AI分野進出戦略

現在WEBアプリケーションで受託開発を行っています。将来的にAI分野に進出したいのですが、どの分野・業務が有望だと思われていますか

現在WEBアプリケーションの受託開発をされているとのことで、すでに開発スキルやクライアントワークの基盤があるのは大きな強みですね。AI分野への進出についてですが、以下の分野・業務が今後特に有望と考えられています。

✅ 有望なAI分野・業務（2025年時点）

1. 生成AI（ジェネレーティブAI）

概要：

テキスト、画像、コードなどを自動生成するAI（ChatGPT、Stable Diffusionなど）。

活用例：

強み：

既存のWEBアプリに簡単に組み込みやすい。

2. AI × 業務自動化（RPA + AI）

概要：

単純作業をAI＋RPAで自動化し、業務効率を上げる。

活用例：

強み：

中小企業や地方自治体にもニーズあり。

3. AI × 医療／ヘルスケア

概要：

医療データや健康情報の解析にAIを活用。

活用例：

注意点：

規制が多いが、安定して需要がある。

4. 音声認識・音声合成AI

概要：

音声をテキストに変換、逆に音声を生成。

活用例：

強み：

スマホ／IoTとの親和性が高い。

5. AIを活用したDX支援コンサル

概要：

企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）をAI技術で支援。

活用例：

強み：

現在の受託開発の経験が活きやすい。

🌱 まず何から始めれば？

「受託 → 自社プロダクト or サービス」へと段階的に移行する企業も多いですし、AIはSaaSやB2Bソリューションと相性がいいため、徐々に実績を作りつつ方向性を探るのがおすすめです。

参考：

上記の分野に進出するには技術習得が必要だと思うのですが、そのスケジュールを5年計画で立ててください。ちなみにSQLは得意で、Python/numpy/matplotlib/pandas/sikit-learnは基本的なところはわかります

素晴らしいスタート地点ですね！SQLが得意で、Python系のデータ分析ライブラリにも基本的な理解があるというのは、AI分野に進出するうえで非常に有利です。 以下に、**5年間でAI分野に本格進出するための技術習得ロードマップ（2025～2029年）**を提案します。 目標は、「受託開発ベースの業務から、AIを活用した自社プロダクト・コンサルティング業務へ展開できる状態」に到達することです。

🗓️ 5年計画：AI分野への技術習得＆事業展開ロードマップ

✅【1年目（2025年）】基礎技術の強化＆小規模プロジェクトに挑戦

技術習得

アクション

✅【2年目（2026年）】実践スキルとAI応用分野に挑戦

技術習得

アクション

✅【3年目（2027年）】PoC案件を多数こなし、AI受託分野を確立

技術習得

アクション

✅【4年目（2028年）】AI SaaS開発＆AIコンサル事業の立ち上げ

技術習得

アクション

✅【5年目（2029年）】AIプロダクト本格稼働＆事業拡大

アクション

📌 補足：おすすめ教材・プラットフォーム

進捗に応じて軌道修正も必要ですが、「1年目で実践→3年目で提案→5年目で事業化」というステップで、無理なく実力と実績を積み重ねていけます。

上記のスケジュールだとディープラーニングや自然言語、画像処理と多岐にわたっていますが、もしやりたい分野が明確なら使う技術もしぼれるでしょうか？いままでデータ分析、画像処理、自然言語、強化学習と勉強してきましたが、どれも範囲が広く、習得するのはたいへんだと思っています

とても大事な視点ですね。 おっしゃる通り、AI分野は一つひとつの技術が非常に深く、全部に手を出すと広く浅くなってしまう恐れがあります。

だからこそ、「やりたい分野＝解決したい課題 or 提供したい価値」が明確なら、そこに必要な技術だけに集中する戦略は非常に合理的で、実際のAI系スタートアップやプロフェッショナルの多くもそのやり方で成功しています。

✅ 目的別に「絞るべき技術」例

1. 自然言語処理（NLP）に特化するなら

想定用途：

主に学ぶべき：

2. 画像処理に特化するなら

想定用途：

主に学ぶべき：

3. データ分析・予測モデリングに特化するなら

想定用途：

主に学ぶべき：

4. 強化学習に特化するなら（長期的）

想定用途：

主に学ぶべき：

※ただし、実ビジネス応用はややニッチかつ時間がかかる分野です。

🎯 ポイント：技術ではなく「課題」から逆算する

✅「どんな課題を誰のために解決したいか」

これが明確になると、必要な技術は自然と絞れます。 たとえば：

📌 現実的な提案（学習ロードマップを絞る）

「すべてはできない」と割り切るのはむしろ戦略的です。 ですので、以下のようなステップで進めるのがおすすめです。

ステップ1：テーマを決める（半年以内）

例：「顧客対応AI」「画像検査AI」「データ可視化と予測」

ステップ2：必要なライブラリ・API・設計スキルだけ習得（1年以内）

ステップ3：PoC（概念実証）を最低2つ作って、実績を公開

もし、すでに「これをやってみたい」というテーマやターゲットがあるなら、 そこから技術と学習順をさらに具体化できます！お気軽に教えてくださいね。

画像系がおもしろそうですが

いいですね！画像系は視覚的にもわかりやすく、クライアントへの説明やデモがしやすいので、ビジネスとしても展開しやすい分野です。特にあなたのように受託開発経験がある方には、「画像処理 + Webアプリ」の組み合わせが強力な武器になります💪

