ホームセンターにある画像をVision APIで分析してみた話

VisionAPI × BigQuery

Wasaburo Miyata

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宮田　和三郎（Wasaburo Miyata）

使用）BigQuery

SQL,R,Python・・・

所属）嘉穂無線ホールディングス

経歴）ソフトハウス⇒DBベンダー⇒2015年より現職

役割）データ分析システム全般

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■本日の内容

技術の話はほとんどありません。Vision APIを使用してどんな結果が出たのか

を共有します。

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■会社紹介

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(1店舗4台×63店舗)+α

260台

■2015年 全店舗タブレット導入

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■G Suite(旧：Google Apps for Work)導入

撮影＝共有

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■共有された写真

18,138枚

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■例えば・・・売場の比較

店舗A 店舗B

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■例えば・・・現場の共有

地震 積雪

他にも朝礼の様子ワークショップの様子・・等

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■方針/ルール

店舗運営に関わる事であればカメラの使い方は自由

※「お客様へ迷惑をかけない」は大前提。

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■課題

人間が全店舗、全写真の内容を把握するのは実質的に不可能

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そこで、

VisionAPI × BigQuery

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■システム概要

Vision API

Drive GCS TableauBigQuery

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■MAGELLAN BLOCKSフロー作成

参考1）http://qiita.com/atusi/items/f594fe95aeb57902e6a9

参考2）https://www.magellanic-clouds.com/blocks/example/monitoring/gc-vapi/

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■物体検知

[ランク]1位:retail,2位:supermarket,3位:convenience store

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■顔検知（感情分析）

※イメージ

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■有害コンテンツ検知

violence？

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■ロゴ検知

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■OCR(テキスト)

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■色解析

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■ランドマーク検知

東大寺？

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■まとめ

・全体の傾向をつかむには十分な精度 ・細かい精度で見る場合はスコア参照が必須 ・目的に応じた使い方をする（ランドマーク・・） ・タブレットのカメラはケチらない。

■次のステップ

・Cloud Functions（イベント即アクション） ・Cloud ML（独自の分類器） ・動画解析

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ご清聴ありがとうございました。