタンの下部に、画像から判定した商品情報をもとにカフェイン量を算出し表示
3-4.環境
CodePen
Bootstrap
Teachable Machine
3-5.判定できる商品
缶コーヒー3種類、大きめサイズ(400mlぐらい)の缶コーヒー1種類、チルドタイプのコーヒー1種類
コンビニのコーヒー3種類を使用して機械学習を実施しました。
※商品名を乗せるのはNGと聞いたので、ふわっとした感じで記載しています。
4.苦労した点
Teachable Machineの精度があがらない
缶コーヒーは形はほぼおなじであるものの、色が全然違うからなのか、うまく商品判定できました。
ただ、チルドタイプのコーヒーとコンビニのコーヒーは形や色もほぼ同じなため、
あまり商品判定精度があがりません。
機械学習に使用する画像を2倍まで増やしましたが、精度はほとんど上がりませんでした。
5.まとめ
今回は、最近学んだTeachable Machineを使い、カフェイン量を算出するWebアプリを作成しました。
可能であれば、LINEbotへの通知なども検討しましたが、そもそも商品判定の精度があがらず苦戦しました。
Teachable Machine事態の向き不向きなのか、他に判定精度をあげる方法があるのか、
まだわからない部分も多いため、これからいろいろ試してみようと思います。