Amazon Rekognition のお客様

Artfinder は、オンラインの芸術作品マーケットプレイスで、何千人もの芸術家が購入者に直接販売しています。Artfinder では、AWS で構築したレコメンデーションツールを使用して、お客様とお客様が好みそうな芸術作品をマッチングします。

AWS の Amazon Rekognition をはじめとする最新のアプリケーションにより、当社のビジネスが実現しました。サービスのプロトタイプを 4 時間以内に稼働でき、1 週間以内に本番運用を開始できました。

David Tilleyshort 氏、Artfinder、CTO

CampSite は、夏のキャンプ向けの主要なソフトウェアプラットフォームです。当社は、米国と世界各地の数百か所のキャンプ場に、登録、人員配置、メディアホスティングなどの機能一式を提供しています。

私たちのキャンプでは、保護者が子供のキャンプ体験を伝えるために、毎日何百枚もの写真をアップロードしています。各キャンプ場からアップロードされる画像は数千枚にのぼり、手動で整理する必要があるため、保護者の方はお子様の写真を時間をかけて見つけなければならず、うまく見つけることができない場合もありました。CampSite では、1 日目からアマゾン ウェブ サービスを全面的に支持しています。当社は、数十個の AWS のサービスを利用しており、Amazon Rekognition も他のサービスと同様の使用量に応じた料金で、高品質の結果をもたらしてくれると確信していました。Rekognition を利用することで、CampSite はサマーキャンプソフトウェア分野の技術リーダーであり続けるという目標を持ち続けることができています。キャンピングカーの新しい写真がアップロードされたときに保護者に自動的に通知するという付加価値は、Rekognitionで可能になったCampSiteの大きな差別化要因です。

Matthew Cavagnaro 氏、CampSite、ゼネラルマネージャー兼 COO

GeoSnapShot は、イベント写真を共有、販売、ダウンロードしたい写真家、組織、参加者のためのグローバルなプラットフォームです。

GeoSnapshotを使用すると、すべてのスポーツ参加者があらゆるスポーツイベントの素晴らしい写真を撮ることができます。これは、プロまたは有能な地元の写真家をイベントにマッチさせる技術プラットフォームを通じて行っています。Amazon Rekognition とその顔認識機能を使用して素晴らしい結果が得られ、参加者は自分の写真をすばやく簡単に見つけられました。カスタムラベル機能の導入により、衣類、靴、バナーなどのブランドを自動的にキャプチャできます。これにより、ブランドや広告主がマーケティング戦略の改善に取り組む際に、より深い洞察を提供できるようになります。

Andy Edwards 氏、GeoSnapShot、創業者兼 CEO

千株式会社は日本で子どもの写真サービスを提供し、その業界のリーダーです。「はいチーズ!」という写真サービスを提供しています。

過去にユーザーが購入またはプラットフォームにアップロードした写真の大規模なコレクションがあります。このコレクションの中で特定のユーザーのお子様の写真を検索する必要があります。Amazon Rekognition を使用するようになってから、保護者の方が数万枚の写真の中からお子様の写真を簡単に見つけることができるようになりました。Amazon Rekognition では大量の写真が非常に高速かつ正確に処理されるため、保護者の方は探している写真を簡単に見つけることができ、満足されています。その結果、コンバージョン率が向上しました。

エンジニアリング部長熊谷大地氏-株式会社センコーポレーション

何十もの小さな顔の集合写真がたくさんあるので、以前はすべての顔を正しく検出するために元の画像をトリミングして分割する必要がありました。新しい群集顔検出機能を使用することで、複雑な前処理なしで、すべての顔を一度に簡単に検出できるようになりました。

Shinji Miyazato 氏、千株式会社、ものづくり部 SRE リーダー

Uluru は教員や保護者の生活をより快適にすることを目指し、クラウドを活用しています。同社の「En Photo」製品は、幼稚園児と他の学童の写真を識別する労力を削減し、保護者が写真を簡単に購入できるようにします。

