投稿日: Aug 8, 2018
Amazon Rekognition がアジアパシフィック (ソウル) リージョンとアジアパシフィック (ムンバイ) リージョンで利用可能になりました。
Amazon Rekognition は深層学習に基づいたイメージ分析サービスで、オブジェクト、人、テキスト、シーン、アクティビティを特定し、また不適切なコンテンツも検出できます。Amazon Rekognition では、お客様はイメージとビデオを、自動メタデータ抽出と共に容易にアプリケーションに統合できます。このメタデータは施設入口でのアイデンティティ検証、ユーザー生成コンテンツの確認、検索機能の強化、自動的な手動ワークフローなど、様々に使用できます。
K-STAR Group は韓国ソウルのエンタテイメント企業で、コンサートのチケット販売や支払サービスを提供しています。K-STAR Group 会長のキム・ヒョジン氏「コンサートでの課題はお客様が長い列を作って、購入した紙のチケットの購入証明をし、これを入口で検証するために待っていただかなければならないことです。これを解決するため、Face Ticket という名前で Amazon Rekognition を用いたサービスを開発しました。これによって、来場者の方は自主的にオプトインして購入を素早く検証でき、長い列を作ってチケットを手に入れたり、入口で紙のチケットをスキャンする必要がなくなりました。弊社の手がけるコンサートでは行列は無くなり、来場者の方は新しい Face Ticket システムを便利に楽しんでおられます。このサービス開発中、Rekognition を他の当地での顔分析サービスと比較し、S3 を用いたスケーラビリティと、AWS のサービスとのシームレスな統合のために Rekognition の採用を決めました。」
Shaadi.com は世界最大級のオンラインマッチメーキングサービスで、世界中の人々が検証済みのプロファイルを収めた審査済みのデータベースからの人生の伴侶との出会いを支援しています。ユーザーエクスペリエンス向上には写真が良くなくてはなりません。Shaadi.com では写真が適切なものでウェブサイトのガイドラインに準拠するように、ユーザーのアップロードした写真を審査する専門のチームを使っています。オートメーションはこのプロセスを簡素化はしますが、この以前の環境ではリソース要件が大きすぎました。技術担当副社長の Ajay Poddar 氏「従来のインフラストラクチャでの写真審査には複数のアプリケーションを購入、デプロイ、管理する必要があり、また新しいハードウェアも必要でした。」これに替わり、Shaadi.com では Amazon Rekognition を採用して、AWS Lambda のサーバーレスコンピューティングとカスタム API を組み合わせて使用することにしました。Poddar 氏「Amazon Rekognition を使って、非常に複雑なプロセスを素早く、安価に自動化しました。」「ユーザーのプロファイルに写真が出るまでの時間を 95% 短縮できると見込んでおり、手作業は 50% 削減しました。」
Amazon Rekognition を用いたビルドを開始するには、Amazon Rekognition コンソールを用いるか、ドキュメントをご覧ください。Amazon Rekognition イメージとビデオのリージョンごとの料金に関する詳細情報は、このページをご覧ください。