顔からラグビー部かサッカー部かを判断する

#自分の顔からラグビー部かサッカー部かを判断してくれるAIをつくりました

早速ですが、こちら使ってみてください。

https://codepen.io/naokiuc/full/vYJWwZN

あなたはラグビー部でしたか？
それともサッカー部？

#昔のラグビー部
皆さん、ラグビーにどんなイメージがありますか？

いまでこそメジャーとなったラグビー。
日本代表の試合が当たり前のようにテレビで放送されますし、ラグビーの試合がニュースで取り上げられるのも当たり前となりました。
ラグビーがこんなに注目されるようになったきっかけは2015年のW杯で日本が南アフリカに勝ってからです。

![5c638ad52600004602fd848d.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2051906/41cd7c0b-552c-68cf-1ad5-a8ee390bb2c5.jpeg)


当時はジャイアントキリングとして世界でも大々的に取り上げられ、一部ネット上ではこれがどれくらいすごいかの大喜利となり「ヤムチャがベジータに勝つくらい凄い」などと例えられました。
しかし、それ以前のラグビーについて、皆さんどれくらいご存知でしょうか。

私は20年以上前、大学時代にラグビー部に所属していました。
大学本学と、医学部の両チームに所属していたこともあり月曜から土曜まで毎日練習して日曜日は試合というスケジュール。
当時のラグビーのイメージは、きつい、汚い、地味、痛そう、といったネガティブなものが多かったように思います。
そんななか、せっかくの大学生活をわざわざラグビーをして過ごそうと集まってきたチームメートたちは、（私を含め）どこかクセのあるメンバーが揃っていました。

#ラグビー部からみたサッカー
一方、サッカー部はというと、部活の花形で私たちラグビー部員から見るととても華やかな世界に映っていました。
しかし、その憧れとも言える感情を素直に表せるほど私たちラグビー部員は成熟していなかったので、サッカーに対して「ちょっと触られたくらいで倒れて軟弱だ」「せっかく使える手を使わないで足だけでやるなんて意味がわからない」などと評し、バチバチに意識していました。
逆にサッカー部の人からすると、ラグビーは全く眼中になかったのではないかと思います。

#なぜこれを作ったのか
社会人となり、すっかりラグビーから離れた生活をしていますが、たまにラグビーをしていたという経験者に会うと、とてもテンションが上がりすぐに親密になれます。
今回機械学習を学んだことで、顔から我々ラグビー部員とサッカー部員を見分けることができるのではないかと考え、この仕組みを作るに至りました。

ここで、ラグビーの名誉のためラグビーの魅力を挙げておくと、ラグビーは背が高い人、低い人、体が大きい人、小さい人、力には自信があるけど足は遅い人、逆に足は速いけど力には自信がない人など、様々な人が自分の特徴を活かしてプレーすることができるというのが大きな魅力だと感じています。
サッカーをはじめとした多くのスポーツだと、足が早ければ早いほど、背が高ければ高いほどいい、というのが基本になり活躍できる人が限られます。（ここでもサッカーを意識、、）

#作り方ーTeachable Machineの使い方
機械学習とは

<details><summary>以下、Wikipediaより引用</summary>機械学習（きかいがくしゅう、英: Machine Learning）とは、経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域で[1][2]、人工知能の一種であるとみなされている。「訓練データ」もしくは「学習データ」と呼ばれるデータを使って学習し、学習結果を使って何らかのタスクをこなす。例えば過去のスパムメールを訓練データとして用いて学習し、スパムフィルタリングというタスクをこなす、といった事が可能となる。</details>

この機械学習を簡単に利用できるものとして、今回[Teachable Machine](https://teachablemachine.withgoogle.com/)を使いました。
具体的な利用方法は、[こちらのサイト](https://qiita.com/misa_m/items/d8a20d153c8ee7daf0c1)を参照。

