Amazon Rekognition カスタムラベルの発表

本日、アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、Amazon Rekognition カスタムラベルを発表しました。これは Amazon Rekognition の新機能で、お客様が独自の特別な機械学習 (ML) ベースの画像分析機能を構築し、特別なユースケースに統合する固有のオブジェクトやシーンにを検出します。たとえば、画像から機械部品を検出するために Amazon Rekognition を使用するお客様は、小さなセットのラベル付きの画像でモデルをトレーニングして、MLの専門知識なしでも「ターボチャージャー」や「トルクコンバーター」を検出できるようになります。モデルを最初からトレーニングすることには、特別な機械学習の専門知識と何百万の高品位のラベル付き画像が必要ですが、その代わりにお客様は Amazon Rekognition を使用してカスタムラベルを使用して、独自の画像分析ニーズのために最先端のパフォーマンスを達成することができるようになりました。

Amazon Rekognition カスタムラベルをより良く理解するために、このサービスの新機能をしようする方法の例を順番に見ていきましょう。

自動車修理工場は Amazon Rekognition ラベル検出 (オブジェクトとシーン) を使用して、在庫の機械部品を分析し、ソートすることができます。これらのすべての画像について、 Amazon Rekognition は正常に「機械部品」を返します。

Amazon Rekognition カスタムラベルを使用して、お客様は独自のカスタムモデルをトレーニングして、ターボチャージャーやトルクコンバーターなどの特定の機械部品を識別できます。最初に、お客様は識別したいそれぞれの特定の機械部品のために、わずか 10 個程度のサンプル画像を収集します。

このサービスコンソールを使用して、お客様はこれらの画像をアップロードして、ラベル付けすることができます。

この段階では、機械学習の専門知識は必要ありません。お客様はコンソール内のプロセスの各ステップを通じて導かれます。

データセットが準備でき、完全にラベル付けされると、お客様は Amazon Rekognition カスタムラベルをワンクリックだけで動作させることができます。Amazon Rekognition は各ユースケースに対して、自動的に最も効率的な機械学習技術を選択します。

トレーニングを完了すると、お客様は仮想化にアクセスして、各モデルのパフォーマンスを確認して、それらのモデルをさらに向上する方法に対する助言を得ることができます。

当社の例の自動車修理工場では、大規模な画像処理のための完全マネージド型の使用が簡単な API ビルドを使用して、画像の分析を開始して、名前で特定の機械部品を検出したり、在庫管理を自動化することができるようになりました。

Amazon Rekognition オブジェクトとシーンの検出では「機械部品」を返す一方で、いくつかのラベル付きの画像でトレーニングされた Amazon Rekognition カスタムラベルは、「ターボチャージャー」、「トルクコンバーター」、および「クランクシャフト」を返します。

NFL や Vidmob などのお客様が Amazon カスタムラベルを使用する様子を見てみましょう。

• NFL Media は、National Football League の一部であり、従来の方法でチームロゴ、パイロン、フォームフィンガーなどの関連コンテンツを検索するのが困難な、指数関数的に成長するビデオと画像のライブラリを管理します。Amazon Rekognition カスタムラベルはそれをより簡単にします、とポストプロダクションとアセット管理担当のNFL のシニアダイレクターである Brad Boim は言います。

「新しい Amazon Rekognition カスタムラベルを使用することにより、ビジネスの特定のユースケースに合わせたメタデータタグを自動的に生成し、コンテンツ作成チームに検索可能なファセットを提供できます。これにより、コンテンツの検索速度が大幅に向上し、さらに重要なことに、以前は手作業が必要だった要素に自動的にタグを付けることができます。これらのツールにより、当社の制作チームはこのデータを直接活用でき、すべてのメディアプラットフォームでお客様に強化された製品を提供できます。」

• VidMob は、ブランドのすべてのクリエイティブなニーズに対応するエンドツーエンドのテクノロジーソリューションを提供する単一の統合プラットフォームであり、他に類を見ないクリエイティブアナリティクスとクラス最高のクリエイティブプロダクションを組み合わせて、マーケティング効果を変換します。VidMob CEO である Alex Collmerは次のように述べています。

「Amazon Rekognition カスタムラベルの導入により、マーケッターは Agile Creative Studio の中で高度な機能を装備し、広告の中で関心のある特定の製品 (カスタムラベル) を数分以内に大規模に構築およびトレーニングできるようにします。VidMob の Amazon Rekognition の統合により、お客様はこれまでにも共通のオブジェクトを識別できましたかが、現在はカスタムラベルの新しい機能を使用して、当社のプラットフォームをさらにあらゆるビジネスに絞ることができるものにします。クリエイティブのパフォーマンスが 150% 向上し、人間のアナリストの時間が 30% 短縮されるため、VidMob の Agile Creative Studio を使用してクリエイティブのパフォーマンスを測定する能力が拡張されます。」

AWS のお客様はラベル付けされた画像のかなり小さなセットで、高品質のカスタムビジョンモデルを容易にトレーニングできるようになりました。これを行うには、ML の経験は必要とせずに、ほんの数行のコードだけで、お客様は Amazon S3 に保存された数万個の画像を 1 時間で処理できる、Amazon Rekognition の使いやすい完全マネージド型カスタムラベル API にアクセスできます。

Amazon Rekognition カスタムラベルは、2019 年 12 月 3 日に一般使用可能になります。サービスが使用できるようになった時に通知を受けるには、こちらをクリックしてください。詳細については、https://thinkwithwp.com/rekognition/custom-labels-features/ にアクセスしてください。

著者について

Anushri Mainthia は、Amazon Rekognition チームのシニア製品マネージャーで、 Amazon Rekognition カスタムラベルの製品リーダーです。Anushri は、職場の外で料理をしたり、Seattle を探索し、甥とビデオチャットをすることが好きです。