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  製品の概要

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  詳細な仕組み①

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  詳細な仕組み②

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プロダクト名

EMMER (エマー)

製品概要

EMMERは，機械学習を用いてユーザーを認識し，ユーザに合わせて日々の欲しい情報を音声で届ける置物です。 例えば， ・洗面台にこのデバイスを置くだけで，毎日の朝，顔を洗う際には，「今日の天気予報」やその人に合わせた「今日のニュース」を自動で抽出し，お届けします． ・例えば家族で登録していると，お父さんには「経済のニュース」を息子には「スポーツのニュース」が流れます。 ・寝室にこのデバイスを置くだけで，夜寝る前にベッドに向かうと，Googleカレンダーに書かれている明日の予定をお届けします．

生活× Tech

背景（製品開発のきっかけ、課題等）

私たちFUNKeyのテーマは，「Tech」をごく身近に感じることができるプロダクトの作成です． 日々の生活を送る中で，「こうあってほしい」や「こうなると便利だ」といった内容を話し合い，「日々の生活に必要な情報をお届けする」プロダクトを開発することを決定しました． 生活する中で，朝は時間がなくバタバタする日々を過ごす中で，朝当たり前のようにすることに時間があればしたいようなことを組み合わせることはできないか。ということでEMMERが誕生しました。 　

製品説明（具体的な製品の説明）

*使用の流れ

1. ユーザ登録

ユーザの基本情報（googleアカウント，自分の顔写真，興味のあるニュース記事）を作成したアプリに登録します．

2. デバイスを好きなところに置く

デバイスが，ユーザの顔を機械学習により識別し，その人に合った情報を音声で届けます．日頃家の中などで必ず向かう場所（洗面台やトイレ，寝室）などに置きます．

*プロダクトの詳細説明 朝のトイレの時間や洗顔や歯磨きなど少しの時間に，デバイスのカメラからユーザの顔を識別し機械学習により誰の顔かを判別し，ユーザにあった情報を音声を用いて提供します．例えば野球に興味のある人なら野球関連の情報などをお届けします。

1. ユーザの識別方法

ユーザに合わせた情報を提供するために，デバイスに搭載されているカメラに映る映像を機械学習を用いることによって，ユーザの識別を行います．カメラ画像から顔を認識すると，ユーザ判別学習器に判別処理をかけ，登録されているユーザーが判明されると，データーベースからユーザの届けてほしい情報を取得します．

2. ユーザへの情報提供

ユーザー登録時に入力した情報を基に，届ける情報が変化します． 登録時には，Googleアカウント情報や，興味のあるニュースを選びます． 登録は，複数人可能でEMMER1台で複数の人に対して別々の情報を届けることが可能です． 一つの家に一台で家族全員分それぞれに合わせて情報提供が可能です．

特長

1. スマホで天気などを調べる手間いらず

毎日のちょっとした必要な情報（今日の天気やニュース）をユーザが通れば，自発的に音声でお伝えします． スマホでの情報確認が不要！，支度や準備の合間に知ることができます．

2. 据え置きデバイスなので，どんな場所にも置くことが可能です．

また，据え置きデバイスなので持ち運びも楽！，「トイレに置く」「洗面台に置く」家族が毎日利用するとこに置くことで，普段何も考えずにしていることに＋αの情報が生まれます．

3. お届けする情報は，ユーザーに合わせて変化します．

本デバイスは一台に対して，ユーザ毎に合わせたサービスを提供します． あなたには，スポーツに関するニュースを，お父さんには経済に関するニュースをなどユーザーに合わせた情報を自動で抽出し，音声で伝えます．

解決出来ること

「雨の日に傘を忘れる」，「明日のスケジュールを確認し損ねる」，「友人との明日の会話の種に困る」，「忙しい朝の時間を有効に使える」 といった日々の小さな問題を解決します．

今後の展望

一世帯に一台を目標にしています． 低コスト化

注力したこと（こだわり等）

• ユーザーにあった情報の提供を実施するため，顔認識（機械学習）によって，ユーザーを識別
• APIを利用した文字列解析によるレコメンド
• 現地調達によるデバイス開発
• デバイスの見た目

開発技術

活用した外部技術

API・データ

• goo キーワード抽出api
• goo 極類似度算出API
• Yahoo 気象情報API
• Face++
• Yahooニュース RSS
• 日テレニュース24 RSS

フレームワーク・ライブラリ・モジュール

• NIFTY CloudC4SA
• NAMPI
• OpenJTalk
• OpenCV

デバイス

• raspberrypi3
• webカメラ
• スピーカー
• モバイルバッテリー

独自技術

期間中に開発した独自機能・技術

• 据え置きデバイスを開発時から集めて（買って），作成しました．
• ユーザ判別の機械学習は，精度は高く3ユーザの識別テスト画像10枚に対して，正答率100％が出ています．
• 特に力を入れた部分をファイルリンク、またはcommit_id:

研究内容（任意）

• なし

Built With

• goo???????api
• goo??????api
• yahoo????api
• face++
• yahoo????rss
• 24rss
• nifty-cloudc4sa
• nampi
• openjtalk
• opencv
• raspberry-pi
• webcamera
• speaker
• battery