✅ 画像系AIの面白さと将来性

なぜ面白い？

🎯 活用例（現実的で参入しやすい分野）

分野活用事例クライアント候補
製造業不良品検出、欠陥部品の自動識別工場、中小メーカー
小売業商品棚の陳列確認、顧客分析スーパー、ドラッグストア
農業病害虫の検出、作物の成熟度判定農家、JA、農業法人
医療X線/CT画像の前処理や診断補助クリニック、放射線科
建設ヘルメット着用の有無判定、進捗モニタリング建設現場、ゼネコン
セキュリティ不審者検知、ナンバープレート読み取り商業施設、駐車場

🛠️ 技術ロードマップ（画像処理AI 特化）

✅【Step 1】画像処理の基礎（〜3ヶ月）

✅【Step 2】画像分類・物体検出（〜6ヶ月）

✅【Step 3】アプリ化・PoC作成（〜1年）

📚 おすすめ教材・リソース

🚀 次の一歩（現実的なスタート）

✅ 例えばこういうステップから始められます：

製造向けでは？

おお、製造業向けの画像処理AIはまさに「実務での需要が大きく、現場の課題が明確」なので、AI導入による価値が伝わりやすい分野です。 特に、**中小製造業の「目視検査の自動化」**は、日本全国にある工場で共通の悩みになっているので、技術と仕組みがしっかりすればビジネスとしても安定しやすいです。

🏭 製造業向け：画像処理AIの主な用途

課題・ニーズAIでのアプローチモデル・技術
不良品検出傷・汚れ・変形を検出YOLOv8 / EfficientNet + クラス分類
部品の仕分け形や色の違いで分類ResNet / 独自CNN
組立ミス検出パーツの有無や位置関係を判定物体検出 + セグメンテーション
数値ラベル・印字検査OCRで文字認識Tesseract OCR / EasyOCR
作業者の安全確認ヘルメット・防具の着用確認YOLO + ラベル付き画像学習

🎯 スモールスタートでPoCを作るなら…

💡 PoCアイデア：

「傷のある製品を自動で検出するAI」

使うもの

作業の流れ

学習：YOLOv8で転移学習（GPU推奨） アプリ化：画像をアップロードすると傷の有無を判定 提案資料作成：工場向けデモとして簡単な提案書を用意

🔧 技術スタック（製造業向けにおすすめ）

分類推奨ライブラリ・ツール
データ前処理OpenCV, albumentations
アノテーションRoboflow, CVAT
画像分類EfficientNet, ResNet
物体検出YOLOv5 / YOLOv8（Ultralytics版が簡単）
UI / API化Streamlit, FastAPI, Flask
展開Docker, ONNX, Jetson Nano（Edge対応）

📈 なぜ製造業がチャンスなのか？

🚀 次の一歩：一緒にやってみるなら…

✅ ステップ案：

農業では？

農業、めちゃくちゃいいです！🌱 特にここ数年、**スマート農業／アグリテック（AgriTech）**の分野が盛り上がっていて、国や自治体からの補助金も多く、画像AIとの親和性も抜群なんです。

さらに、**「現場で人が目で見て判断している作業」**がまだ多く残っている分野なので、画像処理AIの導入で即効性のある課題解決ができるのも魅力です。

🌾 農業 × 画像AI：よくあるユースケース

課題・用途AIでの解決方法技術・モデル
病害虫の検出葉の画像から病気・虫害を自動判定YOLO / CNN / ViT
作物の成熟度判定果物・野菜の色や形で収穫時期を予測画像分類モデル
雑草 vs 作物の識別雑草だけを除去するスマート農機制御セグメンテーション（UNet等）
ドローン画像の分析畑全体の健康状態を把握サテライト画像＋クラスタリング
生育モニタリング時系列画像で成長を記録＆予測画像＋時系列予測モデル

📷 手軽に始められる PoC アイデア

💡 アイデア1：葉っぱの病気をAIで検出

ステップ： ゴール： スマホで撮るだけで「この病気の可能性あり」と診断できる

💡 アイデア2：トマト／いちごの成熟度を色で分類

ステップ：

🛠️ 技術スタック（農業向け）

目的推奨技術・ライブラリ
画像分類ResNet / EfficientNet / MobileNet
物体検出YOLOv8 / Detectron2
セグメンテーションUNet / Segment Anything Model（SAM）
画像データ管理Roboflow, CVAT
アプリ化Streamlit, Gradio, FastAPI
エッジ対応Jetson Nano, Raspberry Pi, Coral Edge TPU

