このページについて

ミニ四駆をご存じでしょうか。
単3電池2本と親指サイズのモーターながら凄まじいスピードで走る自動車模型で、
親子で楽しめることから、1980年代の登場より現在も愛されているおもちゃです。

このミニ四駆を題材としたアニメ「爆走兄弟レッツ&ゴー!!」(1994年~1998年)の中で「GPチップ」というパーツが登場します。
レースの状況や、マシンの持ち主からの掛け声・感情をもとに、マシン自らが判断して走行出来る様にするというAIパーツです。
これにより、レース中にレーサーやマシンに起きた出来事がレース展開にドラマティックに反映される様に描かれています。

当時少年だった私にとって夢の様なパーツでしたが、2020年現在、COTOHA APIで作れるのではないか？と思い、試してみました。

COTOHA APIとは？

自然言語処理・音声処理を対象としたAPIプラットフォームです。
言語処理の基本である音声認識、構文解析のみでなく、照応解析や感情分析、文章類似度など、多様な処理ニーズをAPIで手軽に利用出来るようにしてくれています。

機能概要

ミニ四駆は車です。
前進や右折などの「動作」と、加速の良さなどの「性能」が要素になります。
COTOHA GPチップを搭載する事で、以下の機能が備わることを目指します。

持ち主の指示や檄によってマシンの動作を変える
持ち主の発言から感情を推定しマシンの性能を変える

実装

環境	サービス/バージョン
実行環境	Windows10
開発環境	eclipse Pleiades
開発言語	Java 11
Framework	SpringBoot 2.1.3

準備：COTOHA APIを使えるようにする

以下のページを頼りにしました。感謝。

COTOHA API の構文解析を Java で利用してみる
API認証から構文解析のString Jsonの取得まで解説してくれています。
JSONのパースに対する記事もありますが、jsonschema2pojoで汎用的に作成出来る様にしていく方針がおすすめです。
jsonschema2pojoでResponce用のPOJOを作成する
サンプルレスポンスを貼り付けて実行することで当該API用のオブジェクトプログラムを生成してくれます。
出力されたプログラムそのままJavaプロジェクトに持っていくだけでOKです。

１．持ち主の指示や檄によってマシンの動作を変える

１．１．マシンの動作と代表的な指示パタンを初期登録する

以下の様に、動作と指示語の組をマスタクラスに登録しておきます。

動作	初期登録しておく指示例
加速する	加速しろ、行け、負けるな、頑張れ、抜け
減速する	減速しろ、待て、前を譲れ
前進する	走れ、動け
後進する	下がれ、バックしろ
停止する	止まれ、ストップだ
右に寄る	右だ、右に寄れ
左に寄る	左だ、左に寄れ
右折する	右に曲がれ
左折する	左に曲がれ
前の機体の後ろに移動する	引っ張ってもらえ、ついていけ
後ろの機体の前に移動する	引っ張れ、連れて行け、抜かせるな
必殺技の動きをする	バスターターンだ

１．２．文タイプを特定する

文タイプAPIでは、入力された文が「叙述/質問/命令」のいずれにあてはまるかを返却します。
さらに小分類として「挨拶/情報提供/約束/...」など行為種別を返却します。
「叙述-情報提供」と「命令」の2種類が「指示」に相当する場合が多く、この2種類が返ってきた場合に動作判定へ移る仕様としました。

１．３．どの動作をすべきか判定する

類似性判定APIでは、入力された2文間に対して意味ベースでの類似度を返却します。
例えば、「踏ん張れ」と発言した場合、事前に登録した語の中で最も類似度スコア（MAX1.0）の高い語は「頑張れ」の0.98321015です。
この結果、マシンは「加速する」動作を選択します。

２．持ち主の発言から感情を推定しマシンの性能を変える

モータや電池など、物理的なセッティングによる性能に対して、それをどの程度引き出すことが出来るかを制御する、という考え方になります。

事前にマシンの性能と感情の関係を定義しておきます。
持ち主の発言を感情分析APIにかけ、結果をもとに性能を更新します。

２．１．感情と性能のマッピングを定義する

感情分析APIではポジティブ/ニュートラル/ネガティブと以下の感情ラベルを返却します。
性能は最高速/加速/コーナリングの3要素。また、レッツ&ゴーでは2チームで複数台のマシンが走行する形式が多いため、独走or並走の嗜好性も持たせるようにします。

感情	最高速	加速度	コーナリング	独走主義	並走主義
ニュートラル	-	-	-	-	-
ポジティブ	UP	UP	-	-	-
ネガティブ	-	DOWN	UP	UP	DOWN
喜ぶ	UP	-	-	DOWN	UP
怒る	UP	UP	DOWN	UP	DOWN
悲しい	DOWN	UP	DOWN	UP	DOWN
不安	-	DOWN	UP	DOWN	UP
恥ずかしい	DOWN	UP	UP	DOWN	UP
好ましい	UP	DOWN	UP	-	-
嫌	-	DOWN	UP	-	-
興奮	UP	UP	DOWN	UP	DOWN
安心	DOWN	-	UP	DOWN	UP
驚く	-	UP	DOWN	-	-
切ない	DOWN	-	UP	DOWN	UP
願望	UP	-	DOWN	UP	DOWN

２．２．発言を入力として性能を更新する

感情分析APIに発言を入れて結果を受け取ります。
各性能の初期値を0.5(50%)、UPを踏む度に5%上昇、DOWNを踏む度に5%減少させます。
上限は1.0(100%)、下減は0.2(20%)とします。

デモ

ソースはGitHubに上げています。
JavaでCOTOHA APIを使ってみたい方はサンプルプログラムとして参考ください。

####マシンの動作を決める

http://localhost:8080/instruction?sentence="入力文" でPOST


{
  "result" : {
    "modality" : "imperative",
    "dialog_act" : [ "directive" ]
  },
  "status" : 0,
  "message" : ""
}

0.95615417:行けバックブレーダー：つれて行け：前の機体の前に移動する
0.9904602:行けバックブレーダー：ついていけ：前の機体の後ろにつく
0.99924904:行けバックブレーダー：行け：加速する

####マシンの性能を更新する

http://localhost:8080/instruction?sentence="入力文" でPOST

俺はごめんだぜ、このレースに勝って最高の賞金と名誉を手に入れてみせる！

Positive
ごめん:悲しい
勝って:P
最高:P
名誉を手に入れてみせる:P

文全体の「Positive」判定と「ごめん」の感情が性能に反映されます。
※「P」はポジティブの極性（根拠情報）と思うため性能には特に反映させない。
※「ごめんだぜ」はどちらかというと「嫌」が正しい分類な気もしますが、今回はやむなし。

{
"maxSpeed": 0.55,
"acceleration": 0.75,
"cornering": 0.40,
"runaway": 0.60,
"parallelRunning": 0.40
}

何回か色々な言葉を投げかけた結果。この様に性能がチューニングされていく。

今後の課題

主語を理解する（「自分」への命令であることを特定出来るとより良い）
他者を認識する（「トライダガーについていけ」など）
誤りを学習する（判定結果に対して「違う、加速だ」など追加の指示を与えることで、登録語を増やしたり減らしたりする）
など

おわりに

土屋博士は言いました。
「マシンは子供達が成長させる。子供達を無視して【より速いマシン】は誕生しない」
2020年現在、マシンへの情熱はタイヤやローラーなど物理的なキッティングが主流となっています。
今後、言葉を使ったキッティングが加わる様になると、より熱い展開が生まれそうですよね。

関連動画

１．車載カメラからコース形状を認識して自走させる

２．音声認識を用いてマシンの動作を制御する