MAGELLAN BLOCKSを使用した画像解析

VisionAPI × BigQuery

宮田　和三郎

2

■会社紹介

・ホームセンター・ファブラボ・ワークショップ等イベント

・電子工作キット・ワークショップ

3

4

5

6

7

(1店舗4台×63店舗)+α

260台

■2015年 全店舗タブレット導入

8

■G Suite(旧：Google Apps for Work)導入

撮影＝共有

9

■共有された写真

18,138枚

10

■例えば・・・売場の比較

店舗A 店舗B

11

■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

12

■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。

13

■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

14

そこで、

VisionAPI × BigQuery

15

■システム概要

Vision API

Drive GCS TableauBigQuery

16

■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/

17

■物体検知

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

18

■顔検知（感情分析）

※イメージ

19

■有害コンテンツ検知

violence？

20

■ロゴ検知

21

■OCR(テキスト)

22

■色解析

23

■ランドマーク検知

東大寺!？

24

■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） ・動画解析 ・Machine Learning（独自の分類器）

25

ご清聴ありがとうございました。