🚜 現場導入のポイント

🪴 農業AIに特化したデータソース（おすすめ）

🚀 はじめの一歩（農業分野）

農業分野はAIだけでなく「IoT・環境データとの連携」も熱いので、 今後は「AI×センサーデータ×現場オペレーション」が主流になります。 やってみたいテーマや作物があれば、それに合わせたモデル選び・教材紹介もできますよ🍅

こんどはデータ分析で観光業向けではどのようなことが考えられますか

いいですね！観光業 × データ分析は、近年とくに注目されている分野で、インバウンド回復や地域活性化を背景に、官民のニーズが高まっています。しかも、すでにお持ちの SQL・Python・pandasなどのスキルが大いに活かせる分野なので、非常に相性が良いですよ😊

🏞️ 観光業 × データ分析：主なユースケース

分野分析例使用技術・手法
訪問者分析どこから来て、何を見て、どこで消費しているかGPSデータ / SNSデータの分析 / ヒートマップ
混雑予測時間・天候・イベントによる混雑予測時系列分析（ARIMA / Prophet）
顧客属性の可視化年齢・性別・国別などに応じた行動傾向クラスタリング / 可視化ツール
観光満足度の分析アンケート、口コミ、レビューのテキスト分析自然言語処理（NLP）
マーケ施策の効果測定SNSキャンペーンや広告の成果分析ABテスト / コンバージョン率分析
地域連携の提案近隣観光地とセット訪問されるルートの発見経路分析 / ネットワーク分析

🧠 技術的な観点からのアプローチ

✅ よく使う技術・ライブラリ

分類推奨技術・ライブラリ
データ処理pandas / numpy / SQL
可視化matplotlib / seaborn / Plotly / Tableau
地理情報分析Folium / Geopandas / Mapbox
時系列予測Prophet / statsmodels / scikit-learn
NLPspaCy / Janome / WordCloud / LLM活用も可
BIツール連携Superset / Looker / Power BI など

🌍 データソースの例（観光業向け）

種類ソース
人流データAgoop、docomo Insight、V-RESAS（政府提供）
外国人観光客データJNTO（日本政府観光局）、UNWTO
宿泊・消費統計観光庁、総務省 統計局
SNS口コミTwitter API, Google Maps Review, TripAdvisor
気象・イベント情報気象庁、地域観光協会の公開情報
💡 PoCアイデア（観光 × データ分析） ① 観光スポットの混雑予測ダッシュボード ② SNS投稿から「人気急上昇スポット」を分析 ③ 「観光ルート最適化」＋「消費動向の可視化」

🧭 この分野の魅力とビジネス展開

🚀 次のステップ例

観光業のデータ分析は、「人の動き」と「感情・評価」が混じる面白い世界です。 やってみたい分析テーマがあれば、それに合わせて分析設計・コード例などもご用意できますよ！

観光業で画像処理を使うには

いい質問です！ 観光業における画像処理AIの活用は、近年とくに「体験価値の向上」「来訪者の行動解析」「施設運営の効率化」といった分野で注目されています。しかも、視覚的な要素が多い観光業は、画像との相性がとても良いので、AI導入の効果がわかりやすく、提案もしやすい分野なんです📸✨

🏞️ 観光業 × 画像処理AI の活用例

活用シーン内容使用技術
顔認識・属性推定観光地に訪れた人の年齢層・性別を推定（混雑分析・マーケティング）OpenCV + 顔検出 + 属性分類
混雑検知・カウント観光スポットのリアルタイム混雑状況をカメラ映像から推定YOLO / OpenPose / 人数カウント
風景画像の自動分類写真から「どこで撮ったか」「どの施設か」などを判別CNN + 転移学習
インスタ映えスポット抽出SNS画像から「人気写真スポット」をAIで分類・分析画像分類 + 位置情報分析
QRコード＆チケット認識紙のチケットをスマホで読み取り → 入場管理OpenCV + QR検出
ゴミ・危険物の監視清掃・安全チェックの自動化（公園や寺社の監視カメラ）物体検出 + セグメンテーション

📷 実用的なPoCアイデア（観光地向け）

💡 1. 観光地の「混雑度ヒートマップ」作成

概要：

使用技術：

💡 2. SNS投稿画像から「人気スポット」可視化

概要：

使用技術：

💡 3. 観光施設の「顔認証によるリピーター分析」

概要：

使用技術：

🛠️ 使用する技術スタック（観光業向け）
分類ツール・ライブラリ
顔検出・属性推定dlib / face_recognition / DeepFace
人数カウントYOLOv8 / OpenCV / DeepSort
画像分類PyTorch / TensorFlow + ResNet / MobileNet
可視化・UIStreamlit / Dash / Folium
クラウド連携Firebase / GCP / AWS Rekognition（画像AI特化）

🎯 なぜ観光業で画像AIがアツいのか？

  • 外国人観光客（インバウンド）の行動分析が重要視されている
  • 「見た目で魅せる」コンテンツと相性抜群
  • カメラは既に多くの観光地に設置済 → 導入コストが低い
  • SNSマーケティングとの連携も可能（ビジュアル＋行動データ）

