クリーニング屋の副社長は元DJ!? 独学で作ったAIで「無人店舗」を目指す：ディープラーニングで洗濯物の種類を識別（2/3 ページ）

[池田憲弘，ITmedia]

　2015年からは、チャットワークのAPIを使った報告書作成用チャットBot「SUZY（スージー）さん」や、シフト表を自動生成するチャットBot「太志（フトシ）くん」を開発。「今後は、スマートスピーカーによる音声入力にも対応させたい」と田原さんは話す。

　そんな中、2015年11月に「TensorFlow」がオープンソース化。機械学習という、新たな領域を学ぶことに若干の抵抗はあったものの、周りの人もあまり知識がない状況ということが分かり「これはチャンスだ」と田原さんは考えた。英語も数学も分からないという難しい状況だったが、九州工業大学で研究を進めていた教授の協力を取り付け、学習を進めていったという。

エルアンドエーで、田原さんは段階的に業務のIT化を進めていった

機械学習を使えば、クリーニング屋の無人店舗が作れる？

大量の画像データが必要だと分かった田原さんは、店内の写真を約3秒ごとに撮影するシステムを作ったという

　田原さんが機械学習に可能性を感じたのは、「無人店舗を作れる可能性がある」という点だ。街中にあるクリーニング店の半数以上は、洗濯施設を持たず、洗濯物の受け取りや保管、引き渡しのみを行う「取次店」だ。もし、画像解析で洗濯物の種類を特定し、分類できれば、スタッフがいなくても業務上の問題はない。

　昨今は、ノンプログラミングで開発できる環境が整いつつあるとはいえ、開発の“素人”である田原さんが、いきなり機械学習を用いたシステムを作れるはずもない。大量の画像データが必要だということが分かり、勉強を進めながら、9時から19時までの営業時間中、数秒おきに写真を撮影する仕掛けを作った。

　そして、約2年集めた撮影データを集計し、判別システムに利用できる教師データ約2万5000枚を、約1カ月かけて人力で（！）選別した。田原さんによれば、教師用に使えるデータは「約1％程度だった」そうだ。

　こうして2017年11月には、独自の画像認識システムのβ版が完成した。現在、実店舗での実証実験を行っているという。店内に設置したWebカメラが衣類を捉えると、それがスーツかワイシャツか、という判別を自動で行う。取り扱いが多く、十分なデータが集まっているスーツやズボン、ワイシャツなどについては、約99％の精度で認識できるようになった一方、それ以外のジャンルについては「まだまだ精度は高くない」と田原さんは話す。目指すはスカートやコートなども含めた、24種類の分類だ。

　田原さんはここまでの開発を振り返り、ビジネスにおける機械学習の活用には“4つのカベ”があることが分かったと話す。

画像認識システム（β版）によって、ズボンを判別している様子

事例記事ランキング

• 本日
• 週間
• 月間

1. 借金10億円、倒産まであと半年――創業100年の老舗旅館「陣屋」をたった3年でV字回復させた方法
2. SaaS専業ベンダーとしてSalesforceに次ぐ存在になれるか――ServiceNowの新たな戦略とは
3. 日清食品HDのCIOが語る、生成AIの全社活用と自社環境構築の舞台裏
4. 旅館業界では“あり得ない”週休3日　それでも「陣屋」の売り上げが伸び続けるワケ
5. これを旅館と呼んでいいのか!?　老舗旅館「陣屋」が切り開く新たなビジネスモデル

1. 借金10億円、倒産まであと半年――創業100年の老舗旅館「陣屋」をたった3年でV字回復させた方法
2. 日清食品HDのCIOが語る、生成AIの全社活用と自社環境構築の舞台裏
3. 元組み込みエンジニアの農家が挑む「きゅうり選別AI」　試作機3台、2年間の軌跡
4. サンリオの「キティちゃん」を支えるデータベースのチカラ
5. これを旅館と呼んでいいのか!?　老舗旅館「陣屋」が切り開く新たなビジネスモデル

1. 借金10億円、倒産まであと半年――創業100年の老舗旅館「陣屋」をたった3年でV字回復させた方法
2. 日清食品HDのCIOが語る、生成AIの全社活用と自社環境構築の舞台裏
3. サンリオの「キティちゃん」を支えるデータベースのチカラ
4. 元組み込みエンジニアの農家が挑む「きゅうり選別AI」　試作機3台、2年間の軌跡
5. これを旅館と呼んでいいのか!?　老舗旅館「陣屋」が切り開く新たなビジネスモデル