概要

AI Dynamics Japanは、エッジデバイス向けアプリ開発に注力するスタートアップです。

AIアルゴリズム内製ツール「Builder」は、SORACOMのAIカメラ「 S+ Camera 」向けAIアプリをノーコードで作成できるクラウドサービスです。Pythonコード等を一切書くことなく、GUI操作のみでAIアプリの作成・実装が可能です。

Builder は、2022年5月現在、β版として提供中、無料で使えます：https://aidynamics.jp/services/builder

Builderを使用したAIアルゴリズムの作成手順

例として、F1ミニカー判別AIアルゴリズムを、Builder で作ってみたいと思います。以下の6つのステップを踏みました：

F1ミニカーの写真を集める
画像中のF1ミニカーを枠で囲む（アノテーション作業）
教師データを Builder にアップロードする
AIアルゴリズムを Builder で学習させる
Builder からAIアルゴリズムをダウンロードする
AIアルゴリズムをS+ Cameraに転送する

1. F1ミニカーの写真を集める

今回は、5種類のF1ミニカーを用意し、これらを様々なアングルから撮影しました。

Mercedes W10
Ferrari F10
Ferrari SF90
Renault B201
Minardi PS01

一般に、一定の基準を満たす精度のAIを作るためには、判別単位（クラスといいます）毎に1000枚程度の画像を用意することが必要と言われています。今回は少々譲歩し、各車種300程度撮影、合計1500枚程度の写真を集めました。

2.画像中のF1ミニカーを枠で囲む（アノテーション作業）

集めた画像には様々なF1ミニカーが写っています。各写真に対し、「ここに写っているのがXXXです」といった指定をします。具体的には枠（バウンディングボックスといいます）で囲んでいくのですが、この作業を「アノテーション」といいます。

今回は、アノテーション作業にマイクロソフト製のフリーウェア「VoTT」を使用しました。「VoTT」のダウンロードおよびアノテーション作業方法はこちらをご覧ください。

アノテーション作業を経て出来上がったデータを「教師データ」といいます。

3. 教師データを Builderにアップロードする

はじめにアカウントを作る必要があります。メールアドレスとパスワードを設定すると、アカウントは簡単に作れます。

「新しいモデルを作成」のボタンを押し、

「モデル名」を入力、「次へ」を押し、

「学習を開始」を押しましょう。

教師データのBuilderへのアップロードは、VoTTの出力フォルダを Builder にドラッグ・アンド・ドロップすれば、完了です。