AI学習をノーコードで手軽に体感！Microsoft純正アプリ【Lobe】

AIや、ディープラーニングなど、話題になることは多いけれど、身近に感じたり、自分で操作するシーンはまだ少ないかもしれません。

今回ご紹介するLobeは、ノーコードで難解な点を省かれていて、初心者でも自身でAIモデルを作りあげ、その学習を進めることができるツールです。

使い方によって、活用シーンは無限大に広がります。さっそくチェックしていきましょう。

サービス概要

【商品名】Lobe
【商品の特徴と尖ってるポイント】
　・AIを手軽に体験できる
　・写真の読み込みを通して自分好みの判定に調整
　・可能性は無限大
【企業名】Microsoft Corporation
【会社所在地】アメリカ
【URL】 https://lobe.ai/
【価格】無料

Lobeは、現在の機能としては、画像判別のAIモデルだけのようですが、サービスで実施できることは、画像データを複数（教師データ）与え、正誤の判定情報を与えることで、AIに学習を促し、新しく取り込まれる画像データの正誤を判定することが可能です。

Lobeを利用するためには、まずアプリをPCにインストールします。

ホーム画面はこちら。

今回はコーヒーがカップに入っているか、いないかを写真で判定してもらいます。
喫茶店でのおかわりサービスなど、どのオファータイミングの判定用途を想定しています。

判定素材のために15枚、実際の判定のために10枚用意しました。

Labelステージで判定素材をアップロードし、それぞれ「Full」か「Empty」かを指定していきます。それぞれのカテゴリで最低5枚の画像が必要です。

数が増えると左下のincorrectlyが減ってきて曖昧さが減少します。

Trainステージで、インプット画像をもとに簡易的な判定アルゴリズムを作成します。

Playステージで実践です。

無事Fullで判定されました。

角度がつくと難しいのでしょうか？「Empty」判定でした。
判定結果は都度修正可能です。これも学習に繋がります。

飲みかけも「Empty」判定。これは希望通りでした。
このあたりのさじ加減は自由に設定できますし、学習が積み重なればよりセンシティブに判定させることもできます。

空のコップは、無事「Empty」判定が出ました。

画像のインプット後や実践の後は、学習結果を最適化させておきましょう。

作成したアルゴリズムをAPIで出力することもできます。

チュートリアルをまとめたドキュメントも充実しています。より深く勉強したい方は、こちらをご参照ください。

本アプリは無料で利用できます。

こちらのツールは、写真や動画を使って、その状態を機械判定するものです。
さすがMicrosoftが開発に関わっているだけあって、スムーズに操作することが可能です。

コーディングを必要とせず、判定素材写真があればすぐに使い始めることができます。今回はネット上のフリー素材と自前の写真を利用しました。

AI学習を手軽に体験してみてもいいでしょうし、アプリ開発のプロトタイプにも最適だと感じました。

利用例や参考ドキュメントも充実しているので、AI学習に興味を持った際の最初の一歩には最適です。

Lobeでは処理能力に関して、「結果重視」と「スピード重視」の2つのモードを用意していて、それぞれResNet-50 V2とMobileNetV2をベースに開発されています。

ただ、全て英語表記ですので、この当たりは好き嫌いが分かれるかもしれません。とてもユーザーフレンドリーなツールなので日本語版の開発にも、期待したいところです。

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