🚀 次にやってみるなら？

  • 地元の観光地 or 有名観光スポットを選定
  • YouTubeやSNS投稿画像からサンプル収集
  • 簡単な画像分類 or 人数カウントモデルを作成（YOLOなど）
  • Streamlitアプリ化 → 提案資料として活用

島根県に特化した案をおしえて

素晴らしいチョイスです！ 島根県は歴史・文化・自然・温泉と魅力がぎゅっと詰まった県でありながら、観光地としての知名度・訪問者数はまだ伸びしろが大きいので、データ分析や画像AIを活用した観光支援に非常に向いている地域です。

しかも、自治体・観光協会ともに地域振興に熱心で、DX化やスマート観光の取り組みに前向きなので、PoC（概念実証）から始めて、実際の導入まで展開しやすいという利点があります。

🏯 島根県 × 観光 × 画像AIのPoCアイデア

💡 案1：出雲大社周辺の混雑可視化＋リアルタイム人数推定

課題

  • 観光シーズンの出雲大社周辺で混雑状況が読めず、参拝客がバラつく
  • 現地の回遊率や満足度が低くなる

解決案：

  • カメラ映像からリアルタイムで人数をカウントし、時間帯ごとの混雑を可視化
  • Web上で「空いている時間帯」を表示する混雑マップを提供

技術：

  • YOLOv8 + DeepSort（人物カウント＋トラッキング）
  • Streamlit + Foliumでヒートマップ表示

💡 案2：SNS画像＋GPS情報で「映えスポット分布図」を生成

課題

  • 島根の「映えるスポット」が埋もれていて、若年層への訴求が弱い
  • 地域ごとの魅力が伝わっていない

解決案：

  • Instagram / Twitter から島根関連の観光画像を収集
  • AIで「景色・料理・神社・カフェ」などを分類
  • GPSまたはタグ情報から、投稿の多いスポットをマッピング

技術：

  • ResNet + 転移学習（写真ジャンル分類）
  • SNS API / BeautifulSoup（クローリング）
  • Folium + StreamlitでWebマップ表示

💡 案3：石見銀山 or 松江城での顔認識ベースの回遊分析

課題

  • 複数の施設間で「誰がどこに立ち寄ったか」が把握できず、観光動線がブラックボックス

解決案：

  • 顔認識（特徴ベクトル）を使い、同じ人物が複数施設を訪問したかを匿名ベースで把握
  • 施設間の回遊傾向をデータ化し、観光モデルルートを構築

技術：

  • face_recognitionライブラリ（プライバシー配慮あり）
  • SQLite / pandas で訪問履歴管理
  • BIツール or Dashで可視化

💡 案4：宍道湖の夕日画像をAIで自動選定＋SNSキャンペーン支援

課題

  • 「夕日の名所」として有名なのに、SNSでの露出が限定的

解決案：

  • 観光客が撮影した夕日画像をAIで自動判別
  • 優れた画像だけを自動選別してSNSキャンペーンに活用

技術：

  • VGG + fine-tuning（風景分類：夕日 vs その他）
  • 自動タグ付け + Instagram投稿支援機能

🧠 島根県で使えるオープンデータ・情報ソース

種類内容出典
人流データV-RESAS、docomo Insight経済産業省／民間企業
観光統計観光庁／島根県庁の統計ページ島根県統計書
SNSデータInstagram API / Twitter API各SNSの開発者向けページ
地理情報OpenStreetMap / 国土地理院公開地図API

📈 島根県でAI・観光データ分析をビジネスにするには？

  • 地元の観光協会や商工会と連携（出雲観光協会、松江市観光協会など）
  • 実証実験（PoC）を持ちかけると受け入れられやすい
  • 地域支援補助金（観光庁、自治体）が活用できる
  • 成果をもとに、SaaS型サービスへの展開も可能

🎯 次のステップ案

  • 地域・観光地を絞る（例：出雲大社、石見銀山、松江城）
  • 簡単な画像収集 → 分類 or カウントAIを作る
  • Streamlitなどでデモアプリ作成
  • 提案資料をまとめて、観光協会や自治体にアプローチ！

案1について詳しい設計やPoC用のコードテンプレートを作って

了解です！ では、案1：出雲大社周辺の混雑可視化＋リアルタイム人数推定について、**設計概要、技術構成、PoC用コードテンプレート（YOLOv8 + Streamlit構成）を詳しくご紹介します！

📌 案1：出雲大社周辺の混雑可視化＋リアルタイム人数推定

🎯 目的

出雲大社の混雑状況をリアルタイムに可視化し、観光客や運営側に提供。

「いつ行くと空いているか」「回遊エリアの混雑度は？」などを、AIがカメラ映像から人数を自動カウントして判断。

🏗️ システム構成（PoCレベル）


[映像 or 画像入力]
      │
      ▼
[YOLOv8モデルで人物検出]
      │
      ▼
[人数カウント]
（フレームごとにカウント）
      │
      ▼
[Streamlitで可視化]
・現在の人数
・時系列グラフ
・場所別ヒートマップ（応用）

