-QOLを予測で改善するアプリ- EASYML

デモ

動画URL

https://youtu.be/hxJka_VIsVI

実際に動作するプロダクト(Webバージョン)

https://siapit.web.app

製品概要

背景(製品開発のきっかけ、課題等）

私たちのチームは「全人類の日常にAIの恩恵を与える」ことをビジョンに掲げ活動しています。 今回、私たちは日常をAIで予測して生活の質を向上させるアプリ「EasyML」を提案します。 みなさんこう思ったことはないでしょうか。

①いつも行列ができている人気クレープ屋さんの、並んでいる人の数が少ない日付、時刻をしりたい、、、できるだけ待ちたくない、、、

②会社や学校のトイレが空いている時刻をしりたい

私たちは、入力した日常のデータをもとに、簡単に予測を行うアプリを開発しました。

製品説明（具体的な製品の説明）

アプリ側

アプリには、主に二つの役割があります

• データを手動で入力しクラウドに送信する
• データを入力して予測させた結果を見ることができる

クラウド側

• アプリ側のデータ入力をトリガーとして予測を行うアルゴリズムを動かす。

特長

1. 日常の中の時系列データを集めることができる

-> 一見無益に見えるデータにもそれに適用するAIを工夫することで有益なデータ、有益な情報を見出すことができる。

2. 集めたデータを自動で分析して予測してくれる

-> AIに関する専門知識は必要なく誰でも簡単に日常にAIを取り入れることができる

3. 結果を簡単に見ることができる

-> いつでも簡単にアプリを起動するだけで高度な技術をしようした予測結果を見ることができる

解決出来ること

具体例

寮のお風呂の混雑度具合の向こう48時間の予測が見れるので混雑がないときに寮のお風呂に行くことができる。ストレスなくお風呂に入ることで1日の疲れを取り、明日に備えることができる。

以下、ストーリ形式で説明します

今後の展望

• お風呂の混雑状況に限らず、時系列データを集めて予測することで解決できることは無限の可能性がある。
• バックエンドは、「Amazon Forecast」といった予測のための既存の大きなサービスなどを使わずに、Pythonのオープンソースのパッケージを使用している。そのため、カスタマイズ性を損なわない設計になっている。なので、将来は、予測にとどまらず機械学習を広く取り入れることで予測だけでなく、さまざまな用途に使えるシステムになることが期待される。
• 現在開発者である僕たちは学校ではAI関連の研究を行なっている。そのため、将来はこのシステムの根幹部分に自分たちが開発したAIを組み込むといったことが期待される。

注力したこと（こだわり等）

• 既存の予測APIに頼るのではなく、オープンソースのライブラリを使うことによってカスタマイズ性を向上させたこと。
• 最先端の技術を創造させるようなUIにすることを目指した
• Webプラットフォームに対応することで誰でも簡単に使えることを目指した

開発技術

活用した技術

概要は以下の図の通りとなっています

バックエンド

• データ管理 : Firebase
• 開発言語 : Python
• 時系列予測のためのOSSを活用した自作API : Google Cloud Functions

フロントエンド

• 開発環境 : Flutter
• 開発言語 : Dart
• プラットフォーム : モバイルアプリ, Web

デバイス

• アプリ動作確認のためのAndroid実機
• Webアプリとしても対応しています

今回の製品で重要なオープンソースライブラリ

• prophet -- Facebookが開発した時系列予測のOSSライブラリ https://facebook.github.io/prophet/