生成AIを取り入れた結婚式の写真採点サービスを作ってみた話
きっかけ
前職の先輩が結婚されるとの話を聞き、いろいろお世話になったため、その恩返しができればということで作ることになりました。 個人的な開発経験がないため、面白そうだったという理由もあります。
サービスについて
どんなサービス？
LINEとAWSを使って結婚式の写真をAIが採点&コメントするLINE Botを作成しました。
AIによる採点やコメントについてはuminchu987さんの方でまとめていますのでそちらを見ていただければですmm
サービスが解決すること
- 参列者が撮った写真を効率的に集めることができる。
- 結婚式の余興の１つとして楽しむことができる。
- 今回はAI採点による高得点者には景品をお渡ししました。
開発
開発体制
開発はuminchu987さんと下記のように担当を分けて開発をしました。
- maekeso
- UI
- 要件調整
- uminchu987
- 採点
- テスト
システム構成
やりたいことは主に下記の３点です。
- LINE Botに写真を送る
- 写真をRekognitionで採点し、Bedrockでコメントを付与して返信
- 写真と採点結果はS3に保存
それにより、下記のようなシンプルな構成になっています。
申し訳程度の工夫ポイントとして、採点結果のランキングを見るためのダッシュボードを作ろうと思いましたが、写真名を{得点}_{ユーザー名}_{送信日時}.jpegとすることで、ダウンロードした後にWindowsのフォルダーで並び替えることで簡単に見れるようにしました。
感想
良かった点
- 参加者も多かったのもありますが、300枚以上の写真を集めることができました！自分が作ったもので楽しんでもらえたのは良い経験です。
- Geminiに駆使してスムーズに作ることができました。理解はあるが知識が浅い人に対して生成AIは非常に強い武器だと改めて感じます。
改善したい点
- 今回の開発の参考にさせていただいたm3さんのブログ*1で実施されていた、リアルタイムでランキングを投影するところまで作りたかったです。
- 今回は結婚式のプログラム的に必要なかったので作成しませんでした。
- Error Handlingが甘かった。CloudwatchでLambdaのエラー検知を設定していたのですが想定していないエラーが飛んできていた
- 幸い当日大きな支障はなかったですが、当日は役割を終えるまで不安すぎました（笑）
統計検定準一級を受けてきたので感想を書く
概要
統計検定準一級を受けてきたので、いつもの自分の振り返り用に書きます。主に個人的に苦しんだことを書くので、他の合格体験記で書かれているような良さげな勉強法や参考書が気になる方はあまり面白くないかもしれません。
結果
60点の合格ラインに対し、66点で合格しました。
※一発合格ではないです。
勉強方法
- 勉強時間は少なくともトータル100時間はやったような気がします。
- 参考書はワークブックと過去問を永遠にやってた。
- 式の暗記はなるべくやらない。特に信頼区間や検定の式については数式の意味を理解することが大事。
- 「理解をした＝自分なりの言語化ができること」と思ったので、自分の理解が合っているのか文字に起こしてChatGPTに聞いていました。
合格するために...
私は他の合格者と比較して綺麗に一発合格するのはできなかったので、得意げには言えないですが、 これから勉強する方や統計検定準一級に苦しんでいる方に参考になりそうなポイントを考えてみました。
参考書はとりあえずワークブックと過去問だけやる
さっさと試験を受けにいく
- 私は長期的にダラダラと勉強をしていましたが、さっさと腹を括って1度CBTを受ければ良かったと後悔しています。ボコボコにされると思っていましたが、1回目の試験で合格に少し足らず落ちたものの、あとどこをやれば合格できそうかがわかったので、モチベーションにつながりました。
- 受けにいくとしたら、ワークブック1,2週&過去問1周ぐらいが目安になると思います。
運が悪い時もある
- 試験範囲が広すぎるため、出題される問題との相性や運があると私は思います。
- なので50点代で落ちた場合は、早め（1~2週間後）にもう一度受けてみるのをオススメします。
- CBTでは見覚えのある問題が出ることがあるので、落ちてしまっても試験後すぐにどのような問題が出ていたか軽くメモっておきましょう。
感想
自分の合格点を見てまだまだ完璧な理解からは程遠いなぁと感じました。なので合格は素直に嬉しいですがちょっとモヤモヤもありました。 一級は生半可な勉強では受からない試験だと思いますが、ここまできたので一度挑戦してみようと思います！
G検定を受けたので感想を書く
2022/11/05にG検定を受験したので、勉強方法や感想について書いておきます。
受験理由
『ちょっと気になったから』です。
しょうもない理由ですがこれにはもう少し背景があります。
私はG検定の存在に対し懐疑的な立場です。この資格にどのようなの価値があるのだろうと思っています。ただ受けないで文句を言うのも少しダサいなと思ったので受けました。
結果
合格しました。 合格点は非公開なのでわかりませんが、体感で言うと9割ぐらい取れた気がします。
合格に向けて
- 勉強時間
期間は1~2週間で1日あたり3時間程度勉強しました。 - 勉強について
公式テキストを１周したあと、ひたすら問題集を解きました。 - 参考書・問題集
- 備考
- 試験内容が改定されているため情報が古い教材やサイトがいくつかありますので気をつけましょう。
- ただ受かりたいだけならある程度知識をつけて、カンペを用意しておけば十分だと思いました。
感想
自分がG検定を受けた感想ですが、
