Teachable MachineとLINE Botを使って、スピーディーな判断を！

皆さん、こんにちは！私は北海道の小売業で働いているサラリーマンです！
普段の業務は営業ではなく、会社として環境や社会への貢献に取り組む業務をメインに働いています。その業務では、お店がよりエコな資材を使用できるようにすることも仕事の一つです。例えば、レジで飲み物やお弁当を購入されたお客さまに紙製ストローや木製スプーンをお渡しすることがあります。そして、たまに店舗巡回している時に「この資材が足りないのですが本社から送ってもらえませんか？」と要望を受ける時があります。その際、画像認識による資材判別を行うことにより、似たような資材が何十種類もある中からすぐにその資材の情報を確認でき、その場で在庫があるなしの返答ができます。在庫があった場合はいつまでに店舗にその資材を送れると返答ができ、在庫がなかった場合は、すぐに発注をするという判断ができます。
今回は、Teachable MachineとLINE Botを使いスムーズにその資材の在庫の数を入手します！！

使用したツール

●Node-RED　

●Teachable Machine　

●Make

Googleスプレッドシート

●LINE Bot

ラインで在庫管理始めてみませんか？#protoout #TeachableMachine #nodered #LINEBOT pic.twitter.com/HTY0vlMYBH
— 佐々木広大 (@sasakikoudai930) May 20, 2022

LINE Botに返事が返ってくるまでの流れ

①Node-REDのカメラを使い必要な資材を撮影
②Teachable Machineで学習させたモデルで判別
③Makeは、Node-REDからTeachable Machineの答えを抽出しGoogleスプレッドシートからその資材の保管場所、在庫状況を取得しLINE Botへ返答

やりたかったこと

本当は、LINE Botで写真と撮り、その画像データがNode-REDを介してTeachable Machineに情報が行き画像判別して、またその情報をNode-REDからMakeに送り、Makeと連携したGoogleスプレッドシートからその資材の保管場所、在庫状況を取得しLINE Botへ返信が来るように作りたかったのですが、知識が足りず最初の段階のLINE BotからNode-REDへ画像データを送信することが出来ず実装には至りませんでした。考えた手段としては、MakeでLINE Botで投稿された写真をデータ化し、Node-REDへ転送、Teachable Machineで判別しLINE Botへ返す方法。もしくは、Node-redでLINE Botから写真のデータを取り込むフローを作り、Teachable Machineで判別しLINE Botへ返す方法。どちらも実装には至らなかったので、もっと勉強してやり遂げたいです。

あとがき

今回、作成したTeachable MachineとLINE Botでの在庫管理ツールは、色々なところで活用できると考えています。実際、返答内容はGoogleスプレッドシートの内容を書き換えるだけでいいので、活用機会は無限大です。まだ、未完成の状態なのでしっかり完成させて活用していきたいです。

最後まで読んでいただきありがとうございます。