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よく見てワトソン！
- 2. Bluemix の技術取得の一環として、何かしらのアプリを作り、 せっかくなのでBluemix Challenge 2015へ応募することにする。 BluemixといえばWatsonというところがあるので、 とりあえずWatsonを使用したアプリを作成しようという 方針に決定した。
- 3. Concept Expansion Text to Speech Tone Analyzer Tradeoff Analytics Visualization Rendering Visual Recognition Concept Insights Language Identification Language Translation Machine Translation Message Resonance Natural Language ClassifierSpeech to Text Personality InsightsRelationship Extraction Question and Answer どのサービスを使用するか Watsonのサービスは数多くある 残念ながら、大半が日本語非対応 そこで、今回は言語を問わない Visual Recognition（画像解析） を利用してみることにした。
- 4. Fireworks 73% Burning 68% Natural Activity 63% Red 57% Indoors 54% Fabric 51% Food 51% Visual Recognition 「Fireworks（花火）」が73%でトップスコア 次点も「Buring」で、花火に近い結果 その① 花火の画像を読み込ませてみた！
- 5. Indoors 72% Scene 66% People Activity 65% Object 64% Room 63% Human 61% Animal 56% People View 54% Shoes 54% Group of People 53% Bird 53% Vertebrate 53% Visual Recognition Horseではなく、Indoorsが72%でトップスコア 一番近いと思われるAnimalがかろうじて7位という結果に… その② 馬の画像を読み込ませてみた。
- 6. Visual Recognitionは、解析対象の画像により結果に “ゆらぎ”がある模様 ならばその“ゆらぎ”を利用し、以下のクイズゲームのような アプリを作ってみよう。 3つの画像を用意し、ランダムでいずれかをVisual Recognitionに 解析させ結果を表示する。 ユーザは、どの画像の解析結果なのかを予想する。 10問中の正解数や、一定時間中何問正解できたかで ユーザ同士でスコアを競う。（Twitterアカウントを利用） Highway 72% Boating 67% Landmark 67% Water Vehicle 65% Vehicle 64% Outdoors 64% Blue 63% Scene 63% Water Sport 62% Man Made Scene 62% Natural Activity 62% Bird 59% Boat 58% Sailing 55% ラ ン ダ ム Visual Recognition
- 7. 構成や動作環境は以下とする。 構成 - Bluemixの以下サービスを使用 SDK for Node.js – エンジン Visual Recognition – 画像解析 MongoLab – スコアデータ管理 動作環境 html5/CSS2対応のWebブラウザ スマートフォン程度（iPhone5sやiPhone6など）の解像度の画面を想定 その他 画像はライセンスフリー（CC0）のものを使用
- 8. アプリを作成しての課題やBluemixへの期待 日本語対応 Visual Recognition の解析結果が英語であるところを、 Language Translation を使用し日本語対応としたかった。 また、日本語だけでなくリージョンに合わせた多国語対応も行いたい。 動作関連 Watsonへの問い合わせ時間が長いケースがある。 解析結果をあらかじめDBへ登録し、随時問い合わせではなく することにより、パフォーマンスの改善が期待できる。 複数インスタンスで立ち上げた場合に動作が不安定になる （一部のインスタンスが異常終了するetc）の現象が確認された。 原因は不明だが、冗長化を考えると優先的に解決する必要がある。 株式会社JIEC 技術統括本部 技術部 嘉門勇輝