Champions」。2008年に創設され、2018年までにグローバルで計650名、うち日本人は計51名が選出されている。Championsに選ばれた三人に記事執筆を依頼。「言葉」ではなく、具体的な「知見・ノウハウ」を通じてメッセージを発信してもらった。実際に頭と手を使って、彼らの視点を体感してみてはいかがだろう。Champions」DX(デジタルトランスフォーメーション)トレンドが進展し、ビジネスが「ITを使った体験価値の競争」に変容して久しい。テクノロジーはビジネスのコアとなり、それを使いこなすエンジニアこそが、ビジネスの推進役となる時代が到来したといえるだろう。Champions」だ。IBMのソリューションやソフトウェアに対し、年間を通してテクニカルコミュニティーに優れた貢献をしたエンジニアを表彰する制度で2008年に創設。2018年までにグローバルで650名、うち日本人は51名が選出されている。Champions」の6部門で表彰。IBMのグローバルイベント、公式ホームページ、ブログなどを通じた意見発信の機会が与えられる。Championsに、その知見・ノウハウを体感できる記事を執筆いただいた。実際に手を動かして“最先端の視点”を体感してはいかがだろう。ショートインタビューと共に“田中氏の思い”をお届けする。フロントエンドエンジニアWebフロントエンド開発を担うエンジニア。チームビルディング、UI・UX開発、要件定義などを通じて、IoT関連をはじめ多数の開発プロジェクトに参画。プロトタイプの開発後、フィードバックを受けながら改善サイクルを迅速に回して新たな価値を模索するアジャイル/DevOpsプロジェクトを得意とする。最近の業務内容は?最近は3D、VR/MRなどが製造業、不動産などで関心を集めているように、IoTをはじめとしたデータを空間で可視化してVR/MRデバイスやタブレットなどに表示するプロジェクトに関わることもあります。このようなプロジェクトは新しい技術かつはじめてのことばかりです、とにかく触ってみてプロトタイプをスピーディに開発し、フィードバックを得ながら価値の可能性を探る「アジャイルプロジェクトの初動部分」で支援に入るケースが多いですね。Cloudの魅力は?そうした取り組みのカギになるのがスクラップ&ビルド。Bluemixが提供。Foundationに移設)は面白いと思いました。Cloudもサーバを迅速に立ち上げたり、サービスを組み合わせたりと、オンライン上でプロトタイプを簡単にたくさん作れるなど、試行錯誤がしやすいことが魅力です。SDK」に注目しています。情報収集・分析などを1つ1つのコンテナに担当させる仕組みとして大量の3Dデバイスを作り、物体認識を実現するなど、いろいろな可能性があると思います。Recognition」を使って、自分用に用途を特化してトレーニングしたAIで画像を認識させるものをオンライン上で作り、そこにTJBotから写真を送って判断させようというテーマです。IoTとAI、両方の要素を使うところから、さまざまな可能性を感じ取っていただければと思います。※この記事は日本アイ・ビー・エムから提供されたコンテンツを許諾を得て転載したものです。Championの田中正吾です。Cloudと組み合わせて独自の画像認識をさせる仕組みを作ってみます。Recognitionを利用して、ISSから撮影された世界の都市の画像を識別するカスタム分類子を作成する記事です。zeroに独自の画像認識をしてもらいます。zeroですが、オリジナルTJBotをベースに、搭載するコンピューターボードに小型のものを採用し、本体も約20%程度小型化するとともに、プログラミングレスでWatsonサービスを体験できるNode-REDで仕組みを作ることができます。Japan初期イメージから入っているフローも手厚いです。TJBotを喋らせたりカメラ撮影をしたりとサンプルが豊富。フロー制作者の横井さんの記事もありますのでぜひご参考ください。現在、TJBotFan(Facebookグループ)という名前でTJBotユーザーグループも立ち上がり、作るハンズオンも開催されて盛り上がっております。私は普段からNode-REDとIoTでデータを現実のハードウェアの制御が好きで、TJBotのコンセプトもとても良いなと思いまして、早速購入し作りました。Recognitionを連携させます。カスタム識別子を作るまずTJBotのカメラから写真を撮影して身の回りの判定したいものを収集していきます。このとき注意したい点としては、なるべく収集するときと、実際に判定するときの状況を同じにしておくことが大事です。すると判定の精度が高まります。選択してカスタム識別子を作っていきます。構築できたものがこちらです。今回はスマートスピーカーや文房具などを認識させてます。zeroに認識してもらいます。Alexaを認識させてみます。Homeも学習させましたがTJbotに区別して反応できました。設計がうまくいって手応えを感じました。うまくいかなかったケースもあります。3に寄ってしまっていたので、この辺りは、学習させる画像を気をつけようと気づくこともできました。手軽に試せるとさらに楽しい発想につながる基本的な仕組みができました。ここまでできると、あとはTJBotにいろいろな反応を作れます。腕を上げ下げする認識した画像に応じてカラーでTJBotの頭のライトが光る。Homeだったら黄色といった形で様々なやりたいことが生まれてきます。仮に、このような自分用の画像認識をカスタムするような難しい仕組みを自分一人の力だけで作ると、もっと様々な技術や準備を勉強しつつ進めるので、ここまでたどり着くのに時間がかかります。その試行錯誤も楽しいものです。Cloudを利用することで自分の発想を早めに形にできます。手軽に試せるということが「できた!」というポジティブな気持ちを生んで、次の楽しい発想につながります。加えて、今回のように、いろいろな技術を横断して体験できるところも、魅力的なところです。TJBotは見た目の通りロボットの要素もあり、ハードウェアとネットワークの連携という点ではIoTともいえる側面がありますし、内蔵カメラのデータを独自の画像認識させる仕組みは、まさにAIの要素を感じることができます。Cloudの部分でクラウドとの連携やAIの仕組みづくりを抑えていく。すると着実なステップアップとなり、自分なりの着想を持ちやすいと考えます。Cloudと組み合わせて独自の画像認識をさせる仕組みを作ってみました。