工事現場の写真仕訳アプリ

①テーマ
②テーマの背景（工事写真について）
③Object-Detectionで黒板を検知する
④Image-Classificationで工事の種類を判定する
⑤学習データ
⑥画面キャプチャ
⑦判定結果
⑧シーケンス図（2つのQueueでコールアウト）
⑨使用した技術
⑩将来性
⑪感想

Inspiration（ひらめき）

弊社のユーザ企業が工事写真を管理しているのを聞いていて、具体的な提案にもつながると考えて、今回のテーマにした。

What it does（このアプリは）

＜背景＞
建築現場などでは、様々な機関により工事記録写真撮影基準のようなものが定められており、
工事完了時に工事写真の提出を求められる。
工事件名、撮影日、位置などを記載した黒板等を添えて撮影する必要がある。

＜課題＞
・現場監督や職人などの撮影者によって写真の品質(撮り方)にはムラがある。
・いまだにUSBで受け渡しもあり、提出が遅く、タイムリーなチェックが行えない。
・そもそも管理者が忙しいから写真をチェックする時間がない。

＜解決方法＞
これらの課題をEinstein Platform Servicesを使って解決しましょう！

How I built it（構築方法）

プラットフォーム・・・Salesforce Lightning Platform
　ユーザーインターフェース・・・Lightning Experience
　サーバサイド・・・Apex
Einstein Platform Services
　Object-Detection（物体検知）・・・使った
　Image-Classification（分類分け）・・・使った

Challenges I ran into（遭遇した課題）

Apexのガバナ制限で、以下の２つの問題があった。
・Object-Detectionの応答に時間がかかりタイムアウトするので画面に結果が返せない。
・Einsteinに対して複数(物体検知＆分類分け)のコールアウトをしたかったが複数のコールアウトができない。
そこで、Einsteinへのコールアウト判定処理を、それぞれQueueを使用して非同期で行うことで回避し、
画面への通知もStreamingAPIを使用したPUB/SUBでスマートに実装できた。

Accomplishments that I'm proud of（自慢できること）

LEX、Einsteinの経験なしの状態から、GWの連休を使い1人で完成させた！

What I learned（学んだこと）

・Einstein Platform Servecesと他社ＡＩとの比較などは出来てないが、やってみると本当に簡単だった。まだバリエーションは少ないがこれからの機能追加に期待したい。
・学習データの管理（実業務からの再学習・品質チェック）に関するソリューションが必要になってくると感じた。
・今回はSalesforceでApexからのコールアウトベースで構築したが、プラットフォームの制限でApexのみでの使用には限界があり、HerokuやAWSなどのPaas、Iaasと組み合わせる構成も検討していきたい。
・今回のＡＩコンテストではいろいろ考え夢が膨らんだし、仕事以外での制作はとても楽しかった。