• オブジェクト検出モデル は、デジタル写真内の指定したオブジェクトを、一定の精度で識別できるように学習されたモデルです。詳細は オブジェクト検出モデルについて のページを参照してください。
• 自社のニーズに合わせて カスタムのオブジェクト検出モデルを作成することも、すぐに利用できるモデル を選択して、アプリケーションに直接デプロイすることもできます。

オブジェクト検出モデルを設定するには、次の 4 つの手順に従います。

手順 1: オブジェクト検出モデルを作成する

手順 2: トレーニングデータを追加する

手順 3: モデル概要を確認し、モデルをトレーニング・テストする

手順 4: モデルを公開して利用する

手順 1: オブジェクト検出モデルを作成する

1. Creator の DEVELOP セクションにある Microservices に移動します。ホームページからアクセスできます。ここに、すべての マイクロサービス が一覧表示されます。
   

2. オブジェクト検出モデルを作成するには、次の操作を行います。

• 初めて AI モデルを作成する場合は、+ 新規作成 ボタンを Microservices ページ中央でクリックします。
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  すでに AI モデルを作成済みの場合は、+ 新規作成ボタンを Microservices ページ右上でクリックします。

3. AI Modelsカードの作成ボタンをクリックします。 AI Modelsホームページには 2 種類のモデルがあります。1 つはユーザーのニーズに応じて構築できるカスタムモデル、もう 1 つはすぐにアプリケーションにデプロイできるすぐに使えるモデルです。
   

   メモ : カスタムモデルとすぐに使えるオブジェクト検出モデルの両方を作成できます。モデルタイプの詳細については、こちらを参照してください。
   

4. AI Modeler ページの 作成 - カスタム Models セクションにあるObject Detectionカードをクリックします。
   
5. モデルの名前を入力し、モデルを作成をクリックします。トレーニングデータを追加画面が表示されます。
   

   メモ : モデル名は最大 30 文字までです。
   
   

1. + 新規オブジェクトを追加をクリックして、オブジェクトフォルダーを作成します。フォルダーからインポートをクリックすると、.zip フォルダーから画像をインポートすることもできます。
   

2. オブジェクト検出モデルの可能性をすばやく体験できるよう、サンプルデータをダウンロードして、モデルの構築を開始することもできます。
   メモ: このサンプルデータは、オブジェクト検出モデルを初めて作成する場合にのみ利用できます。

3. 表示される新規オブジェクトポップアップでオブジェクトの名前を入力し、作成をクリックします。これは、入力画像を追加するフォルダーの名前になります。モデルが入力画像からオブジェクトを検出した際に、このオブジェクト名が表示されます。

4. 新しく作成したオブジェクトフォルダーをダブルクリックして、サンプル画像を追加します。
   

5. 画像をアップロードをクリックします。
   
   同じオブジェクトをさまざまな角度から撮影した複数の画像を追加します。
   
   
   
   

   メモ :
   

   1. 各オブジェクトにつき、最低 10 枚の画像をアップロードする必要があります。
      
   2. 対応している画像形式は JPG、PNG、TIF です。
      
   3. 各画像のファイルサイズは最大 5 MB です。
      
   4. その他の画像ガイドラインについては、こちらをクリックしてください。

6. ［画像を追加］をクリックして、さらに画像をアップロードします。画像をドラッグ＆ドロップするか、.zip フォルダーとしてアップロードすることで、複数の画像を一度にアップロードすることもできます。
   

   メモ : .zip フォルダーで使用できる画像形式は、JPG、PNG、TIF です。
   
   

7. 画面上部のラジオボタン［すべて選択 ］をクリックするか、削除したい画像を個別に選択して［削除 ］をクリックすると、画像を削除できます。
   
8. ［完了］をクリックします。オブジェクトフォルダーが作成されます。
9. さらにオブジェクト（フォルダー）を追加するには、+ 新規オブジェクトを追加、またはその右側のドロップダウンから フォルダーからインポート をクリックします。これらの操作は、画面右上の トレーニングデータを追加画面で行います。

10. フォルダーを選択して、 名前を変更 または 削除 できます。［すべて選択 ］（上記画像参照）をクリックすると、すべてのオブジェクトフォルダーを一括で名前変更または削除できます。
    
11. ［次へ］をクリックします。 モデル概要 画面が開きます。
    

手順 3: モデル概要の確認、トレーニング、テスト

トレーニングデータを追加したら、モデル名、モデルタイプ、モデルサイズ、合計サイズなどのモデルの詳細を確認できます。変更が必要な場合は、［戻る］で前の画面に戻って編集してください。問題なければ、そのままモデルのトレーニングに進みます。

• モデルをトレーニングする
• モデルの詳細を表示・管理する
• モデルをテストする

モデルをトレーニングする

オブジェクト検出モデルをアプリケーションで実際に使用する前に、目的どおりに動作するようにトレーニング する必要があります。

1. モデル概要ページでモデルの詳細を確認し、必要に応じて［戻る］から修正します。ここでは、モデル名の変更、画像の追加アップロード、不要な画像の削除が行えます。

2. 必要な変更が完了したら、［Train Model］をクリックします。
   メモ: モデルのトレーニングには時間がかかる場合があります。そのままページを開いたまま待機するか、ページを閉じて後から戻ることもできます。

