ROMANCE DAWN for the new world

Microsoft Azure を中心とした技術情報を書いています。

紅葉が見頃な北海道に行ってきました

先月末、JAZUG札幌支部(きたあず)第23回勉強会に参加しつつ、紅葉が見頃な北海道を2泊3日で観光してきました。
きたあずのことは前回の記事に書いたので、今回は観光した話を書きます。
gooner.hateblo.jp

1日目

きたあずの当日は、昼前に札幌に着いたので、早速雲丹を食べに行きました。

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2年前にも行ったお店で、いいお値段しますが、奮発して雲丹丼を注文しました。
tabelog.com
お腹も満たされたので、会場となるサッポロファクトリーまで、札幌の街を散策しながら歩いて行きました。

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赤れんが庁舎
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時計台
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さっぽろテレビ塔
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サッポロファクトリー

最近ハマっているドラゴンクエストウォークのお土産のジンギスカンをゲット。地域限定モンスターが2匹いるのですが、ツンドラキーしかエンカウントできず残念。

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勉強会後の懇親会は、すすきのにある「かわず池」というお店に行きました。
お通しで出てきたお椀の汁物が美味しかった。北海道の海鮮料理もリーズナブルで美味しく、プレミアムモルツのマスターズドリームが進む楽しい懇親会でした。
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2日目

翌日は、札幌でレンタカーを借りて、美瑛にある青い池へ向かいました。iOS の壁紙にも採用された青い池ですが、地下から湧き出たアルミニウムを含む水が混じった白ひげの滝が美瑛川に流れ込み、コロイドという物質が生成され、太陽光の散乱によって青く見えるそうです。そのため、天気や時間帯によって青色が変わるらしいです。あいにくの曇り空でしたが、十分に綺麗に見えました。

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昼食は、青い池のすぐ近くにあるソーセージのレストラン「歩人(ほびっと)」に行きました。自家製のソーセージやハムが食べられる素敵なお店でした。2人でシェアして食べても十分なボリュームで美味しかったです。

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このあと、車窓から北海道らしい風景を楽しみながら、富良野方面へ向かいました。

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富良野では、いくつかの観光スポットに立ち寄りました。

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ふらのワイン工場
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ぶどう畑
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カンパーナ六花亭

新富良野プリンスホテルの敷地内にあるニングルテラスには、10棟ほどのログハウスが並び、雑貨店や喫茶店があります。とくに買い物はしなかったのですが、紅葉が綺麗で雰囲気のいい場所でした。

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札幌に戻り、夕飯はすすきのにある「ビーストキッチン」に行きました。初めて食べたサメガレイが美味しかった。日本酒を飲みながら、北海道の美味しい肴をいただきました。

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ヒラメのなめろう
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刺身の盛り合わせ
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3日目

最終日の朝食は、札幌中央市場に行きました。焼き立ての真ほっけとご飯と味噌汁の組み合わせが最高でした。

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真ほっけ
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根ぼっけの刺身
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ししゃもの刺身
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朝食のあと、おたる水族館に行きました。この日は良い天気で、水族館の入り口から石狩湾の対岸が見えるくらい眺めがよかったです。

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少し前に SNS で話題になったらしい「鮭は飲み物」を見れたので満足です。トドの鳴き声がまるでおっさんだった(笑)

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こんなクイズもあって、割と楽しめた水族館でした。

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otaru-aq.jp

続いて、余市にあるニッカウヰスキー の蒸留所に行きました。紅葉と蒸留所の建物の風景がいい感じでした。

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ウイスキーの歴史や製造工程が展示されていて、自由見学でも十分に楽しめました。

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無料と有料の試飲スペースがあって、オススメの割り方なんかも紹介されていました。お土産に限定ウイスキーを買って帰りました。
www.nikka.com

蒸留所のすぐ近くにある柿崎商店でいくら丼を食べて、小樽運河に向かいました。
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小樽運河では、小樽ビール醸造所の小樽倉庫 No.1 を見学したり、堺町通り商店街を散策したりしました。

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小樽運河
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小樽倉庫 No.1
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飲み放題のあるレストラン

新千歳空港でレンタカーを返して、らーめん空で味噌ラーメンを食べてから、東京へ帰りました。

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新千歳空港にはなんでもありますね。きたあずに来ていた方の話によれば、空港だけ観光に来る人もいるらしいです。

まとめ

北海道には夏や冬に行くことが多く、紅葉シーズンは初めてでした。気温は例年よりも暖かかったらしく、観光するにはいい気候でした。
きたあずの勉強会自体も楽しかったですし、紅葉を観て美味しいものを食べて、北海道を満喫できた2泊3日でした。
帰りの空港で買った富良野ヴィンテージのサッポロクラッシクビールが美味しかったので、もっとたくさん買えばよかった。

