この記事はQiitaに投稿したものの転載記事です。

なぜ作ろうと思ったのか

1. 最近アイドル多くない？
   NiziU、IVE、Kep1er、BLACKPINK、ITZY、SixTONES、Snow Man、なにわ男子、King & Prince、BTS、JO1、Da-iCE、INI、CUBERS、原因は自分にある。、BALLISTIK BOYZ、VOYZ BOY、Zero PLANET、プラチナボーイズ、BE：FIRST、BUDDiiS、7ORDER、OCTPATH、BLVCKBERRY、THE SUPER FRUIT、TravisJapan などなど
2. 誰が誰か分からんのだが…
3. Shazam的な感じでパッと誰か分かるもの欲しいなぁ

ということで作ってみることにしました。

作ったもの

• アイドル判定AI「セレン」という写真を選択するとどのアイドルかを判定してくれるサービスを作りました。
  • セレンは、celeb+funから考えた名前です
• ChatGPTやLINEでボットとの会話をするのに抵抗感が薄れていると考えたので、このサービスもチャットベースになっています
• 写真はサーバーサイドやS3等のオンラインストレージへのアップロードは行わず、フロントエンドでのみ利用しています

技術的な話

技術スタック

サービス周り

• TensorFlow.js（WebAssembly）
• OpenCV.js（WebAssembly）
• Next.js(T3 Stackベース)
• TypeScript
• ESLint
• Prettier

最初はサーバーありのつもりだったのでT3 Stackを使って開発しましたが、現状使っているのはNext.js部分だけです。

機械学習周り

• Jupyter Notebook
• TensorFlow
• face_recognition

WebAssembly

TensorFlow, OpenCVがWebAssemblyのおかげでJavaScriptから実行できるようになったことで、サーバーを使うことなく実装することが出来ました。

WebAssemblyは、C、C++やRustで書かれたコードをJavaScriptから実行できるようにする技術です。

これまでは使用することが難しかった処理をWebから実行できるようになったり、JavaScriptで実装するよりも高速に処理できるようになったりします。

ただ、今後モデルデータが大きくなりすぎた場合は、サーバーサイドへ移行する可能性はあります。

その他苦労ポイントとか

全然正しく判定してくれない

記事執筆時点では、データが全然足りていないのが原因だと考えています。

1名に付き100枚用意しており、訓練用50枚、テスト用に50枚で学習してます。

改善案としては、データ元を増やすのとデータ件数を増やすが考えられます。

BTSしか判定できない

今はBTSのメンバー7人しか判定出来ません。（そして精度は低いです…）

色々なアイドルを判定できるようにしたい気持ちはあるんですが、手動で分類するのが大変すぎて手が回っていません…

何か良い方法があれば教えてください。

まとめ

ということで、個人開発したサービスの紹介でした。

もしよかったら使ってみてください。

フィードバックなどもお待ちしております。