【ムダに高精度】ウマ娘（全123種類＋α）を見分けるAIアプリを作ってみた

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本記事は、[クソアプリ Advent Calendar 2024](https://qiita.com/advent-calendar/2024/kuso-app)に参加しています！
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「見たことのないウマ娘がいるなぁ」と思ったら、どうやらウマ娘の人数が120人を突破しているようです！（記事執筆時点）

そろそろ全員の顔と名前を覚えられないので、「今の時代、AIにウマ娘を覚えてもらえば良いよね」ということで、カメラ画像からウマ娘の名前を教えてくれるAIアプリを作ってみました！

（しかも、結果的に、ムダに高精度（テストしたら正解率100％）なAIができてしまった・・・。）

# 作ったアプリ「ウマ娘を見分けるAIアプリ」
## 概要
![ウマ娘AIアプリ概要.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2535236/32fda62f-e857-6fda-c435-5140b9261fdd.png)

スマホで撮影したウマ娘を判別して、名前を教えてくれるAIアプリです。
最終的にAIが判別した結果の表示と、AIが算出した各ウマ娘のスコア（どのウマ娘にどのくらい似ているか）の上位5つを表示してくれます。

**このAIアプリは、2024年12月時点の全てのウマ娘（123人）や、ウマ娘のゲームに登場する人間のキャラクターを見分けることができます！**

ちなみに、ノーコードAI開発ツールの[ADFI](https://adfi.jp/ja/ai/)を使って、プログラミングを少しもせずに、このAIとアプリを作成しています。
ADFIの画像認識AIのアルゴリズムは、Vision Transformerだそうです。

ADFIでのノーコードAI開発については、以前の記事「[ADFI画像認識で「きのこ・たけのこ判定アプリ」を作ってみた！](https://qiita.com/umapyoi/items/187b51b2375a1e61b69a)」をご参照ください！


## 判別結果の例
![結果画像.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2535236/73a1807e-9e75-c925-cd26-369500d97f17.jpeg)

上の画像は、ウマ娘のゲームの画面をスマホカメラで撮影して、AIに判別させた結果です。
処理時間ですが、カメラで撮影してから２～３秒くらいで判別結果が表示されます。

デアリングハートやシュガーライツなど、最新のウマ娘も含めて、見事、全問正解でした！

# アプリ開発について
開発期間は約１日！
１日といっても、そのうちのほとんどの時間が、ウマ娘の学習画像の収集にかかった時間でしたが。
AIとアプリの作成自体は、ノーコードAI開発ツールの[ADFI](https://adfi.jp/ja/ai/)を使って、1時間程度かかりました。

## 開発中のスクリーンショット
### (1) プロジェクトを作成
![画面キャプチャ_07.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2535236/7a612fa1-9939-3a48-4672-589baaadc70e.jpeg)
最初に、ADFIにログインして、左側の「ADFI画像認識」の方で、プロジェクトを作成しました。

### (2) ウマ娘の画像をアップロード
![画面キャプチャ_01.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2535236/abd58431-c3c5-5511-4a46-32515320630c.jpeg)
ウマ娘の学習画像と評価画像をどんどんアップロードしていきます！
ウマ娘１人ごとに、3～5枚くらいの画像を学習させました！

### (3) 作成したAIをテスト
![画面キャプチャ_02.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2535236/95431835-9b49-d4c0-3983-d2bb1771607a.jpeg)
全ての評価画像に対する、AIのテスト結果です。
評価画像394枚に対して、正解数が394！
正解率は、なんと、1.000（100％）でした！

### (4) 評価画像ごとの詳細結果
![画面キャプチャ_03.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2535236/a7741450-f00a-9b18-dfb4-2f0cb79bf295.jpeg)
![画面キャプチャ_04.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2535236/9a327a0d-3aff-33ab-5a40-3dc7d28b0078.jpeg)
![画面キャプチャ_05.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2535236/e0d33555-7d75-1a5f-edb7-69cb697c87a2.jpeg)
![画面キャプチャ_06.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2535236/286746fb-f3de-324d-b792-0dc85023a75b.jpeg)
ゲーム画面だけではなく、イラストや、人形の写真でも、上手く判別できていました！
また、各評価画像の「結果詳細」ボタンを押すと、その評価画像に対するスコアの上位５つを確認できます。

### (5) アプリを作成
![画面キャプチャ_08.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2535236/9f656f30-1d58-fa19-dd35-206409520400.jpeg)
アプリのタイトルや色を設定したり、背景画像をアップロードしました！

### (6) アプリ完成
![たづなさん.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2535236/92135b42-9620-735c-a861-ae59d8bb3436.jpeg)
これでアプリが完成しました！
「お疲れ様です」

# 感想
ウマ娘、多すぎ！
123人分の画像を集めるのが、ものすごく大変でした！

作ってみたら、自分の想像以上に、ムダに高精度なAIアプリができてしまった、という感じです！
今度は、ウマ娘の画像ではなくて、他の画像を使って、しっかりと、AIの精度評価をしてみようかな、と思いました！

追記：[AIモデルの精度を比較した記事](https://qiita.com/umapyoi/items/f1a8ac86ef02abdf6b4f)

最後まで記事を読んでくださって、ありがとうございます！
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