<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>K_Yazawa</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/K_Yazawa/</author_url>
  <blog_title>Vポイントマーケティング｜TECH LABの Tech Blog</blog_title>
  <blog_url>https://techblog.vpoint.co.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>IoT開発</anon>
    <anon>やってみた</anon>
    <anon>マーケティング</anon>
    <anon>技術書典</anon>
    <anon>画像処理</anon>
  </categories>
  <description>こんにちは。技術開発チームの矢澤です。 データベースマーケティング研究所では、Amazon Goのようなスマートストアを実現するための要素技術について研究し、プロトタイプの開発を進めています。 今回は、その中でも画像処理の技術を使うことで、どのようなソリューションが可能になるかを紹介したいと思います。 ※ 本内容は、今年度の技術書典8に投稿したものの一部です。 はじめに スマートストアでレコメンドや売り場の最適化を行う際には、商品を実際に購入したお客さんだけでなく、来店したけれど購入していないお客さん（潜在顧客）の情報が重要となります。 店舗にどんな人が来店しているのかが分かれば、それに合わせ…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftechblog.vpoint.co.jp%2Fentry%2F2020%2F03%2F19%2F131234&quot; title=&quot;防犯カメラ画像を使ってお客さんの属性を推定してみた話 - Vポイントマーケティング｜TECH LABの Tech Blog&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/K/K_Yazawa/20200317/20200317172536.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2020-03-19 13:12:34</published>
  <title>防犯カメラ画像を使ってお客さんの属性を推定してみた話</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://techblog.vpoint.co.jp/entry/2020/03/19/131234</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
