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2024 年 10 月 10 日より、新規のお客様はこのサービスにアクセスできなくなります。現在ご利用のお客様は、2025 年 10 月 31 日までサービスを通常どおりご利用いただけます。その時までに、お客様はアプリケーションを別のソリューションに移し、データを Lookout for Vision から移行する必要があります。2025 年 10 月 31 日以降、Lookout for Vision にアクセスしようとするクラウドアプリケーションは動作しなくなります。
既存のお客様は、2025 年 10 月 31 日まで通常どおりサービスをご利用いただけます。その後、Lookout for Vision にアクセスしようとするクラウドアプリケーションは動作しなくなります。Lookout for Vision を実行するエッジアプリケーションは、クラウドサービスの廃止後も引き続き実行されますが、新しいモデルトレーニングで更新することはできません。
AWS では、Lookout for Vision の代わりに使用できるさまざまなコンピュータービジョンと AI/ML サービスを提供しています。Lookout for Vision モデルの代わりに Amazon SageMaker (SageMaker JumpStart で利用できる事前トレーニング済みのモデルを含む) を検討することや、Amazon Bedrock がユースケースをサポートできるかどうかを評価することをお客様に推奨します。AWS パートナーネットワークには、Computer Vision for Quality Insights の専門知識を持つパートナーが提供する、お客様が検討できるソリューションもいくつかあります。
Lookout for Vision は、トレーニングデータやテストデータをイメージとしてエクスポートする機能に加えて、Lookout for Vision の外部でモデルをトレーニングするために使用できるマニフェストファイルとしてエクスポートする機能をサポートしています。その後、お客様はアプリケーションを更新して Lookout for Vision モデルを代替モデルまたはサービスに置き換えることができます。詳細については、「Lookout for Vision の代替手段を探る」を参照してください。
AWS は、廃止通知期間の終了 (2025 年 10 月 31 日) まで、お客様が現在受けているものと同じレベルのサポートを Lookout for Vision に提供し続けます。サポート要件については、AWS サポートにお問い合わせください。
Lookout for Vision にインポートするために S3 に保存されている画像は影響を受けず、Lookout for Vision サービスが終了した後もそのまま残ります。Lookout for Vision サービスの終了後は、Lookout for Vision サービス自体の画像のみが使用できなくなります。
はい。サービス外で使用するために Lookout for Vision にパッケージ化されたモデルは、クラウドサービスが終了した後も引き続き動作します。2025 年 10 月 31 日にサービスが終了した後は、新しいモデルや更新されたモデルをトレーニングまたはデプロイすることはできませんが、それまでは新しいモデルを構築でき、サービスが終了する前にパッケージ化されたモデルは、クラウドサービスの終了後も引き続き使用できます。
AWS は、終了通知期間中も Lookout for Vision のセキュリティと可用性の向上に引き続き投資しますが、現在からサービスの終了までの間に新機能を導入する予定はありません。
全般
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Amazon Lookout for Vision は、オブジェクトの視覚的な欠陥を特定することで、産業生産の品質を向上させ、運用コストを削減するのに役立つ機械学習 (ML) サービスです。Amazon Lookout for Vision を使用すると、視覚的な欠陥を大規模に識別し、手動検査の利用を減らすことができます。
Amazon Lookout for Vision では、コンピュータビジョンを使用して製品の欠陥を特定し、製造ラインの品質検査プロセスを自動化できます。
Amazon Lookout for Vision にまだサインアップしていない場合は、Amazon Lookout for Vision ページの「Amazon Lookout for Vision」ページで「 を試す」を選択し、サインアッププロセスを完了してください。Amazon Web Services アカウントが必要です。AWS アカウントをまだお持ちでない場合は、サインアッププロセス中に画面の指示に従って作成してください。サインアップしたら、Amazon Lookout for Vision コンソールを使用して独自のイメージで Amazon Lookout for Vision を試してみてください。 、Amazon Lookout for Vision SDK をダウンロードして、独自のアプリケーションの作成を開始してください。詳細については、』を参照してください。
最も一般的な使用例は次のとおりです。• 部品の損傷の検出:溶接、へこみ、亀裂、気泡、表面の色、および物体の形状に関連する欠陥を検出できます。
• 欠けているコンポーネントを特定する: 特定の許容範囲内でのオブジェクトの有無や配置に関連する欠けているコンポーネントまたはパーツを特定できます。
• プロセスの問題を明らかにする: 繰り返し発生する欠陥を検出できます。これは、プロセスに問題があることを示している可能性があります。
• 欠けているコンポーネントを特定する: 特定の許容範囲内でのオブジェクトの有無や配置に関連する欠けているコンポーネントまたはパーツを特定できます。
• プロセスの問題を明らかにする: 繰り返し発生する欠陥を検出できます。これは、プロセスに問題があることを示している可能性があります。