🛠️ 技術構成

要素使用技術・ライブラリ
人物検出YOLOv8（Ultralytics）
映像処理OpenCV
WebアプリStreamlit
可視化matplotlib / Plotly
データ管理（簡易）CSV or SQLite（人数記録）
（応用）位置情報Folium（マップ可視化）
📁 フォルダ構成（PoC） 

izumo-crowd-detector/
├── app.py                  # Streamlitアプリ本体
├── detector.py            # YOLOv8ベースの人物検出
├── data/
│   ├── sample.jpg         # テスト画像（カメラ映像の代わり）
│   └── history.csv        # 人数ログ（時系列記録）
├── model/
│   └── yolov8n.pt         # YOLOv8学習済みモデル
├── utils/
│   └── visualizer.py      # グラフ・ヒートマップ可視化
└── requirements.txt

✅ YOLOv8を使った人物検出（detector.py）


# detector.py
from ultralytics import YOLO
import cv2

# モデルロード
model = YOLO("yolov8n.pt")  # 軽量モデルでOK

def detect_people(image_path):
    image = cv2.imread(image_path)
    results = model(image)
    count = 0

    for r in results:
        for box in r.boxes:
            cls_id = int(box.cls)
            if model.names[cls_id] == "person":
                count += 1

    return count, image

✅ Webアプリ本体（app.py）


# app.py
import streamlit as st
from detector import detect_people
import pandas as pd
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt

st.title("出雲大社 混雑モニターAI")

uploaded_file = st.file_uploader("カメラ画像をアップロード", type=["jpg", "png"])

if uploaded_file:
    # 保存して検出
    with open("data/temp.jpg", "wb") as f:
        f.write(uploaded_file.read())

    count, _ = detect_people("data/temp.jpg")
    st.success(f"現在の推定人数：{count}人")

    # ログ保存
    now = datetime.datetime.now()
    new_data = pd.DataFrame([[now, count]], columns=["timestamp", "count"])
    try:
        df = pd.read_csv("data/history.csv")
        df = pd.concat([df, new_data])
    except:
        df = new_data
    df.to_csv("data/history.csv", index=False)

    # グラフ表示
    st.subheader("人数の推移")
    st.line_chart(df.set_index("timestamp")["count"])

✅ requirements.txt


ultralytics
opencv-python
streamlit
matplotlib
pandas
※ YOLOv8 を使うには ultralytics パッケージのインストールが必要です 

pip install ultralytics

💡 拡張ポイント

機能説明
✅ カメラ映像のリアルタイム処理OpenCVのVideoCaptureを使えばライブストリーム可能
✅ GPS連携ヒートマップ各地点ごとの人数を地図に可視化（Folium）
✅ 混雑アラート一定人数を超えたら通知（Line通知など）
✅ 複数地点対応センサーごとにIDを割り振ってログを分ける

📊 応用：ヒートマップ表示イメージ（複数地点データを扱う場合）


# visualizer.py
import folium

def create_map(locations_with_count):
    m = folium.Map(location=[35.401, 132.685], zoom_start=15)  # 出雲大社周辺
    for loc, count in locations_with_count:
        folium.CircleMarker(
            location=loc,
            radius=count * 0.5,
            color='red',
            fill=True,
            fill_color='red'
        ).add_to(m)
    return m

📍 最初のPoC実行手順

yolov8n.pt を Ultralytics公式サイト から取得

サンプル画像（人物が写っているもの）を用意

app.py を実行


streamlit run app.py

画像をアップロード → 人数カウント＆ログ保存＆グラフ表示！

🤝 提案先として想定できる相手

  • 出雲観光協会
  • 出雲市役所（観光課／DX推進室）
  • 島根県 観光振興課
  • 神社関係（混雑時の安全対策）
  • 地元のお土産店・商店街組合（混雑データを活用した施策）

PoCをブラッシュアップすれば、リアルタイムモニターやWebダッシュボードとして活用可能です。

案2について詳しい設計やPoC用のコードテンプレートを作って

了解です！🌟

では、案2：SNS画像＋GPS情報で「人気映えスポット分布図」を生成するPoCについて、詳しい設計とPoC用コードテンプレートを提供します！

このPoCは、観光地の SNS投稿画像を収集・分析し、人気の「映えスポット」を地図に可視化するもので、マーケティング・回遊促進・SNSキャンペーンに非常に役立ちます。

📌 案2：SNS画像＋GPS情報で「人気映えスポット分布図」を生成

🎯 目的

SNS上に投稿された観光写真をもとに、「どこが人気か？」を 地図上に可視化。

出雲・松江などの地域資源の再評価＆観光導線の再設計に活用。

🏗️ システム構成（PoC）


[SNS画像 + GPS情報]
        │
        ▼
[画像分類AI]
（例：自然 / 神社仏閣 / 食事 / 人物 など）
        │
        ▼
[場所ごとのカテゴリ投稿数を集計]
        │
        ▼
[Foliumでヒートマップ or カテゴリ別マップ表示]
（観光協会向け可視化ダッシュボード）

