この記事の目次
AWSとは？
AWSとは、Amazonの用意しているクラウドコンピューティングサービスのことです。正式にはAmazon Web Servicesといいます。
クラウドコンピューティングとは、コンピューティング、ストレージ、データベースなどのコンピューターを使って機械学習、人工知能、データレイクと分析などを、インターネットを間に通して利用することです。
インターネット環境があれば、高度なデータベースや、大容量のストレージなどを、必要な分だけ利用できます。
AWS 画像認識のAmazon Rekognitionは画像を分析するサービス
Amazon Rekognitionは、AWS画像認識サービスです。また、機械学習の専門知識も必要としません。Amazon Rekognitionを使うことで、簡単かつ安全に画像およびビデオ分析の対応、そして画像認識の更新ができます。
Amazon Rekognitionカスタムラベルを使用して、ビジネスニーズに合わせた画像の物体やシーンを特定して、AWSの様々なサービスに導入できます。
画像認識とは？
画像認識とは、画像と、テキスト、動画の物体、シーン、人物などの活動を特定し、不適切なコンテンツを検出することを指します。
Amazon Rekognitionは、非常に正確な顔検索機能および顔分析を備えています。画像認識には、さまざまな人数のカウント、公共安全、およびユーザー検証のユースケースで顔を検出、分析、比較できます。
つまりAmazon Rekognitionカスタムラベルが、モデル開発の手間のかかる作業を処理するので、ユーザーは特定したい物体やシーンの画像を提供すれば、分析・比較ができるようになります。
画像認識の必要性
Amazon Rekognitionカスタムラベルを使用すると、検出機能を拡張して、ビジネスに独自に役立つ画像から情報を抽出します。
たとえば、ソーシャルメディアで会社のロゴを検索したり、アセンブリラインで機械部品を分類したり、ビデオでアニメーションキャラクターを検出するために画像認識が必要です。
画像認識における人のモデレーターとRekognition のモデレーターの違い
画像認識において、人のモデレーターだけでは、多くの企業のニーズに十分な品質とスピードで対応することはできません。
現在多くの企業は、サードパーティーやユーザーが作成したコンテンツのレビューをすべて人間のモデレーターに頼っており、またユーザーからの苦情に対して不快な画像や不適切な広告、動画を削除するだけの企業もあります。
Amazon Rekognitionを使用して、不適切、不要、または不快なコンテンツを検出できます。
AWSの画像認識を利用するメリット5つ
AWSの画像認識を行う上で、知っておきたいメリットが5つあります。
メディア分析ができること、職業安全衛生を向上させることが可能であること、AWSリソースの料金だけで簡単に発行ができること、AWSのサービスと統合されていることです。
これらについて説明していきます。
AWSの画像認識を利用するメリット1：メディア分析ができる
1つ目のメリットはメディア分析ができることです。
Amazon Rekognitionはメディア分析によってブラックフレーム、エンドクレジット、ショット変更、カラーバーの検出を自動化し、メディアのタスクを効率化させます。自動化することによって、ビデオ広告を入れる、コンテンツの運営、作成に関連する時間、労力、費用を削減できます。
Amazon Rekognition Videoを使用して、広告の無音の連続したブラックフレームや適切な広告インサートスポットのタイムコードを検出できます。メタデータがあればAWS Elemental Media Tailorのようなサービスを利用して、広告をコンテンツにシームレスにつなぎ合わせられます。
AWSの画像認識を利用するメリット2：職業安全衛生の向上が可能
2つ目のメリットはPersonal Protective Equipment（PPE）の検出ができることです。
Amazonがオンプレミスのカメラからの画像を大規模に分析します。
画像に映っている人物がフェイスカバー（フェイスマスク）、ハンドカバー（手袋）、ヘッドカバー（ヘルメット）などのPPEを装着しているかどうかや、保護器具が該当する身体の部分を覆っているかどうかを自動で検出します。
AWSの画像認識を利用するメリット3：無料で発行できる
3つ目のメリットは無料で発行できることです。
