近年、AI（人工知能）の技術は急速に発展し、私たちの日常生活のさまざまな場面に活用されています。その中でも「画像認識AI」は、写真や映像から物体や人物を判別する技術として、特に注目を集めています。本記事では、小学生からでも取り組める「Scratch」を使って、簡単な画像認識アプリを作る方法を解説します。

1. 画像認識AIとは？

画像認識AIは、カメラや画像ファイルから取得したデータを解析し、「これは猫」「これは車」といった分類を行う技術です。代表的な活用例には、顔認証システムや自動運転、医療診断支援などがあります。

なぜScratchで画像認識ができるの？

Scratchそのものには画像解析機能はありませんが、外部のAIサービス（例：Google Teachable Machine）と連携することで、Scratch内でAIの結果を使うことができます。

2. 必要な準備

• インターネット接続が可能なパソコン
• Scratchアカウント（公式サイトで無料登録）
• カメラ付きPC または スマホで撮影した写真
• Google Teachable Machine（無料）

3. プロジェクトの流れ

1. 画像データを集める
2. Teachable MachineでAIモデルを作成
3. モデルをエクスポート（Web用）
4. Scratchに拡張機能を追加し、AIと連携
5. 画像認識結果をもとにアプリを完成

4. Teachable MachineでAIモデルを作る

1. Teachable Machineにアクセスし、「Image Project」を選択します。
2. 「Standard image model」を選択し、カテゴリ（クラス）を作ります。例：「猫」「犬」。
3. 各クラスに画像をアップロードします（最低でも30枚程度推奨）。
4. 「Train Model」をクリックしてAIを学習させます。

AI精度を上げるポイント

• 背景や角度を変えた複数の画像を使う
• 明るさやサイズを変えた画像も混ぜる
• 各クラスの画像枚数をバランス良く

5. ScratchとAIの連携方法

Teachable Machineで学習が終わったら、「Export Model」から「Tensorflow.js」形式でエクスポートし、URLをコピーします。

Scratchでは「拡張機能」からJavaScript連携が可能な拡張（ml5.jsやクラウド拡張）を利用し、このURLを読み込んでAI判定を使います。

サンプルコード（擬似的な説明）

AIモデルを読み込む
↓
カメラの映像を取得
↓
AIで分類結果を取得
↓
「猫」と判定されたら「これは猫です！」と表示

6. 実際に作ってみよう

① 背景とキャラクターの準備

Scratchのステージに背景画像を設定し、キャラクター（スプライト）を追加します。

② カメラ入力の設定

Scratchの「ビデオモーションセンサー」拡張を使うか、JavaScript連携でWebカメラ映像を取得します。

③ AI判定結果の表示

AIから返ってきた結果に応じて、「正解！」や「これは○○です」といったセリフを表示するスクリプトを組みます。

7. 応用アイデア

• クイズゲーム化：判定結果が正解ならポイント加算
• 学習アプリ化：認識した動物の豆知識を表示
• リアルタイム翻訳：結果を英語でも表示

8. Scratch画像認識AIの学習効果

このプロジェクトを通じて、子どもたちは以下を学べます。

• AIの仕組み（機械学習の基礎）
• プログラミング思考（条件分岐、イベント処理）
• データ収集と分類の重要性

9. まとめ

「画像認識AI」は難しそうに思えますが、Scratchと外部AIサービスを組み合わせれば、小学生でも簡単に体験できます。作ったアプリを友達や家族に見せれば、きっと驚かれるはずです。ぜひ自分だけのオリジナルAIアプリを作って、プログラミングとAIの世界に一歩踏み出してみましょう。