Googleスプレッドシートで画像判別を自動化する方法とは？初心者でもできる簡単ステップ

Googleスプレッドシートを使って画像の判別を自動化したいと考えている方、実はそれを実現する方法があるんです！でも、初心者の方には「どこから始めたらいいのか分からない」といった悩みがよくありますよね。今回は、そんな悩みを解消するために、簡単で分かりやすい方法をご紹介します。これを読めば、あなたもすぐに自動化の世界に踏み出せますよ。

Googleスプレッドシートで画像判別を自動化するとは？
画像判別の自動化を行うための準備
1. Google Apps Scriptの準備
2. Google Cloud Vision APIとは？
実際に画像判別を自動化する手順
よくある質問や疑問
1. 画像判別の結果はどのように表示されるのですか？
2. Google Apps Scriptの使い方が難しいです。どうすれば簡単にできるのでしょうか？
今すぐ解決したい！どうしたらいい？
まとめ

Googleスプレッドシートで画像判別を自動化するとは？

Googleスプレッドシートのイメージ

まずは、Googleスプレッドシートで「画像判別」を自動化するってどういうことか、簡単に説明しますね。

Googleスプレッドシートは、もともとデータを管理するツールですが、スクリプトや連携機能を使うことで、さらに便利に使えるようになります。その一つが「画像判別の自動化」です。画像に含まれる内容を判別して、その結果をスプレッドシートに自動で記録するというものです。

たとえば、画像の中にあるテキストや物体を認識し、どんな内容なのかをスプレッドシートに自動で入力する、そんなことが可能になります。これができるようになると、何百枚もの画像の判別を一気に処理できて、とても効率的です。

画像判別の自動化を行うための準備

画像判別を自動化するためには、いくつか準備するものがあります。まず、必要なのは「Google Apps Script（Google Apps スクリプト）」というツールです。これを使って、画像を判別するための処理を自動で実行できるようにします。

では、実際にどんな準備をすれば良いのか、順を追って説明しますね。

Google Apps Scriptの準備

1. Googleスプレッドシートを開く
まず、Googleスプレッドシートを開き、画像をアップロードするシートを準備します。

2. Google Apps Scriptを開く
シートを開いたら、上部メニューの「拡張機能」→「Apps Script」を選択して、新しいスクリプトエディタを開きます。

3. Google Cloud Vision APIを設定する
画像判別には「Google Cloud Vision API」を使用します。これを有効にするために、Google CloudのコンソールでAPIキーを取得し、スクリプトに追加する必要があります。

Google Cloud Vision APIとは？

Google Cloud Vision APIは、Googleの強力な画像認識機能を提供するツールです。これを使うことで、画像に含まれるテキストや物体を検出することができます。例えば、画像の中に書かれている文字を読み取ったり、画像内の特定のオブジェクトを認識したりできます。

実際に画像判別を自動化する手順

準備が整ったところで、実際に画像判別を自動化する手順を見ていきましょう。

手順1スプレッドシートに画像リンクを貼る

まず、判別したい画像をGoogleスプレッドシートにリンクとして貼ります。スプレッドシートの各セルに、画像のURLを貼り付けることで、その画像を判別の対象にできます。

手順2スクリプトを書く

次に、画像判別を行うためのスクリプトを記述します。以下のコード例では、Google Cloud Vision APIを使って画像の内容を判別し、その結果をスプレッドシートに記録することができます。

javascript

function analyzeImage() {

  const sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getActiveSheet();

  const imageURL = sheet.getRange('').getValue(); // 画像URLがセルにあると仮定

  const apiKey = 'YOUR_API_KEY'; // ここに自分のAPIキーを記入
  const visionAPIUrl = 'https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=' + apiKey;
  const payload = {

    requests: [

      {

        image: {

          source: {

            imageUri: imageURL

          }

        },

        features: [

          {

            type: 'LABEL_DETECTION',

            maxResults: 1

          }

        ]

      }

    ]

  };
  const options = {

    method: 'POST',

    contentType: 'application/json',

    payload: JSON.stringify(payload)

  };
  const response = UrlFetchApp.fetch(visionAPIUrl, options);

  const json = JSON.parse(response.getContentText());

  const description = json.responses.labelAnnotations.description;