金魚愛[AI]育成プロジェクト(2018)

金魚愛[AI]育成プロジェクトとは?

まえおき

大和郡山市は、全国有数の金魚の産地です。そんな大和郡山市に住みながらも、金魚の種類を見分けられる人は、それほど多くありません(他市よりは多いかもしれませんが、金魚の種類はかなり多い!)

 

また、自宅で金魚を飼っている場合、思わぬ水槽内の環境変化などによって、愛しの金魚が残念が結果になってしまうことも少なくありません。ITなどのテクノロジーを活用して課題解決を図りたいCODE for YAMATOKORIYAMAとして、そんな状況を楽しくみんなで解決できないかと考えました。

そこで、それほど知識がない人でも、金魚の種類を見分け、その種類にあった飼育方法を実践できるよう、デジタルツールでサポートできないかと考えました。愛しの金魚と長く付き合っていける一助になれば・・・と。


目指していること

本プロジェクトでは、金魚の画像(または動画)から金魚の種類を判別し、体調の確認や異常行動の検知を行い、金魚の種類に応じた快適な水槽内環境を整えることを最終的なゴールとしています。(夢は大きく!)

まずは、最初の一歩として、金魚画像から金魚の種類を判別できるAIを活用したプロダクト(webサービス、アプリなど)を作ることを目指しています。

金魚愛[AI]とは、「金魚の種類を判別する人工知能」と「大和郡山市民の金魚に対する愛」を意味しています。『金魚AI』を育成するためには、多くの方の『金魚愛』が必要なのです。

 


必要な要素

今回の金魚AIの育成のためには、「金魚の学習モデル」とそのモデルを作るための「たくさんの金魚画像」が必要です。

 


金魚の学習モデル(=金魚AI)

金魚の学習モデル(正確に言うならば、「金魚の種類を判別する機械学習モデル」)を作るためには、画像解析で用いられる機械学習のアルゴリズムが必要になります。
機械学習の詳細についてはここでは省きますが、学習モデルには、あらかじめ「この画像は、○○についてのものですよ」ということを教え込む必要があります。この教え込まれた内容の質と量によって、より良い学習モデルが出来上がります。

子供の成長には、良いインプットが必要なことと似ていますね。
(インプット次第でどうにでもなってしまう!?)

 


大量の金魚画像(=金魚愛)

先ほどの金魚の学習モデルの判別精度を向上するためには、大量の金魚画像が必要になります。また、単なる金魚画像ではなく、その画像内の金魚の種類がセットになっていることが重要です。

 

お手持ちの金魚画像でも、まちなかや金魚関連イベントで収集した画像でも結構です。金魚AIを育てるために、みなさまの金魚愛をご提供ください。

※ご提供いただく金魚画像は、基本的にご自身で撮影したものに限ります。ご提供いただいたデータは、本プロジェクト内のみで使用し、二次利用はいたしません。

 


金魚画像(金魚愛)を集めるために・・・

金魚に触れる機会が多い大和郡山の人だからこそ、大量の金魚画像が集まると信じています。今回のプロジェクトに参加するには、以下の3つの方法があります。

1.CODE for YAMATOKORIYAMAのイベントに参加する

CODE for YAMATOKORIYAMAでは、このプロジェクトに関連したイベントを不定期で開催しています。イベント情報は、Facebookページまたは、このサイトからご確認ください。

Facebookページ → https://www.facebook.com/code4YTK/

公式HP → http://code4yamatokoriyama.site

 

2.「#オープンデータ金魚」のハッシュタグをつけて金魚画像をSNSに投稿する

まちなかやイベント等で、活用可能な金魚画像を発見した場合は、SNSを通じて、本プロジェクトに参加可能です。

Facebook、twitter、Instagramで写真と「#オープンデータ金魚」「#[金魚の種類]」を投稿していただくだけでOK。ただし、参加可能なのは、公開アカウントに限ります。


(投稿イメージ)

 

 

3.直接、問い合わせする

何か違うアプローチをしたい方、またはお聞きになりたいことがある方は、メールにて直接お問い合わせください。

メールアドレス:code4ytk[at]gmail.com
(お手数ですが、[at]を@に変えて送信ください)

 

是非、ご自身に合った方法で、ご参加ください。

 

さいごに

このプロジェクトは、アーバンデータチャレンジ2018というデータを活用して地域課題を解決するアイデアコンテストに応募する予定です。アーバンデータチャレンジの詳細については、公式HPをご確認ください。

アーバンデータチャレンジ2018