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
![Lobe-top画面](https://4b-media.net/wp-content/uploads/2020/11/Lobe-top.png)
【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
サービスの詳細
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。
![Lobeはソフトウェアです。インストールしましょう。](https://4b-media.net/wp-content/uploads/2020/11/Lobe-download.png)
ホーム画面はこちら。
![Lobeのホーム画面](https://4b-media.net/wp-content/uploads/2020/11/Lobe-home-1024x564.png)
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。
![AI学習向けに準備した写真](https://4b-media.net/wp-content/uploads/2020/11/Lobe-pictures.png)
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。
![属性を決めていきます](https://4b-media.net/wp-content/uploads/2020/11/Lobe-import-1024x570.png)
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。
![判定基準を学習させます](https://4b-media.net/wp-content/uploads/2020/11/Lobe-training02-1024x557.png)
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。
![基準となる写真をアップロードします](https://4b-media.net/wp-content/uploads/2020/11/Lobe-training-1024x565.png)
Playステージで実践です。
![実際に試してみます](https://4b-media.net/wp-content/uploads/2020/11/Lobe-play-1024x564.png)
無事Fullで判定されました。
![判定テストその1](https://4b-media.net/wp-content/uploads/2020/11/Lobe-play01-1024x571.png)
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。
![判定テストその2](https://4b-media.net/wp-content/uploads/2020/11/Lobe-play02-1024x566.png)
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。
![判定テストその3](https://4b-media.net/wp-content/uploads/2020/11/Lobe-play03-1024x569.png)
空のコップは、無事「Empty」判定が出ました。
![判定テストその4](https://4b-media.net/wp-content/uploads/2020/11/Lobe-play04-1024x670.png)
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。
![判定結果の最適化](https://4b-media.net/wp-content/uploads/2020/11/Lobe-optimize-1024x568.png)
作成したアルゴリズムをAPIで出力することもできます。
![APIでの出力に対応しています](https://4b-media.net/wp-content/uploads/2020/11/Lobe-export-file-1024x569.png)
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。
![英語ですが解説は充実](https://4b-media.net/wp-content/uploads/2020/11/Lobe-docs-1024x747.png)
本アプリは無料で利用できます。
著者の勝手に評価
サイトの総評
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。
勝手に星で採点
評価項目 | 評価 ★5点満点 |
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使いやすさ | ★★★★☆ |
価格 | ★★★★★ |
目新しさ | ★★★★★ |
業務効率貢献度 | ★★★☆☆ |
知っててドヤれる | ★★★★☆ |
注) 当サイトの独断と偏見に基づいて評価しておりますので、参考程度と捉えていただきますよう予めご了承願います。