Amazon Rekognitionの深層学習に基づく画像認識サービスの1か月あたり5,000件の画像分析に追加料金はかかりません。
支払わなければならないのは、アプリケーション実行のために作成したAWSサービスにかかる料金のみになります。
AWSの画像認識を利用するメリット4：簡単に発行できること
4つ目のメリットは簡単に発行できることです。取得までの手順を説明します。
AWSにサインインします。サインインする時には、ルートユーザーとIAMユーザーの2種類があります。無期限アクセスを必要とするタスクを実行する場合はルートユーザーのEメールアドレスを入力します。
日常的なタスクを実行する場合は、「IAMユーザー」をクリックして、Eメールアドレスを入力します。
AWSの利用が初めての場合は、新しいアカウント作成します。
AWSの画像認識を利用するメリット5：AWSのサービスと統合されている
5つ目のメリットは、AWSのサービスにインテグレートされていることです。
AWSではAmazon A2Iがコンテンツの節度を守るために提供されています。Amazon Rekognitionで画像と動画アセット両方の不安全または不適切な可能性のあるコンテンツを特定します。
よって、ユーザーのニーズに基づいて許容したいものを正確にコントロールできる詳しいラベル付けをします。
Amazon A2Iで人によるレビューを使ったAmazon Rekognition画像デモンストレーション予測の精度を向上させます。ラベル付けで時間、労力、費用の削減ができます。
AWSの画像認識を利用するときのポイント3つ
AWSの画像認識を利用するときのポイントが3つあります。
利用できるサービスが限られていること、Amazon Rekognitionには許容できない使用方法があること、メールが受け取れる環境が必要だということです。
特徴をとらえ、為すことが大切です。それでは1つずつ説明します。
AWSの画像認識を利用するときのポイント1：利用できるサービスが限られている
AWSの画像認識を利用するときの1つ目のポイントは、利用のサービスが無制限ではないことです。
顔を検出、分析、比較できるのは「Amazon Rekognition」です。「Amazon API」「AWSマネジメントコンソール」および「AWSコマンドラインインターフェース」（CLI）、「AWS Lambda」「AWS S3」「Amazon DynamoDB」の、これら7つのサービスです。
管理セキュリティにはAWS Identity and Access Management（IAM）に統合できます。「 Amazon Augmented AI（Amazon A2I）」では、安全ではない画像検出のレビューを簡単に実装できます。
AWSの画像認識を利用するときのポイント2：Rekognitionには 許容できない使用方法がある
AWSの画像認識を利用するときの2つ目のポイントは、Amazon Rekognitionには許容できない使用方法があるということです。
AWS Acceptable Use Policyに違反する例としては、Amazon Rekognitionの結果を国籍、人種、肌の色、宗教、障害、性別、家族構成を差別する方法で使用することや、その国における法律に違反することです。
顔認識結果の人間によるレビューは、市民権を侵害しないことを保証するために使用しましょう。
AWSの画像認識を利用するときのポイント3：メールを受信する環境が必要
3つ目のポイントは、メールを受信する環境が必要ということです。
Amazon Rekognitionでは構築を開始するにあたって、AWSにサインインして、ルートユーザーかIAMユーザーを選ぶ必要があります。ルートユーザーは無制限アクセスを必要とするタスクを実行するアカウント所有者の場合、Eメールアドレスを入力します。
日常的なタスクを実行するアカウント内のユーザーは、IAMユーザーを選びます。アカウントID（12桁）またはアカウントエイリアスを入力します。
AWSの画像認識を利用してみよう！
AWSの画像認識は、今まで人間のモデレーターがやっていた顔検出と分析の作成も、危険画像やPPEの検出も、キーワードで画像や動画を簡単に検索できる特徴があります。
さらにAmazon Rekognitionにはカスタムラベルの料金がAWSの無料利用枠の一環として無料で開始できます。
まずは無料でサービスを試してみましょう。