🛠️ 技術構成

要素ツール・ライブラリ
SNS画像収集Instagram API、Twitter API、または手動収集
GPS抽出Pillow + piexif（Exifから位置情報取得）
画像分類PyTorch + 転移学習（ResNet18など）
地図可視化Folium（LeafletベースのPythonマップ可視化）
UI・分析Streamlit or Jupyter Notebook
📁 フォルダ構成例 

sns-map-analyzer/
├── app.py                # Streamlitアプリ（ダッシュボード）
├── data/
│   ├── images/           # SNS投稿画像（ダウンロード or サンプル）
│   └── classified.csv    # 画像分類＋位置情報付きデータ
├── model/
│   └── classifier.pt     # 画像分類モデル
├── utils/
│   ├── classify.py       # 推論スクリプト
│   └── exif_reader.py    # GPS情報抽出
└── requirements.txt

✅ GPS情報をExifから取得（exif_reader.py）


from PIL import Image
import piexif

def get_gps_coordinates(image_path):
    img = Image.open(image_path)
    exif_data = piexif.load(img.info['exif'])

    gps = exif_data.get("GPS", {})
    if not gps:
        return None

    def to_degrees(value):
        d, m, s = value
        return d[0]/d[1] + m[0]/m[1]/60 + s[0]/s[1]/3600

    lat = to_degrees(gps[2])
    if gps[1] != b'N':
        lat = -lat

    lon = to_degrees(gps[4])
    if gps[3] != b'E':
        lon = -lon

    return (lat, lon)

✅ 画像分類（転移学習モデルを推論する classify.py）


import torch
from torchvision import transforms, models
from PIL import Image

def load_model():
    model = models.resnet18(pretrained=False)
    model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, 4)  # 例：4カテゴリ
    model.load_state_dict(torch.load("model/classifier.pt", map_location="cpu"))
    model.eval()
    return model

def classify_image(image_path, model):
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((224, 224)),
        transforms.ToTensor()
    ])
    image = Image.open(image_path).convert("RGB")
    image = transform(image).unsqueeze(0)
    outputs = model(image)
    _, pred = torch.max(outputs, 1)
    return pred.item()

✅ 地図表示（Streamlitアプリ app.py）


import streamlit as st
import pandas as pd
import folium
from streamlit_folium import folium_static

st.title("出雲エリアSNS人気映えスポットマップ")

# 分類済みデータ読み込み
df = pd.read_csv("data/classified.csv")

# 地図初期化（出雲大社あたり）
map_center = [35.402, 132.685]
m = folium.Map(location=map_center, zoom_start=13)

# カテゴリ別に色を分けてプロット
colors = ['blue', 'green', 'orange', 'red']
labels = ['自然', '神社仏閣', '料理', '人物']

for _, row in df.iterrows():
    folium.CircleMarker(
        location=[row['latitude'], row['longitude']],
        radius=5,
        color=colors[row['class']],
        fill=True,
        fill_color=colors[row['class']],
        popup=labels[row['class']]
    ).add_to(m)

folium_static(m)

✅ データ例（classified.csv）


filename,class,latitude,longitude
sunset1.jpg,0,35.4018,132.6831
shrine2.jpg,1,35.4025,132.6867
ramen3.jpg,2,35.4039,132.6899
people4.jpg,3,35.4051,132.6880

✅ requirements.txt


torch
torchvision
Pillow
piexif
streamlit
folium
streamlit-folium
pandas

💡 拡張ポイント（PoC完成後に）

機能内容
📸 SNS自動収集Instagram Graph APIやTwitter APIを用いて自動で画像＋位置情報取得
🧠 LLMと組み合わせ写真に付いたテキスト（キャプション）をGPTで要約・分析
📍 観光施設連携「近くの映えスポットランキング」などを観光アプリに表示
🔔 アラート通知一定時間で投稿が急増している場所にマーケティング通知

🤝 提案相手の例（島根県なら）

  • 出雲観光協会
  • 松江市観光振興課
  • 島根県観光連盟
  • 地元カフェや宿泊施設（映えスポット連携）

✅ PoC開始ステップ（1〜2日で可能）

  • Google画像 or SNSから5〜10枚ずつ収集（4カテゴリ程度）
  • 簡単な画像分類モデルをResNet18で作成（転移学習）
  • GPS付き画像に分類を適用 → CSVに保存
  • Foliumで地図化 → Streamlitで可視化

案3について詳しい設計やPoC用のコードテンプレートを作って

了解です！😊

では、案3：石見銀山や松江城での顔認証ベースの回遊分析について、詳しい設計とPoC用のコードテンプレートを提供いたします！

このPoCでは、複数の観光施設を訪れた同一人物を匿名ベースで識別し、回遊傾向を可視化することが目的です。 プライバシーに配慮しながら、観光客の行動傾向を分析する新しい方法として注目されています。

