Teachable Machineは鼓動デザインを判別できるのか？！

Mazdaは2010年から**鼓動デザイン**という統一されたデザインでブランディングを図ってきました。ひと目で「あ、Mazda車だ！」と判るのでオーナーとしてもなんとなく連帯感を感じてしまい、道でMazda車とすれ違う度にアイコンタクトをしてしまいがちな魅力があります。

しかし統一されたデザインだからこそ、どれも似ていて車種を判別しにくいというジレンマもあります。

↓Mazda3
![スクリーンショット_2021-10-11_16.57.24.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2221418/c4ee4036-e8b7-f45d-cd46-13c8793e4437.png)
↓Mazda CX-30
![スクリーンショット_2021-10-11_16.58.09.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2221418/83f33bf2-5690-e721-3d50-761851bc333c.png)
そんなおり、AIはMazda車の車種を判別できるのか？という素朴な疑問が湧いてきました。実際にGoogleが提供する[Teachable Machine](https://teachablemachine.withgoogle.com/)という画像学習AIサービスを使って、Mazda車の中でも特によく似ているMazda3とMazda CX-30を判別させてみます。

## 用意するもの
- 正方形の学習用画像、各10枚
- テスト用画像、各1枚（学習用画像に含まれない画像）

## Teachable Machineで画像判別プロジェクトを作る
[Teachable Machine](https://teachablemachine.withgoogle.com/) のトップページで「使ってみる」ボタンをクリックするとプロジェクト種別の選択画面へ進みます。
![スクリーンショット_2021-10-07_17.54.46.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2221418/caf2e5e0-65d4-aaeb-1ecb-845ab127f909.png)
今回は画像を判別するのが目的ですので「画像プロジェクト」を選択します。他にも音声やポーズなどを学習できます。（Webカメラによるリアルタイム判定もできます）
![スクリーンショット_2021-10-07_17.55.13.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2221418/7df62fff-55c4-3e89-a669-c3836069524b.png)
それなりのサイズのカラー画像を学習させたいので「標準の画像モデル」を選択します。
![スクリーンショット_2021-10-07_17.55.27.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2221418/9a50e52f-ae79-f256-1de6-3471c69b3525.png)
まっさらな状態の画像プロジェクトが作成されました。
![スクリーンショット_2021-10-07_17.55.38.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2221418/17bb20b8-3eaa-65f7-0cc2-96610427d61a.png)
## 学習用画像を読み込ませる
Class1とClass2にそれぞれMazda CX-30の学習用画像とMazda3の学習画像をアップロードします。複数のファイルをドラッグ＆ドロップでアップロードできます。
![スクリーンショット_2021-10-11_16.52.34.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2221418/598a00f2-20f6-8ba5-622d-99c3d5a9142b.png)
Class2へも同様にアップロードします。
![スクリーンショット_2021-10-11_16.52.57.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2221418/f0576487-c865-07d3-6891-a5b784fb0ffe.png)
## 学習させてみる
トレーニングブロックから「モデルをトレーニングする」ボタンをクリックすると画像の学習が始まります。今回は各Classに10枚づつ程度なのであっという間に終わりました。
![スクリーンショット_2021-10-11_16.53.05.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2221418/b4cf4137-a56c-cd93-00f5-db36357051e8.png)
ちなみに詳細メニューから学習回数などが設定できます。今回はデフォルトの状態で学習してみました。
![スクリーンショット_2021-10-11_17.20.14.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2221418/e8a2d776-a949-e02d-2ba0-414a8d2ad905.png)
## AIは鼓動デザインを判別できるのか？
学習も終わったので、いよいよテスト画像を使ってAIに判別させてみます。Webカメラを使ったリアルタイムな判定もできますが、今回はテスト用画像を用意しましたので、「ファイル」を選択します。
![スクリーンショット_2021-10-11_16.53.25.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2221418/f9c41c1a-8a4c-5301-41bf-709654980f1e.png)
### まずはMazda CX-30のテスト画像を判定
82%の確率でCX-30だと判断してくれました。CX-30の特徴である足元の樹脂パーツがわかりにくいポリメタルグレーのボディカラーをテスト画像にしてみましたが、ちゃんとCX30だと認識できました。なかなか賢い。
![スクリーンショット_2021-10-11_16.54.01.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2221418/3e993c26-d57b-e932-6db8-1ac7c4020a0f.png)
### 次にMazda3のテスト画像を判定
![スクリーンショット_2021-10-11_16.54.20.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2221418/72952e82-ff7f-5d98-149b-5526a30b9dee.png)
Mazda3に至っては98%の確率で判定されました。AIも自信満々です。
## 結論
今回サンプル数は少なかったものの、AIは鼓動デザインを判別できることがわかりました。Mazda車が全部おなじに見える人もAIを使えばもう安心です。「[川崎麻世が乗ってるの](https://ameblo.jp/kawasakimayo/entry-12658622477.html)ってCX-5だっけ？CX-8だっけ？」と気になってもAIがスマートに答えてくれます。「CX-8だよ」と。

以上