デブサミのセッションのメモです
- Amazonの文化をハックせよ。AWSをフル活用して無人レジの仕組みを作ってみた~横田deGoプロジェクト~
- https://event.shoeisha.jp/devsumi/20190214/session/1960/
横田さん
- 2004クラスメソッド設立
- 2010デブサミ登壇してもどってきた
- Developers.IOブログ
- 昔はインフラ弱みだった→インフラ強み(ビジネスを理解が弱み)→Amazon Go見学に行くことに。
- Developers.IOカフェ
Amaozon go(無人コンビニ)の店舗体験
- ぱっと見フツウの天井、ときどきセンサーっぽいもの
- ゲート入る→買うものを手に取る→退店する→買ったものが通知されてくる
無人レジを作ってみるシーズン1(2018年6月〜8月)
企画
- パーツを組み合わせて(マネージドサービスで)最短でやろう
- 見学したときに聞いたことなど
- 要件定義、妄想動画を作った
- タスク分割して得意そうなエンジニアをアサイン
技術検証(6月)
- Amazon Rekognition:人物追跡
- SageMaker:画像認識、おにぎりとか認識
- IoT:歪みセンサー(重さ)、うまい棒
- 3D LiDAR ToFセンサー:自動運転車でよく使っている赤外線センサー
- Stripe
- ソラコム
- OpenPose骨格検知
いろいろやった
- エンジニアとしてBETTERが、体験として最悪なことがあるから体験を重視してやってみて動画で共通認識
発表前日23時
- 初めてぜんぶくっつけて動いた
- クラウド側でまとめて、おそらくこうだろう、とオーケストレーションしている
- あとから通知が来る(推定)
- 一貫性よりも体験としてスムーズさを優先している(本家と同じ)
小売勉強会でのお披露目、日経MJに載る。(8月)
その後
- Alexa対応(半日くらい)
シーズン2 2018年8月→2018年10月
いろいろ導入
- AWS Step Function
- SageMaker 本格導入 学習コスト$9、商品数は6個、元画像60枚
→ 全商品を認識するのは大変なので、お菓子コーナーお惣菜コーナーなど問題の局所化が機械学習では大事 - JETSON
- 新しいものを手に取った社員はブログを1本書くルールでいろんなもの配布
- 重量センサー、測距センサーをマイコンでつくる
結果
- プッシュ通知が早くなった
- ハードが壊れる
- ネットワーク干渉対策重要
シーズン3 2018年10月→2018年12月
- ネットワーク・電源・高速応答
- 新しければいいわけじゃない、体験を実現するためにどのような技術が適切か?
- 動体検知
- AWSにフィードバックすると機能として帰って来る
- カスタマーフィードバックが欲しいので、一般の人も。→カフェオープンに至る
シーズンX
実店舗オープンに向けて
- カフェオープンのスタートは赤字予想、これからはお楽しみに
- 2月12日オープン
- 社内のスーパークリエイターを1月アサイン
- 標準化とか正規化にこだわりたくない。最初にやるときはざつでもいいから体験を実現したいと指示
- 標準化とか正規化はスケールするときでいい。
- 答えのないプロジェクトはイテレーションを回すしかない。多数の実験と失敗。
ソフトウェアでできることは限られている。
- ITの会社が事業会社になってもいい。
- 法律とか調達とかも。
- 知り合ったカフェの店長さん優しい。
- 3月末までにどうなるか、ブログにかくのでお楽しみに。
感想
- 企画からカフェオープンまで半年!フットワークが軽い。カフェ行ってみたい。体験してみたい。
- 使えるものは専門外でもなんでもやってみる感・勢いを発表から感じた。
- すごいワクワクをもらった。
名言集
- エンジニアとしてBETTERが、体験として最悪なことがあるから体験を重視してやってみて動画で共通認識
- 答えのないプロジェクトはイテレーションを回すしかない。多数の実験と失敗。
- 標準化とか正規化にこだわりたくない。最初にやるときはざつでもいいから体験を実現したいと指示。標準化とか正規化はスケールするときでいい。
- ソフトウェアでできることは限られている。
- 新しければいいわけじゃない、体験を実現するためにどのような技術が適切か?考える。検証する。