権利

必要条件

• OpenSpaceレポーティングAPI製品を購入する。

概要

レポーティングAPIを使うと、OpenSpaceから分析データやレポートデータをエクスポートすることができます。その主な用途は、大規模な企業全体にわたり利用状況を追跡することです。例えば多くのサイトで多数のユーザーがOpenSpaceを利用している場合、撮影データの量やそのデータに関与している人物を確認することで、OpenSpaceから得られている価値をより十分に感じることができます。

使用方法

1. OpenSpaceにログインする。
2. 画面右上でアバターを選ぶ。
3. 表示プロファイルをクリック。
4. ”APIキーを作成”をクリック。

分析データの活用

Usage API は、貴社における OpenSpace の導入状況を把握するレポートを、できるだけ簡単に構築できるよう設計されています。

この API はさまざまな方法で利用でき、スプレッドシートにデータを取り込むといったシンプルなものから、データウェアハウスにデータを提供するといった高度な活用まで可能です。

Power BI

Usage API のデータを活用する最も早い方法のひとつが Power BI です。
私たちは、すぐに始められるよう Power BI テンプレートファイル を用意しています。テンプレートをダウンロードし、API キーを入力するだけで、初期の可視化セットを利用することができます。

OpenSpaceレポーティングAPIテンプレート

Power BIテンプレート使用法：

紹介ビデオ

Python

もし Power BI をお持ちでない場合でも、Usage API は Python コードを使って無料で活用を始めることができます。
Python を使い始める簡単な方法のひとつは Google Colab を利用することです。

データの抽出

!pip install -U altair

import requests
import json
import pandas as pd
import pprint
import altair as alt

# API エンドポイントの定義
url = "https://api.us.openspace.ai/api/external/v1/reports/360-videos?size=100000&sort=videoStart%2CDESC"

# Google Colab の Secrets から API Key を取得
from google.colab import userdata
api_key = userdata.get('api-key')

# ヘッダーに API Key を設定
headers = {
   "api-key": api_key
}

# ヘッダー付きで GET リクエストを送信
response = requests.get(url, headers=headers)

# 認証確認のためステータスコードを出力
print("Status Code:", response.status_code)

# 出力を JSON に変換
data = response.json()
 

データの整形

# 'content' のリストを pandas DataFrame に変換
df = pd.DataFrame(data['content'])

# DataFrame の先頭数行を表示
df.head()
 

データの可視化

# Google Colab 用のレンダラーを有効化
alt.renderers.enable('colab')

# Altair 棒グラフ
chart = alt.Chart(df).mark_bar().encode(
   x=alt.X('yearmonth(videoStart):O', title='Month'),   # 年月単位にビン分け
   y='videoNumberOfFrames',                            # フレーム数
   color='siteName',                                   # サイト名で色分け
   tooltip=['videoStart', 'videoNumberOfFrames', 'siteName']  # ツールチップに表示する情報
).properties(
   width=800,
   height=600
).interactive()  # グラフをインタラクティブに

chart.display()
 

データの可視化をさらに発展させる

# ピボットテーブルを作成（サイト × 週ごとの動画数）
pivot_table = pd.pivot_table(
   df,
   values='videoId',
   index='siteName',
   columns='week',
   aggfunc='count',
   fill_value=0
)

# パッケージのインポート
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# ヒートマップを描画
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.heatmap(pivot_table, cmap='RdYlGn')

plt.title("サイトごとの週次ビデオキャプチャ数", fontsize=16)
plt.xlabel("週")
plt.ylabel("サイト名")
plt.show()
 

よくある質問（FAQ）

Usage API で取得できるデータにはどのようなものがありますか？

最新の情報を確認するには、以下のリンクをご参照ください：
Usage API Reports – Swagger UI

ここに、利用可能なレポートオプションの一覧が掲載されています。

その他の質問がある場合

追加のご質問がありましたら、以下までお気軽にお問い合わせください：support@openspace.ai