毎日たくさんの小学生の写真が撮られているため、親が子供の特別な思い出を見つけて購入することは困難です。これを解消するために、Uluru は Amazon Rekognition を使用して、保護者が子どもの写真を見つけやすくしました。まず保護者が自分の意思で子どもの写真を 1 枚指定するかアップロードします。Uluru はその写真とほかの写真の顔を照合します。対象の子どものすべての画像を速く正確に割り出します。各子どもたちの写真を同じ数だけ確実に撮影できるため、先生方にも好評です。ウルルのおかげで写真の売り上げが増え、これらの学校は教育費を払い、家族に素晴らしい体験を提供できるようになりました。

Uluru リードエンジニア、Kazuya Yoshida 氏

WEARには毎日ユーザーから多数の画像が投稿されており、すべての画像がサービスガイドラインに準拠していることを確認する必要がありました。Amazon Rekognition の Content Moderation API を利用して、ユーザーが投稿し Amazon S3 に保存されている画像を自動的に検査するシステムを構築しました。Amazon Rekognition は、画像を自動認識することで、審査プロセスを最大 40％ 削減しました。また、レビュー担当者が画像が適切かどうかを判断できない場合に発生していたであろう上司への問題のエスカレーションなど、コミュニケーションを減らすこともできました。

ZOZO, Inc.、ブランドソリューション開発部、エンジニア、Yu Shigetani

Certipass は、デジタルスキルの認定として、広く認められた UNI ISO の主要要素です。同時に、国際的なデジタルコンピテンシー認定である EIPASS (European Informatics Passport) の、主要なプロバイダーでもあります。

Certipassの使命は、EIPASSデジタルスキル認定プログラムのセキュリティ、客観性、透明性、公平性を最大限に高めることです。この目的を達成するために、e-competence ICT User (CEN) および Digital Competence Framework for Citizens (Joint Research Centre) フレームワークに沿って、テスト中の受験者の身元確認を自動化する Amazon Rekognition を選択しました。Amazon Rekognition のおかげで、わずか 30 日で高い水準のリモートテストエクスペリエンスを構築して提供することができました。

Mario Palmiero 氏、Certipass、CEO

Aella Credit では、生体認証、雇用主、携帯電話のデータを使用して、新興市場で収入源を証明できる個人に即時ローンを提供しています。

新興市場では、ID 検証が大きな課題でした。新興市場の数十億人のユーザー向けに信用貸しの文化を構築するうえで、ユーザーの身元を適切に確認する機能が必要でした。当社のモバイルアプリケーションで本人確認に Amazon Rekognition を使用することで、確認エラーが大幅に減り、ビジネスを拡大できるようになりました。今では、人間が操作しなくても個人の身元をリアルタイムで検出し、確認できるようになったため、商品にすばやくアクセスできます。よく宣伝されているさまざまなソリューションを試しましたが、さまざまな肌の色合いを正確に認識できるものはありませんでした。Amazon Rekognition を使うことで、当社の市場でお客様の顔を効果的に認識できるようになりました。また、KYC で重複するプロファイルや重複するデータセットを検出するのにも役立ちました。

Aella Credit、CTO 兼共同創設者、Wale Akanbi 氏

Carbon は、OneFi が運営するデジタル金融サービスプラットフォームで、Android 用モバイルアプリケーションを使用して銀行口座を開設できない西アフリカの個人にサービスを提供しており、ダウンロード数は 90 万件を超えています。

2016 年 5 月に、Carbon はローン申し込み処理用のモバイルアプリをリリースしました。モバイルアプリケーションでは、これまでにもまして速いペースで、画像が絶えず生成され、利用されています。Carbon では、不正行為の検出とリスクの分析を行うために画像分析を行うニーズの高まりに対応する必要がありました。当社は、アップロードした画像で人間の顔が検出されるかどうかを確認し、性別、身元などの他のラベルを識別できる必要がありました。Amazon Rekognition では画像分析をモバイルアプリに簡単に追加でき、高精度の顔分析を実現できるため、当社は Amazon Rekognition を選びました。

