物の名前
皆さんは、物の名前ってスパッと思い出すことできますか？
私の身近だと、パートのおばちゃんに 「●●使って！」 と頼むと 「●●ってどんなのでしたっけ？」 と
伝わらないことが多々あります。業務の都合上、電話口だけで伝えなければならないときが多くその際はさらに難易度が上がります。
「黒色で～どこどこに置いてあって～」 と伝えるのは大変です…。
LINE Botが教えてくれたら便利では…？
本来であれば、直接聞いて貰ってコチラが教えて上げられるのであればベストですが
前述したとおり常にそうとも限りません。パートさんが一人で作業しているときでも名前を教えてもらえた方がいいですよね。
そこで…！
前回に引き続きLINE Botさんに活躍していただき
AI判別機能を駆使した業務改善に役立つかもしれないツールを作ってみましょう。
出来上がったものがコチラ
名前を教えてくれてありがとう。 #protoout pic.twitter.com/eK7sg0J6Zv
— ok-93 (@ok931024869) July 18, 2023
使用ツール
- Node-RED
- Teachable Machine
- LINE Bot
作り方
下準備
判別させたい物を被写体にして、判別モデル用の画像を用意する必要があります。
今回私は判別させたい物を動画で撮影⇒画像に変換⇒Teachable Machineでトレーニングという流れを踏みました。
Node-REDのフロー全体図
各ノードの設定は下記記事を参考に設定しました！先人の知恵に感謝。
最後に
今回はNode-REDというローコードツールとTeachable Machineという機械学習AIを用いた
業務改善に役立つかもしれないツールを作ってみました。
今回作成してみて、機械学習AIの活路やツール同士を組み合わせたことによる
便利さに改めて気が付かされました。
もっと知識を深めれば色々なことが比較的簡単に作成できそうですね…！
また今回作成したものを職場でお披露目してみたのですが
「そんなの作れちゃうの！？」
「そんなこと出来てなんで今の部署にいるの！？」
とまで言われちゃいました笑
「画像判定の速度がもう少し早ければ本当に使えそう！」
といった具体的なフィードバックも頂けました。これについてはTeachable MachineとNode-REDの組み合わせ上、短縮が難しそうに見えますが何か方法がないか調べてみます。
いずれにしても、思っていた以上に皆さん驚いてくれて自分がすごいことを成し遂げたようで照れくさくなっちゃいました笑