こんにちは！エコモット株式会社でIoT・AI・DXコンサルタントをしている本間です。
Googleが提供する無料のAIツール「Teachable Machine」をご存知ですか？
プログラミング不要で、画像認識や音声認識、ポーズ検出などのAIモデルを誰でも簡単に作成できます。
本記事では、Teachable Machineの基本的な使い方から実践的な活用例まで、DX推進のヒントとともに詳しく解説します。
Teachable Machineとは？
Teachable Machineは、Googleが提供する初心者向けのAIツールです。
プログラミングや機械学習の専門知識がなくても、ブラウザ上で直感的な操作によってAIモデルを作成できる無料のプラットフォームです。
Teachable Machineの主な特徴
- プログラミング不要
ドラッグ＆ドロップの直感的な操作でモデルを作成できます - 多様なデータ対応
画像、音声、ポーズの3種類のデータを活用できます - 即時テスト機能
作成したモデルをリアルタイムでテストし、性能を確認できます - 簡単なエクスポート
TensorFlow.jsやTensorFlow Lite形式でモデルを出力し、アプリケーションに組み込めます
Teachable Machineの使い方を徹底解説
Teachable Machineでのモデル作成は、以下の3つのステップで完了します。
1. データを収集する
- プロジェクトタイプ（画像・音声・ポーズ）を選択
- 各クラス（分類カテゴリ）を作成
- Webカメラやファイルアップロードでデータを収集
- 各クラス最低20個以上のサンプルを推奨
2. モデルをトレーニングする
- 収集したデータをクラスごとに整理
- Advanced設定でエポック数やバッチサイズを調整（必要な場合）
- 「Train Model」ボタンをクリックしてトレーニング開始
- トレーニング完了まで待機（数分程度）
3. モデルをテスト・エクスポートする
- プレビュー画面でリアルタイムテスト
- 必要に応じてデータを追加して精度を向上
- 「Export Model」からモデルをエクスポート
- 用途に応じて適切なフォーマットを選択
Teachable Machineの活用例
例えば「じゃんけんAI」開発手順
- データ収集
「グー」「チョキ」「パー」の画像を複数枚撮影
異なる角度や明るさで撮影し、バリエーションを確保 - モデルトレーニング
3つのクラスにデータを分類
トレーニングを実行 - テストと改善
リアルタイムで認識精度を確認
誤認識が多い場合は追加データを収集
Teachable Machineを使うメリットと注意点
メリット
- コスト効率
無料で利用可能なため、初期投資が不要 - 導入の容易さ
技術者がいなくても数時間で実装可能 - 即時性
モデルの作成から実装までが迅速
注意点
- データ品質
認識精度はトレーニングデータの質に大きく依存 - 処理の制限
複雑な処理や大規模なデータセットには不向き - カスタマイズ性
高度なパラメータ調整には限界あり
まとめ：Teachable MachineでAIをもっと身近に
Teachable Machineは、AIの導入を検討している企業や個人にとって、最適な入門ツールです。
特に以下のような場面での活用をお勧めします。
- プロトタイプの作成と概念実証（PoC）
- 社内でのAI教育や啓蒙活動
- 小規模な業務効率化プロジェクト
Teachable Machineは、AIの可能性を体験する素晴らしい入り口です。
しかし、より本格的なAI開発やビジネスへの実装をお考えの場合は、専門家のサポートがあると安心です。
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