kiwi @koga_wiwi NIFTY Lifestyle Co., Ltd. 結婚式を支えた技術 LINE Botを活用した写真共有サービスの開発 2018/11/02 ニフティLT大会

元ネタ https://speakerdeck.com/motokiee/jie-hun-shi-wozhi-etaji-shu-firebasewohuo-yong-sitasabaresuiosapurikesiyonkai-fa

私事ですが • 先日結婚式を挙げました • 結婚式のゲスト向けにLINE Botを作ったので、 その裏側をご紹介します

なぜ作ったか • 元ネタ (iOSDC) の発表に憧れを抱いていた • 自分の結婚式でも技術的なことをしたいと思っていた • 写真に関する悩み（解決したい課題）は同じ • 結婚式でみんなスマホで写真撮ってる • けど、新郎新婦へ共有されないものも多い • 写真は多いほうがいい（普通に見たいので） • 場所だけ用意してもなかなか上げてくれない → 共有してもらうためのより強い理由が必要

なぜアプリではなくLINEにしたか • アプリよりも楽 • iOS/Android 両対応 • ユーザーへの通知ができる • ゲストがインストール不要 • アプリを入れてもらうのは大変 • そもそもどうやって配布するか • LINEは多くのゲストが インストール済み • 私が作ったことがあった

提供した機能 • 式場情報の閲覧 • 個別チャット • アカウントに質問が 来ることを想定し実装 • 積極的には使ってない • 事前企画 • 思い出写真など • 当日企画 • HAPPINESS SNAP

について 笑顔の写真をたくさん投稿してもらうランキング企画

利用イメージ LINEに写真を投稿 自動でスコア計算 ランキング作成

ほかのゲストの写真はWebから閲覧可能

企画元ネタ https://note.mu/kokuhaku_2/n/n4decda35aef8

AWS Cloud の裏側 レンタルサーバー サムネイル生成 感情データ 感情データ スコア計算 結果通知 写真

Amazon Rekognition について 機械学習(Deep Learning) のマネージドサービス • オブジェクト、シーンの検出 • 顔の検出と分析、比較 • 画像内のテキストの抽出 • 有名人の認識 • 画像内の不適切なコンテンツの識別

Amazon Rekognition について 顔の検出と分析 • 画像内に含まれる人間の顔の以下を推定 • 顔の位置（x, y, w, h）と信頼度 • 顔の各パーツの位置 • 笑っている？サングラスかけてる？ 口開いてる？などの特徴とその信頼度 • 感情とその信頼度 • 今回は感情の信頼度をもとにスコア計算 • 笑顔判定は信頼度が高くなりやすかった

判定できる感情とスコア 「楽しい」のみスコアをプラス それ以外はスコアをマイナス 2人以上はそれぞれのスコアの平均 信頼度に応じてスコアをプラス 笑っていれば90%代が出たため、 95%くらいまでは加算幅が控えめ 感情・信頼度に応じて減算幅を調整 「悲しい」「静か」は減算が大きめ 複数人の方が難易度が上がるため、 ・3人以上なら一番低いスコアを除外 ・1人の場合は最高点を98点に調整

最もスコアが高かった写真 • 「楽しい」以外の信頼度が低い • 2人しか写っていないので、 スコアの平均がそのままポイントに

結果とまとめ • LINE登録率: だいたい60%くらい • 招待状に同封 • 当日の席次表にもQRコードを掲載 • 投稿された写真の枚数: 300枚以上!! • 二次会以降の写真を含む • ゲーム要素を取り入れることで、多くの人に参加し てもらえたし、写真もたくさん見ることができた • zipで写真をアップロードできる機能を後日実装 • デジカメで撮られた写真はLINEで上げづらい • Lambdaで解凍処理をしているが、メモリが厳しい • 商用化の壁: LINE@アカウントが結婚式ごとに必要