公開モデル素性調査レポート — test-upsgd/mahjong-tiles-oc9zz

1. エグゼクティブサマリ

1.1 一目で分かる素性

1.2 本プロジェクトへの含意

• 「公開モデルの精度限界」(設計資料 B1) は データ規模 29 枚という根本制約 から来ている。M-League 専用ファインチューンで 500 〜 30,000 枚規模 に拡張する判断は正当。
• ライセンス CC BY 4.0 は 商用利用可 (帰属表示必要)。クラウドファンディングや実機販売を見据えても、現状の利用形態自体に法的問題はない。
• とはいえ商用ベースで稼働させ続けるのは推奨されない。「個人実験モデルへの依存」自体がサプライチェーンリスクであり、自前モデルへの移行は早ければ早いほどよい。

2. 対象モデルの基本情報

2.1 識別子

2.2 公開時期と更新履歴

Web 検索結果によれば 2023 年 8 月に公開。 バージョン 2 と 11 の存在から、作成者は少なくとも 11 回以上の再訓練 (もしくは Generate Version) を行っている。 各バージョンの個別公開日は Cloudflare Challenge により直接取得できなかった。

2.3 アクセス可否の現状

3. 作成者・ワークスペースの素性

3.1 名乗りと所属

• ワークスペース表示名は "test"。実名・組織名・所属の表示はなし。
• ワークスペース ID test-upsgd の末尾 upsgd はランダム生成 (Roboflow が一意性のために付与) と推定される。
• 同一作成者と推定される類似ワークスペース test-wmo8i (プロジェクト mahjong_yolo) も検索結果に出現する。 命名規則からも 個人の試行・実験用 アカウントである可能性が高い。

3.2 商用ロゴ / 所属組織の手掛かり

Web 検索結果・Roboflow Universe のメタデータ・GitHub の関連プロジェクトのいずれにも、 企業・大学・研究機関名の手掛かりは見つかっていない。 本ワークスペースが何らかの所属組織の代表アカウントである可能性は低い。

3.3 GitHub / SNS リンク

Web 検索では本ワークスペースに関連する GitHub アカウント・ブログ・SNS の発見に至らなかった。 ライセンス CC BY 4.0 の 帰属表示先 (Author / URI) としては Roboflow Universe ページ URL を用いるのが妥当。

4. 仕様 (クラス・データセット・モデル)

4.1 クラス構成 (34 クラス)

4.2 データセット規模

Roboflow Universe には「公開されている画像枚数」しか表示されないため、 実際の訓練に内部的にどれだけのデータ拡張 (augmentation) や非公開セットが 使われたかは不明。ただし、29 枚という公開規模からは 大規模拡張で誤魔化す 類の訓練 が想定され、結果としてドメインシフト (M-League 実況映像) への 汎化性能は低くなる。

4.3 モデル・推論

4.4 公開メトリクス

Cloudflare Challenge により直接ページ閲覧ができないため、Roboflow Universe 上の mAP@0.5 / Precision / Recall の公開値は取得できなかった。 類似公開モデル (例: HUST/riichi-mahjong) では 0.85 〜 0.95 の mAP が 示されることが多いが、本データセットの 29 枚規模では再現困難。

本プロジェクト側で実測した M-League sample01 への適用結果は:

• mAP@0.5 ≈ 0.5 〜 0.7 (目視推定)
• 副露 (横倒しチー・ポン) recall ≈ 0.65
• 緑フェルト・看板・卓周辺パーツに false positive 多発

5. ビジネス利用・現役システムの実態

5.1 商用 / 業務利用の有無

5.2 派生プロジェクト・利用例 (確認できたもの)

Roboflow Universe には類似目的の麻雀牌検出プロジェクトが多数存在する (検索結果から確認):

GitHub 側にも以下の関連プロジェクトが存在するが、これらは test-upsgd モデルを「直接」利用しているとは確認できていない:

• lissa2077/Mahjong-Detection — リアルタイム麻雀牌検出 (学習プロジェクト)
• colonel-aureliano/Embedded-Mahjong-Bot — Raspberry Pi 4 + Pi Camera での麻雀ボット
• hlin117/mahjongCV — Homography 用法のセグメンテーション
• heyzec/realtime-mahjong-trainer — リアルタイム捨て牌アドバイザー
• Camerash/mahjong-dataset — 中国麻雀牌 CV データセット
• elise-ng/COMP4901J_Project — Denoising CAE + CNN による麻雀牌分類

5.3 想定される一次利用層

本モデルは以下の 個人開発者・ホビースト・学習者層 が主たる利用層であると推定される:

• Roboflow を試験運用中の個人開発者の「とりあえず動くモデル」
• ハッカソン・学習プロジェクトでの取り急ぎの推論
• 趣味の麻雀点数計算 App / 麻雀ボットの試作
• 本プロジェクトのような商用前の PoC フェーズ での代替モデル

6. 類似公開モデルとの比較 (代替候補)

もし「自前ファインチューンを始める前に、もっと精度の良い公開モデルに乗り換える」選択肢を取るなら、以下が比較候補。

7. 本プロジェクトでの利用評価 (適合性ジャッジ)

7.1 適合性スコア

7.2 利用継続フェーズと移行タイムライン

7.3 帰属表示 (CC BY 4.0) のサンプル

本プロダクトの初期 PoC は、Roboflow Universe 上の公開モデル
"mahjong-tiles" (test-upsgd/mahjong-tiles-oc9zz, CC BY 4.0) を一時的に
参照している。本番リリース時には自前訓練モデルに置き換える。
出典: https://universe.roboflow.com/test-upsgd/mahjong-tiles-oc9zz

クラファン本文や論文・特許出願書類で本モデルに言及する際は、上記のような帰属表示を必ず併記する。

8. 調査制約・未確認事項

8.1 追加調査したい場合の手順

1. ブラウザで Universe ページ を開き、Cloudflare Challenge を通過。
2. "Health Check" タブで mAP@0.5 / Precision / Recall を確認。
3. "Versions" タブで各バージョンの公開日と data augmentation 設定を確認。
4. "Deploy" タブで API クォータと使用統計を確認。
5. "Workspace" の他プロジェクトをクリックして作成者の興味分野を推測。

必要なら、本調査結果を上記の手動確認結果で上書き更新してください。

9. 情報源 (Sources)

• mahjong-tiles Object Detection Model by test — Roboflow Universe (一次源・直接アクセス不可)
• Mahjong_YOLO — TEST workspace 別プロジェクト
• Riichi Mahjong by HUST
• mahjong-tile-detection v3
• Mahjong Tiles Model v2 (personal-ef39c)
• Mahjong by Jon Chan
• Mahjong 2.1 by Laura Junga
• Mahjong Soul by core-wlsb7
• mahjong by Roboflow100VL-Full
• lissa2077/Mahjong-Detection — GitHub
• colonel-aureliano/Embedded-Mahjong-Bot — GitHub
• Camerash/mahjong-dataset — GitHub
• heyzec/realtime-mahjong-trainer — GitHub
• hlin117/mahjongCV — GitHub
• elise-ng/COMP4901J_Project — GitHub
• Mahjong Tile Detection with Deep Learning — Medium (Jessica Lee)