いいえ。Amazon Lookout for Vision では、機械学習や深層学習のパイプラインを構築、維持、理解する必要がありません。
異常検出などの複雑なコンピュータビジョンタスクで正確な結果を得るには、深層学習システムを適切に調整し、ラベル付きのグラウンドトゥルースデータでトレーニングする必要があります。データを正しく調達、整理、ラベル付けするには時間とコストがかかります。さらに、深層ニューラルネットワークのトレーニングは費用がかかり、多くの場合、グラフィック処理ユニット (GPU) を使用して構築されたカスタムハードウェアが必要になります。
Amazon Lookout for Vision は完全に管理されており、欠陥検出タスク用の異常検出手法が用意されているため、深層学習パイプラインの作成に時間とリソースを費やす必要はありません。Amazon Lookout for Vision では、最新の調査に基づいて構築し、新しいトレーニングデータを調達することにより、モデルの精度を継続的に向上させています。これにより、ビジネス価値の最大化に集中できます。
異常検出などの複雑なコンピュータビジョンタスクで正確な結果を得るには、深層学習システムを適切に調整し、ラベル付きのグラウンドトゥルースデータでトレーニングする必要があります。データを正しく調達、整理、ラベル付けするには時間とコストがかかります。さらに、深層ニューラルネットワークのトレーニングは費用がかかり、多くの場合、グラフィック処理ユニット (GPU) を使用して構築されたカスタムハードウェアが必要になります。
Amazon Lookout for Vision は完全に管理されており、欠陥検出タスク用の異常検出手法が用意されているため、深層学習パイプラインの作成に時間とリソースを費やす必要はありません。Amazon Lookout for Vision では、最新の調査に基づいて構築し、新しいトレーニングデータを調達することにより、モデルの精度を継続的に向上させています。これにより、ビジネス価値の最大化に集中できます。
異常検出モデルのトレーニングに必要な画像数は、モデルに欠陥を予測させたい生産ラインの変動性とトレーニングデータの品質に左右されます。例えば、照明、ズームレベル、関心領域へのフォーカス、および位置合わせが一定である場合、わずか 30 枚の画像から始めることができますが、多くのバリエーション (照明、位置合わせ、視点) を使用するより複雑なユースケースでは、何百ものトレーニング例と高品質のアノテーションが必要となる可能性があります。ラベリングされた画像を多数お持ちの場合は、できるだけ多くの画像を使ってモデルをトレーニングすることをお勧めします。トレーニングデータセットの最大サイズの制限については、ドキュメントを参照してください。欠陥検出モデルを高精度でトレーニングするには数百枚の画像が必要になる場合がありますが、Lookout for Visionでは、最初は少ない画像でモデルをトレーニングし、テスト結果を確認して機能しない場所を理解し、新しいトレーニング画像を追加してから、モデルを繰り返しトレーニングしてモデルを繰り返し改善できます。
いいえ。トレーニングが失敗したら、コンピューティングリソースに対する料金の請求はありません。
並行推論コンピューティングリソースの必要数は、ある時点で処理する必要のある画像数に左右されます。ある 1 つのリソースのスループットは、画像のサイズ、画像の複雑さ、欠陥検出モデルの複雑さなどの要因に左右されます。ユーザーには、モデルをプロビジョンすべき頻度、ある時点で処理すべき画像数をモニタリングすることをお勧めします。これで、モデルのプロビジョニングの効率性が最大化できるようにスケジューリングできることになります。生産ラインの統合が完了したら、スケジュールされた時間にモデルのプロビジョニングを開始し、すべてのイメージを処理してから、プロビジョニングを停止する必要があります。プロビジョニングを停止しないと、画像が処理されていなくても請求対象となります。
Amazon Lookout for Vision は現在、JPEG および PNG の画像形式をサポートしています。画像はバイト配列として送信できます。
Amazon Lookout for Vision は、最大 5 MB の画像ファイルサイズをサポートしています。
Amazon Lookout for Vision では Amazon Augmented AI (Amazon A2I) を使用できるため、Amazon Lookout for Vision から人間のレビュー担当者 (プロセスエンジニア、品質マネージャー、またはオペレーター) に信頼性の低い予測をルーティングできます。Amazon A2I が予測をレビュー担当者にルーティングする条件を、信頼スコアのしきい値またはランダムサンプリングのパーセンテージのいずれかで指定できます。これらのしきい値を調整して、精度と費用対効果の適切なバランスを実現できます。これで、監査を実装し、予測の精度を定期的にモニタリングできるようになります。Amazon A2I には、レビュー担当者がレビュー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されています。Amazon Lookout for Vision によるヒューマンレビューの実装の詳細については、Amazon A2I 。
はい、Amazon Lookout for Vision モデルは、AWS IoT Greengrass を使用してエッジで使用できます。 詳細については、「「入門ガイド」を参照してください。
AWS IoT Greengrass を使用して、任意のハードウェアデバイスに Amazon Lookout for Vision モデルをデプロイできます。Amazon Lookout for Vision モデルは、NVIDIA Jetson エッジアプライアンスまたは x86 コンピューティングプラットフォーム (NVIDIA GPU アクセラレーターを備えた Linux を実行しているもの) にデプロイできます。私たちは、Amazon SageMaker Neo を使用して、エッジ互換性のあるモデルをコンパイルしています。サポートの対象になっているデバイスのリストについてはこちらをご覧ください。
