小学生向けハンズオン：AIじゃんけんゲームを作ろう！

概要

• 対象年齢： 10歳～
• 目的：
  • AI（エーアイ：Artificial Intelligence）の仕組みを体験する
  • 簡単なプログラミングでゲームを作る楽しさを知る

準備するもの

• インターネットに接続されたパソコン（カメラ付き）
• Teachable Machine（ティーチャブル・マシン）へのアクセス ( https://teachablemachine.withgoogle.com/ )
• 拡張版Scratchの公式サイトStreach3（スクラッチ）へのアクセス ( https://stretch3.github.io/)
• （オプション：特徴量を増やす小道具）カラー手袋、紙テープ、テーピング等

時間配分 (全体で約10分 + α)

• 説明・準備 (2分)
• Teachable Machine（ティーチャブル・マシン）で学習 (4分)
• Scratch（スクラッチ）でプログラミング (3分)
• 遊んでみよう！ (1分)
• 精度アップ演習 (時間に応じて)

手順１：説明・準備 (2分)

• AI（エーアイ）って知ってる？
  • みんなの手や声を認識して、反応してくれるプログラムのことだよ！
  • 今日は、みんなの手の形をAI（エーアイ）に教えて、じゃんけんゲームを作るよ！
• 使うツールを紹介
  • Teachable Machine（ティーチャブル・マシン）： AI（エーアイ）に画像や音を教えるためのツール
  • Scratch（スクラッチ）： ブロックを組み合わせて、簡単にプログラムが作れるツール
• パソコンを開いて、Teachable Machine（ティーチャブル・マシン）とScratch（スクラッチ）を開いておこう！

手順２：Teachable Machineで学習 (4分)

• ブラウザー（Chromeクローム）で、下記アドレスを開く
  https://teachablemachine.withgoogle.com/

• Teachable Machine（ティーチャブル・マシン）で「画像プロジェクト (Image Project)」⇒「標準の画像モデル (Standard image model)」を選択
  
  

  • 事前に、Case3を追加しておきましょう

  • 「1 (グー)」のクラス：

    • 「ウェブカメラ (Webcam)」で「グー」を撮影（ボタン”長押しして撮影”で20枚くらい撮る）
    • ポイント：同じ写真にならないように、少し角度や位置を変えると良い！

• 「2 (チョキ)」のクラス：
  • 「ウェブカメラ (Webcam)」で「チョキ」を撮影
• 「3 (パー)」のクラス：
  • 「ウェブカメラ (Webcam)」で「パー」を撮影、
• モデルをトレーニング する

• 「プレビュー 」で確認：
  • 手をかざして、正しく認識されるか確認 (1, 2, 3の数字で認識される)
  • うまくいかない時は、再トレーニング (Retrain)
    

手順３：Scratchでプログラミング (3分)

• ブラウザー（Chromeクローム）で、下記アドレスを開く
  https://stretch3.github.io/

• 「拡張機能を追加 」⇒「TM2Scratch」を選択

  

• 制御⇒旗が押されたとき

• TM2Scratch⇒カメラを””に切り替える

• TM2Scratch⇒画像分類モデルURL

• 「1 (グー)」を判定：

  • TM2Scratch⇒画像ラベル””を受け取ったとき
  • ””の中を**「1」**に変更
  • 見た目⇒こんにちはという⇒「こんにちは」を「ぐー」に変更

• 「2 (チョキ)」と「3 (パー)」も同様に作成：「チョキ！ (2!)」「パー！ (3!)」と言うように

• Teachable Machineに戻って、

  • [モデルをエクスポートする]
  • [モデルをアップロード]
  • [コピー]

手順４：遊んでみよう！ (1分)

• Scratch（スクラッチ）の緑の旗をクリックしてスタート！
• スペースキーを押した後に、カメラに「グー」「チョキ」「パー」をかざす
• 猫のキャラクターが、AI（エーアイ）が認識した結果（1, 2, 3）をしゃべるか確認

発展

• ”それ以外（手が写っていない状態）”をケース４につくる（例：もし、画像認識結果が4なら.「じゃんけん」という）
• 他の手の形を教えてみよう！（例：OKサイン (OK sign)、ピースサイン (Peace sign)）
  • ケースを増やした場合には
  • eachable Machineに戻って下記の作業が必要です
    • [モデルをエクスポートする]
    • [クラウドモデルを更新する]
• じゃんけんの結果によって、猫の動きを変えてみよう！
• 数字を使って、勝敗判定をプログラミングしてみよう！（例：1は3に勝つ）
• 音声でじゃんけんをできるようにしてみよう！（上級者向け）

追加演習：画像認識の精度を上げる方法

• 精度が悪い時は、AI（エーアイ）の学習方法を工夫してみよう！
• 方法１：特徴を強調する
  • 1.1. 背景をシンプルにする
    • 背景に物が多いと、AI（エーアイ）が手の形を認識しにくくなる
    • できるだけシンプルな背景で試してみよう
  • 1.2. カラー手袋を使う
    • 背景と手の色の差が大きいと、AI（エーアイ）が手の形を認識しやすくなる
    • 背景と違う色のカラー手袋を使うと効果的！
• 方法２：例外を作る（より正確に）
  • 2.1. Teachable Machine（ティーチャブル・マシン）のクラスを増やす
    • 「何も無し」「指一本」「指3本」など、じゃんけんの手以外のクラスを作る
    • AI（エーアイ）が、じゃんけんの手とそれ以外を区別しやすくなる
    • 特に「2 (チョキ)」と「3 (パー)」の間の曖昧な形を減らせる
  • 再トレーニングして、精度が上がるか試してみよう！

ポイント

• 子どもたちが自分で手を動かして体験
• 難しい言葉は使わず、わかりやすく
• うまくいかない時は、一緒に考える
• 創造性を引き出し、自由に発展させる
• 数字を使うことで、勝敗判定を簡単にできることを伝える
• AI（エーアイ）の学習には、データの質と量が重要であることを伝える

まとめ

• この企画を通して、AI（エーアイ）とプログラミングの楽しさを体験しよう！
• 未来のテクノロジーに興味を持つきっかけに！

参考にしたサイト