🧭 案3：顔認証による観光地間の回遊分析

🎯 目的

同じ観光客が複数施設（例：石見銀山の資料館 → 武家屋敷 → 大森の町並み）を訪れたことを匿名かつ自動で検出。

施設間の回遊傾向を可視化し、モデルルートの最適化や施設間連携に活用。

🏗️ システム構成（PoC）


[各施設の入り口で顔撮影]
        │
        ▼
[顔特徴量をベクトルとして抽出]
        │
        ▼
[匿名IDを生成（ハッシュ or 類似判定）]
        │
        ▼
[訪問ログに記録（施設名＋時刻）]
        │
        ▼
[人物別の訪問経路を可視化]
（グラフ or タイムライン）

🛠️ 技術構成

機能使用技術・ライブラリ
顔認証face_recognition（dlibベース、簡単・高速）
類似判定顔特徴量のL2距離で比較
データ管理SQLite or CSV
可視化Streamlit + Plotly（タイムライン）
UIStreamlit
📁 フォルダ構成（PoC） 

visitor-tracking/
├── app.py                    # Streamlitアプリ本体
├── data/
│   ├── faces/                # 撮影された顔画像
│   └── visit_log.csv         # 訪問ログ（匿名ID＋施設＋時間）
├── model/
│   └── known_faces.pkl       # 登録済み顔ベクトル
├── utils/
│   ├── face_encoder.py       # 顔特徴抽出・類似判定
│   └── visualizer.py         # 回遊グラフ描画
└── requirements.txt

✅ 顔のベクトル抽出・類似判定（face_encoder.py）


import face_recognition
import numpy as np
import os
import pickle
import datetime

def encode_face(image_path):
    image = face_recognition.load_image_file(image_path)
    locations = face_recognition.face_locations(image)
    encodings = face_recognition.face_encodings(image, locations)

    if encodings:
        return encodings[0]  # 最初の顔だけ
    else:
        return None

def find_match(new_encoding, known_encodings, threshold=0.5):
    if not known_encodings:
        return None
    distances = face_recognition.face_distance(known_encodings, new_encoding)
    min_distance = np.min(distances)
    if min_distance < threshold:
        return np.argmin(distances)
    else:
        return None

✅ 顔画像アップロード＆訪問記録処理（app.py）


import streamlit as st
import pandas as pd
import pickle
import os
from utils.face_encoder import encode_face, find_match
import datetime

st.title("観光回遊分析（顔ベース匿名認証）")

# データロード
try:
    with open("model/known_faces.pkl", "rb") as f:
        known_faces = pickle.load(f)
except:
    known_faces = []

# CSVログ
log_path = "data/visit_log.csv"
if not os.path.exists(log_path):
    pd.DataFrame(columns=["anon_id", "facility", "timestamp"]).to_csv(log_path, index=False)

facility = st.selectbox("現在の施設名", ["石見銀山資料館", "武家屋敷", "町並み交流センター"])

uploaded_file = st.file_uploader("顔画像をアップロード", type=["jpg", "png"])

if uploaded_file:
    filepath = os.path.join("data/faces", uploaded_file.name)
    with open(filepath, "wb") as f:
        f.write(uploaded_file.read())

    new_encoding = encode_face(filepath)
    if new_encoding is not None:
        match_id = find_match(new_encoding, known_faces)

        if match_id is not None:
            anon_id = f"visitor_{match_id}"
            st.success(f"既知の訪問者として記録: {anon_id}")
        else:
            known_faces.append(new_encoding)
            match_id = len(known_faces) - 1
            anon_id = f"visitor_{match_id}"
            st.success(f"新規訪問者を記録: {anon_id}")

        # 保存
        with open("model/known_faces.pkl", "wb") as f:
            pickle.dump(known_faces, f)

        # ログに記録
        df = pd.read_csv(log_path)
        new_row = pd.DataFrame([[anon_id, facility, datetime.datetime.now()]], columns=df.columns)
        df = pd.concat([df, new_row])
        df.to_csv(log_path, index=False)

    else:
        st.error("顔が検出できませんでした")

✅ 回遊可視化（utils/visualizer.py 例）


import pandas as pd
import plotly.express as px

def show_timeline(log_path, visitor_id):
    df = pd.read_csv(log_path)
    df = df[df["anon_id"] == visitor_id]
    df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"])
    df = df.sort_values("timestamp")
    fig = px.timeline(df, x_start="timestamp", x_end="timestamp", y="facility", title=f"{visitor_id} の訪問タイムライン")
    fig.update_yaxes(categoryorder='total ascending')
    return fig
（Streamlit側で表示）


from utils.visualizer import show_timeline

visitor = st.text_input("訪問者IDを入力（例：visitor_0）")
if visitor:
    fig = show_timeline(log_path, visitor)
    st.plotly_chart(fig)

✅ requirements.txt


face_recognition
opencv-python
streamlit
pandas
plotly

📈 応用：全訪問者の回遊パターン集計（グラフ化・クラスタリングなど）

  • 各訪問者の訪問順序を特徴ベクトルに変換
  • k-meansなどで典型パターンに分類
  • 地図＋時間帯ヒートマップに重ねる

🤝 提案できる先（島根県での活用イメージ）

対象利点
観光協会モデルルート設計、観光キャンペーン分析
地元施設連携による周遊促進と効果測定
自治体滞在時間・混雑分散のデータ化による政策支援

✅ 最初のステップ

  • 複数画像（顔写真）を用意して検証
  • 2〜3施設の「訪問」をシミュレーション（画像＋施設名）
  • Streamlitでアップロード → 顔認証 → ログ保存 → 回遊表示！

