元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。人の目標は、世界をマッピングして、世界中からアクセス可能な便利な地図を作ることです。どのように構築しているのか詳しく紹介していきます。デベロッパーには、革新的なユーザーエクスペリエンスを提供するために必要となるデータを、企業には、企業活動を最適化するのに役立つ位置情報ベースの知見を合わせてお伝えします。今回は、マッピングの基礎の紹介です。マップを使って世界各地を探索しています。どのように構築しているのかという質問を受けることが多くなりました。年以上にわたる基礎作りと、最新かつ正確なデータおよび知見を求めるユーザーの期待に対応できるようテクノロジーを改良することへの強いこだわりにあります。APIs)を発表して、わずか数年後にストリートビューを発表しました。一般ユーザーにとって、ストリートビューは自宅にいながら全世界をバーチャルに探索するのに役立ちます。この豊富な画像データセットを企業が利用できるようにしています。企業は自身が所有するアプリで実世界のコンテキストを提供することができます。サイトとアプリを使用して住宅購入予定者が近隣をバーチャルに探索して、好きな場所を見つけることをサポートをします。ストリートビューを使用した近隣の探索このストリートビューによって後々のマッピングプロセス基盤ができました。億を超えるストリートビュー画像により、これらの画像から自動的に情報を抽出し、顧客向けに道路名や住所、会社名などのデータを常に最新の状態にしておくことが可能です。万の言葉に匹敵します。高解像度のセンサーなどを装備した最新のトレッカー(英語)など、独自のハードウェアを開発しています。プラットフォームを使ってミッションクリティカルなアプリ開発を検討している企業にとって、信頼できる最新情報の提供は不可欠です。以上の信頼できるデータソースを使用しています。画像解析と第三者機関のデータを組み合わせることで、顧客にビジネスの原動力となる最も正確かつ信頼できるデータを提供しています。ルートを運転手が取れるように交通量に応じたルート設定機能を提供しています。ルートが適切でなかったり乗車時間に遅れると、顧客がサービスを二度と利用しなくなる可能性があることを理解しており、信頼できる第三者機関とデータを簡単に共有できるようにしています。そこから、迅速にデータを取り込んで、世界中のライドシェア企業がカスタマーエクスペリエンスとビジネス効率を向上するのに役立つ機能に転化しています。ナビゲーション実際の人々、実際のインサイトデータと画像は、地図作成の重要な要素です。データと画像は静的であるため、必要とされる特定の場所のコンテキストが必ずしも得られるわけではありません。通りのどこにいるかをコンテキスト化するのにストリートビューが役立つと考えるのであれば、レストランやコーヒーショップなどの特定の場所をコンテキスト化するのにユーザー作成コンテンツが役立つと考えるでしょう。万件もの情報が寄せられています。情報が正確であることが十分確信できる場合にのみ、これらの情報を公開しています。通じてこのデータセットをデベロッパーに提供しています。関する豊富なデータを備えています。このデータを使うことで、ユーザーはただ単にレストランを見つけるだけでなく、ベジタリアン向けのメニューがあり子供にも適したレストランを見つけることも可能です。信頼できる有益な地図を作成しています。一つスピードという大きな課題も存在します。ないほど迅速に世界を地図化する必要があります。世界各地で急速に変化が進む中、新しい情報を地図や製品にすばやく取り込まなければなりません。機械学習に目を向けています。「曖昧な建物」と呼んでいる問題を機械学習でどのように解決したのか、例を挙げて説明します。画像の一部が建物かどうかを推測するアルゴリズムの課題に悩んでいました。これを解決するため、データ運用チームと協力し、一般的な建物の外形を手作業でトレースしました。現時点では、これが最善の解決策となっています。世界中の一般的な建物の外形すべてを手作業でトレースするには膨大な時間が必要です。そこで、一般的な建物の外形をトレースした後、この情報を使用し、どのような外形の建物が実際に存在する傾向にあるのか、および画像のどの部分が建物の境界や外形に対応するのかを機械学習しました。年間で地図化することができました。顧客と共有している地図が大幅に改善されています。建物に外形線がない状態。地図に表示される建物の外形線が明確にストリート名がない場合の対応ストリートビュー画像からの情報抽出については、前述したとおりです。機械学習とストリートビュー画像を併用することで、世界中のほぼすべての場所で家の番地を自動的に特定することができます。超える国や地域のマッピングを大幅に進展させるのに役立っています。すべての家に実際に番地があるとは限りません。番地と同じように機能します。これにより、世界中の誰もが、友人や配送サービスと共有したりメールの送受信に使用したりできる住所を持つことが可能です。製品にアクセスできるようにすることで、企業や地方自治体が地域社会に向けたサービスを向上でき、ロケーションベースの新しいエコシステムを成長させる機会も増大します。使用については、こちらにお問い合わせください。年)、実際の世界の変化に遅れをとらずついていく地図作成にワクワクして取り組んでいます。常に技術革新を行っています。次回は、さまざまな地域での地図作成の課題に目を向け、これらの課題を克服するのに画像がいかに役立っているのか、これが企業やデベロッパーにとって何を意味するのかについて説明します。サイトを参照してください。