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誰でもできる初めてのAI

AIは誰でもできる、という記事があったので、試しに自分の環境で建てて見ました。もちろんライブラリを駆使して独自に実装するなんて真似はできず、各社が公開しているAPIを利用するだけです。

1.「Postman」をダウンロード

APIを使う前に、まず「Postman」をダウンロードします。PostmanはWeb APIのテストクライアントサービスのひとつで色々なクライアントの動きをテストできるようスクリプト拡張や、テストスイートシナリオの作成などの機能があります。Postmanは、APIを試したいときに便利なツールです。まずはプラットフォーム(Win,Macなど)に応じたプログラムをインストールします。

2.「Microsoft Azure」に登録

2-1.次に写真画像から年齢と性別が分かるMicrosoftのAPIを使うためにAzureに登録します。

2-2.登録処理を進めていくとクレジットカード入力の項目も表示されるのですが、無料試用版ではそのまま料金を請求されることはありません(2017年8月30日時点)

2-3.Azureにログインすると左の管理メニューに”リソースグループ”があるのでこちらからグループを作っていきます。

追加を押して新規リソースグループを制作

2-4.リソースグループ名、サブスクリプション、リソースグループの場所を決めていきいます。リソースグループ名は今回FaceAPIとしましたが任意で結構です。サブスクリプション無料試用版を使って、リソースグループは西日本としています。東日本もあるので混雑に応じて選択できます。

2-5.リソースグループはすぐできるので、リソースの作成を選択します。

2-6.今回利用するFace APIと検索して,表示されたFace APIをクリックします。

 

画面右に作成ボタンが表示されるので、そのまま作成。

 

2-7.リソースを作成していきましょう。リソースはAPIごとに作成する必要があります。今回は画像から年齢や性別を判断したいので「Face API」のリソースを作成してみます。

Account name …リソースの名前です。任意で結構です。

サブスクリプション…利用するサブスクリプションを選択します。無料版を使っています。

場所…日本がなかったので、一番近い場所である東南アジアを選択してみました。

API Type…利用するCognitve ServicesのAPIを選択します。今回は、「Face API」を選択しています。

価格レベル…価格レベルの選択です。とりあえず選択できる項目を選んでいます。「価格の詳細を表示」をクリックすると価格プランの一覧が表示され、選択することができます。

Resource group…自動で先ほど作成したのが選択されていると思います。ここで改めて新規作成したり、既存のリソースグループを選択することができます。(ここではFaceAPI)。 必須項目を埋めたら作成を押下。

2-8.リソースグループを見てみるとFaceAPIが作成されていました。

2-9.Endpointとkeyを取得するため、今一度制作したリソースグループを選択します。

2-10.EndpointとKeysを選択し、メモ帳などにコピーしておきます。

2-11.赤い四角のボタンを押せば、Keyがコピーされます。

Azureの設定はこれで終わりです。次に最初にインストールしたPOSTMANの設定に入ります。

3.「Face API」を使ってみる

Face API」の公式ページを見ると、「API Reference」と書かれたボタンがあります。これを選択すると、APIを使うための仕様や操作方法などが書かれたページに行きます。そのページで少しスクロールしたところに「APIを使うために必要な作業」が書かれています。ここに書かれているRequest URL、ヘッダー情報(Request headers)、ボディ情報(Request body)などをPostmanに入れていきます。

まず、「Request URL」にAzureで設定した2-10.で確認できるEndpointをPostmanのURL記入用の場所にコピー&ペーストします。(今回の例では「https://southeastasia.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0」)このとき、「[?returnFaceId][&returnFaceLandmarks][&returnFaceAttributes]」この部分はコピーしなくて大丈夫のよううです。[]で囲われている部分はそのあとに続く記述例なので、必要になったときに入れましょう。その部分の詳細は、「Request parameters」のカ所に書かれているのでのちほど見ていきます。

POST MethodなのでPOSTを指定し、URLを入れて実行すると以下のような画面になります。

「Request parameters」の「returnFaceId」は、検出された顔のIDを返すというものです。デフォルト値はtrueになっていて、写真に何人か映っていた場合1人1人の顔にIDを振ります。例えば、ある写真に複数人映っていた場合、右に映っている女性はID「001」、左に映っている男性はID「002」といった形でIDが振られ、そのIDが返ってきます。これを利用すると、「同じ人かどうか」が判断できるようになりますが、今回は使いません。

「returnFaceLandmarks」は、写真の中のどこに顔があるか、目や口の位置はどこかといった「位置情報」を返してくれます今回は使いません。

今回使うのは「returnFaceAttributes」。returnFaceAttributesは、指定された1つ以上の顔属性(年齢・性別・髪型・表情など)を分析するパラメーターで、例えば年齢と性別を認識したければ「returnFaceAttributes=age,gender」のように記載すると年齢と性別が返ってきます。Postmanで先ほど記載したRequest URLの後ろに「?」を付け、そのあとに「returnFaceAttributes=age,gender」と書きます。

https://southeastasia.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/detect?returnFaceAttributes=age,gender

returnFaceAttributesでは、年齢と性別以外にも、髪型「headPose」、笑顔「smile」、髭「facialHair」、眼鏡「glasses」の他にもemotion, hair, makeup, occlusion, accessoriesなどががサポートされており、年齢・性別と同様に「returnFaceAttributes=」のあと「headPose」「smile」とカンマで区切って並べれば、それぞれほしいデータが返ってきます。また画像ファイルはJPEG, PNG, GIFの他BMP形式に対応しており、容量は4MBまでなので大画像はまだ扱えません。スマホから撮影する際最大画素で8MBとかになっていると認識できないので注意が必要です。 サイズは36×36 ピクセルから4096×4096と幅広く対応できるようになっています。

次にPostmanのHeadersの「Ocp-Apim-Subscription-Key」と書かれている横の欄に2-11.で記載されていたKeyをペーストします。「Content-Type」には、送信するBodyのデータがJSON形式なので「application/json」と入れます。ここまでの操作をするとこんな画面に。

最後にPostmanの「Body」をクリックし、ラジオボタンで「raw」を選び、認識したい画像のURLをJSON形式で入れます。今回はネットにあった男性の写真を使ってみます。(urlはhttps://blog.apar.jp/wp-content/uploads/2016/08/cloud-vision-api-sample-01.jpg)

AIがこの男性を何歳と判断するか..

 

「Send」を押すと、写真のどこに顔があるのかと、その顔の年齢と性別情報が返ってきます。AIは画像の人物の性別は男性、年齢は34.1歳と判断しました。

 

Azureのクレジットカード登録画面にこれは無料で使えるのじゃないのかと戸惑い無駄に時間を費やしましたが、約1時間ほどで何も分からない状態にも関わらず、AIを使うことができました。

今回自分で使って見て、AIの有用性と使いやすさが実感できました。例えば今回の画像認証APIを使えば年齢当てクイズなどを作れますし、子供達に見せたくない年齢制限フィルターとしてもAIを使うことができるでしょう。さらにスーパーなどの店舗ではレジ打ちの際に顧客情報(性別、年齢)などレジに打ち込みんで顧客データとしてDBに登録し、お店の宣伝や広告作りやレイアウトなどに生かしているのですが、今回の画像認証のAIを組み込めばより効果的なデータ収集が行えることになります。

今後AIは様々な分野で浸透していくことと思います。

参考サイト http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1703/17/news086.html http://beachside.hatenablog.com/entry/2017/01/27/123000

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