モデルの詳細を表示・管理する

トレーニングが完了すると、ユーザーはモデルのステータス（Trained、Failed、Draft）、モデルタイプ、作成日と更新日、その他の詳細を確認できます。

• モデルの詳細
• バージョンの詳細
• モデルのデプロイ

モデルの詳細

このセクションでは、モデルの現在のバージョンと、追加されたオブジェクトの名前を表示できます。

バージョンの詳細

このセクションでは、モデルが持つバージョン数、現在実行中のバージョン、モデルの作成日、オブジェクト数とその画像を表示できます。

モデルのデプロイ

このセクションでは、モデルがデプロイされているアプリ名、フォーム名、および項目名 を確認できます。また、異なる環境 でフィルターして、モデルがどの環境にデプロイされているかを確認できます。

モデルをテスト

1. モデルのトレーニングが正常に完了した後に表示されるページの右上にあるモデルをテスト をクリックします。これにより、公開前にモデルの精度をテストできます。

2. 「モデルをテスト」画面が表示されます。トレーニングデータとして追加したオブジェクトの画像をアップロードします。モデルはオブジェクトを検出し、右側のModel Outputの下にオブジェクト名を表示します。
   

   メモ : モデルがテスト画像を検出しない場合は、こちらを参照してモデルのパフォーマンスを改善してください。
   

モデルのテスト後、検出されたオブジェクト名とあわせて信頼度スコアが表示されます。

• 信頼度スコアが高い場合は、そのままモデルを公開できます。
• 信頼度スコアが良好な場合は、追加の画像でモデルを再トレーニングできます。
• 信頼度スコアが低い場合は、画像数の不足などトレーニングデータの不整合を確認し、必要な修正を行ってから再度モデルをトレーニングする必要があります。

オブジェクト検出モデルの管理

モデルをトレーニングした後、アプリケーションでデプロイできるようにするには、モデルを公開する必要があります。

メモ: 一度公開したモデルは、非公開に戻すことはできません。ただし、モデルを変更して再度トレーニングすることは可能です。

• モデルを再トレーニング
• モデルを公開
• モデルを使用

モデルを再トレーニング

モデルを追加の画像で再トレーニングし、不適切な画像を削除することで、モデルは画像をより正確に検出できるようになります。モデルの精度を改善することで、自社の要件に合わせてモデルを最適化できます。

メモ: モデルは定期的に再トレーニングすることをおすすめします。これにより、物体検出モデルの信頼性と精度を向上させることができます。

1. ページ右上の三点リーダー をクリックします。
   
2. モデルを再度トレーニングするには、Retrain をクリックします。新しいバージョンが作成され、バージョン詳細に表示されます。
3. モデルを変更するには、編集 をクリックします。ここでは、モデルの 名前、オブジェクトフォルダー名の変更や、画像の追加／削除などを行えます。トレーニング を再度実行してはじめて、これらの変更が反映されます。
4. モデル名を変更するには、名前を変更する をクリックします。ポップアップが表示されるので、そこでモデル名を編集し、名前を変更するをクリックします。
   
5. モデルを削除するには、削除をクリックします。

モデルを公開する

モデルのトレーニングとテストが完了したら、モデルを公開してユーザーが利用できるようにし、オブジェクト検出を開始できます。

1. 右上にあるモデルを公開 をクリックします。
2. 画面に表示される公開ポップアップで、公開をクリックします。
   
   
   
   

   メモ: 一度モデルを公開すると、非公開に戻すことはできません。

モデルを使用する

1. モデルが公開されると、表示されるポップアップ、またはページ右上にあるモデルを使用 をクリックできます。
   
2. 表示されるモデルを使用 ポップアップで、アプリケーション名 とフォーム名 をドロップダウンリストから選択し、モデルを使用をクリックします。
   
3. ユーザーは、選択したアプリケーションのフォームビルダー画面にリダイレクトされ、そこでモデルがデプロイされます。
4. フォームビルダーにて、Object Detectionポップアップが表示され、モデル入力画面が開きます。
   

   メモ: 学習済みで選択したモデルは、「モデルを選択」セクションですでに選択された状態になっています。すぐに使用できるオブジェクト検出モデルを作成する際にも、モデルを選択できます。
5. 「モデル入力」セクションで、ドロップダウンメニューからデータ元項目を選択し、次へをクリックします。
   

6. デフォルトでは、モデル名がフィールド名として表示されます。必要に応じてフィールド名を編集し、フィールドタイプ（単一折れ線グラフまたは複数折れ線グラフ）をModel Outputフィールド用に選択できます。
   メモ : フィールド名は30文字を超えて設定することはできません。
   
   

7. ［フィールドを追加］をクリックします。新しいオブジェクト検出フィールドが作成されます。
   

これでアプリをライブモードで開き、検出したい画像をデータ元 フィールドにアップロードできます。オブジェクト検出フィールドが画像内のオブジェクトを検出し、検出された画像名がmodel output フィールドに表示されます。

関連トピック

• オブジェクト検出モデルについて
• AIモデルについて
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