TeachableMachineでできること
デジタルツールを業務改善に生かすことを考えて1か月ほど勉強してきた。AIの世界は自分とは関係ない世界と思って過ごしてきたが、Teachable Machineを動かしてみた時、実は身近なところにある技術であることを感じた。
簡単に説明すると複数のオブジェクトに対し、何枚も写真を撮って、判別させ結果を返す、そんなツールだ。これを使えば、自分では名前が分からない、何に使うか分からない、他との違いについてわからない、いろいろな分からないを教えてあげることが可能になる。
今回は初歩として、職場の課題に対してどのようにTeachable Machineを活用できるかプロトタイプを作ってみた。
扱う什器や資材の名前や管理場所が分からない
GMSといわれる総合スーパーでは、さまざまなものがいろいろな売り方で販売されており、そのため売場の担当者はさまざまな資材や部材を使う。そうした事情もあり、いつも使っている資材がそもそも何という名前なのかわからないことも多い。「えっと、透明の…あの挟むやつ…」そう言われても分からず、あれこれ話して結局売場に戻って同じものを確認して初めて理解する、そんなこともよくあることだ。それで写真に撮って判別してもらい、それをどこに取りに行くのか、どこに返すのか、それが分かるとよいと思い、Teachable MachineをNodeREDに組み込み、Makeと連携させてそれぞれのスマホにLINEで送るイメージでプロトとタイプを作成してみた。
Teachable Machineで課題の解決に向けてアプリ作成
- まずTeachable Machineで3つの什器を読み込ませて判別させる
- 冒頭の動画にあるようにノードを作成し連携させる。TeachableMachineのノードもパレットという機能で追加して判別した什器の名前をhttpリクエストのノードに送る仕組みを作る。
- 次にMakeの画面でWebhookのモジュールとLINENotifyのモジュールを連携させて、Webhookから受けた結果をLINEに送る仕組みを作る。
- WebhookのURLは最後に'?=shizai' のように要素を付け加えるのが大事。
- 連携が完了したらNode-REDにもどり、Teachable Machineの結果をWebhookに送る。
- Run onceにしてから撮影すると、その什器の名前がラインに通知される。
実際に試した結果と課題
今回は、動画等で勉強した基本的な手順で作成した。資材の名前のみ反映される形になり、実際は、保管場所などの情報も反映させることができたらよかった。Teachable Machineで読み込む名前の後に、資材庫Aと付けたら、名前と同時に場所も通知されるので、そうした工夫も取り入れたい。また課題としては撮影するカメラがPCに接続しているWEBカメラだったので、実装に当たっては、什器を事務所に持ってこなければならず、この課題を超えて作成したい。
LINEに画像を投稿し、それを送るノードを見つけたのだが、なかなかうまくいかず、挑戦し続けている。
今回はwebhookとは何なのか、少し理解が深まり、Node-REDなどのツールも勉強できて、興味深く学ぶ機会ともなった。
使用したツール
- node-RED
- Teachable Machine
- Make
- LINE
Node-REDには、デスクトップ版とWEB版があるようだ。今回作成に使ったのはデスクトップ版になる。