#シブヤクハック に参加しました

3月23日(金)、24日(土) の 2日間、シブヤクハック というイベントが開催されました。

shibuhakuhack

1日目のアイデアソン、2日目のハッカソンを通して、渋谷区が抱える課題を解決することを目指すというイベントです。


今回はサポーターとして参加しました。

都合により1日目、チーム分けが終わった後の参加となってしまいました。
メンバーが少なく、かつサポーターがいないことから、「チームガベージコレクション」(通称、ゴミチーム!w)に参加しました。

メンバーが優秀で、テーマが良かったことから、あまりサポートすることもなかったのですが、それでも楽しく参加することができました。

主役(=参加者)が主体で動くのの邪魔になっては本末転倒なので、そのあたりを意識しながら少し口をはさんでみました。
以下、「横からちょっかいを出す」立場から振り返り。


■ 1日目:アイデアソン

チームのミッションは当初「渋谷のポイ捨てをなくす」だったのですが、渋谷区の課題解決としてもハッカソンとしても、少し課題がありそうです。

  • 渋谷区の課題
    • 費用や人的リソースも無限ではなので、いきなりゴミをなくするのは難しい
    • そもそもゴミの定量化ができていないのでは?
  • ハッカソンの課題
    • 「ゴミ箱にセンサーを付ける」、「ゴミ箱をカメラで監視する」は IoT 的な要素が出てくるので、メンバーのスキルセット、デバイスを翌日に用意するなどは難しい
    • 技術的な課題がクリアになったとしても、ハードウェア込みのソリューションはいきなりやるにはコストの問題がある

というところから、少し方向修正をしてみました。つまり、

  • どこにどの程度、ゴミがあるのかを定量化するのを第1ステップ、ゴミを無くすのを第2ステップと考えて、今回のハッカソンでは第1ステップの実現を目標にしては?
  • 第1ステップにかけるコストを最小化するためには、職員、区民、来街者の協力を得ればよいのではないか(=がんばってセンサーを設置する、カメラを設置するのは難しい)
  • 協力してもらうにあたって、「アプリインストール」のような手間はできるだけ避けたい

をハッカソンの目標にするという方針変更。

ここまでくると、優秀なメンバーのことです。するすると実現方法もアーキテクチャーも決まりました。

  • 路上のゴミの写真を、位置情報付きで twitter、Instagram で投稿してもらう(ただし、ハッカソンでは開発の範囲を広げすぎないように twitter のみとしました)
  • 写真にゴミが移っているかどうかは AI (今回は Cognitive Services の Custom Vision)で判断する
  • ゴミの量(=ゴミありと判断された写真の数)を表形式で、または地図上に目に見える形で表示する。今回は Power BI の地図上にグラフ表示する(最終的にはゴミの量に比例した丸の大きさ)

機能は3個であり、2人の参加者+瀬尾で分担しやすそうです。各機能の結合もストレージを介することになるので、スキーマを決めれば独立して実装を進められそうです。

ここまでが1日目の時間内にスルスルと決まりました。素晴らしい!


■ 1日目:ハッカソン

朝からハッカソン開始です。まずは SNS 映えも考えて(笑)、ホワイトボードにアーキテクチャを書いてみて、改めて頭の中を整理します。

arch_whiteboard

少し清書するとこんな感じ。

Architecture

  1. 定期実行で twitter から特定のハッシュタグを含む投稿を収集
    Functions のみで実現できそうですが、ひとまず Logic App も絡めてみることに
  2. 集めてきた画像を Blob Storage に保存、GPS データは Cosmos DB  に保存
    これも Table Storage でも十分かもと思ったのですが、メンバーのスキルから REST で扱いやすそうな Cosmos DB を選択
  3. 別の Function で画像を Custom Vision にかけて、ゴミの有無を判別
    Custom Vision 用の教師データも必要ですが、このデータ自体もネットで探すのではなく、実際に渋谷の街で写真撮影したものを使うことにしました(チームの職員の方が大活躍!)
  4. ゴミの可能性と位置情報を別のストレージに保存
  5. Power BI の地図上にゴミの量をマッピング

という構成です。

ちなみに Power BI で可視化した結果はこんな感じ。
地図をメッシュ状にして、その範囲に含まれるゴミの量を表示する方法で少し悩みました。
スマートな方法があるのかもしれませんが、今回は緯度・経度を Power BI の mround で丸めた位置にゴミの量を表示することにしてみました。

GC_PowerBI


■ まとめ

結果として面白かったのは、今回は「ゴミの量を可視化」という課題解決を考えましたが、他の区政にも応用できそうなところ。
「人の混雑」でも「歩道の亀裂」でも「街灯の電球交換」でも、それ以外でも応用できそうです。

もう一つ、これが今回、実は一番意味があったと思っている点です。
2日目、エンジニアが実装している時に、チームの区職員の方に実際にゴミ写真を撮りに外に出てもらいました。
ハッシュタグ “#ゴミハック” で参照できます)

gomihack

撮影から帰ってきて、「普段はあまりゴミに注意して歩いていないけど、気を付けて見てみるとゴミがたくさん落ちていた」とおっしゃったのが印象的でした。

これですよ!課題解決の最初のステップは、課題の内容を具体的に理解することだと思います。それができたという点で、今回のハッカソンの意味があったというものです。
今後、何かの形で渋谷区政に生かしていただければ。

・・・本業がいそがしい中での参加でしたが、とても勉強になり、プラスになり、IT 屋さんであることをうれしく思える、そんなイベントでした。楽しかった~。

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カテゴリー: AI, Azure Functions, クラウドサービス, コミュニティ タグ: パーマリンク

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