Vision API

グーグル・クラウド・ジャパン合同会社

Vision API

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3.5
9

Vision APIの評判・口コミ 全9件

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Vision APIのユーザーレビュー・評価一覧

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非公開ユーザー

ソフトウェア・SI｜保守・運用管理｜1000人以上｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 有償利用

企業所属 確認済
投稿日：

ネット画像分析に役に立つ

ディープラーニングソフトで利用

良いポイント

Vision APIの良い点として、Pythonなどのプログラミング言語と組み合わせて利用できるため、画像処理や画像解析を自動化し、大量のデータを効率よく分析できる点が挙げられる。例えば、不動産の物件情報をインターネット上から収集する際、物件の画像データも同時に取得し、その画像に対して画像解析を行うことで、建物の外観、室内の様子、設備の有無などを自動的に判別することが可能になる。
また、単に画像を収集するだけでなく、収集した画像に対してさらに解析や分類を行うことができるため、データ収集で終わるのではなく、その後の分析や研究などの二次的な活用ができる点も大きな利点である。例えば、物件画像から「新しい建物か古い建物か」「部屋が広そうか狭そうか」「キッチンの種類」などを分類してデータ化することも可能になり、データ分析の幅が広がる。
さらに、AIによる画像認識の精度も比較的高く、人間が一枚一枚画像を確認して分類する作業と比べると、作業時間を大幅に削減できる。そのため、大量の画像データを扱う研究や業務においては、作業効率の向上と人的コストの削減の両方に貢献できる点が非常に有用であると感じた。

改善してほしいポイント

一方で、精度は全体的に高いと感じるものの、なぜか画像解析がうまくいかず、認識されない画像やエラーになってしまう画像が一部存在する点が課題である。これは画像認識の精度の問題なのか、もともとの画像の画質や解像度の問題なのかは判断が難しいが、特に解像度の低い画像や、暗い画像、ぼやけている画像などに対しては認識精度が落ちる印象がある。
また、インターネット上から収集した画像は画質やサイズがバラバラであることが多く、そのままではうまく解析できない場合もあるため、画像サイズの変更や前処理などを行う必要が出てくる可能性がある。このように、APIを使えばすぐにすべての画像を正確に解析できるというわけではなく、画像データの品質にも大きく左右される点は少し使いにくい部分であると感じた。
さらに、画像の種類によってはAIが誤認識する場合もあり、完全に自動化するのではなく、最終的には人の目で確認する作業も必要になる可能性がある。そのため、100%正確なデータを作成するというよりは、ある程度自動で分類・整理を行い、その後人間が確認・修正するという使い方が現実的であると思われる。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

このシステムによって解決できる課題としては、まず大量の画像データを処理する必要がある。特に不動産情報のように、物件ごとに複数の画像が存在するデータでは、すべての画像を目視で確認して分類するのは非常に時間がかかる。そこでVision APIを利用することで、画像に写っている内容を自動的に判別し、「外観」「リビング」「キッチン」「風呂」「トイレ」などのように自動分類することが可能になり、作業時間を大幅に短縮することができる。また、画像から特徴を抽出してデータとして保存することで、画像データを数値やカテゴリとして扱えるようになり、統計分析やデータ分析などにも活用できるようになる。
さらに、インターネット上の画像を収集するだけでなく、その画像の内容まで自動で分析できるようになるため、これまで人が行っていた画像確認作業を自動化できるという点で、業務効率の改善や作業時間の削減という課題の解決につながる。また、画像データを分析可能なデータに変換できることで、物件の傾向分析や価格との関連分析など、より高度なデータ分析や研究にも活用できるようになる点も大きな課題解決の一つである。

検討者へお勧めするポイント

おすすめポイントとしては、画像データを収集するだけでなく、その画像の内容まで自動で分析できる点が非常に便利である点が挙げられる。通常、インターネット上から画像を収集した場合、その画像に何が写っているのかを人間が一枚一枚確認して分類する必要があり、非常に時間と手間がかかる。しかし、
Google Cloud Vision API
を利用することで、画像の中に写っている物体や文字、建物、人物などを自動で判別してくれるため、画像整理や分類作業を大幅に効率化することができる。

