作ろう -Teachable Machine (1)-

Teachable Machineで交通標識を認識できるオブジェクトを作ろう

Teachable Machineで交通標識の画像を識別できるモデルを作り、Mind Renderのプログラムで利用できる例題をご紹介します。
Mind Renderのキャラクターが動いていく途中で標識を認識すると右折・左折・停止します。(すべてMind Render内で完結します。）

＊以下の説明は、2026年2月現在のTeachable Machine公式サイトの内容に基づいています。

1. 新規プロジェクトの作成

ブラウザーで「Teachable Machine 」にアクセスします。

「使ってみる」ボタンを押します。

「新しいプロジェクト」を選択します。

「標準の画像モデル」を選択します。

2. 学習するアクション（クラス）の設定

この例題では、STOP（停止）、RIGHT（右折）、LEFT（左折）という3つの標識を認識させます。それぞれのアクション（クラス）を設定します。

3. 学習データの準備

以下のような標識をMind Renderで準備します。

＊ご参考までに、学習データ作成用のMind Renderプログラムを公開しています。ご活用ください（WASDキーで移動できます）
　共有コード：AI-TEST
　タイトル：AI学習データ作成用

この標識を様々な角度で100枚程度撮影します。

＊「RIGHT」の認識が悪かったため、最終的に他の標識の2倍のデータを作成しました。

4. 学習データの登録

Teachable Machine に作成した学習データを登録します。
画像を保存しているフォルダから複数枚をまとめて登録可能です。

学習データの登録が完了しました。

5. トレーニング

モデルをトレーニングします。

＊エポック：この値を調整することでモデルの学習精度を調整することができます。値が大きいほどよく学習します。デフォルトは50ですが、サンプルでは200に設定しました。

6. トレーニングの完了と精度の確認

トレーニングが完了したら、精度を確認することができます。サンプルデータを与えて認識率を確認します。

7. モデルのエクスポートとアップロード

　1.モデルをエクスポートします。
　2.外部のクラウドストレージ（Google Drive、Dropbox等）にアップロードします。
　3.ファイルのURL（リンク）をコピーします。

これにより、Mind Renderにモデルを取り込んで、利用できるようになります。

ここから、Mind Renderでの作業となります。
上記モデルをMind Renderに取り込み、Mind Render内でオブジェクトが標識に近づいたら識別し、その結果に従って右折・左折・停止するプログラムを作ります。

ご参考までに、以下の共有コードで作成済みのプログラムをご覧いただけます。
　共有コード：AI-TEST
　タイトル：標識認識プログラム(Ver1.0.0)

＊バージョンアップによりブロックやプログラムは変更になる可能性があります。

Mind Renderを起動し、以下のようなプログラムを作成します。「URL」欄には、コピーしたURLを貼り付けます。

分類結果を取得するプログラムを作成します。

標識の認識エリアは下図の通りです。

右折、左折、停止が1つずつあらかじめ設置されています。お互いの標識の位置関係は「ミニマップ」で確認できます。

＊このモデルは Google Teachable Machine で作成されました。