このPoCは、顔を使いながら個人特定せずに行動を追えるのが大きな強みです。

案4：宍道湖の夕日画像をAIで自動選定＋SNSキャンペーン支援について詳しい設計やPoC用のコードテンプレートを作って

了解です！🌅 では、「案4：宍道湖の夕日画像をAIで自動選定＋SNSキャンペーン支援」について、システム設計 → 技術構成 → PoC用コードテンプレートを順を追ってご紹介します！

🌅 案4の概要

🎯 目的

観光客が撮った写真の中から 「夕日が美しい画像」をAIで自動選定。

キャンペーン用の投稿画像選定を自動化し、SNS映えするコンテンツを増やす。

自治体・観光協会とのコラボで 地域プロモーションに活用。

🏗️ システム設計（全体像）


[観光客が撮影した画像]
        │
        ▼
[画像アップロード]
（Streamlitアプリ）
        │
        ▼
[画像分類AI]
（夕日 vs その他の風景）
        │
        ├──「夕日」 → SNS投稿候補として保存
        └──「その他」 → 処理終了
        ▼
[選ばれた画像一覧]
（自動タグ・位置情報付きで表示）

🛠️ 技術構成

要素ツール／ライブラリ
UIStreamlit
モデルPyTorch + 転移学習（例：ResNet18）
画像処理Pillow（画像読込）、OpenCV
夕日画像オープンデータ or 手動収集（Google画像検索でもOK）
その他GPSタグ抽出：piexif / PIL + 位置情報API連携も可
📁 フォルダ構成（PoC例） 

bash
sunset-detector/
├── app.py                # Streamlitアプリ
├── model/
│   └── sunset_model.pt   # 学習済みモデル
├── data/
│   ├── sunset/           # 学習用：夕日画像
│   └── not_sunset/       # 学習用：その他画像
├── utils/
│   └── predict.py        # 推論用スクリプト
└── requirements.txt      # 必要なライブラリ一覧

✅ 学習モデル（転移学習）テンプレートコード


# train.py
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision import datasets, models
from torch.utils.data import DataLoader

# データ前処理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor()
])

dataset = datasets.ImageFolder('data/', transform=transform)
train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)

# モデル構築（ResNet18）
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, 2)  # 2クラス：夕日 / その他

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 学習ループ（簡略化）
for epoch in range(5):
    for images, labels in train_loader:
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 保存
torch.save(model.state_dict(), 'model/sunset_model.pt')

🔍 推論コードテンプレート（画像分類）


# utils/predict.py
from torchvision import transforms, models
from PIL import Image
import torch

def load_model():
    model = models.resnet18(pretrained=False)
    model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, 2)
    model.load_state_dict(torch.load('model/sunset_model.pt', map_location='cpu'))
    model.eval()
    return model

def predict_image(image_path, model):
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((224, 224)),
        transforms.ToTensor()
    ])
    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
    image = transform(image).unsqueeze(0)
    outputs = model(image)
    _, predicted = torch.max(outputs, 1)
    return '夕日' if predicted.item() == 1 else 'その他'

🌐 Streamlit アプリ（app.py）


# app.py
import streamlit as st
from utils.predict import load_model, predict_image
from PIL import Image
import os

st.title("宍道湖の夕日画像 自動選定AI")

uploaded_file = st.file_uploader("画像をアップロード", type=['jpg', 'jpeg', 'png'])

if uploaded_file:
    img = Image.open(uploaded_file)
    st.image(img, caption='アップロード画像', use_column_width=True)

    model = load_model()
    result = predict_image(uploaded_file, model)

    if result == '夕日':
        st.success("これは『夕日』画像です！SNS投稿候補に追加されました 🌇")
        with open(f'selected/{uploaded_file.name}', 'wb') as f:
            f.write(uploaded_file.read())
    else:
        st.warning("これは夕日の画像ではありません。")

💡 拡張案（次のステップ）

  • SNS連携：Instagram投稿画面へリダイレクト
  • GPS付き画像 → 地図で「撮影場所」をマッピング（Folium活用）
  • 自動タグ生成（例：「#宍道湖 #夕日スポット」など）
  • 投稿画像ランキング機能（いいね数、AIスコアなど）

📦 requirements.txt 例


torch
torchvision
streamlit
Pillow
opencv-python
piexif

🎁 補足：夕日画像のデータ収集について

  • 最初は Google画像検索 or Unsplash で「sunset」「lake」「宍道湖」などからダウンロード
  • 実データに近づけるには SNS（Twitter API、Instagram）で収集 or 地元の観光協会に協力依頼も可
  • 必要枚数目安：各カテゴリ50〜100枚程度 でもPoC可能