みなさん、こんにちは！
旅行とおうちでまったりすることが大好きな社会人3年目のキイロです！
みなさん、最近笑顔になれるような出来事ってありましたか？
キイロの職業は某スーパーマーケットの社員なのですが、
スーパーマーケットって、接客業の極みなんですよね。
接客業＝笑顔
！
表情が良い店員さんにレジを通してもらったり、商品の案内をしてもらいたいですよね。
そこで、表情を簡単に判定してくれる、表情判定機を作成してみようと思います！！！
今回使用するツール
Teachable Machine
FlowForge
Node-RED
LINE Developers
大まかな作成方法（レシピ）
1. まずは、表情が笑顔なのか？真顔なのか？を判定するものを作成
（Teachable Machine）＝機械学習
たくさんの笑顔と真顔の写真を撮ってください！
2. つぎにLINEで写真を送信して判定するので、
LINEBotとTeachable Machineをつなげる（Node-RED) ＝連結してくれる
3. LINEで写真を送信すると、笑顔か真顔の返信がきます！
4. 完成！！！！！
1.Teachable Machineの設定
まずはTeachable Machine(機械学習）の設定をしていきます。
参考記事
参考記事の画像プロジェクトを設定していきます。
ここではグーチョキパーの判別ですが、表情の判別をしたいので、
class名 を 笑顔、真顔 の2パターンで作成します。
こんな感じです。
どちらのclassにも100枚程度の写真を読み取らせると判定しやすくなります。
2.Node-REDの設定
ノードを配置します。
Webhookのノード設定
http requestのノード設定
出力形式は バイナリバッファです。
Teachable Machinのノード設定
Urlは
先ほど設定し終えたTeachable MachinのUrlを貼りつけましょう。
templateのノード設定
LINE Replyのノード設定
Searet ＝LINEbotのチャネルシークレット
AccessToken ＝LINEbotのアクセストークン
こんな感じに連結させましょう。
3.写真送信 返信確認！
てすと！#protoout#チャレンジャーズ pic.twitter.com/bchgFViZOK
— あかり (@akashiro_as) October 5, 2023
自分で笑顔の写真を撮って、LINEに送信するとこのように返信が返ってきます。
終わりに
表情が判定できることによって、店舗での笑顔作りの練習になることは
もちろんですが、実は教育の場でも機械を活用して判定ができることによって
統一した基準を作成することが可能になります。
それはとてもうれしいことです！
実用化できるようなものを今後の作成していけたらいいなと思います！