OneFi、IT インフラストラクチャエンジニアリング担当リーダー、Olawale Olaleye 氏

2018 年、FanFight の開始以降、インドのファンタジースポーツ界に動揺をもたらしました。顧客重視の姿勢に誇りを持ち、常にユーザーが最高の体験をできるよう努めています。

カスタマーサポートチケットの手動レビューには時間がかかり、チケットの大半はプラットフォームでのユーザープロファイル検証用でした。現在、Amazon Rekognition を使用して、ユーザーが送信した ID 証明をリアルタイムで処理しています。この移行により、運用チームの手作業キューが 67% 削減され、ユーザー処理が合理化し、加速しました。毎日のリクエストの増加に対応できるようになり、完全なプロファイル検証の所要時間は、ほとんどの場合で 2 日から 1 分未満に短縮しました。これらの利点に加えて、私たちが実装した Amazon Rekognition による自動検証により、手動作業を必要とするユーザー検証のサポートチケットが 80% 減少しました。

Mukul Anand 氏、FanFight、プロダクト部門 VP

Sportograf はスポーツを愛し、さまざまな分野で競うアスリートを応援しています。その使命は、プロフェッショナルな品質の写真で、すべてのアスリートのパフォーマンスを敬い称えることです。

スポーツイベントから何百万枚もの写真が生成される中、私たちの課題は、写真をゼッケン番号ごとに高速かつ正確に整理することでした。Sportograf は、解決策を模索する中で、QR コードなどのマーカーを使用しないことに決めました。ワークロードが増えて煩雑になり、顧客の複数のリクエストに同時に応えられなくなるためです。この課題を解決するために、テキスト認識用の Amazon Rekognition と Amazon SageMaker により、ほぼリアルタイムでレーサーのビブナンバーをさらに特定できる独自の機械学習ソリューションを構築できました。

Tom Janas 氏、Sportograf、マネージングディレクター

C-SPAN は、米国の下院と上院の開会から閉会までの議事録や、公共政策について話し合い、決定するその他の公開討論会を編集せずに提供する公共サービスです。3 つのネットワークステーションと 5 つの動画フィードがあるため、インデックスを作成し、検索可能にする必要があるコンテンツが多数存在します。

Amazon Rekognition を使用することで、必要に応じて、誰が話しているのか、何時にカメラの前で誰が話しているのかを秒単位でタグ付けできます。Rekognitionでは、現在の2倍のコンテンツをインデックス化できるようになりました。年間3500時間から年間7500時間まで。これにより、初めて実行したコンテンツの 100% のインデックスを作成でき、データベースから97,000のエンティティがあってもセットアップが驚くほど簡単でした。

Alan Cloutier 氏、C-SPAN Archives、テクニカルマネージャー

K-STAR Groupは、コンサートのチケットおよび支払いサービスを提供するエンターテイメント企業です。

エンターテイメント企業として、私たちはお客様にコンサートのチケットおよび支払いサービスを提供しています。コンサート会場では、紙のチケットを購入したことを証明するために長い列に並び、入場時にはそのチケットを確認するために再び長い列に並ぶ必要がありました。この問題を解決するために、当社は Amazon Rekognition を使用して "Face Ticket" サービスを開発しました。今では、入場者は、チケットを受け取ったり、入場時に紙のチケットをスキャンしたりするために列に並ばなくても、購入をすばやく証明することができます。当社がサポートするコンサートでは、入場者は列に並ぶ必要がなく、"Face Ticket" という新しいシステムを簡単かつ快適に利用しています。このサービスを開発しているときに、Rekognition を他のローカル顔分析サービスと比較したところ、S3 とのスケーラビリティと他の AWS サービスとのシームレスな統合により、最終的に Rekognition を使用することにしました。

K-STAR Group、会長、Hyojin Kim 氏

共同通信社は1945年の創立以来、国内、海外のニュースを取材、編集して新聞社をはじめ、民間放送局や海外メディアに記事、写真、映像を配信しています。日本語だけでなく英語、中国語でも配信し、アジアに軸足を置く日本を代表する通信社です。

