搬送中の荷物をコンベアカメラでリアルタイムに監視し、視覚的に損傷した荷物を検出し、人間のレビューのためにフラグを立てます。最も適切なソリューションはどれですか？

このシナリオでは、リアルタイム監視と損傷検出、および既存のアプリケーションとの統合が求められています。AutoML Visionは、カスタム画像分類モデルを最小限のコードでトレーニングでき、APIとして公開できるため、荷物追跡アプリケーションとの統合が容易です。 他の選択肢が不適切な理由は以下の通りです。 BigQuery MLは構造化データに適しており、画像分析には直接的ではありません。バッチ分析ではリアルタイム要件を満たせません。 Cloud Vision APIは汎用的な画像分析を提供しますが、特定の損傷検出にはカスタムモデルの方が精度が高く、柔軟性があります。 TensorFlowモデルの構築とトレーニングはより複雑で、迅速なソリューションにはAutoMLが適しています。Cloud Datalabは開発環境であり、本番環境のリアルタイム検出には不向きです。