JAZUG札幌支部(きたあず)第23回勉強会に参加してきました

jazug.connpass.com

先週の土曜日、JAZUG札幌支部(きたあず)第23回勉強会に参加して、Azure アーキテクチャ センターを読んで LINE BOT を作ってみた話をしてきました。

speakerdeck.com

セッション内容

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LINE BOT の開発を題材に、Azure が提供するサービスを組み合わせた構造(アーキテクチャ)を決める Tips を紹介しました。Azure アーキテクチャ センターには、実践向けの役立つ情報が多いので、関連するトピックを絡めた話をしました。
docs.microsoft.com

初めての試みとして、Microsoft Whiteboard を使い、Surface Go にペンでお絵描きしながら説明しました。アーキテクチャは難しい話になりやすいので、ホワイトボードに書いている感覚で話すことで、より分かりやすく伝えたい思いがありました。(下の写真は Backend for frontend を説明しているところ)

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「すごくよかった」「デモがあって、全体の説得力があった」「手書きの Live な図がよかった」などのツイートがありましたし、セッション後に参加者の方々から直接お礼を言って頂けたり、この内容で話してよかったなと思いました。

まとめ

勉強会全体の感想としては、セッション時間が 50分 あったので、登壇者方々の思いをしっかりと伝えることができて、濃い内容でした。おやつタイムあり、飛び入り参加で2名の LT あり、業界しゃべり場的なセッションありで、学びも多くとても楽しめた勉強会でした。
運営メンバーも合わせて15名ほどの規模なので、東京の JAZUG とは違った雰囲気でよかったです。恒例のまとめ枠セッションもいいと思います。
きたあずは、今回で2回目の参加となりましたが、また機会があれば参加したいです。

北海道を観光したり美味しいものを食べたりした話は、こちらに書きました。
gooner.hateblo.jp

Azure Custom Vision を Docker コンテナで使ってみた

先週の土曜日、Japan Azure User Group 9周年イベントで LT してきました。

jazug.connpass.com

タイトルからお察しの通り、懇親会でのネタ的な内容だったので、このスライドに大した話は書いてありません。

speakerdeck.com

せっかくなので、デモを構築した手順をまとめておきたいと思います。

Azure Custom Vision とは

Azure Custom Vision は、画像に任意のラベルを適用した判別モデルを構築できる Azure の AI サービスです。
似たようなサービスに Computer Vision もありますが、プリセットのラベルのみなので、自由にカスタマイズできるところが大きな違いです。

画像判別モデルを構築する

画像判別モデルは、Custom Vision Web サイトを利用して、画像のアップロード→トレーニング→評価の3ステップで構築できます。
このあたりの情報は多いので、公式ドキュメントなどを参照してください。
docs.microsoft.com

今回は、Dockerfile にエクスポートしたかったので、コンパクト ドメインを選択しました。プロジェクトを作成する際に、General (Compact) を選択します。
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プロジェクト作成後、五等分の花嫁の原作から集めてきた画像に、五つ子の名前をタグづけしてアップロードしました。

Dockerfileにエクスポートする

トレーニングした画像判別モデルをアプリケーションに組み込むには、いくつかの方法があります。
最もお手軽なのは、Custom Vision Web サイトで提供されるマネージドな API を呼び出すことですが、アプリケーションの形式に合わせて、画像判別モデルをエクスポートできます。

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今回は、Dockerfile を選択しました。コンテナ環境ならどこでもデプロイできます。Azure であれば、Web Apps とか Container Instances とか Kubernetes Services など、用途に合わせてサービスを選択することができます。
注意点として、コンテナ環境で動作するのですが、内部的に Azure 側への通信を行なっているため、完全なオフライン環境では動きません。
完全なオフライン環境で動かしたいときは、CoreML のような iOS 向けの形式を選択しましょう。

画像判別モデルを Docker コンテナでテストする

ダウンロードした ZIP を展開すると、Python で書かれたアプリケーションと Dockerfile が入った構成になっています。

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Dockerfile をビルドして、ローカルで実行します。

$ docker build -t thara0402/gotobun:2.0.0 .
$ docker run -it --rm -p 8080:80 thara0402/gotobun:2.0.0

あとは API を呼び出せば良いのですが、最近気に入っている Visual Studio Code の拡張にある REST Client を使いました。

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上記では、Azure Blob Storage にアップロードした画像 URL を渡していますが、/image で API を叩くと、画像データをそのまま POST することもできます。
原作から集めてきた未来の花嫁の画像を渡してテストしました。

まとめ

Azure Custom Vision は、画像に好きなラベルをつけて、自分だけの画像判別モデルを作ることができるサービスです。画像判別モデルは、アプリに合わせたフォーマットでエクスポートして組み込むこともできます。
少ない学習データ(最低5枚)でも大丈夫ですし、画像アップロード、トレーニング、評価の3ステップなので、何か自分の楽しめるネタで試してみるといいと思います。

気になる?未来の花嫁の予想結果ですが、長女か三女の可能性が高いようでした。ちなみに、五つ子の過去が明らかになる 11 巻は 9/17 に発売です。

五等分の花嫁(11) (講談社コミックス)

五等分の花嫁(11) (講談社コミックス)