共同通信では、毎日数千枚の画像を保管しており、その総数は年間約1,600万枚に達しています。こうした膨大な写真から社内の利用者が自身のニーズに合った写真を自由に使えるよう、これまでのキーワードによる写真検索に加えて、共同通信社メディアラボでは新たに Amazon Rekognition を利用して顔認識で自社データベース内の写真を検索できる画像検索システム「ぽっと出」をリリースしました。「ぽっと出」には共同通信社が配信した写真の人物がデータベース化されており、現在も日々の写真や過去写真から人物登録を自動化しています。写真説明に記載がない人物でも、顔写真があれば顔認識で検索できることから、これまで写真編集スタッフが取材記録をもとに探していた写真を効率よく検索でき、作業の大幅な時間短縮を実現しました。今後、共同通信社のMediaLabは、有名人の自動タグ付けや、Rekognitionのカスタムラベル機能を使用した分類など、より幅広い画像検索サービスの構築を目指しています。

メディアラボラトリー専務理事鳥居良二氏

Limbik は、ショートフォーム動画用の最初のデータスタジオです。Limbik では、人工知能を使用して、成功するコンテンツを予測し、機能する属性と理由について説明する分析を行う技術に対応したプロセスを開発しました。

Amazon Rekognition は Limbik Annotate の重要な要素です。Limbik Annotate は、機械学習と人間による分析を活用して短編動画コンテンツの主要な属性を特定する動画分析スタックです。複数のサードパーティ製ビデオ注釈サービスを評価してきたRekognitionは、より広範なビデオ分析プロセスの一部として統合するのが最も正確で効率的かつシームレスです。

Zach Schwitzky 氏、Limbik、CEO 兼共同創設者

毎日新聞社は、日本の主要な新聞社の 1 つです。週刊時事雑誌などを含め、ペーパーバック、書籍、雑誌も発行しています。

毎日新聞では、自社ウェブサイトやスマートフォンアプリ、法人営業など、ニュース写真を多数配信しています。さまざまなユーザーに写真を提供する場合、そのサービスに応じて、拡大、縮小、切り抜きなどの加工が必要となります。これらは、写真の構図や内容を１枚１枚判断しなくてはならないため人的作業が不可欠で、時間的にも費用的にもそのコストは膨大でした。そこで、Amazon Rekognition の顔認識、顔分析を利用しました。これにより、手作業を伴わず、顔の位置や大きさ、人数、写真の構図を瞬時に解析することができるため、オリジナル画像の内容を損なうことなくトリミングやリサイズなどの加工が可能になりました。また、元の写真の内容を失うことなく、トリミングやサイズ変更が可能になりました。

毎日新聞社、デジタルメディア局ソリューションアーキテクト、森雄司氏

Make.TV では、以前は不可能だった規模とスピード、方法で、ハイパーローカルライブ動画をコンテンツクリエイター、プロデューサー、プログラマー、広告主の間で作成、共有できるようにするための技術とソリューションを開発しています。

コンテンツ取得にAIを使用することで、放送局は短時間で大量のコンテンツの中から関連コンテンツを見つけることができます。当社は、コンテンツの取得とキュレーションを目的としたクラウド非依存型ソリューションである Live Video Cloud によって、ユーザーが生成した大量のコンテンツを放送会社が取得できるようにしています。放送会社にとって、利用できるアセットの数の増加は重要です。アセットによって、番組に参加する視聴者の数が増え、生放送で利用することでニュース番組、スポーツ放送、エンターテイメント TV 番組、e スポーツトーナメントストリームを魅力的なものにすることができます。お客様が最も関連性の高い動画を選択すると同時に、レイテンシーを最小限に抑えることができるように、当社ではコンピュータビジョンサービスとディープラーニングに基づいた動画分析を使用しています。Amazon Rekognition は、当社のライブ動画クラウドソリューションに追加された素晴らしい機能です。これにより、eスポーツ、スポーツ、ニュース、エンターテイメントなどのライブシナリオに AI を活用できるようになります。

