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全国のお土産を人工知能がテイスティング(1)

エクニュー!

こんにちは。エクストリーム出社協会の天谷(あまや)です。

不定期にイベントを企画しているのですが、それをやっていないときは何をしているかといいますと、毎日をゲーム感覚で過ごせないか、試行錯誤しながらいろんな遊び方の実験を行っております。

企画の前段階のような作業なので、なかなか表に出てくることはないのですが、「オモシロの種を毎日探しています!」という様子を発信できたらと思い、今回からその過程も公開してみることにしました。

会社帰りに日本一周できる場所がある

エクストリーム出社協会のオフィスがあるのは、銀座から徒歩10分ほどの場所。
仕事帰りに銀座の摩天楼のなかを歩いて帰るのですが、その一角がなんとも楽しげなのですよ。

その一角とは、銀座一丁目エリア
都道府県の東京事務所が軒を連ねている関係から、各都道府県が地元の名産品をピックアップして販売する「アンテナショップ」が密集しているんです。

どれくらい密集しているかというと、こんな感じ。

アンテナショップ銀座

多いところでは500メートルの範囲に10以上もの都道府県が出店
帰り道にこの通りをちょっと歩くだけで、全国各地のお土産が手に入っちゃうんです。

全国のお土産でカードバトルしたらどうなる?

せっかく全国のお土産に囲まれて帰宅するならば、この環境をつかって遊んでみよう、と考えました。

いろんな特徴のあるおみやげ。
一番多いのはやはり食品ですが、魅力を決める基準としてはやはり「おいしそうか」というところかな、と。

では、どっちがおいしそうか、判定してみよう!
Twitterに投稿したら、みんな投票してくれるかな……!

Twitter投票

オウフ……
ぜんぜん見向きもされない……

投票してるの、自分ひとりだけだし。
思いつきでやるもんじゃないか……

と、思っていた矢先、こんなものを見つけました。

「画像の人気度」を判定するAIを見つけた

グルメサイト「ホットペッパー」を運営するリクルートグループのリクルートテクノロジーズが無償公開している機械学習テクノロジー「A3RT(アート)」

a3rt

これまでリクルートの社内で使用されてきたシステムをベースに、最近テクノロジー界隈で話題の「ビッグデータ」「機械学習」を組み合わせた解析技術を、なんと無料で開放しているそうなのです。すごい、すごい時代だ……。

とくに目を引いたのが、「Image Influence API」という仕組み。
AIを使用して「画像の人気度」、つまり「この画像がどれくらいウケそうか」を自動的に判定しちゃうシステムということなんです。

a3rt_infulAPI

サイトの解説によると……

Image Influence APIは、画像の”影響度”を測り、多くの人に注目されやすい画像の判別に利用します。最終的には全ての種類の画像に対応したいのですが、まずは肉の画像にフォーカスを当てています。

例えば、お店の紹介ページに載せる画像として、肉の映った画像AとBどちらが良い印象を与えるか迷った時や、FacebookやinstagramなどのSNSにアップする画像が複数あり、どちらがイイねを多くもらえるか迷った時、などに利用してみてください。

なんて便利な仕組み!! そして肉……。

ど、どこまで肉が集められるかわかりませんが、肉として見たときにグッとくるなら、ゴハンのおかずとしてもグッとくるんじゃないかな!!
とりあえずやってみよう!

ここからちょっと専門的ですが、「Image Influence API」の使い方。

【URL】
https://api.a3rt.recruit-tech.co.jp/image_influence/v1/meat_score
【メソッド】
POST
【リクエストパラメーター】
apikey:APIキー
predict:予想点を0~9点で指定します
imagefile:採点したい画像(3MB以下の png, bmp, jpg, jpeg, gif のいずれかの形式の画像ファイル)
【レスポンスフィールド】
status:処理ステータス
message:メッセージ
result:結果
score:流行りそうスコア(小数点で0~9点)

APIキーは、「A3RT」公式サイトから申請すると無料で発行してくれるので、あらかじめ取っておきます。

実際の処理は、社内にある開発用のサーバーマシンを使い「Image Influence API」にデータを送って画像を判定するプログラムを実行します。
これまた専門的ですが、具体的にはこんな感じ。

curl \
-F “apikey=*********” \
-F “predict=5” \
-F “imagefile=@./curry_sakuranbo.JPG” \
https://api.a3rt.recruit-tech.co.jp/image_influence/v1/meat_score;

実験方法

上の「Image Influence API」の使い方をふまえ、今回はこんな感じで実験してみます。


1. 買ってくるおみやげの「お題」を決めて退社する
2. アンテナショップでお題に沿ったおみやげを1つずつ買ってくる
3. 出社する
4. 買ってきたお土産を実食
5. お土産の写真を撮って「Image Influence API」に送る
6. 算出された「流行りそうスコア」を判定

ふたつの商品の画像をこの「Image Influence API」に送り、返ってきた点数の高いほう勝ちとすることにしました。

ひとりでやるのは寂しいので

ひとりでやるのは寂しいので、ことし2月にエクストリーム出社協会メンバーに加入した女子、上園(うえぞの)を召喚。
鹿児島から上京したての23歳。フェスが大好きで旅先の人と仲良くなるのが得意という、ポジティブオーラの化身のような子です。

上園「私旅だいすきなんです。おいしいものたくさんの鹿児島出身だから、グッとくる食べ物探しは負けませんよ!

