2年程続けたところ、画像データがかなり溜まってきましたので、AI（人口知能）に牛乳キャップの分類をさせて遊んでみることにしました。
巷ではAIという言葉は隆盛を極めており、囲碁で人間のチャンピオンを打ち負かしたとか、車の自動運転ができるようになったなどというニュースをよく聞きます。
やがて人間の仕事を奪うようになり、あげくの果てには人類を支配するようになる、などとも言われていますので気になりますよね。
自動運転ができるくらいなのだから、牛乳キャップの分類なんぞ朝飯前なんじゃないか、などと考えがちですが、やり方を教えてやらなければAIとてなにもできません。丹精こめて育ててやる必要があるんです。
牛乳キャップはブランド（メーカー）だけで数千種類、銘柄に至っては万単位の種類が存在しますので、画像からブランドや銘柄までを分類させようとすれば、とても遊びでやるような時間ではできません。
そこで、当面取り組みやすそうなテーマを4つほど決めました。
１．色の仕分け
例：それぞれ、ピンク、赤、オレンジに仕分けられるか？
２．数の仕分け
例：同じ3枚として仕分けられるか？
３．同名ブランドの仕分け（鈴木牛乳、中野牛乳、昭和牛乳など）
例：「鈴木牛乳」を仕分けできるか？
| 北海道 | 秋田県 | 山形県 | 静岡県 |
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４．使用品と未使用品の仕分け
AIを使うにあたり使用するエンジンを決める必要があります。
名だたるビッグネームのIT企業がそれぞれ自社製エンジンを操作するためのAPIを提供していますが、さしあたりIBMのWatson（Visual Recognition）を使うことにしました。
| Amazon | Amazon Rekognition |
| Google Cloud Vision API | |
| IBM | Visual Recognition → 採用！ |
| Microsoft | Computer Vision API |
次回に続く。
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