こんにちは！メドピア10月入社の新米エンジニアの宮原です。今回のブログでは、メドピアで恒例となっている開発合宿に参加してきましたので、こちらの様子をお届けしたいと思います。

メドピアでは、これまでにも年2〜3回ぐらいのペースで開発合宿を開催しています。湯河原で開発合宿を行うのは、昨年3月以来になります。

合宿テーマ

開発合宿のテーマは毎回異なり、技術研鑽や技術的負債の解消、他にも新規サービス立ち上げ等を行ったこともあります。過去の開発合宿では新規サービス立ち上げをテーマに実施され、弊社のサービスとして事業化されているものもあります。

合宿に行く前に各自、取り組む内容について宣言してから開発します。今回はこんな感じです。

業務改善ツールの開発
メドピア既存サービスへの新機能開発
新技術を使ったサービス開発

取り組み方は自由でチームを組んでも良し。個人でモクモクと取り組むも良し。特に制約は無いので、自身が取り組みたかった開発がしやすいです。後日、オフィスにて合宿に参加できなかったエンジニアやデザイナーさんたちへ、成果報告LTをすることになりました。

開発合宿向きの旅館「湯河原おんやど恵」さん

今回の合宿は湯河原の「おんやど恵（めぐみ）」さんにお邪魔しました。メドピアでは過去の合宿でも利用させていただいております。こちらの旅館は、SE出身の社長さんが経営されている旅館で、エンジニアに嬉しい「開発合宿プラン」などが用意されています。お隣にコンビニができたこともあり、お酒やお菓子などの補給線が確保されより開発向きになりました。

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おんやど恵み開発合宿プラン

当日は、湯河原駅に直接集合！湯河原駅近くの「トルティーノ」さんでランチをとってから一同、おんやど恵へ向かいます。

f:id:nyagato_00_miya:20181212153942j:plain — 総勢15名の参加となりました！

開発の様子

到着後すぐに会議室へ向かいます。各々合宿で取り組むテーマを発表し、いざ開発スタートです。

会議室には、電源タップ、USB充電器、おやつ、ホワイトボード、腰サポートグッズ等、設備も充実。開発スタートから、もくもく作業をする人もいれば、リフレッシュも兼ねて一足先に温泉に浸かりに行く人も。 ※ディスプレイのレンタルプランもあるそうです。

f:id:nyagato_00_miya:20181212154443j:plain — 今回のテーマをそれぞれ発表し、いざ開発開始です

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基本的に、食事・お風呂・就寝以外の時間は開発タイムです。初日から夜遅くまで開発に没頭するメンバーもいました。

f:id:nyagato_00_miya:20181212154705j:plain — 斯く言う私も、モクモクしていました

湯河原ご飯レポート

※美味しそうなご飯の写真が続きます。空腹時の閲覧はご注意ください

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f:id:nyagato_00_miya:20181212155021p:plain — 十二庵さんの豆腐プリンは絶品でした

最終日にランチに行った「うおたつ」さんには足湯もありました。湯河原では、"足湯駆動開発"が大変捗ります。

最終日

2泊3日の楽しい合宿を終え、成果発表を行います。
技術研鑽に務める人もいれば、がっつりと作り込みデモまでする人まで各々の成果が発表されました。今回の合宿では、最も優れた発表には商品が進呈される！とのことで、みんな気合の入った発表が多かった印象です。

f:id:nyagato_00_miya:20181212154900p:plain — 合宿の成果が発表されました

画像認識に取り組んでみました

私は、“食品判別AI”を作ってみました。メドピアにはグループ会社からDiet Plusというアプリがリリースされています。ユーザーから送られてきた食べ物の写真を、管理栄養士さんが確認して健康サポートをしてくれます。
そこで、食品の判別は自動化できそうだなと考えていたこともあり、合宿でやってみることにしました。

学習データの加工や、ニューラルネットワークの構築に時間を要しましたがなんとか形にすることができました。今回は、GCPにVMのインスタンスを立てて、この中でSystemd + Nginx + uWSGI + Flaskのアプリケーションを動かしています。

f:id:nyagato_00_miya:20181212173511p:plain — お寿司が正しく判別された様子。

TensorFlowのサンプルの中に、再学習するサンプルが用意されています。簡単に画像認識を試す場合は、こちらを活用してみてください。
便利なことにTensorFlowでは、dockerイメージが公開されています。こちらを活用することで、めんどうな環境構築を一瞬で終わらせることができます。
（公式から公開されていると安心感がありますね） https://www.tensorflow.org/install/docker

例えば、猫の分類など行ってみましょう。ロシアンブルー、ペルシャ、メインクーン、ベンガルなどの画像を10枚程度集め、それぞれディレクトリに入れます。こちらのディレクトリを指定して再学習を実行します。

$ cd cats
$ python3 retrain.py --image_dir ~/cats

学習結果を確認するには、label_image.pyを使います。以下のファイルをGithubからダウンロードし、retrain.pyと同じディレクトリに置きます。 https://github.com/tensorflow/tensorflow/raw/master/tensorflow/examples/label_image/label_image.py

以下の様に、再学習で生成された学習データを活用して判定させます。

$ python3 label_image.py \
--graph=~/tmp/output_graph.pb \
--labels=~/tmp/output_labels.txt \
--input_layer=Placeholder \
--output_layer=final_result \
--image=/cats/test/test_cat.jpg

するとどうでしょう、入力した猫の画像から、猫の種類を判別してくれます。学習データが10数枚であれば、ローカル環境で十分学習させることが可能です。
例で述べさせていただいた内容は、公式にチュートリアルとして掲載されています。ぜひ、トライしてみてください。
https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/image_retraining

まとめ

開発合宿では、普段の業務でなかなか取り組めないタスクや負債を潰したり、新しい技術に集中して取り組める絶好の機会だと思います。また、2泊3日という短い時間で成果を出す必要があるので、自身がこの短期間にどこまで出来るかを確認できる良い機会でもあると思います。以上！2泊3日のメドピア開発合宿@湯河原おんやど恵のレポートでした。