写真共有SNSのユーザーの性別を機械学習で推定するWebアプリケーションをPythonで作ってみよう

機械学習（ほぼ）初心者が、Webアプリケーションを作ったキッカケ

　本記事では、機械学習の（ほぼ）初心者である筆者が、TIS株式会社の5daysインターンシップ「機械学習を用いたWebアプリケーション開発」に参加した際に開発したWebアプリケーションについて紹介します。筆者は、学部で情報工学の基礎を学び、現在は都内国立大学大学院に通う大学院生です。これまでにWebアプリケーションの開発経験はなく、機械学習も「なんとなくイメージはできる」程度の理解でした。今回は、開発にPythonを用いました。Pythonの使用経験は2年弱でしたが、機械学習を実装するのは初めてでした。

　開発したアプリケーションのソースコードは、GitHubで公開していますので適宜参照してください。

5daysインターンシップとテーマ設定

　今回のインターンシップでは、機械学習技術を活用したWebアプリケーションを開発するということ以外の制約はなく、開発に用いる言語やテーマは自由でした。そこで、テーマを考える際にSNSからデータ取得することを考えました。私はもともと写真に興味があったので写真共有SNSの"Instagram"に投稿された写真を眺め、

• 「人物が写っている写真を投稿するユーザーは、女性が多いのでは？」
• 「男性は食べ物が写っている写真が多いのでは？」

という仮説を思いついたので、写真共有SNSの投稿画像からユーザーの性別を推定するWebアプリケーションを開発するテーマに設定しました。もし、ユーザーの性別が分かれば、ユーザーに応じてより適切な広告を表示したりサービスを提供したりすることが可能になります。

　このWebアプリケーションでは、ユーザーがInstagramに何を被写体とした写真を多く投稿しているか、ユーザーが投稿した写真の傾向をもとに性別を推定することを試みます。具体的には、Instagramでユーザーの直近20枚の画像を取得し、画像認識API（AlchemyAPI）を使ってそれらの写真に写っている物体ごとにスコア化して、そのスコアに応じて性別を推定します。

図　今回開発した性別推定アプリケーションのイメージ図

今回用いたプログラミング言語/ライブラリの紹介

開発の流れ

　今回開発するのはInstagramのユーザーIDを入力すると、そのユーザーの性別を推定してくれるWebアプリケーションです。

　まずユーザーが投稿した写真から性別を推定する識別器（モデル）が必要になります。その識別器は、すでに性別が分かっているユーザーの性別と写真の組み合わせを学習データとしてscikit-learnで機械学習を行うことで作成します。その識別器を呼び出すWebアプリケーションを開発します。