あるいはこんばんは
初心者がTeachable Machine（Googleが無償提供している画像／音声認識モデルツール）
を使用して、良く食べる食品のタンパク質含有量と良いタイミングを通知するLINEを形成したく、
使用テストの過程でコードペンで使用してみる試行錯誤と失敗過程を紹介します。
食品の画像機械学習でカロリー等の栄養素を返すLINE Botは存在しますし、
バーコードから栄養素を返すものも存在しますので、
摂取するのに良いタイミングを返すLINE Botを目標にしました。
尚本記事は試行錯誤の錯誤中なので後日修正アップデート予定です。
しくじり過程をご照覧ください。
１．Teachable Machine
手元にあったアイスとプロテインをAI画像学習にかけて判別できるようにします。
２．Node REDを試用して
画像は見れるものの肝心のTeachable Machineのノードでエラーをおこしつつ、
３．CodePenに浮気をしました。
Googleが無償で提供している画像／音声認識モデルを作ることができるツールTeachable Machineをコードペンで使用してみる途中#protoout #TeachableMachine #CodePenChallenge pic.twitter.com/GNPtqsbHbj
— 佐藤 PEH0209 (@ah540627) July 20, 2023
４．着地点想定のLINE通知を設定してみます。
なにかクルクルして反応しませんが、Webhooksさんが少し違うようです。
そんな時は再起動！ ワッショイ！
ほぼ同じ設定画面でつながりました。メイクと通知用LINEは繋がった pic.twitter.com/s3FSOD7yjD
— 佐藤 PEH0209 (@ah540627) July 20, 2023
５．反省点
（１）Node REDが完成しないままにCodePenに浮気し、二兎は得られませんでした。
Node REDが先なのに心中はCodePenなので気になって仕方がなく
ワッとなってやりました。今は反省しています。
（２）初心者なので色々な単語が知らない状態で、単語単語をWikiで調べたりしていたら
楽しくなってしまい言葉の定義を追いかけて追い回してしまいました。
クッとなってやりました。今は反省しています。
ボツ集
（３）画像機械学習において、弊社取締役の顔を知らない従業員がいるので、
顔認証的にネットや社内報にある取締役の顔を機械学習しようと企みましたが、
サンプル画像が大量には取得できないことを後に気づきボツにしました。
（４）家族の顔画像を機械学習させ、父と母の画像機械学習の後に娘がどちらに何％一致するか
という企画を考えましたが、すでに世にでているアプリがあるのでボツにしました。
（５）食品画像からカロリーを算出するものを考えてみましたが、
これも検索するとアプリで存在するのでボツにしました。
（６）食品バーコードから栄養素を算出するものも考えてみましたが、
こちらも検索するとアプリで存在するのでボツにしました。
（５）（６）が世に出ているということはマーケットが存在するという裏付けですので、
これらの進化系アプリを作りたいと企画を考えました。
企画面で試行錯誤に時間的リソースを費やしてしまいました。
IT化するのが難しそうだった課題（≒まだアプリとして世に出ていない）ものを考えすぎて、
やろうとしたことが検索すると世の中に出ているものばかりで企画面で頓挫することばかりでした。