アンモニャイト診断を試してみる

概要

「アンモニャイト診断」は、丸まった猫（通称：アンモニャイト）の写真をAIで解析し、その可愛さをスコア化して楽しめるWebアプリです。

本プロジェクトは自社の技術検証（R&D）として、企画から開発まで一貫して社内で取り組んだものです。ブラウザ完結型の画像解析技術を実際のプロダクトに落とし込むことで、その実用性や表現力を検証することを目的としています。

なぜこのテーマを選んだのか

近年、機械学習モデルをサーバーを介さずブラウザ上で直接実行できる技術が急速に整ってきています。当社ではこうした技術を今後のクライアントワークにも活用できるよう、「実際に手を動かして小さなプロダクトを作る」という形で検証を重ねています。

今回は身近で親しみやすいテーマとして、SNSでも人気の「丸まった猫＝アンモナイト」というモチーフを採用し、社内のねこ好きメンバーがリーダーとなって遊び心のあるアプリに仕上げました。

技術的なポイント

MediaPipe Tasks Visionによる物体認識

Googleが提供する MediaPipe Tasks Vision を用いて、写真内の猫の検出・領域抽出を行っています。軽量なモデルながら高い検出精度を持ち、ブラウザ上でのリアルタイム処理に適している点が採用の決め手となりました。

独自スコアリングロジック（猫度 × まんまる度）

検出結果をもとに、以下2つの指標を組み合わせた独自のスコアリングロジックを実装しています。

• 猫度：検出された対象がどれだけ「猫らしいか」を示す指標

• まんまる度：丸まり具合＝アンモナイトらしい輪郭に近いかを示す指標

この2軸を掛け合わせることで、「ちゃんと猫で、かつ、しっかり丸まっている」写真ほど高スコアになるよう設計しています。

投稿機能以外はすべてフロントエンド処理

診断結果の投稿機能を除き、画像の解析・スコア計算はすべてブラウザ内（フロントエンド）で完結する設計としています。

• 画像データがサーバーに送信されないため、プライバシー面で安心

• サーバー処理を介さないため、通常3〜8秒程度というレスポンスの速さを実現

• インフラコストを抑えつつ、多くのアクセスにも耐えられる構成

この「サーバーレスに近い形での画像解析」は、今後のクライアントワークにおいても、コストや速度、プライバシー要件がシビアな案件へ応用できる知見だと考えています。

今後に向けて

今回の技術検証を通じて、ブラウザ完結型の画像解析技術が実用レベルで活用できることを確認できました。今後は、こうした技術を活かし、業務効率化ツールや診断・判定系のサービスなど、より実務的な領域への応用も検討しています。