【開催報告＆資料公開】AWSの機械学習を使った画像データの業務活用セミナー

こんにちは、アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社の大渕です。2020年9月2日にオンラインで開催された「AWSの機械学習を使った画像データの業務活用セミナー」では、AWS Japan による3つのセッションと、AWS の機械学習サービスを使って宿泊施設向け入退室管理システムを構築されたお客様のセッションが行われました。

「ビジネスにおける画像データの活用」[Slides]

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 株式会社
Machine Learning Solutions Architect 中田 光昭

Deep Learning（深層学習）の発展に伴い、ビジネスで画像を活用することが多くなってきました。小売店舗においては、来店顧客数を画像からカウントして来客数の予測に活用したり、来店顧客のデモグラフィック（性別、年齢など）を画像から取得してマーケティングに活用したりしています。ECサイトにおいては、SNSなどの画像をキーとした類似画像検索機能が組み込まれています。製造業においては、製品の外観検査や設備の保全に画像が活用されています。これらの様々なユースケースに関して、デモをお見せしながら画像活用の具体的な効果についてご説明しました。デモの内容も録画されておりますので、ぜひ動画をご覧ください。

「AWS の 機械学習サービスを使った外観検査プロジェクトの進め方」[Slide]

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 株式会社
Machine Learning Solutions Architect 大渕 麻莉

最近、外観検査の自動化を検討している、というご相談が増えてきました。一方で多くのお客様は、機械学習の知見がないとできないのではないか、本当に外観検査ができるようになるのか、など様々な不安を抱えていらっしゃいます。そこで本セッションでは、外観検査プロジェクトの全体的な流れのご紹介と、その中の PoC（Proof of Concept：概念実証）の部分が、AWS の機械学習サービスを使うことで、機械学習の知見がなくても可能であることをご紹介しました。また、PoC の具体的な進め方と、PoC を成功させる上で考慮すべきことや実施すべきことをご紹介しました。

「エッジデバイスへの機械学習の適用」[Slide]

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 株式会社
Solutions Architect 嶺 行伸

機械学習を導入するにあたって、レイテンシの制約、通信コスト、オフライン対応、セキュリティなどの観点で、エッジデバイスにて機械学習を行う場合があります。エッジデバイスで機械学習を行うには、データの収集、クラウドへのデータ転送、クラウドでの機械学習モデル作成、機械学習モデルのエッジデバイスへのデプロイ、などの様々な課題を解決する必要があります。本セッションでは、これらの課題を解決するために便利な AWS IoT Greengrass のご紹介と、AWS IoT Greengrass を使ったアーキテクチャのご紹介をしました。

「AWS/Rekognitionを活用した宿泊施設向け入退室管理システム構築事例」[Slide]

東海理研株式会社　武藤 嘉章様

東海理研株式会社様は、入退室管理システムなどのセキュリティ商品を開発されています。その中のひとつとして、Amazon Rekognition の顔認証機能を活用して、宿泊施設向け入退室管理システムを構築されました。本セッションでは、従来の入退室管理システムの課題のご紹介と、今回ご紹介するシステムで課題をどのように解決したのかをお話いただきました。また、Amazon Rekognition をはじめとする AWS サービスをどのように使用してシステムを構築されたのかを詳しく解説いただき、最後にはこの顔認証機能を用いた入退室管理システムを導入されたお客様の事例をご紹介いただきました。

まとめ

本セミナーでは、画像を業務活用するユースケース、機械学習を使った外観検査を行うプロジェクトの進め方、機械学習をエッジデバイスで行う方法、Amazon Rekognition の顔認証機能を使った事例のご紹介をしました。これから画像を活用して新たな価値を生み出していきたいとお考えのお客様のお役に立てば幸いです。

外観検査の PoC に便利な AWS の機械学習サービスの使い方を解説したハンズオン記事はこちらです。

前編 : Amazon SageMaker Ground Truth を使った画像のラベリング

中編：Amazon Rekognition Custom Labels を使った機械学習モデルの作成

後編：Amazon SageMaker を使った機械学習モデルの作成