Amazon Augmented AI (Amazon A2I)

人による機械学習予測のレビューを簡単に導入

Amazon Augmented AI (Amazon A2I) で、人による ML 予測のレビューに必要なワークフローを簡単に構築できます。Amazon A2I はすべての開発者に人によるレビューを提供し、人を介したレビューシステムの構築や多数のレビュー担当者の管理に伴う画一的で面倒な作業から開放されます。

多くの機械学習アプリケーションでは、結果が正しいかどうかを確認するため、人間が信頼性の低い予測を確認する必要があります。たとえば、スキャンした住宅ローン申請書から情報を抽出するには、スキャンや手書きの品質が低いため、場合によっては人間によるレビューが必要になります。しかし、人を介したレビューシステムの構築は、複雑なプロセスまたは「ワークフロー」の実装、レビュータスクと結果を管理するカスタムソフトウェアの作成、さらに多くの場合、大規模なレビュー担当グループの管理を伴うため、時間と費用がかかります。

Amazon A2I を使用すれば、機械学習アプリケーションの人によるレビューを簡単に構築および管理できます。Amazon A2I は、コンテンツモデレーションやドキュメントからのテキスト抽出など一般的な機械学習のユースケース向けの、人によるレビューワークフローをビルトインで提供しています。このため、Amazon Rekognition や Amazon Textract からの予測を簡単にレビューできます。Amazon SageMaker またはその他のツールで構築した ML モデル用に、独自のワークフローを作成することも可能です。Amazon A2I を使用すると、モデルが信頼性の高い予測を行うことができない場合、またはその予測を継続的に監査できない場合には、人間のレビュー担当者が介入することができます。

人による ML 予測のレビューのための Amazon Augmented AI (40:45)

利点

ML 予測の人によるレビューを簡単に導入

Amazon A2I は特定の要件に基づいて、人によるレビューを ML アプリケーションに組み込む柔軟性を備えています。信頼性の低い予測が担当者に送信され、確認とアクションを実行します。必要に応じて、複数のレビュー担当者に予測のレビューを依頼し、コンセンサスを達成することも可能です。さらに、モデルを監査するため、人によるレビュー用の予測をランダムにサンプリングして、モデルのパフォーマンスが引き続き良好かどうかを定期的に評価できます。Amazon A2I は人間とマシンが最善を尽くせるように支援します。

選択した人間のレビュー担当者と連携する

Amazon A2I では、組織内外のレビュー担当者と連携することも可能です。Amazon A2I を使えば、レビューを提供した担当者にレビューを簡単にルーティングできます。Amazon Mechanical Turk を介して、すでに機械学習関連のタスクを実行している 50 万人を超える独立した請負業者の従業員にアクセスすることもできます。あるいは、データに機密性や特別なスキルが必要な場合、レビュープロジェクトの経験があり、iVision、CapeStart Inc.、Cogito、iMerit などの品質やセキュリティ手順に関して AWS が事前に選別した作業ベンダーを使うことも可能です。

どのアプリケーションでも統合が簡単

Amazon A2I を使用すると、AWS または別のプラットフォームで実行しているかどうかに関係なく、人間の判断と AI を任意の ML アプリケーションに簡単に統合できますAmazon A2I では、ドキュメント処理には Amazon Textract に直接統合され、コンテンツモデレーションには Amazon Rekognition に直接統合されます。そのため、AWS コンソールで数回クリックするだけで、これらのユースケースに人によるレビューを簡単に追加できます。Amazon A2I API を使用すれば、Amazon SageMaker または他のソリューションで構築したカスタム ML モデルを使った機械学習アプリケーションに、人によるレビューを追加することもできます。

しくみ

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ユースケース

コンテンツのモデレーション

コンテンツモデレーションのガイドラインは微妙なところがあり、コンテキストに大きく依存しており、また国によってさまざまです。このため、ML が高精度を維持することが難しくなる場合があります。Amazon Rekognition またはカスタムコンピュータービジョンモデルで Amazon A2I を使用して、モデルが信頼性の高い予測を行うことができない場合、コンテンツを人間のレビュー担当者にルーティングできます。