Andreas Jacobi 氏、Make.TV、CEO

今日のメディア環境では、組織が管理する非構造化コンテンツの量が指数関数的に増えています。従来のツールを使用すると、ユーザーが探している特定の要素を見つけるために、数千のメディアアセットを検索するのが困難になる場合があります。Amazon Rekognition の新機能であるカスタムラベルを使用することで、ビジネスの特定のユースケースに合わせたメタデータタグを自動的に生成し、コンテンツ作成チームに検索可能なファセットを提供できます。これにより、コンテンツの検索の速度が向上し、さらに重要なことに、以前は手作業が必要だった要素に自動的にタグを付けることができます。これらのツールにより、制作チームはこのデータを直接活用し、すべてのメディアプラットフォームにわたってさらに強化した製品をお客様に提供できます。

Brad Boim 氏、シニアディレクター、ポストプロダクション・アセット管理担当、NFL Media

OSN は、中東・北アフリカリージョンの主要なエンターテインメントネットワークで、その地域の 25 か国での放映権を有しています。OSN には 150 以上のチャンネルを持ち、その強みは Disney、HBO、NBC Universal、Fox、Paramount、MGM、Sony および DreamWorks といったメジャーなエンターテイメント企業との長期間にわたるパートナーシップに基づいた、多様で比類のない独占的プログラムにあります。

AWS の AI サービス Amazon Rekognition と Amazon Transcribe を使用してコンテンツのメタデータタグ付けを自動化することで、人間のキュレーターがレビューする必要のある映像の量を 3 分の 1 以上削減できました。これにより、メディアサプライチェーンが加速し、視聴者にコンテンツをこれまで以上に迅速に届けることができました。

Dave Mace、OSN、デジタルおよびクラウドサービスリード

POPSUGAR Inc. は、4 億人を超える世界の視聴者にマルチプラットフォームコンテンツを提供するメディアとテクノロジーのグローバル企業です。

Amazon Rekognition を使用して、膨大なデジタルアセットライブラリ内の有名人を識別しています。Amazon Rekognition により、何千枚もの写真に手動でタグを付ける必要がなくなり、増え続けるライブラリに必要な自動化が可能になりました。

ビョルン・パヴェ・シニアITディレクター-ポップシュガー

Scripps Networks Interactive は、住居、食べ物、旅行分野の魅力的なライフスタイルコンテンツをテレビ、インターネット、新興のプラットフォーム向けに開発している主要企業の 1 つです。

メディア資産のライセンス供与は、スクリップス・ネットワークス・インタラクティブにとって不可欠です。一貫性のある正確なメディアメタデータにより、当社もお客様も必要なものをすばやく見つけることができます。手作業によるメタデータのタグ付けは時間がかかり、面倒です。自動化によって、生産性と効率を大幅に向上させることができます。Amazon Rekognition では、さまざまな自動メタデータタグ付けプロセスを使用して価値を迅速かつ効率的に付加できるようになり、当社またお客様が画像や動画セグメントをより簡単に見つけることができます。これにより、サイクルタイム、生産性、効率が向上し、収益機会が増え、収益につながる収益機会が増えます。

Shane Murphy 氏、Scripps Networks、ソリューションエンジニア

TheTake は映画撮影所やテレビ局と連携し、コンテンツから買い物できるようにします。これにより、視聴者は画面で見た商品を特定し、購入できます。

Amazon Rekognition では、これまで使用してきたどのソリューションよりもはるかに高い信頼性で、数百万フレームものコンテンツにわたるアクターをスケーラブルに識別して追跡できます。

Jared Browarnik 氏、TheTake、CTO 兼共同創設者

Thorn は、児童性的虐待の素材の拡散を阻止し、児童人身売買組織に立ち向かうことを目的とした非営利団体です。

Amazon Rekognition は Thorn の素晴らしいパートナーであり、児童を性的虐待から守るという私たちの使命において、Thorn の画像および動画分析ソリューションを活用できるよう支援してくれました。虐待者は、最先端の技術を悪用して子どもを食い物にします。性的目的で子どもをオンラインで売ったり、虐待の画像や動画を広めたり、ライブストリーミングで虐待を配信したりしています。AWS はこの問題解決の一翼を担うことを決意してくれました。私たちのパートナーとなって AWS のソリューションを活用することで、食い物にされている子どもたちの早期発見と虐待撲滅に協力しています。Amazon Rekognition のような大手テクノロジー企業と協力することは、こうした子どもたちをより早く発見し、児童の性的虐待に関する資料の拡散を阻止するために必要なツールを構築するために不可欠です。

