[i]GoogleフォトとNarrative Clip 2を組み合わせた結果、Googleのスゴさにおののいた

Narrative Serviceにお金を払うのが嫌で、Googleフォトで代用しようとしたら、Googleフォトの方がすごかったという話。

Narrative Service有料問題

以前書きましたが、Narrative Clip 2で撮った写真に位置情報付加してクラウドに保存できるNarrative Serviceという公式サービスは有料です。

Narrative Serviceにアップロードされた写真は、撮影した多くの写真からハズレ写真を自動で抜いたハイライトが選び出され、スマホアプリで閲覧可能です。またNarrative Clip 2内蔵GPSによるジオタグはNarrative Serviceにアップロードされた写真だけ有効になるようです。つまり、Narrative Serviceを使い続けなければNarrative Clip 2の全性能を生かし切れないわけです。

Narrative Serviceは10GBを越えると毎月$2のプレミアムプラン（容量上限1TB）に移行する必要が出てきます。
[i][レビュー]Narrative Clip 2～ウェアラブルデバイスはライフログを身近にする～ | アイドリングタイム

Narrative Serviceを使うメリットは、自動的にハイライトが選ばれ、位置情報が写真に追加されることです。

それならば、こうも考えられます。自動的にハイライトが選ばれ、位置情報が写真に追加されるサービスが別にあれば、Narrative Serviceを契約する必要はないと。。

そんな都合のいいサービスあるわけがないと思っていたら、ありました。Googleフォトです。

Googleフォトに期待していたこと

Googleフォトにわたしが期待していたことをまとめます。

ハイライトの抽出

下記記事で書いたとおり、Googleフォトのアシスタントは自動でベストショットを抽出し、アルバムにしてくれます。Narrative Serviceのハイライトを選び出す機能と同じです。

[i]写真中級者にオススメ！Googleフォトを使うとシャッターを気軽に切れるようになる | アイドリングタイム

Narrative ServiceとGoogleフォトでは抽出アルゴリズムが違うと思いますが、なんてったって天下のGoogleが作ったアルゴリズムですから、Narrative Serviceと遜色ないレベルのハイライトを抽出してくれることを期待していました。

写真からの位置特定

Narrative Clip 2からPCに保存した写真を直接Googleフォトにバックアップした場合、Narrative Clip 2内蔵GPSで記録されている位置情報は付加されません。

しかし、「Googleフォトは写真に何が写っているかを分析し、そこから位置を特定する」とどこかで読んだ記憶があります。その機能がうまく働けば、Googleフォトが位置情報のない写真に、位置を推測して位置情報を付与してくれるのではないか？と期待していました。

結果

それでは、期待通りの結果になったのかを見ていきましょう。

検証には、Narrative Clip 2で記録した6/11(土)と6/18(土)のデータを使いました。

ハイライト抽出枚数比較

まずそれぞれの日にNarrative Clip 2で撮った写真の総枚数がこちら。

6/11(土) 1048枚 1.22GB
6/18(土) 632枚 0.95GB

膨大な枚数ですね。。

そして、Narrativeで自動で直接されたハイライト枚数がこちら。

6/11(土) 511枚
6/18(土) 336枚

Googleフォトで自動で作成されたアルパムに使われた写真の枚数＝自動抽出されさたベストショット枚数がこちら。

6/11(土) 244枚
6/18(土) 216枚

これはもしかして、Googleフォトの方が厳選した写真を選んでいるのではないか？

そう考え、抽出された写真を見比べてみました。

ハイライト抽出精度比較

はじめにNarrative Serviceで抽出された写真を見てみました。

まず同じような構図の写真が何枚も抽出されいてることが目立ちます。

▼下記は6/18(土)のハイライト写真をNarrative Serviceのスマホアプリで見ているところですが、上部を見てください。同じ構図の写真が何枚も抽出されています。

またどうでもいい写真が選ばれています。

▼たとえば、6/11(土) は運転中の写真だけが51枚選ばれています。

一方、Googleフォトで選ばれた写真の中に、似たような構図の写真の重複は見当たりませんでした。同じ構図の写真は抽出しないアルゴリズムなのでしょう。

▼構図かぶりの写真はそれほどありません。

また、6/11(土)の運転中の写真は9枚しか抽出されていませんでした。

明らかにGoogleフォトの方が写真を厳選しています。

位置情報精度比較

次は位置情報の精度を確認しました。

まずはNarrative Service。

▼6/11(土)にロンドンで撮ったと書かれています。

ロンドンなんて行ってないんですが。

6/11(土)はドイツにいたので、完璧に間違っています。

▼6/18(土)の写真も位置情報が表示されたり、されなかったりしています。

Googleフォトの方はどうでしょうか。

▼6/11(土)分。見慣れない位置情報が付与されていました。

ここに行った覚えはありませんでしたが、ググってみると場所は離れていますがドイツの地名でした。他の写真にも同じように見慣れない位置情報が付与されていましたがすべてドイツの地名で、それらの中には正しい位置情報も含まれていました。

この日はBBQだったので、写真には場所を特定できるものは写っていないのですが、Googleフォトはわたしがドイツ国内にいたことを知っていました。恐ろしいけどすごい！

6/18(土)分は、色々な場所で撮った写真がなぜかほとんど地元で撮ったことになっていましたが、こちらも少なくとも国は合っています。

もしかしたらわたしのNarrative Clip 2のGPSは壊れているのかもしれません。そうでなければ、精度品質がヒドすぎます。こんな精度であればGPSへの電源供給をやめて、撮影時間を延ばして欲しいです。

対して、Googleフォトの方は位置情報が付いていない割には検討していると言えます。

総括

Googleフォトはまさにわたしの期待通りの結果を見せてくれました。

Googleフォトのベストショット抽出機能は、まさにベストショットを抽出することに特化しており、Narrative ServiceはNarrative Clipのコンセプトであるライフログという要素も残しつつ抽出している印象です。

どうでもいい写真は、日常の写真とも言い換えられますからね。電車の前の座席が写っている写真は、その日の特徴的な写真ではありませんが、ライフログ的ではあります。

位置情報精度は擁護できませんが、ハイライト抽出機能については、その日のベストショットだけ見たいのか、ライフログも見たいのかによって、使うサービスを選択することになるでしょう。

わたしはベストショットだけでいいので、Googleフォトにします。これでタダで存分にNarrative Clip 2を活用できるぜ！




以上！アイドリングタイムのイド♂(@idomars)でした。


ありがとうございました！