良かった点
微妙な点
- レベル感に対して受験料が高い。
- 不正対策があまり行われていないのでは？と思った。（例えばですが、自宅で受験可能なので自宅で2人とかで受けれてしまいますよね。）
結論、懐疑的な立場であった私は受けてみて思ったのは、転職活動などにはあまり役に立たなそうだが、これからデータアナリスト／データサイエンティストなどを目指す方や、データを扱う方で時間に余裕がある方は、一度受けてみても良さそうという感じです。
ある程度の全体像を俯瞰してから理解を掘り下げていくタイプで勉強をする方にはお勧めできると思います。
もう少し詳しい話が聞きたい方はコメントいただければ可能な範囲でお答えいたします。
以上ですー。
データアナリストがやるStrength Finder
Strength Finderとは
端的にいうと『強み診断テスト』である。 34の資質から自分に合った強みを見つけることができるらしい。
結構前から知ってはいたもののやったことがなかったので、今回は１番安い資質上位５つのみ見れるプランを買ってみて診断してみた。
私の資質Best5
結果と資質の詳細は下記の通りである。 確かに自分らしいといえばそんな気がしなくもない。
1. 戦略性
「戦略性」の資質が高い人は、目的に向かうための選択肢を想定することができます。いかなる想定に直面しようとも、適切なパターンと問題点を直ちに予測することができます。
2. 達成欲
「達成欲」の資質が高い人は、並外れたスタミナがあり、旺盛に仕事に取り組みます。自分が多忙で生産的であることに、大きな満足感を得ます。
3. コミュニケーション
「コミュニケーション」の資質が高い人は、一般的に自分の考えを言葉に表すのが得意です。話術に優れ、物事を印象的に説明するのが上手です。
4. 分析思考
「分析思考」の資質が高い人は、物事の理由と原因を追求します。状況に影響を与える可能性のあるすべての要素を考慮に入れる能力を備えています。
5. 個別化
「個別化」の資質が高い人は、一人ひとりが持つユニークな個性に興味をひかれます。異なるタイプの人たちの集団をまとめ、生産性の高いチームを作ることに長けています。
クリフトンストレングスの34の資質とは? | JA - ギャラップ
感想
自分で言うのもアレな感じだが、私はアナリストが向いている職種なのかもしれない。 「個別化」に私らしさがあると思ったりした。私は他人を知ることが好きだし、その情報をもとにコミュニケーションを取ることが多いし、それでうまくいくことが多い気がする。
転職をした（１回目）
お疲れ様です。maekesoです。 この度、新卒入社した会社を退職したので、今後の自分のために今の心情や考えを忘れないように記しておく。
3年間を振り返る
結論、私にはとても大きな成長があった。 特に下記２点が大きく成長した点かなーと感じている。
- ビジネススキル
端的に言えばコミュ力が新卒入社時点と比較し、格段に向上したと思う。 話や論点の整理を含め、異職種の人たちとの話のコツみたいなものがわかった。 （新卒入社時点は会話が成り立ってなかったと思う。）
- 技術力
端的に言えば SQLがそれなりに書けるようになった。今後アナリストとしての大事な土台であると思っているので、実践的な土台が身についたのはとても嬉しい。
上記の２つを踏まえて自分が何を学んできたのかでいうと、 「問題に対し、どんなデータや分析を用いれば、解決に繋がるのか」 ということを昔と比べて比較的すぐに導き出せるようになった気がするので、これは大きな成長ではないかと自分を褒めてあげたい。 専門家ではないので正確さに欠ける部分が少なからずあるかもしれない。自分の周りと比較すると自分は明らかにこの部分が強みだと感じている。
転職活動を振り返る
転職を試みたのはいくつかの理由がある。
- 技術力をあげたい
- もっと多くのデータに触れたい
- 年収を上げたい
前職の環境は全社的に技術よりビジネスに重きを置く風潮が強く、技術に熱意が高い自分と周りのギャップをじわじわと感じるようになっていったのが今回の転職活動してみようと思ったきっかけである。 決してビジネス領域をやるのが嫌いなわけではないが、技術や分析領域に関して熱意がある師や同志を欲している自分がいた。
前職は決して悪い環境ではなく、新卒でデータ分析の経験値を積むには非常に良い環境であったと思っている。 未熟な自分を採用してくれた会社、一緒に仕事をした上司、同僚の方々には本当に感謝している。
転職活動は1ヶ月かからないで終わったので、転職活動自体はうまくいったのではないかと個人的に思う。（大事なのはその後なのでそこは頑張るとして） うまくいった要因はいくつかあると思っているが、下のような順序で要因が効いていたと思う。
転職の時期＝データ分析職種の人材不足＞若さ＞能力
- 転職の時期：転職エージェントに聞いたところ、募集人数と応募者数のバランス的に応募数が少なさそうな気配を感じた。ライバルが少なかったから内定もらえた説。
- データ分析職種の人材不足：同上
- 若さ：近いタイミングで入社した同僚は若い人が多い気がした。
- 能力：コミュ力が上がったから面接が上手くなった説。
結論、自分は「能力が高い」から転職できたわけではないと胸に強く刻んでおこう。驕ってはいけない。 今後は景気が怪しくなっていく雰囲気なため採用を凍結するかも的な話もちらほら聞いたので、我ながら転職活動するにはベストタイミングだったのではないかと思う。
今後について
とにかく強さを求めていきたい。 そのためには転職先で結果を出せるように０からビジネスとデータをいち早く理解したいし、それと同時にプライベートでも色々やっていきたい。
先を見据えて社会人修士という選択肢も考えていきたい。
以上！
