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

機械学習アプリケーションによっては、機密データの精度を確保し、継続的な改善を図れるように、人による監視や、予測の更新によるモデルの再トレーニングが必要になります。しかし、このような状況では、機械学習のみのシステムか人間のみのシステムかの選択を迫られることがよくあります。企業は、機械学習システムをワークフローに統合し、必要な精度を確保するために人間の目で結果を確認しながら、両方の世界最高を追求しています。

Amazon Augmented AI は、人によるレビューに必要なワークフローを簡単に構築できる機械学習サービスです。Amazon A2I はすべてのデベロッパーに人によるレビューを提供し、AWS で実行するかどうかに関わらず、デベロッパーは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解放されます。

 

Amazon Augmented AI とは何ですか? (1:31)

ユースケース

ヘルスケア

医療保険請求書、問診票、処方箋、その他多くの医療関係書類には、大切な情報が記載され、その情報を迅速かつ正確に抽出する必要があります。Amazon A2I と Amazon Textract を使用すると、そういった文書を処理し、データを抽出し、重要なデータを人がレビューできます。これにより、文書処理の時間とコストを節約し、機微なデータや機密データまたは監査予測を人が継続的にレビューすることが可能です。

金融サービス

住宅ローンをはじめとするローンの申請書、税務申告書、その他多くの金融関係書類には何百万件というデータポイントが含まれ、それらを迅速かつ効果的に処理および抽出する必要があります。Amazon Textract と Amazon A2Iを使用すると、構造化されたデータかどうかに関わらず、これらのフォームから重要なデータを抽出し、出力を人にレビューしてもらうことができます。DealNet Capital は、Amazon Textract と Amazon A2I を使用して財務フォームを処理しており、書類の手動レビューにかかる時間を最大で 80% まで削減できることが証明されています。

Amazon A2I を ML ワークフローに使用する

Amazon A2I を統合することで、Amazon Rekognition による画像やコンテンツのモデレーション、Amazon Translate による訳の編集やタグ付け、Amazon Transcribe による動画やソーシャルメディアの文字起こしのレビュー、Amazon Comprehend による感情分析やキーフレーズの抽出など、あらゆる ML ワークフローに人によるレビューを組み込むことができます。Amazon A2I をAmazon SageMaker や Amazon Fraud Detector のような他の AI サービスと併用することで、機械学習予測の人によるレビューを実装しやすくなります。

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。

人による監視をあらゆるアプリケーションに統合する

Amazon A2I は、機械学習の経験がない方々にも、人による監視を機械学習のワークフローに統合しやすい方法を提供します。人のみによるレビュー システムか機械学習のみかという二者択一の必要はなく、Amazon A2I は機械学習と人間を 1 つにまとめ、自動化を図りながら結果については人が目を通して必要な精度を確保できるようにします。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。

より早く市場に参入する

機械学習と人による手動プロセスのどちらかを選択するかで、市場への参入時期、つまり今日可能か、それとも数か月後になるかが決まります。Amazon A2I をワークフローに組み込むことで、機械学習で市場に早く参入できるだけでなく、時間の経過に伴うモデルの更新や再トレーニングも可能になります。ビジネスニーズが変わればワークフローも変わります。Amazon A2I は、Machine Learning ジャーニーのどの段階でもモデルの継続的な改善に役立ちます。

仕組み

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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

Change Healthcare は業界トップの独立系ヘルスケアテクノロジー企業です。米国の医療システム内において、臨床、財務、患者とのつながりの面などで、より良い成果を得るための、データおよび分析主導のソリューションを提供しています。

「医療に変革を (At Change Healthcare) を唱え、私たちは非効率性を排除し、コストを削減し、アウトカムを改善するための革新を図ることで、ヘルスケアの変革を加速させるお手伝いします。業界に新たな洞察、影響、革新をもたらす各種の堅牢な統合型人工知能エンジンを用意しています。成果を上げるうえで欠かせないのは、データの把握やワークフローの自動化に人間が参加することです。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 が HIPAA 準拠のサービスとなったことで、ワークフローや意思決定プロセスに人間が参加できるようになり、何百万枚という書類を処理する際の効率が上がり、患者、事業者、プロバイダーにとってさらに大きな価値を生み出せるようになりました。」

チーフ AI オフィサー、Luyuan Fang 氏 - Change Healthcare

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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