Lobeとは

LobeとはMicrosoftがリリースした無料の画像認識AI作成ツールです。
AIと聞くと、大抵の人は難しいというイメージを抱くと思います。
ですが、その難しさを皆無にしたと言っても過言ではないツール。それがLobeです。
使い方も非常に簡単。直感的な操作で画像を投入するだけでAIが出来ちゃいます。
実際にAIを作るまでの過程は以下をご覧ください。

Lobeを使う前の準備

Lobeは画像認識AIを作るためのツールです。
画像認識AIを作るという事は、画像とラベルが必要になります。
ラベルとは、要するにAIに答えさせたい「回答」だと思ってもらえればOKです。
Lobeの場合、1ラベルにつき最低5枚以上の画像が必要です。
このラベルは画像毎に自分で1毎づつ設定する事も可能ですが、面倒なのでディレクトリ(フォルダ)を使ってラベル付けする方法を取ります。
この方法は簡単で、以下のような構成でファイルを設置すればOKです。
Lobe ファイルの準備

Lobeの使い方

Lobeの使い方

  1. プロジェクト名をつける。
  2. Importボタンを押す。
  3. ディレクトリ(フォルダ)を選ぶ。
  4. Importを実行する。

これだけです。
これだけで、AIの学習がスタートします。
学習の過程はTrainingで確認できます。
学習が完了すると、Playで実際にAIに予測をさせることが出来るようになります。

Lobeで実際に予測させてみた

↓は学習には使っていない画像を学習済みAIに渡して予測させる実験です。

Lobe 予測

結果的に、AIはhalfと答えています。ですが背景の緑のバーが半分程度しかなく、あまり自信が無い様子です。
実際に本来の回答はemptyであるべきなので、不正解となります。
Lobeのすごいところはここから。
不正解である時に、正解ラベルを与えることができて、しかもそのラベルを元に追加学習までしてくれます。
で、ここまでではほぼ遊べるだけ、AIを体験できるだけの存在です。
Lobeはここからが更に凄い。

Lobeの凄いところ

Lobeの一番凄いところ。それは、学習モデルのExport機能です。
なんと、Tensorflowの学習モデルとしてExportが出来るのです。
これを知って、「おぉっ!」と思える人は既にAI開発の経験がある方かそれに近しい経験をお持ちの方です。
そうではない方は、Exportした学習モデルがプログラムに非常に組み込みやすい形式で出てくると思ってもらえればOKです。
つまり、AIを使った仕組みを簡単に作れてしまうということです。
誰もがAIを作れるという事は様々かつ多くのアイデアをスピーディに実現できるということです。
是非この記事をご覧の方も、Lobeで遊んでみてください。