「Google Nest Cam」は自室の隅に設置してみました
センサーの感度、オンデバイスマシンラーニングの精度は文句なし
実際に使ってみた感想ですが、解像感はスペックどおり。動画の画質を「最高」に設定すると精細感が向上し、スマートフォンの画面で見ているときは綺麗ですが、パソコンのディスプレーでは粗く感じます。しかし、発色は自然ですね。このあたりのチューニングにはPixelシリーズの技術が生かされているのかもしれません。
「Google Nest Cam」で撮影（動画の画質：最高）。解像感はそれなりですが、発色は自然です
ピンチアウトで最大倍率まで拡大（動画の画質：最高）。イメージセンサーの元々の解像度が低いので、かなり粗い画像になるのはやむをえません
赤外線LEDを使ったナイトビジョンは強力。締め切った物置でテストしてみましたが、くっきりと明るく撮影できます。天候の都合で今回は試せなかったですが、筆者の家の裏が猫の通り道なので、動物検知機能を利用して野生の姿をぜひ撮影してみたいと思います。
締め切った物置で撮影。まったく明かりはありませんが鮮明に撮影されています
モーションセンサーの感度はよく、録画スタートも迅速ですね。「Google Nest Doorbell」を取り付けた扉の2メートル前にいきなり立ち、すぐに部屋に入るというテストを実施してみましたが、カメラの前にいたのは2～3秒なのに、しっかりと姿を捉えていました。これだけ録画スタートの立ち上がりが速ければ、不審者などを撮り逃す可能性は低いはずです。
今回はテストということで、「Google Nest Doorbell」は自室の扉に養生テープで貼り付けました
廊下の奥行きは約2m。右側から廊下に入り、「Google Nest Doorbell」を設置した扉に入りましたが、入室ギリギリ前の姿をしっかりと捉えていました
オンデバイスマシンラーニング技術の検出精度は正確です。宅配便をイメージして扉の前に荷物を置いてみましたが、人物として筆者を検知し、また荷物を認識して「配達」という通知が届きました。荷物の収集（引き取り）も正しく検知しています。「置き配」でなんらかのトラブルに見舞われたときにも、証拠映像をしっかりと残せるわけです。
扉の前に数秒立ち、荷物を置いて去ったところ、「配達」の通知が届きました
上の写真では荷物を遠くに置いていますが、もっと手前に置いた場合でも認識します
荷物を素早く収集したところ、人物として筆者を認識できなかったですが、姿はしっかりと撮影されていました
試用期間が短いのでバッテリー駆動時間について断言はできませんが、4日間利用した時点で、自室の扉の前に装着した「Google Nest Doorbell」のバッテリー残量は97％（残り3ヵ月予定）、自室の隅に設置した「Google Nest Cam」のバッテリー残量は81％（残り2週間予定）となりました。アクティビティ録画の回数によってバッテリー駆動時間は大きく変わりますが、おおむね前述のスペック通りのバッテリー駆動時間は確保されていると思われます。
自室の扉に「Google Nest Doorbell」を装着して4日間経過した時点では、それほど開閉回数が多くないためか、バッテリー残量は97％（残り3ヵ月予定）と表示されました
自室の隅に「Google Nest Cam」を設置したところ、4日間経過した時点のバッテリー残量は81％（残り2週間予定）と表示されました。大きく身体を動かすだけでアクティビティ録画が始まっていたので、在宅時はカメラを自動的にオフにする設定にしたほうがよいですね