ローン申請書の処理

Amazon Textract またはカスタムモデルを使用して、ローン申請書から重要な情報を抽出します。次に、Amazon A2I を使って複雑なローンリクエストのみを人間のレビュー担当者に送信し、他のすべてのローンを自動的に処理しながら、適格なアプリケーションを停止させないようにします。これで、アプリケーションをより速く処理し、一層優れた顧客体験を提供できるようになります。

モデル精度のモニタリング

Amazon A2I を使用して、カスタム ML モデルの予測のランダムサンプルを人間のレビュー担当者に送信します。結果を使って、モデルがどのように実行されているかを主要な関係者に通知し、実世界のデータとモデルのトレーニングに使用したデータとの偏差を特定できます。修正されたエラーをトレーニングデータセットに追加し、モデルを改善できます。

TMobile

T-Mobile US, Inc. は優れた製品とサービスの革新を通じて、消費者と企業がワイヤレスサービスを購入する際の既成概念を打ち破ろうとしています。品質と価値の妥協を望まない 8,420 万人のユーザーは、全国規模の高度なネットワークを使ったワイヤレスを体験しています。

「T-Mobile では、顧客体験を向上させるために機械学習を使用する方法の 1 つとして、アカウントの詳細や利用可能な割引などの関連情報を顧客ケアエージェントが顧客とライブで会話しているときにリアルタイムで提供しています。A2I を使用すると、人がモデル予測のランダムなサンプルを検証することで、モデルが最高品質の洞察を継続的に提供できるようになります。機械学習に関しては、信頼を構築するのが最も難しいものです。A2I を使用することで、私たちのモデルに間違いが非常に少ないことの確信を強めることができます。」

Heather Nolis 氏、T-Mobile 社の機械学習エンジニア

vidmob

動画の作成と分析プラットフォームである Vidmob は、機械学習を使用して、人、オブジェクト、メッセージを含む動画のあらゆる側面を分析し、ブランド企業が創造的なパフォーマンスとは何かを理解し、より良い創造が可能となるよう支援していします。しかし、既存の機械学習モデルでは対応していないディメンションの場合、毎日分析するペタバイト規模のデータから創造性を確認するのは難しい場合があります。

「高度なトレーニングを行ったクリエイティブな評価者である現在のスタッフは、Amazon A2I を使って予測モデルをより迅速に最適化し、細かく調整できます。こうした効率性により、レビュー担当者は大規模なサンプルに対応し、モデルの市場投入速度が 3 倍に向上します。」

Joline McGoldrick 氏、データ & インサイト部門シニアバイスプレジデント、VidMob

Ripcord

世界をペーパーレスにすることを目指すロボットデジタル化企業の Ripcord は、Amazon Textract を使用して、膨大な量の紙の記録を安全で検索可能な電子記録に変換しています。

「Amazon Textract で、テキスト抽出用のテンプレートを構築および維持するための何百時間もの人的労力を節約できます。人によるレビューが必要なドキュメントの場合、Amazon Textract との新しいビルトイン統合により、Amazon A2I でレビュー担当者の UI テンプレートをカスタマイズできるため、大規模かつ複雑な顧客プロジェクトの初期セットアップ時間が大幅に短縮します。」

Alex Fielding 氏、創設者兼 CEO、Ripcord

Business Services Authority

国民健康サービスを実施する Business Services Authority (NHS BSA) は、英国国民健康サービスの一部です。NHS 組織、NHS 請負業者、患者に、幅広くサポートサービスを提供しています。支払いサービスの一環として、毎月 5,400 万件の紙の処方箋やその他の医療ドキュメントを処理しています。

「NHS は公共医療の質を向上させるという AI の広言に、長い間関心を寄せてきました。人間の判断は非常に重要です。実際、医療費の支払いに関する決定には、人間による判断がたいていは必要です。Amazon Textract は AI を使用して、事実上すべてのドキュメントからテキストと構造化データを抽出できるため、魅力的です。Amazon Augmented AI は人間の判断を適用しながら機械学習を活用できるということで、とてもワクワクしています。これは非常に画期的なことです。」

Chris Suter 氏、クラウドプラットフォーム & イノベーション部長、NHS BSA

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