マジか! じゃぁ、さっそく手伝ってもらおうか!

実際人の目で見て「おいしそう!」と感じたものも、コンピューターはちがった尺度で判定したりするのかしら。
そういったところも気になります。

では、最初のお題…… いくぞー!

1回戦目:カレー対決

上園「カレーって、なんか無難なイメージありますよね。とりあえずこれ選べば外れないだろうっていう」
天谷「でも絶対、各都道府県、個性をいれこんでくるじゃん。」
上園「突飛なアイデアを放り込みたくなるのも、またカレーですからね…」

まずは……
1. 買ってくるおみやげの「お題」を決めて退社する

ginza_yakei

~翌朝~

せーの……

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天谷「おお…」
上園「おおお……」

天谷「攻めたねぇ……」
上園「無難そうなアイデアからとくにアイデアフルなものを……」
天谷「まったくおんなじ結果ということは、まずなさそうね」

先攻:上園
【山形県】さくらんぼカレー(日東ベスト)

curry_sakuranbo_package

山形県産の高級さくらんぼ「佐藤錦」のピューレを入れて煮込んだカレー。
名山・月山(がっさん)のミネラル豊富な雪解け水「月山自然水」を使用。

curry_sakuranbo

天谷「あっ 旨っ」
上園「想像と全然違う!いい意味で!!」

天谷トロトロのお肉と濃厚なコクのルーが絡みあって、脂の甘みがダイレクトにやってくる。なにこれ、うっまぁ」

上園「よく味わってるとさくらんぼの甘酸っぱいフレーバーもしますね。ていうか、さくらんぼがルーの味に深みを持たせてる

天谷カレーとしてのおいしさを追い求めて、さくらんぼは自ら裏方を買って出るなんて……
上園なんてけなげなの、さくらんぼ……

後攻:天谷
【和歌山県】小南農園のみかんカレー(小南農園)

curry_mikan_package

和歌山県有田郡湯浅町の田村地区という町で栽培されている有田みかんの最高級品種「田村みかん」をふんだんに使用したカレー。

上園「(箱の裏を見ながら)一食180グラム中、みかんジュースが31.7%、みかん16.6%……
天谷ほぼ半分がみかん。攻めてる。
上園「しっかり目視できる大きさでミカンの果肉が入ってますね。」

curry_mikan

上園カレー味のみかんジュースですね
天谷「さくらんぼカレーとは正反対に、こっちはミカンがめちゃめちゃ前に出てこようとする

上園ミカンの果汁と果肉をじっくり煮込んで作られている、と書いてありますね。たしかにルーはサラサラ系のさっぱりした感じ」
天谷「さっぱりしたルーにミカンを入れたからなのか、ミカンを入れたからさっぱりしているのか……」
上園「ジャムみたいな「チャツネ」を入れるカレーもありますしね。ミカンの持つ酸味と香りをフルに味わうなら、こっちもアリかもしれませんね」

AIの判定は…

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さて、それぞれのカレーの画像を「Image Influence API」にかけてみます。

まずは「さくらんぼカレー」

a3rt_curry_sakuranbo

さくらんぼカレーの「流行りそうスコア」4.155261993408203

この数字、高いのか低いのか。
スコアのMAXは9なので、そこからするとおおむね平均点……?

そして「みかんカレー」

a3rt_curry_mikan

みかんカレーの「流行りそうスコア」4.1737775802612305

0.0185ポイント差でみかんカレーが勝利!!

curry_mikan

勝敗を分けたのは何か

みかんカレーのなにが、0.0185ポイント有利にはたらいたのか。

・黄色い=明るい色が多いとシズル感を刺激して有利になる?
・具がわかりやすく見えると、食べてみたくなる?

上園「すくなくとも人工知能的には「これはカレーだ」と認識できたってことですかね??」

天谷「発色の良さ、鮮やかさみたいなものはキーかもしれんね」

上園「よく考えたら同じ食べ物でも、蛍光灯と白熱電球の下だと白熱電球のほうが美味しそうに見えますもんね」

天谷「ちょっとほかのお土産でも試したいな」

上園「試したい」

この2つをひとまず「仮説」とおいてみて、他のお土産でも試してみたいと思います……
(次回へつづく)