AIは「みつをの詩」と「僕の詩」を見分けるか？

＜目次＞
1. はじめに
2. AIをつくる　/前菜
3. まとめ　　　/メインディッシュ
#### はじめに
こんにちは、足立と申します。ABEJAのAdventCalendarを初めて書きます！
プログラミングはできませんが、ルールは無いらしいので、好きなことを書きます。

最近は、ジムと英会話に通っておりますが、毎日が一向にキラキラしてきません。
そんな やるせない想いを抱き枕に、寝付けない夜を過ごしていると、とある感情が芽生えました。
#### [きっかけ] AIに負けたくない！
みなさんは、「AIに負けたくない！」と思うことはありますか？
僕は、あります。
しかし、かなり"手強い相手"だと言うことは、わかっています。
相手の弱点を突くことの重要性を、ポケモンを始めた６歳から知っている僕は、
AIが苦手らしい「クリエイティブ領域」で勝負を仕掛けることにしました。
#### [勝負テーマ] AIは、「みつをの詩」と「僕の詩」を見分けられるのか？
■ 勝負内容
・日本を代表する詩人の「みつをさんの詩」と、「僕が似せてつくった詩」を、
　AIが見分けられるのか勝負を仕掛けます。　※以下、敬称略とさせて頂きます
■ 判定方法
・「僕の詩」に対して、AIが「みつをの詩」であると５０％以上の正確度で判定した場合は、
　僕の勝ちということにします。
#### 【AIモデル作成】 まず、AIに「みつをの詩」を覚えさせる
では、さっそく、AIに「みつをの詩」を覚えさせていきます。
プログラミングが出来ないため、ABEJA Platformのテンプレート機能※を使っていきます。
　※ABEJA Platformにある、誰でも簡単にAIモデルが作成できる機能です
##### ［１］ さくっと「みつをの詩」の画像を集める
・pythonライブラリのicrawlerを使い、画像データを集めます。
　→ノイズを除いたところ「200枚」ほどの画像が集まりました。
<img width="600" alt="スクリーンショット 2019-12-18 22.07.21.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/546523/4baa9388-8a3f-9939-e6fc-ea4367e91f49.png">
##### [2] ABEJA Platformにデータを移動
・データの置き場所を作って、
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/546523/e9a57392-6b68-470c-fe4d-a83b928e3734.png" width=70%>
・データをドラッグ＆ドロップするだけ。
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/546523/a7bcf3d7-197b-12fd-d92f-5b478c3860e5.png" width=70%>
##### [3] ABEJA Platform上で、そのままアノテーション
・アノテーションの種類を選びます。
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/546523/e08feb89-3e04-6dc8-297d-a1838bdd88e3.png" width=70%>
・「Object Detection」でアノテーションをすることにしました。
・200枚程度なので、X JAPANのArt Of Lifeを一曲聞く内に、さくさく終わっちゃいました。
<img width="600" alt="b5.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/546523/08429022-e19c-e5b4-758e-b99c045168d3.png">
##### [4] 学習する
・ABEJA Platformの中から、「Object Detection」のテンプレートを選び、
　先ほどアノテーションしたデータを選ぶだけで、学習が始まります。あら便利。
<img width="600" alt="b6.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/546523/37e3eae5-91e3-48c3-db61-fcf0e7401399.png">
・必要であれば、ハイパーパラメータも簡単に調整できます。
<img width="600" alt="b9.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/546523/ea15c605-befd-37d3-148d-3b393f301b77.png">
<img width="600" alt="b10.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/546523/cebe9c61-99ab-13c2-c12b-608728643699.png">
・無事、できあがったみたいです。
<img width="600" alt="b10.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/546523/0972946f-59aa-a223-d6f6-bca1e835e592.png">
##### [5] 推論APIを生成する
・そのままの勢いで操作を進めると、簡単に推論APIがつくれます。（語彙力）
<img width="600" alt="b10.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/546523/1dd8a0f1-2a4c-5a0a-a4c3-7af9cf5e318f.png">
##### [6] いざ判定
【１作目】まずは、こちらの処女作から。
<img width="500" alt="b10.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/546523/88633638-e73a-6965-3356-97705b771b55.png">
・結果はいかに
<img width="600" alt="b10.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/546523/4b11e1db-8e62-d655-9a78-8944eb2d6b6f.png">
・なんと、「97.7%」の正確度が出ました。ビギナーズラックというべきところでしょうか。

【２作目】 調子に乗って２作目にいきます。
<img width="600" alt="b10.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/546523/89452ec9-b4b4-9656-be23-818c737dedc4.png">
・これも、良い筋いくのではないでしょうか。
<img width="600" alt="b10.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/546523/de90dec6-fd64-5bd2-4f09-db4f907d4c88.png">
・おっと、これは「99%」の正確度が出ました。令和のみつをと言えるのではないでしょうか。

【3作目】 最後は100%を目指して、3作目にいきます。
<img width="600" alt="b10.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/546523/7e2ebc5c-f651-83ae-7ef5-dd81f6bd206a.png">
・3作目にもなると、筆が走ってくるようになりました。果たして結果は・・・？
<img width="600" alt="b10.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/546523/ebb4e82c-01af-8e31-a22a-2bb0f515ffe6.png">
・これは「97.9%」。　ラストにしては、微妙な結果になってしまいました。

## [まとめ] 今回の記事で伝えたかったこと
・ <font color="DeepPink">上記の様なAIの使い方では、いつまで経っても日本が「AI後進国」から抜け出せないということです。</font>

　→ 順番に、間違いを探していきましょう。

#### 1. データ量が不十分
・AIの精度を決める重要な要素に、「データ量」があります。しかし、今回用意したのは「200枚」
　その200枚の画像の中身を見てみると、作品が重複しまくっているため、
　実質的には10〜15種類ぐらいの詩しか学習できていません。
　→学習用データとテスト用のデータがほぼ一緒になりうるため、
　そもそもの「精度の高さ」が嘘じゃないか問題にもなります。
#### 2. AIのモデルが不適切
・「みつをの詩」を学習するにあたって、「Object Detection」が最適でしょうか。
　「Text Classification」などの方が良いのでは無いでしょうか？
・これはデータのアノテーション段階から依存するため、
　もしやり直すとすると、ものすごい工数がかかってしまいます。
　→実際のプロジェクトの担当者であったならば、冷や汗かくところです

#### 3. 100%の精度を目指す
・上記のチャレンジでは、３回目には「100%の精度を目指す」なんぞ、言い始めてたりします。
　そもそもAIは、学習して、どんどん精度をあげていくものです。
　100%の精度を待っていたら、いつまで経っても実利用ができません。
・そもそも 「AI導入前のプロセスよりも高い精度であれば良いのではないか？」、
　たとえ 「精度が100％でなくても、最終チェックだけ人が行えばよいのではないか？」、
　など、あくまで一例ですが、AIの活用方法も検討しなければ、いつまで経ってもAIは活用できません。

#### 4.目的が不明瞭
・そもそも、「AIに勝ちたい」という目的がよくわかりません。
　本質的な目的は何なのか、何がしたいのか、目的の設定が重要です。

####　 まだまだツッコミ所満載ですが、残りの間違い探しは皆さまにお任せします＞＜


## 最後に
・みつをさんの詩を200枚アノテーションするときに、
　改めて みつをさんの詩の素晴らしさに心を打たれました。
・非常に前向きな姿勢で、毎日を過ごすことができるようになりました。
・今年も無事、年が越せそうです。