統合が簡単

Amazon Augmented AI (Amazon A2I) は、ドキュメント処理用の Amazon Textract とコンテンツモデ用の Amazon Rekognition と統合しています。そのため、Amazon A2I コンソールで数回クリックするだけ、あるいは API パラメータをいくつか使用するだけで、これらのユースケースを人間の手で確認するワークフローを実装できます。Amazon A2I API を使用すると、Amazon SageMaker または他の機械学習ツールで構築したカスタムモデルにワークフローを統合することもできます。 詳細については、「Amazon A2I 開発者ガイド」をご覧ください。

組織内外のレビュー担当者と連携する柔軟性

Amazon A2I は人間のレビュー担当者向けに、複数の選択肢をサポートしています。特に組織外に持ち出すことができない機密データを処理する場合などは、レビューを担当するプライベートチームが社内のレビュー作業を行うことが可能です。一方、レビュー担当者の人数を増やす必要があり、データに機密情報や個人情報が含まれていない場合、Amazon Mechanical Turk を使用すれば、世界中で 50 万社を超える請負業者を 24 時間年中無休、オンデマンドで利用できます。Mechanical Turk はクラウドソーシング向けの市場で、お客様のレビュー作業の需要と、それらの作業をリモートで実行できる世界各地の作業者がマッチングされます。あるいは、AWS Marketplace を介して、サードパーティの労働力を提供するベンダーを使うことができます。AWS では、レビューの品質が高く、セキュリティプロセスを遵守するベンダーのみを選別しています。AWS Marketplace にはお客様のニーズに最適なベンダーを選択できるよう、料金やお客様レビューなど、さまざまな関連情報が記載されています。

レビュー担当者のための手順を簡単に提供

Amazon A2I は、人間のレビュー担当者に一貫性を確保するための手順をご案内します。レビュー担当者は、それらの詳細な手順を各自のレビューのインターフェイス内で確認できます。これらの手順は随時更新できます。これにより、レビュー担当者の作業が不適切であることに気付いた場合に詳細情報を追加したり、ニーズの変化に基づいて手順を調整することが容易になります。手順のサンプルを以下に示します。

Sample instruction
Sample instruction

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人によるレビュープロセスを簡素化するワークフロー

Amazon A2I では、予測をレビュー担当者にルーティングし、レビュー担当者がタスクごとに段階的に実行するための、ビルトインのワークフローを提供しています。ワークフローが予測をレビュー担当者にルーティングするには、信頼しきい値またはランダムサンプリングパーセンテージのいずれかの条件が必要です。信頼しきい値を指定すると、ワークフローは人によるレビューのしきい値を下回る予測のみをルーティングします。これらのしきい値はいつでも調整して、精度と費用対効果の適切なバランスを実現できます。一方、サンプリングの割合を指定した場合、ワークフローは人によるレビューのために予測のランダムサンプルをルーティングします。これで、モデル監査を実装し、モデルの精度を定期的にモニタリングできるようになります。ワークフローには、レビュー担当者がタスクを完了するために必要なすべての指示とツールを含むウェブインターフェイスも装備しています。Amazon A2I は、テキスト抽出や画像モデレーションのユースケース用にビルトインのワークフローを提供しています。

さらに、人によるレビューをトリガーするタイミングを Amazon A2I に伝えるために記述する AWS Lambda 関数を提供したり、60 個を超える HTML テンプレート、または新しいテンプレートのいずれかを使ってウェブインターフェイスを作成することで、カスタムワークフローを構築することもできます。 ワークフローの詳細については、「Amazon A2I 開発者ガイド」をご覧ください。

コンテンツのモデレーション

以下の画像はコンテンツモデレーションのためのレビュー担当者用インターフェイスで、画像には安全ではない可能性のあるコンテンツまたは不適切なコンテンツを識別するといったタスクの例を示しています。このインターフェイスを使用すると、レビュー担当者は明確な指示を出してタスクを完了することができます。

Rekogniton sample task
Rekogniton sample task

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フォーム抽出 

以下の画像はフォーム抽出のレビュー担当者用インターフェイスで、ドキュメント画像やオンラインフォームからキーと値のペアを抽出できます。このインターフェイスを使用すると、レビュー担当者は明確な指示を出してタスクを完了することができます。

Textract sample task
Textract sample task

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画像の分類

以下の画像はカスタムインターフェイスで、レビュー担当者が写真の中のプレイしているスポーツを識別するよう要求されています。このインターフェイスを使用すると、レビュー担当者は明確な指示を出してタスクを完了することができます。

Image classification sample task
Image classification sample task

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複数のレビューを使って結果を改善する

複数のレビュー担当者を使って、結果の信頼度を高めることができます。Amazon A2I ワークフローを定義する際に、レビューごとに担当者の数を指定できます。Amazon A2I は、各レビューを多数のレビュー担当者にルーティングします。

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