元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。人の目標は、世界をマッピングして、世界中からアクセス可能な便利な地図を作ることです。どのように構築しているのか詳しく紹介していきます。デベロッパーには、革新的なユーザーエクスペリエンスを提供するために必要となるデータを、企業には、企業活動を最適化するのに役立つ位置情報ベースの知見を合わせてお伝えします。今回は、マッピングの基礎の紹介です。マップを使って世界各地を探索しています。どのように構築しているのかという質問を受けることが多くなりました。年以上にわたる基礎作りと、最新かつ正確なデータおよび知見を求めるユーザーの期待に対応できるようテクノロジーを改良することへの強いこだわりにあります。APIs)を発表して、わずか数年後にストリートビューを発表しました。一般ユーザーにとって、ストリートビューは自宅にいながら全世界をバーチャルに探索するのに役立ちます。この豊富な画像データセットを企業が利用できるようにしています。企業は自身が所有するアプリで実世界のコンテキストを提供することができます。サイトとアプリを使用して住宅購入予定者が近隣をバーチャルに探索して、好きな場所を見つけることをサポートをします。ストリートビューを使用した近隣の探索このストリートビューによって後々のマッピングプロセス基盤ができました。億を超えるストリートビュー画像により、これらの画像から自動的に情報を抽出し、顧客向けに道路名や住所、会社名などのデータを常に最新の状態にしておくことが可能です。万の言葉に匹敵します。高解像度のセンサーなどを装備した最新のトレッカー(英語)など、独自のハードウェアを開発しています。プラットフォームを使ってミッションクリティカルなアプリ開発を検討している企業にとって、信頼できる最新情報の提供は不可欠です。以上の信頼できるデータソースを使用しています。画像解析と第三者機関のデータを組み合わせることで、顧客にビジネスの原動力となる最も正確かつ信頼できるデータを提供しています。ルートを運転手が取れるように交通量に応じたルート設定機能を提供しています。ルートが適切でなかったり乗車時間に遅れると、顧客がサービスを二度と利用しなくなる可能性があることを理解しており、信頼できる第三者機関とデータを簡単に共有できるようにしています。そこから、迅速にデータを取り込んで、世界中のライドシェア企業がカスタマーエクスペリエンスとビジネス効率を向上するのに役立つ機能に転化しています。ナビゲーション実際の人々、実際のインサイトデータと画像は、地図作成の重要な要素です。データと画像は静的であるため、必要とされる特定の場所のコンテキストが必ずしも得られるわけではありません。通りのどこにいるかをコンテキスト化するのにストリートビューが役立つと考えるのであれば、レストランやコーヒーショップなどの特定の場所をコンテキスト化するのにユーザー作成コンテンツが役立つと考えるでしょう。万件もの情報が寄せられています。情報が正確であることが十分確信できる場合にのみ、これらの情報を公開しています。通じてこのデータセットをデベロッパーに提供しています。関する豊富なデータを備えています。このデータを使うことで、ユーザーはただ単にレストランを見つけるだけでなく、ベジタリアン向けのメニューがあり子供にも適したレストランを見つけることも可能です。信頼できる有益な地図を作成しています。一つスピードという大きな課題も存在します。ないほど迅速に世界を地図化する必要があります。世界各地で急速に変化が進む中、新しい情報を地図や製品にすばやく取り込まなければなりません。機械学習に目を向けています。「曖昧な建物」と呼んでいる問題を機械学習でどのように解決したのか、例を挙げて説明します。画像の一部が建物かどうかを推測するアルゴリズムの課題に悩んでいました。これを解決するため、データ運用チームと協力し、一般的な建物の外形を手作業でトレースしました。現時点では、これが最善の解決策となっています。世界中の一般的な建物の外形すべてを手作業でトレースするには膨大な時間が必要です。そこで、一般的な建物の外形をトレースした後、この情報を使用し、どのような外形の建物が実際に存在する傾向にあるのか、および画像のどの部分が建物の境界や外形に対応するのかを機械学習しました。年間で地図化することができました。顧客と共有している地図が大幅に改善されています。建物に外形線がない状態。地図に表示される建物の外形線が明確にストリート名がない場合の対応ストリートビュー画像からの情報抽出については、前述したとおりです。機械学習とストリートビュー画像を併用することで、世界中のほぼすべての場所で家の番地を自動的に特定することができます。超える国や地域のマッピングを大幅に進展させるのに役立っています。すべての家に実際に番地があるとは限りません。番地と同じように機能します。これにより、世界中の誰もが、友人や配送サービスと共有したりメールの送受信に使用したりできる住所を持つことが可能です。製品にアクセスできるようにすることで、企業や地方自治体が地域社会に向けたサービスを向上でき、ロケーションベースの新しいエコシステムを成長させる機会も増大します。使用については、こちらにお問い合わせください。年)、実際の世界の変化に遅れをとらずついていく地図作成にワクワクして取り組んでいます。常に技術革新を行っています。次回は、さまざまな地域での地図作成の課題に目を向け、これらの課題を克服するのに画像がいかに役立っているのか、これが企業やデベロッパーにとって何を意味するのかについて説明します。サイトを参照してください。ForumGooglePrivacyTerms。