数あるラーメン店の中でも、特にコアなファン層を魅了し続けているラーメン二郎ですが、2018年現在で東京近辺に41店舗あるそうです。ご存知の方も多いと思いますが、これでもか、というボリュームのトッピングが視覚的にも、そしてもちろん物理的にも満腹感・満足感の高いラーメンです。

熱烈な二郎ファンは「ジロリアン」と呼ばれていたりするのですが、ジロリアンの間では、「おれはこの店舗は認めるが、この店舗は好みではない」という店舗ごとの派閥も存在しているそうです。

ですが、ラーメン二郎マニアではない人たちが、画像を見て、どこの店舗のラーメンなのかを見定めるのは至難の技です。

 

本日はこちら！ #ラーメン二郎京急川崎店 会社帰りに途中下車！☺️ 『小ラーメン730円ヤサイ』 シャキシャキとした食感のキャベツ高めの野菜＆ホロホロと崩れるしっとり食感の豚＆表面背脂たっぷりでもスッキリとした微乳化スープ＆喉越しがいい柔らか中太ストレート麺は…旨い！😂 #ramen #ramenjiro 久しぶりに二日連続のラーメン二郎でした！！☺️

やじさん(YAJISAN)さん(@usui320)がシェアした投稿 – 2018年 4月月13日午前5時24分PDT

データサイエンティスト土井賢治氏は、ラーメンの画像から、その一杯がどこのラーメン二郎店舗のものなのかを認識できないだろうか、と考えました。そこで同氏は、Googleが2018年1月からα版の提供を開始している「AutoML Vision」を活用し、この課題に挑戦してみることにしました。AutoML VisionはML（機械学習）の知識がない人でも、画像を登録し、それにラベル付けすることで、機械学習を開始させることができるサービスです。

同氏は、さっそくインターネット上で集めた4万8000枚ものラーメン二郎のラーメンの画像をAutoML Visionに登録し、各画像に店舗名のラベルを付ける、という作業を行いました。

その結果、94.5%という驚異的な精度で、どの二郎店舗のラーメンなのかを当てることができるようになったのです。これは、長年の二郎マニアでも達することがなかなか難しい境地ではないでしょうか？

また、このデータを見ると、例えば、桜台駅前店と千住大橋駅前店、ひばりヶ丘駅前店は誤認識率が比較的高いため、ラーメンには類似点が見られる、という傾向も見て取ることができます。何を基準に機械が店舗の判断をしているのかは不明ですが、肉の切り方、盛り付け方などから店舗ごとの特徴を見極めているのではないか、と土井氏は推測しています。

誰でも使える機械学習が実現すれば、様々なシーンでの活躍が期待できます。AutoML Visionの今後の動向にデータのじかんも注目していきたいと思います。

それにしても、高度なテクノロジーを使った、ツッコミどころ満載な実験ですね。。。（笑）

AutoML Visionの使い方の詳細が知りたい方は、Cloud AutoML Visionはどう使えるサービスなのかをご覧ください。

ちなみに、土井氏が作成した「ラーメン二郎全店分類器」はツイッターボット化されていて、＠jirou_deep宛てに画像を送るとどの店舗のラーメンである可能性が高いのかを教えてくれます。

（データのじかん編集部）