2018-04-02

「地図バー x monument.to マッピングパーティ&モニュメントナイト」を開催しました

毎月プレミアムフライデーに調布「沙ら+」にて開催されている「地図バー」との共催で、「地図バー x monument.to マッピングパーティ&モニュメントナイト」を開催しました。

「地図バー」を開催している古橋教授の研究室に所属する、青山学院大学地球社会共生学部の学生さん達と一般からの参加者とともに、monumen.to を使って調布深大寺周辺の案内板を集めました。

昼前に集まり、深大寺蕎麦を食した後に monumen.to の使い方をざっと説明したあと、歩いて20分ほど離れた深大寺へと向かいます。深大寺に着いたら、それぞれ散り散りになって案内板を探し、カメラに収めます。

1時間ほど手分けして案内板の写真を集めたあとに集合している様子。古橋教授の研究室ゼミ生には、面白いことに「Ingress」または「Pokemon Go」をやりこむことが課されているため、案内板の写真を集めつつも、深大寺周辺のジムやポケスポット、ポータルではアプリを切り替えそれぞれのレベル上げにも熱心でした。位置情報を使ったゲームの中で世界的に成功しているツートップということで、研究に値するとのことでした。monumen.to や「まちクエスト」もその仲間になれるようにがんばります。

その後は「沙ら+」のお店に戻り、まとめ作業。monumen.to のまとめ機能を使い、全員で集めた深大寺周辺の案内板の写真をまとめました。

≫ 案内板まとめ: 地図バー調布2018（14）

参加者の皆さんに感想や気づいたこと、サービスの改善案などを発表してもらったのですが、たくさんの貴重なアドバイスの数々をいただきました。

≫ 地図バー x monument.to マッピングパーティ　気づいたこと

スマホ世代の学生さんたちの意見を聞き、苦心しながら操作している様子を観察して、PC世代の(おっさん？)開発者2人の色がどうしてもサービスに色濃く出てしまっていることを痛感しました。挙がった課題で解決できるものを、一つ一つ地道に取り組み、サービス改善につなげていきたいと思います。

うれしかったのは、どうしたらもっとたくさんの人達が monumen.to を使い、案内板の情報が集まってもっと便利なサービスになるかの意見も聞けたこと。情報を共有して世界をちょっとでも便利にしていくというネットサービス黎明期からの考え方がちゃんと受け継がれていることを感じました。

その後は、10分ほど歩けばたどりつける野川の桜のライトアップを観に行きました。日本でも有数の夜桜スポットとして「マツコの知らない世界」で紹介されたからか、まだ開始直後だったにも関わらず人、人、人。

桜とほぼ満月の付きを堪能したあとは、第二部のモニュメントナイトに突入。

二部からの参加者にマッピングパーティの報告をおこない、改めて monumen.to を紹介しました。どうやってビジネスにつなげていくのかなどの話をしながら、「沙ら+」の居心地の良さに甘えて、ついつい遅くまで居座ってしまいました。

参加者のみなさま、古橋先生とゼミ生達、「沙ら+」のみなさん、どうもありがとうございました。今回残念ながら参加できなかった皆さんにも、機会があれば、次のモニュメントナイト、あるいは姉妹サービスの「まちクエスト」ナイトでお会いしましょう。

2018-03-07

案内板の文字起こしについて

お知らせ新機能

先日、OCRによる画像からのテキスト抽出機能を追加したので、改めて案内板のテキスト化についてその手順を以下のページにまとめました。

案内板の文字起こしについて - Monumento

また、テキスト化画面に「OCRでテキストを抽出する」ボタンも追加しましたので、過去に投稿された案内板など、まだテキストが未入力の案内板でお試しください。

ご意見やお問合わせはお気軽にどうぞ！

2018-02-07

観光案内板の文字起こしに機械学習（Google Cloud Vision API）を導入しました。

お知らせ新機能

近頃、あちこちで人工知能に関する記事やニュースを目にする機会が増えてきましたね。「機械学習」はその人工知能を実現する技術のひとつで、Google Cloud Vision APIという画像分析サービスにも組み込まれています。

Vision API - 画像コンテンツ分析 | Google Cloud Platform

Google Cloud Vision APIを使うと、ラベル検出や顔検出、ロゴ検出やランドマーク検出など、様々な情報を画像から引き出すことができます。光学式文字認識（OCR）機能では、画像内に含まれる単語や文章も抽出することも可能です。

今回、この光学式文字認識機能をMonumentoの案内板文字起こしに導入しました！

これまで、案内板画像からの文字起こしは全て人力で行っていましたが、これからは画像投稿と同時に自動でテキスト情報が生成されるようになります。

例えば、この案内板画像を投稿すると・・・

光学式文字認識機能によって、以下のテキストが自動で生成されます。

東村指定天然記念物
名称:サキシマスオウノキ(アオギリ科)
所在地:東村字川田下福地
指定年月日:昭和59年3月22日
概要
サキシマスオウノキは、アオギリ科に属し、奄美大島以南の亜熱帯から熱帯に
かけて生えている木で、板のような根(板根)をつくることで有名です。
| ここのサキシマスオウノキは、高さ18m、胸高周囲約2.9mで、地上から
1m余のところから板根を出しています。12本の板根はみごとな流線型をなし、
沖縄本島では最も発達した板根をみせています。
サキシマスオウノキはマングローブの後方や河辺などによくみられます。この
地域にも、そばに小さな水流があり、いつも湿っています。ここにサキシマスオウ
ノキが生えていることから、かつてはここも福地川の一部であったと思われます。
県内でも数少ない貴重な木です。みんなで大切にしましょう。
※板根の左に位置する小さな拝所は、川田集落創設の始祖の墓と伝えられて
おり、その始祖は、北山王統の拠城、今帰仁グスクの城主の子孫といわれて
います。(川田村発祥の地となっています。)
東村教育委員会

正直、驚くような精度です。ここまで自動で抽出されれば、今まで０から入力していた人力による文字起こし作業も今後は校正程度に軽減されます（ので、画像投稿の際には、ぜひテキストの校正にもご協力ください😄）。

案内板の内容や画像の画質によっては、認識率が低かったり校正が大幅に必要となるケースもありますが、このGoogle Cloud Vision APIの性能も時がたつにつれ高まっていくと思います。ちなみに、現時点で認識率が低くなる傾向にあるのは以下のような案内板です。

手書き風文字の案内板
地図や図が含まれる案内板
段組みやレイアウトが複雑な案内板
ふりがなが多い案内板
素材に模様がついていたり、汚れのある案内板

ちなみに、画像認識やOCR機能を提供するサービスにはGoogle Cloud Vision API以外にも、Microsoft Azure Computer Vision APIや、Amazon Rekognitionなどのサービスもありますが、今回は対応言語や案内板における認識精度などを検証して、Google Cloud Vision APIを導入しました。

既にMonumentoの多言語翻訳機能に導入済みのCloud Translation API や、アプリの読み上げ機能に導入している音声合成ライブラリと共に、今後も色々なテクノロジーを検証しながら、案内板データベースづくりに活用していきたいと思います！