もう1つ、試してみましょう。
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先ほどのワインとは違って、文字成分がかなり少なめのラベルですが、はたして……。
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これも合っています！
さすが40万件のラベルデータを持っている学習モデルですね。筆者が所持しているような一般的なワインは瞬時に判別し、正しいワイン名を返してくれました。
ちなみに、今回使用した学習モデルの場合は、できるだけボトルをカメラに近づけて、画面内にラベルが占める割合を大きくしたほうが認識率は高くなる傾向でした。あくまでも、今回の学習モデルの場合は、ですが。
たとえば、人からもらったワインや、福袋に入っていたワイン、スーパーやワインショップでジャケ買いしたワインなど、銘柄がわからずに手に入れたワインについて、それが何なのかを知りたいときなどは、カメラの前にワインをかざせば銘柄を教えてくれるので便利です。
Gravioの「アクション」機能でLINEに通知が届く
さらに、Gravioの「アクション」機能を使うと、読み取ったワインの銘柄をLINEやSlackなどに通知することも可能です。上記の写真は、読み取ったワインの銘柄を、LINEへスタンプと一緒に通知が届くように設定してみたところです。
他にも、自宅で飲んだワインの銘柄をGoogleスプレッドシートへ送って、自動的にリスト化するなんて使い方も面白いかもしれませんね。
Gravio 4.5から、TensorFlowの学習モデルおよびオリジナルの学習モデルが利用可能になりました。今回はワイン好きライターとしてワインのラベル自動読み取りAIを作ってみましたが、Gravioは他にもいろいろな可能性を秘めています。
ぜひ皆さんもGravioとTensorFlowを活用して、便利なAIを作ってみてはいかがでしょうか。
