この新型レジ、「機械学習を使って開発しました」とは一言も書かれていませんが、記事中で「修正結果がデータベースに反映されていき、識別精度がどんどん向上」と書かれている点など、私の目には、機械学習を使っている、もしくは同じ考え方で作られているようにしか見えませんでした。
そこで以下では、もしこのレジが機械学習の技術を使って作られていたとしたら、という仮定のもとで、機械学習の性質について考えてみます。
このレジは、内部的には、カメラに映ったトレーの画像を読み込んで、トレーに乗っているパンがどの種類のものであるかを”予測”しているはずです。
過去に学習した、様々なパンの画像の中から、類似度が最も高いものを計算し、予測結果として出力。個々のパンの種類がわかれば、合計金額はすぐに計算できます。
ただ、機械学習で正解率100%の予測をさせることは不可能です。予測が外れることもあります。なので、そのことを前提として、以下のような使い方をしている例を良く見かけます。
この場合、人間の判断やチェックの労力を機械が肩代わりしてくれるものの、100%の肩代わりにはなりません。しかし、6~7割肩代わりしてくれるだけでも十分な工数削減になる、というケースはたくさんありそうです。
このレジの場合は、システム上でうまく予測できなかった(予測に自信がない)パンについては、画面上に黄色枠で囲まれて表示されるようになっています。本当に予測が誤っている場合、該当部分をタッチすると次善の候補が表示され、誤りを訂正することができます。前述の「修正結果が反映されていく」とはこのような訂正のことを指しています。
店員は、黄色枠が表示された時だけ、訂正が必要かどうかを注視すれば良いわけで、まさに上で書いた通りの使い方をしていると言えます。
このレジがあると、パン屋にはどのような効果があるのでしょうか。
店員のレジ打ちの負荷が減り、会計が早くなることは想像できますが、それ以外で「アルバイト店員が、パンの種類を覚えなくてもレジ業務を担当できる」という利点があるのだそうです。教育工数の削減です。
この仕組みだと、仮にアルバイト店員が交代することになっても、学習結果は機械側に残っているので、店員を雇うたびに都度教育する必要は無くなりますね。
人間がやると労力がかかる作業を、文句も言わずに、何度でも繰り返し実行してくれるのは、機械学習に限らず、機械化の利点の1つです。
このような便利な仕組みがあると、パン屋以外のレジにも使えるのでは? ということを考えたくなります。
しかし、他の店のレジの様子を考えてみると、それぞれパン屋とは特性が違うところがあります。新型レジを適用しようとしても、上手く適用できない、またはパン屋ほどの効果は出ないと考えられます。
コンビニ、書店 | ほぼ全ての商品にバーコードが付いており、1回の会計で購入される商品の数も少ないことから、そもそもレジ打ちの負荷がパン屋より少ない。効果が薄そう。 |
スーパーマーケット | 特売日では籠いっぱいに商品を入れる買い物客をよく見かける。この場合、平面を写すカメラだけでは、籠の中の全ての商品を一度に認識させるのは難しそう。 |
100円ショップ | 全商品の単価が同じなので、商品の種類を識別できなくても、数を数えられれば会計できる。 |
衣料品店 | パンよりも大きな商品を売っていることが多いので、カメラの視野におさまるように複数の商品を乗せたり、識別させたりすることが難しそう。 |
目的と手段を取り違えるな、という言葉を耳にすることがありますが、「新型レジ」という手段だけに着目して、それに合うような目的を探そうとすると、このようなことになってしまいます。
無理を承知で、この新型レジを上手く適用できるお店を考えるなら、商品にバーコードを付けられない、八百屋や魚屋あたりが該当するでしょうか。
というわけで、新型レジの話題を取り上げつつ、機械学習の適性について、いくつか触れてみました。
今後も機械学習の適用例が色々と登場すると思いますが、上で書いたような性質を上手く生かしたり、乗りこなしたりしているはずです。その観点で見てみると、もっと面白く見ることができるかもしれません。
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