世界をきれいにするピリカの挑戦！ポイ捨て調査システム「タカノメ」を開発したい！
タカノメの仕組みと実現可能性
こんにちは、ピリカの小嶌です。
昨夜なぜか数ヶ月分の交通費のデータが入った交通費精算アプリが壊れて、怪談を聞いた時のように背中に嫌な汗をかきました。今年一番夏っぽいイベントだったかもしれません。
つらい現実はさておき、今日は僕らが開発に取り組んでいるポイ捨てごみ調査システム「タカノメ」の根幹となるシステム、ごみの画像解析についてお話ししたいと思います。
タカノメの話をしていると「君たちそんなこと本当にできるの？」とよく聞かれるのですが...
できます。（半分できてます）
（目黒区の駅周辺を調査した結果です。赤色の部分はポイ捨てが多いエリアです）
というか仕組み自体は元からあるんです。
例えばFacebookで集合写真などを見ると、顔の部分に名前が表示されることがありますよね。これは、プロフィールなどの様々な写真を解析して、「これはAさんに違いない」とコンピュータが予測をしているわけです。
この予測をするために必要なのが、
①画像解析のシステム（Facebookでは：顔認識システム）
②コンピュータにパターンを学習させるためのデータ（Facebookでは：過去にアップされた顔写真と投稿に付けられたタグの関係）
で、実は①に関しては基本的なプログラムがオープンソースで公開されています。世界中の天才技術者が「これ作ったからタダで使っていいよ、もっと良くできるアイデアがあったら教えてね！」とプログラムを無料公開してくれています。
もちろんプログラムの細かい調整や修正は必要なので、そこは弊社取締役 兼 エンジニアの高橋が担当しています。（もともとタカノメ自体も彼のアイデアから始まりました）
問題は②です。この世のほとんどの画像解析システムは顔や文字、製品などを認識するのに使われていて、ごみを解析するためのデータは殆どありません。ましてや、地面に落ちているポイ捨てごみのデータとなると、そんなマニアックなデータはどこにもありません。（こんなデータが欲しいのは世界を見渡しても僕たちくらいだと思います）
なので決めました。データが無いなら自分たちで作ろうと。
ここからは技術ではなく気合の出番です。
実は今、僕たちはいろんな場所で歩道を撮影し、画像に写っているポイ捨てごみの種類や数を人の目で数えて記録する... という作業を行っています。ある時はオフィスで、ある時は移動中の新幹線の中で、ひたすらこの作業を進めています。
（パソコンの後ろに写っているバナナは僕の私物です、気にしないでください）
最新の技術もへったくれもありません。ただただ、気合です。
あらんかぎりの気合を投入し、たばこ、空きカン、ペットボトル、紙ごみ...と、ごみの種類ごとの画像データを何千枚、何万枚と蓄積して、コンピュータにパターンを学習させ、「細長くて白い長方形の物体はたばこの確率が高い」みたいな判断をコンピュータが下せるようにプログラムの性能を高めていきます。
ある程度画像データが蓄積されたら画像データを利用して画像解析システムを作成します。
できあがったシステムの解析精度を確認したら改善点を探し、プログラムを調整したり画像データの蓄積方法を変えたりして再度チャレンジします。
この改善点を探す作業も理論や直感だけでは難しく、これも気合による試行錯誤が必要です。
こうして
①プログラムの調整
②ごみ画像データの蓄積（気合）
③画像データを学習させて画像解析システムを作成
④性能を確認し、結果に納得が行かなければ①または②をやりなおし
のサイクルを繰り返して、少しずつ実用可能なレベルに画像解析の精度を上げていくのです。
道のりは長く感じますが、短期集中でどんどん性能を上げ、がんがん実践でテストをしていきたいと思います。
ちなみに、皆さんからいただいた支援金は、システムの開発・調整にかかる人件費や、気合の人力画像解析のための人件費（そのうちバイトさんを雇おうと思っています）、実際のテスト（東京だけで使える仕組みにしたくないので、日本各地へ繰り出す予定です）に使わせていただく予定です。
どうぞ応援宜しくお願いします！