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非公開ユーザー

人材｜ITアーキテクト｜1000人以上｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 有償利用

企業所属 確認済
投稿日：

マネージドな画像認識処理エンジンの定番

ディープラーニングソフトで利用

良いポイント

機械学習の専門知識がなくても気軽に画像認識ができます。
ノーコードで物体のタグ付けやOCRなどが行え、業務の効率を飛躍的に向上させられます。

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非公開ユーザー

ソフトウェア・SI｜その他情報システム関連職｜300-1000人未満｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 有償利用

企業所属 確認済
投稿日：

気軽にAIの恩恵を受けられる！

ディープラーニングソフトで利用

良いポイント

既に準備されている画像認識AIに対して、画像を渡すことにより、これが何か、関連している情報は何かなど
情報を取得することができます。
画像から何かしらの文章を起こす際（記事など）には、非常に有効的に利用することができます。

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非公開ユーザー

情報通信・インターネット｜プロジェクトマネージャ｜20人未満｜ユーザー（利用者）

企業所属 確認済
投稿日：

低価格でOCR処理を行えるAPI

ディープラーニングソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？

画像処理を用いるサービスを運営している会社にとっては必須のサービス。クラウドベース・低価格でOCR処理を行えるAPIで、Google製なので品質もかなり高い。ドキュメントもかなり充実しているので、問題に直面してもなんとか解決することができる。

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非公開ユーザー

情報通信・インターネット｜プロジェクトマネージャ｜100-300人未満｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 有償利用

企業所属 確認済
投稿日：

運営サービスのアダルト画像投稿の排除に使えました。

ディープラーニングソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？

GoogleのAIで画像ファイルの特徴を検出してくれます。
その検出結果に含まれるパラメータを使って、自社サービスでフィルタリングなどができるのでとても便利です。
また、APIを使って利用する事もできますが、ページのトップでも、手動で単一ファイルの評価をしてもらう事ができますので、そちらもとても便利です。

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非公開ユーザー

ソフトウェア・SI｜製品企画｜20人未満｜ユーザー（利用者）

企業所属 確認済
投稿日：

Google製のOCR機能を低コストに使えるAPI

ディープラーニングソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？

クラウドをベースとした低価格に利用できる画像認識のAPIです。
画像内の文字認識をする為、OCR機能を利用しました。

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播磨 駿

株式会社ＨＡＹＡＳＥ｜その他教室・スクール｜その他専門職｜20人未満｜ユーザー（利用者）

企業所属 確認済
投稿日：

動画のVideoAIは分離されている

ディープラーニングソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？

学習済み機械学習モデルがクラウドで提供されるようになり、コンピュータビジョンだけがクラウド各社が分離したプロダクトとする流れの中、GoogleはさすがYouTubeをホストする企業の特性なのか、コンピュータビジョンでも動画はVideoAIとして分離しています。
競合他社が画像、動画と同じパッケージで提供するなか、こちらは画像のみとなります。
専門的に分離している事自体を高く評価したいと思います。

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田中 カズ

榊原 徹哉

株式会社コークッキング｜不明｜開発｜20人未満｜ユーザー（利用者）

企業所属 確認済
投稿日：

簡単に使える画像認識

ディープラーニングソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？

コンボリューショナルニューラルネットワークの学習済みの結果を
ここまで簡単に使えるものがあったのかと感動するレベルですごい

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大川 直哉

大川 直哉

株式会社ＤＡＴＡ　ＫＩＴ｜情報通信・インターネット｜プログラミング・テスト｜20-50人未満｜ユーザー（利用者）

企業所属 確認済
投稿日：

OCR機能として簡単で優秀

ディープラーニングソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？

OCR機能の精度が高く座標や精度も細かく取得できる。ドキュメントが充実していたので導入には手間取らなかった。

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g2crowd

米国(G2 Crowd)のレビュー

本ページにあるレビューの一部は、機械翻訳したものを掲載しています。 詳細を知りたい方は各レビューからG2 Crowdの原文をご覧ください。

Anonymous

Anonymous

｜｜Computer Software

g2crowd Review from G2
投稿日：

使いやすく正確なソフトウェア

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

分類をテストします。

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