NAV や D365 Finance & Operation, Business edition （以下、D365 Financial）では得意先や仕入先の担当者のマスタに画像を登録することができ、画像解析サービスと紐づけて顔写真からその人物の年齢や性別を推定させることができます。
今回はD365 Financialでやってみます。
必要なもの：D365 Financialのアカウント （アカウントの取得方法はこちらの記事参照）
1. 連絡先を新規登録する。
まずはD365 Financialのアカウントでサインインします。メニューを検索するために虫眼鏡アイコンを押します。 
得意先や仕入先の担当者マスタは Contacts です。検索してContactsを選びます。
担当者の一覧が表示されました。サンプルデータとして担当者が顔写真入りで登録されています。新規作成してみましょう。新規ボタンを押します。
新規画面が表示されました。まだ番号が採番されていません。とりあえずEnterを押すと、、
自動で番号が振られます。よく見るとTypeが「Company」になっています。実は連絡先は「会社」と「個人」の2種類があり、デフォルトはCompany（会社）になっています。
TypeをPerson（個人）に切替、名前を入力します。上の方にメッセージが出ていますので確認しましょう。下矢印ボタンを押して展開します。
2. 画像解析機能を有効にする。
「インポートした画像を元に連絡先（や品目）の属性を割り当てますか？」と聞かれています。Enablesを押して有効化します。
なにやらエラーメッセージがでました。番号が無いとか何とか。先ほどEnterで番号を割り当てたんですけどね。。とりあえずOKをおします。
バツ印で一度コンタクトカードを閉じて、、
もう一度編集画面を開きます。
改めてEnableを押すと、、
今度はエラーになりません。（謎ですｗ）
メッセージを確認します。
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連絡先や品目の画像をアップロードすると、画像解析が Microsoft Cognitive Service のComputer Vision APIを使って属性を推定し、マスタの情報として記録してくれるので楽チンです。例えば、画像解析機能は品目マスタの画像から色などの属性を解析してくれますし、連絡先の担当者の顔写真の画像から年齢や性別を推定してくれます。Cognitive Service や Computer Vision APIについて知りたい場合は以下のドキュメントを参照してください。
・Comupter Vision API documentation
・Microsoft Cognitive Service
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リンク先は後で見ることにして、とりあえず行けるところまでNextで進みましょう。
利用規約を読みます。OKならチェックしてNext。
Finishを押して完了です。
3. 画像をインポートして画像解析する。
では早速画像をインポートして見ましょう。
右側の領域（Fact Box）の Contact PictrureをクリックしてImportを選択。
何も出ないので一瞬迷いますがChooseを選びます。
画像ファイルを選択します。
画像がアップロードされました！ 何やらメッセージが出ていますので確認します。
Profile Questionnaire Fast Tab で画像解析結果を確認しろ、とのこと。下の方に行くとProfile Questionnaire のタブ（セクション）があり、性別と年齢がセットされています。写真を撮った当時の年齢からすると、、少し若く判定されていますｗ。まあ、日本人は欧米人から見ると若く見られますからこんなものでしょう。
面白いので、色々取り込んでみました。
モナリザさんは23才女性だそうです。（実は男性説もあるとかないとか、、）
スペインの某教会のフレスコ画は判定不能でした。ヘタクソすぎますからね。残当です。
ミロのビーナスも判定不能です。これは意外。。
モアイさんも判定不能。
お面も判定不能。。
ダビンチさんの画力がいかに素晴らしいかが分かります。
でもポリゴン画像はちゃんと判定されます。日本のゲーム業界のクオリティーは高いです。ちなみに10年位まえの画像。
次回はNAV2018で顔画像解析に挑戦してみます。