料金と可用性
すべて開く最新の価格情報については、 。Amazon Lookout for Vision の料金ページをご覧ください。
はい。AWS の無料利用枠の一環として、Amazon Lookout for Vision を無料で開始していただけます。無料利用枠は 3 か月間利用でき、無料クラウドトレーニングが 10 時間、無料クラウド推論が 1 か月あたり最大 4 時間、無料エッジ推論が 1 か月あたり最大 5 ユニット含まれます。 詳細については、料金ページをご覧ください。
Amazon Lookout for Vision は、トレーニング操作用の CreateModel API、および StartModel API と StopModel API の使用間の合計経過分に対して料金を請求します。Amazon Lookout for Vision の料金は、トレーニングの期間と推論の分数に基づいています。
今日、Amazon Lookout for Vision は、米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、欧州 (アイルランド)、欧州 (フランクフルト)、アジアパシフィック (東京)、およびアジアパシフィック (ソウル) でご利用いただけます。また、今後数か月以内に追加のリージョンでも利用可能になる予定です。
いいえ、Lookout for Vision モデルが異常を検出するためにアクティブに使用されている場合にのみ課金されます。モデルパッケージング API では、トレーニング済みの Lookout for Vision を AWS IoT Greengrass コンポーネントとしてパッケージ化し、任意のハードウェアデバイスにデプロイすることができます。詳細については、』を参照してください。
アクセスコントロール
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Amazon Lookout for Vision は、AWS Identity and Access Management (IAM) に統合されています。IAM のポリシーを使用して、許可されたユーザーのみが Amazon Lookout for Vision API にアクセスするようにできます。詳細については、Amazon Lookout for Vision の認証とアクセスコントロールのページを参照してください。
データプライバシー
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Amazon Lookout for Vision は、サービスの提供と保守、Amazon Lookout for Vision や他の Amazon ML/AI 技術の品質の向上のためにのみ、サービスによって処理された画像入力を保存して使用することができます。関連する技術の開発やトレーニングを含め、Amazon Lookout for Vision のお客様体験を継続的に改善するには、コンテンツの使用が不可欠です。AWS では、お客様のコンテンツに含まれる個人情報を使用して、お客様やお客様のエンドユーザーを製品、サービス、またはマーケティングのターゲットにすることはありません。 お客様からの信頼、プライバシー、およびお客様のコンテンツのセキュリティは AWS の最優先事項です。AWS では、転送時および保管時における暗号化など、お客様のコンテンツへの不正なアクセスと開示を防ぐために設計された適切かつ高度な技術的制御と物理的制御を実装して、AWS によるデータの使用がお客様に対する AWS のコミットメントに適合することを確実にします。詳細については、https://aws.amazon.com/compliance/data-privacy-faq/ を参照してください。AWS Organizations オプトアウトポリシーを使用して、Amazon Lookout for Vision や他の Amazon ML/AI 技術の品質の向上を目的としてお客様の画像入力が保存されることがないようにオプトアウトすることができます。オプトアウトする方法の詳細については、Managing AI services opt-out policy を参照してください。
Amazon Lookout for Vision が処理したコンテンツは、お客様が Amazon Lookout for Vision を利用している AWS リージョン内で暗号化され、保存されます。Amazon Lookout for Vision によって処理されたコンテンツの一部は、お客様の Amazon Lookout for Vision カスタマーエクスペリエンスおよびその他の Amazon 機械学習/人工知能技術の継続的な改善と開発に関連する場合にのみ、別の AWS リージョンに保存される場合があります。AWS サポートに連絡して、Amazon Lookout for Vision やその他の Amazon ML/AI テクノロジーの品質向上のためにコンテンツを使用することをオプトアウトした場合、コンテンツは別の AWS リージョンに保存されません。お使いのアカウントに関連付けられているコンテンツの削除は、AWS サポートに連絡することでリクエストできます。AWS の最優先事項は、お客様からの信頼、プライバシー、およびお客様のコンテンツのセキュリティです。また、AWS では、転送中や保管時の暗号化など、お客様のコンテンツへの不正アクセスやお客様のコンテンツの公開を防ぐように設計された、高度で信頼できる技術的および物理的な規制を行っています。さらに、AWS がデータを使用する場合はお客様との契約を確実に遵守します。 詳細については、 https://aws.amazon.com/compliance/data-privacy-faq/ を参照してください。