Teachable Machineの画面右側の「プレビュー」の《ファイルから画像を選択するか、ここにドラッグ＆ドロップします》を選択します。
ここからの手順はSTAR ColabではなくTeachable Machineの画面を操作します
次の「11 アクティビティ①手順12」でSTAR Colabを使いますので ブラウザを終了したり ブラウザのタブを閉じないように注意してください
AI活用編
第3章「認識編」
AI01-05
AIはどのようにして認識するのか
10. アクティビティ①手順11 ( 10 / 17 )
AIでジャンケンを認識しよう
手順について
手順11プレビュー機能を使ってAIを評価（テスト）しよう
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11-1
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手順10でダウンロードしておいた評価用の画像データの中から好きな画像を選択して、「開く」ボタンを押します。
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「出力」のグラフにあるグー、チョキ、パーの割合（パーセント）が、変化していることを確認します。確認ができれば手順11は完了です。
ポ イ ン トこのグー、チョキ、パーの割合が、AIが認識した手の形の確率になります。
上の図では「グーである確率が54%」「チョキである確率は28%」「パーである確率は18%」となっています。
選択した画像データによって割合は変化しますが この時点ではグー チョキ パーを正しく認識できなくても大丈夫です
他の評価用の画像データでも どのような結果になるのか いろいろと試してみましょう
ポ
イ
ン
ト
上の図では、「パー」の手の画像データであるのに、「パーである確率は18%」と最も低いパーセントとなりました。つまりAIは手の形の認識に失敗していることになります。
その原因は、AIのトレーニング（訓練）に使用したデータが、とても少なかったことにあります。グー・チョキ・パーの訓練データをそれぞれ1枚しかAIに与えていないため、AIはジャンケンの形の特徴をとらえることができずに、認識の精度がとても低くなってしまいました。
このあとの手順では、訓練データを追加して、AIの精度を改善していきましょう。
《次のステップに進む》ボタンを選択して 次に進みましょう
