APIをノンプログラミングで簡単に活用できます。店舗モニタリングと組み合わせることで、店舗の改善やマーケティングなど、多彩な用途に活用できます。APIで分析し、分析結果をBigQueryに蓄積する例を紹介します。解説デモビデオで紹介したフローの詳細について解説します。テーブルに格納しています。ブロックとストリームインサートブロックをつなげるだけで、このようなことが実現できるのでしょうか。ブロック、ストリームインサートブロックについて、順に詳しく見てその理由を解説します。上の画像を解析します。形式のデータで返してきます。これにより、このブロックにつながれた以降のブロックでは、この変数で解析結果を参照できます。ブロックで解析してみます。形式のデータが返ってきます(わかりやすくするため、物体検知のみを有効にした画像解析結果です)。ブロックのデフォルトでは、この解析結果を変数アンダースコア(_)に格納します[1]。説明"labelAnnotations"物体検知の結果で、オブジェクト値({...})の配列([{...},{...}])で返ってきます。オブジェクト値の内容は以下のとおりです。"description"カテゴリの名前です。"score"物体検知の信頼度です。"gcs_url"解析した画像のパスです。"timestamp"画像を解析した日時です。テーブルへレコードを追加します。追加するデータは、変数アンダースコア(_)に格納されたデータです[2]。ブロックの出力(画像の解析結果)は、変数アンダースコア(_)でした。ストリームインサートブロックの入力は、変数アンダースコア(_)です。ブロックの出力とストリームインサートの入力がつながります。ブロックからストリームインサートブロックに流れることを意味します。テーブルは、フローの実行前に準備してください。google-cloud-vision-api-bigquery-schema.json」をダウンロードしてお使いください。分析結果はクエリを発行することでさまざまな活用が考えられます。顔検知の結果をカウントすることで、時間ごとにカメラに映っている人数を数えることができます(顔が映っている人物のみ)。timestamp参考までに、顔検知の情報を掲載しておきます。説明"boundingPoly"顔の輪郭を矩形で表します。"fdBoundingPoly"顔の輪郭を除く皮膚の部分を矩形で表します。"landmarks"顔の各部位(左目や右目など)をオブジェクト値の配列で持ちます。各部位のオブジェクト値の内容は、以下のとおりです。値"type"顔の部位の種別を表します。"position"顔の部位の位置を表します。"rollAngle"顔が、メトロノームのように時計方向か反時計方向に傾いている角度を表します。"panAngle"顔が、左方向か右方向に回転している角度を表します。"tiltAngle"顔が、上向きか下向きに傾いている角度を表します。"detectionConfidence"顔検知の信頼度を表します。"landmarkingConfidence"顔の部位検知の信頼度を表します。Likelihood(後述)で表します。Likelihood(後述)で表します。Likelihood(後述)で表します。Likelihood(後述)で表します。Likelihood(後述)で表します。Likelihood(後述)で表します。Likelihood(後述)で表します。判定しようとしている事象の度合い(確からしさ)を表します。結果を格納する変数は、「結果を格納する変数」プロパティで自由に変更できます。活用サンプルご利用はすぐに始められます。Groovenauts,Inc.。