Scratch + Teachable MachineでAIプログラミング

   「Teachable Machine」とは ，Googleが提供する画像認識や音声認識などのAI（機械学習モデル）を作れるプラットフォームです。WEBカメラの付いたパソコンがあれば，誰でも簡単に画像認識の機械学習モデルを作成することができる優れもの！みらプロ2020で紹介されている総合的な学習「AIとプログラミングで，身近な課題を解決しよう」でも使われていますが，７月に日本語化されたので，簡単なプログラムを組んで試してみました。

   「Teachable Machine」の使い方は，とっても簡単！コンピューターに認識させたいサンプルの画像や音声を収集し，収集したデータから学習モデルを作り出し，サイトやアプリにモデルをエクスポートして利用します。今回は，画像認識モデルを作成し，Scratchで利用してみます。

使い方は，次の動画でわかりやすく説明されています。

   「Teachable Machine」で作成した学習モデルは，AI拡張機能（TM2Scratch）を搭載した特別なScratchで利用する必要があります。実際に体験してみたいという方のために，「手をあげると，画面内に表示されている電球がつく」という簡単なプログラムを作ってみましたのでお試しください。

１．プロジェクトデータをこちらからダウンロード。

２．上記のAI拡張機能を搭載したScratchからプロジェクトを読み込む。

３．「画像分類モデルURL」のブロックをクリックする。

      ※数秒間黄色い枠が表示され，学習モデルが機能するようになります。

４．手を上げ下げして，電球のON/OFFを確かめる。

      ※カメラへの映り込みがあると，うまく動きませんでした…。

         背景には，何もない方が認識精度が高まるようです。

   下の動画では，micro:bitとも連携させています。工夫次第で「総合的な学習の時間」や「C分類」の学習でもいろいろと活用できそうですね。