ラグビー部とサッカー部の画像を学習させるために大量の画像を手に入れる必要があるのですが、この方法としては[こちらのサイト](https://note.com/kkyosuke17/n/n1890832f05bd)を参考にしました。
(この仕組みを知らなければ、一つ一つの画像をポチポチやらないといけなかったと考えるだけでも恐ろしい、、)

画像を収集した元サイトは、
ラグビー部は、大学から同志社大学、明治大学、早稲田大学、帝京大学、天理大学、社会人チームから神戸製鋼コベルコスティーラーズ、サントリーサンゴリアス、ヤマハ発電機ジュビロ、NTTコミュニケーションズシャイニングアークスから266人分。
サッカー部は、大学から福岡大学、法政大学、神奈川大学、日本経済大学、日本文理大学、明治大学、社会人から浦和レッドダイヤモンズ、名古屋グランパスエイト、アビスパ福岡から277人分。

これらの画像をTeachable Machineに読み込ませ、モデルを作成しました。

#CodePenの利用
作ったモデルを、[CodePen](https://codepen.io/trending)を利用して修飾しました。
CodePenでは、HTMLでサイトについての情報を書き、CSSで修飾し、JavaScriptで動かすことができて、それぞれの内容をリアルタイムにプレビューしてくれるというとっても便利なツールです。

CodePenを使って作成中の[当院英語サイトはこちら](https://codepen.io/naokiuc/full/rNzzRRG)。
（PCからご覧ください。スマホからだとうまく表示されません）

#実際に使ってみると

![スクリーンショット 2021-11-03 9.02.31.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2051906/9f8968bd-d240-ce12-cdbf-9027adb5b75a.png)


あれ？
自分がサッカー部になってしまいました、、
そこで、自宅に唯一あったラグビージャージを着て、もう一度挑戦してみることに。

![スクリーンショット 2021-11-03 7.59.17.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2051906/f894299a-e46b-75cb-787a-cc61baf8cf22.png)

やっぱりサッカー部に、、
20年近い福岡生活が、私を（憧れの）サッカー部に変えてしまったようです。

その後、当院スタッフ数名に試してもらいました。
皆面白がってくれたのですが、実施した人全員がサッカー部となる結果に、、

機械学習がうまく機能していないのではないかと考え、ラグビー部顔の代表として稲垣啓太選手の画像を取り込んでみたところ、

![スクリーンショット 2021-11-03 6.19.34.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2051906/7f5488e8-1dcb-b456-afe0-028e2489c02f.png)

きちんとラグビー部と判断してくれました。（稲垣啓太選手はパナソニックワイルドナッツ所属なので、機械学習のもとに使った画像には入っていません）

#それにしてもなぜ、ほとんどの顔がサッカー部となるのか。
サッカー部ばかりになってしまう問題に関して原因を考えました。
一つ気になったのが、読み込ませていた画像について。
はじめは、サッカー部の画像にコンサドーレ札幌のものも入れていたのですが、ラグビー部を含めて他の写真は皆正面バストアップなのに比べて、コンサドーレ札幌だけは上半身全体が写っている上に、全体の写真も暗く他と明らかに画像のテイストが異なっていました（なぜか漫画や馬も入ってるし、、）。

https://www.consadole-sapporo.jp/team/topteam/detail/40/

これが結果に影響しているかもしれないと考えて、コンサドーレ札幌の写真データを抜いてモデルを作成し直したのが冒頭のものなのですが、結局多くがサッカー部と判断されるものになっています。

しかし、よく考えてみたら、世の中にはラグビー部員よりもはるかに多くのサッカー部員がいるので、これはこれで正しいのではないかと考え、このモデルを最終版としました。


顔判別でもサッカーに負けて「悔しいです！！」 byスクールウォーズ
![ダウンロード.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2051906/5e9fcd16-30dc-48e0-481d-845645c5f4f3.jpeg)


#その他、参考にしたサイト
https://qiita.com/kkyosuke17/items/d0b7788c0c2ecd883d4f

https://qiita.com/Teru_3/items/109517e6a6e3b761285d