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製品概要

異性の感性をDeepLearningを使って知ることができるアプリ

感性 XTech

• このアプリは，スマートフォンで動くアプリになります．
• 異性ごとに異なるモノに対する感性に着目しました．
• 感じ方のすれ違いによって，関係が崩れる課題を解決することや相手を思いやりより知るためのアプリとして開発しています．
• そのため，使用者は男女カップルをメインに，すべての人に使ってもらいたいと思っています．
• このアプリによって，相手は「こう思っているんだ」，「自分とは違うんだ」を可視化しより，人間関係の悩みを減らします．
• これを実現するために，複数のDeep Learning技術を活用することで，自動でモノを見つけ，異性がどう思っているか（カワイイ，かっこいいなど）を可視化します．

背景（製品開発のきっかけ、課題等）

• こんかいのプロダクトの開発に至った背景 わがチームの代表（トシキング　レッド）のカノジョに対する発言から始まりました． 「彼女」のカワイイがわからない…

彼女の「カワイイ」と思うモノや「かっこいい」と思うモノに自分との違いがあるとのことです．

もし，相手と共感できない．相手の感性がわからずことで， 「不安や悩みが生まれてしまう」ことが議論の中ででてきました． 個人ごとや異性によって「モノの見方」や「感じ方」が異なることが，悩みや不安を生んでいます．

現状では，異性の感性を知るということは，「直接聞く」，「本で読む」なり，情報を収集することが必要です． しかし，常日頃，相手に聞くことや本を読んで知見を得ることは難しいです．

つまり， 感性が違うので不安が生まれる． 相手がどう思うのだろうという不安が出たとき，すぐに解答を得ることが難しい．

• 着目した顧客・顧客の課題・現状を記入してください 私たちは，上記のことから以下のように課題を立てました． 1.異性の感性を知ることができない． 2.それらを逐次，知りたいときに知ることが難しい．

ここで，解決する方法として，以下のように仮定をおきました． ・女性の「カワイイ」や「カッコいい」といった感性は，共通点があるのではないか， ・言っちゃえば，私たちにとって，その感性はブラックボックスです．

そのブラックボックスと私たちが得意とする「Deep Learning」が紐づきました． カワイイやカッコいいでクラスタリングされた画像を学習させることで， 推定，判別できるのではないかと考えました．

提案：世の中の異性ごとに異なる「カワイイ」といった感性をDeepLearningによって学ばせ，その結果を提示するアプリを提案します．

製品説明（具体的な製品の説明）

具体的な使い方をストーリー形式で説明します．

DeepLearningが人の感性（男性的かっこいい，女性的カワイイなど）を学び，可視化するアプリ これを使うと，自分が「異性の感性」をDeepLearningによる解答から知ることができます．

例えば…

トシキングレッド　「洋服を買う」　巻

トシレッド ）いろいろな服が置いてあるな～ 定員A）イラッシャイマセー，イラッシャイマセー，イラッシャイマセー

トシレッド ）ん，この服はいい赤色！　でも，トシピンク（好意を抱いているメンバーの一人）はかっこいいと思うかな～ トシレッド ）女の子の感性なんてわからないよ～～

？？？）そのときは，このアプリを使うのだ‼ トシレッド ）その声は，研究者イケーダ博士‼ 博士）このアプリはDeepLearningを使って，異性の感性を答えてくれるアプリなのじゃ 博士）女の子の感性というのは，自分と違ったりするからの～．女性から見てどう見えるのか男性から知ることは…

トシレッド ）博士，早く使い方を‼ 博士）使い方は，簡単．アプリを起動して，知りたいものをスマホに映すだけじゃ． トシレッド）すごい! この服は，「女性的に　かっこいい　と思う :80%」って書いてある‼

博士）ネット上にある画像を複数のDeepLearningをかけ合わせることで結果を出すことを算出したのじゃ．

トシレッド）これなら，カノジョの「カワイイ」感覚がわからない…　って悩む心配がなくなるかも!!!

博士）よし，このアプリを使って，トシピンクにアピールするぞぃ！ トシレッド）はい‼

そのころ～～ トシピンク）トシレッドはこの服カワイイって思うか博士のアプリを使って見てみよう～

---

|完|

特長

1. 特長1　手間いらず(タップで結果が見れます)

2. 特長2　DeepLearningが人の感性を推定するという発想

3. 特長3　女性や男性が持つ感性の潜在的特徴が見えてくる．．．かも

解決出来ること

異性がどう思っているかに対する不安を軽減できる 相手を知るきっかけを作り，よりよい人間関係の構築につながる

今後の展望

データセットの収集およびモデルの改善→学習させたデータ数は必ずしも多くとは言えない．

適切なAPI設定→データベース設計などの設計，ユーザーの認証など今後，世界に展開するには必要

iphone内で実現させるアプリにする．現在は，サーバーにいったん投げることで判別を可能としている．今回iphone側のみで すべて実現させるためことが遂行できなかった．

マネタイズの考察→使ってもらう，広めたいという考えは持っている．現在は，アプリケーション自体の購入や深層学習のモデルのアップグレードなどでマネタイズを考察している，

開発内容・開発技術

活用した技術

API・データ

今回スポンサーから提供されたAPI、製品などの外部技術があれば記述をして下さい。

フレームワーク・ライブラリ・モジュール

*　gin[https://github.com/gin-gonic/gin] *　storage[https://godoc.org/cloud.google.com/go/storage] *　Docker(アプリケーションのコンテナ可) *　Google Cloud Storage(ファイルサーバ) *　Google Cloud SQL(リレーショナルデータベース) *　Google Compute Engine(コンテナのデプロイ環境) *　Google Stackdriver Logging(クラウド全体のログ集約) *　Google Container Registry(ビルドしたコンテナイメージをセキュアに格納) *　Apiary(WebAPIの設計・共有)

• AWS(機械学習のサーバー)
• Alamofire
• Kingfisher
• Hero
• PageMenu
• SwiftyJSON

デバイス

*　なし

研究内容・事前開発プロダクト（任意）

なし

独自開発技術（Hack Dayで開発したもの）

2日間に開発した独自の機能・技術

• DeepLearning技術に関する調査および実装を特に頑張りました．独創的な部分として，複数のDeepLearning技術を用いることで，AIが感性を判定できるように仕向けたことです． 物体認識では，近年注目されているYoloを使用し，画像から物体の認識を可能としました． その後，Tensorflowにて感性でクラスタリングした結果を出力するように実装しました．