Julie Cordua 氏、Thorn、CEO

White House Historical Association (WHHA) は、ホワイトハウスと建物を管理する公園局をサポートし、大統領官邸の歴史に関する理解と認識を深める目的で、1962 年に設立された民間の非営利教育団体です。

1962年以来、WHHAは物理的なガイドブック「ホワイトハウス：歴史ガイド」を発行してきました。この本には、建物内の部屋とコレクションの概要が記載されています。2016 年、WHHA はホワイトハウスの仮想ガイドを提供するためのデジタルツールを構築するときが来たと考えました。見る人を引きつけるために、Presidential Lookalike ツールなどの楽しませる機能が必要だと考えました。この機能により、ユーザーは自撮りの写真をアップロードし、WHHA が所有する肖像画のコレクションに基づいて比較を行い、自分に最も似ている大統領またはファーストレディを見つけることができます。WHHA と AWS の関係は Rekognition を選択するうえで重要な要因でしたが、私たちは、実際に、AWS の技術とうまく連携し、Rekognition を既存のプラットフォームに統合できるベンダーを基準にして、モバイルアプリケーションのプラットフォームを選択しました。すでに構築されたソリューションを使用することで、2018年春の発売日に間に合うように時間と費用を大幅に節約できました。また、クラウドベースのツールのスケーラビリティにより、アプリのRekognition機能は、WHHAが不当な費用をかけずにしばらくの間維持できるものでした。AWSは私たちと、モバイルアプリプラットフォームを選択したベンダーであるCuseumと緊密に連携して、すべてがスムーズに機能するようにしました。

Stephanie Tuszynski 氏、WHHA、デジタルライブラリ担当 AWS ディレクター

Utility では、モバイルを使用している現場の業務を指示、制御、サポートできるモバイルリソース管理の通信技術とサービスを、公益企業、第一対応者 (救急、消防、警察など)、輸送機関のお客様に提供しています。

Amazon レコグニションの動画を使うと、近接撮影が可能になります当社の AVaiLWEB アプリケーション内でライブストリーム動画と以前に録画したインシデントから対象の人物 (行方不明の人物を含む) の近接検索を実行できるようになりました。このサービスと BodyWorn のライブストリーミング機能を組み合わせることで、 行動に必要な時間であり、法執行機関にとって貴重な状況認識ツールとなります。

Simon Araya 氏、Utility、CTO

CoStar にとっては、インクルーシブかつ安全で、データ駆動型のユーザーコミュニティを実現できるようにするため、当社のプラットフォームにアップロードされる画像が当社のエンドユーザー契約の規定に準拠しており、不適切なコンテンツを含んでいないことが不可欠です。Amazon Rekognition の Content Moderation API により、アップロードされたすべての画像を自動的に分析するソリューションを簡単に構築できるようになりました。これにより、高価値の製品をお客様に効率的に提供できるようになりました。Amazon Rekognition は、事前にトレーニングされた一連のコンピュータビジョン API を提供します。これは、コンテンツモデレーション、テキスト検出、オブジェクト検出とともに、受け取った画像をより見つけやすくし、コミュニティをよりインクルーシブにすることで、提供製品をさらに改善するのに役立ちます。Amazon Rekognition では、事前トレーニング済みのモデルを使用して迅速に行動し、システムに AI スマートを追加できるため、不動産セクターに独自のソリューションを提供することに集中できます。

CoStar Group、プリンシパルソフトウェアエンジニア、Mark Osborn 氏

ダニエルウェリントンは、2011 年設立のヨーロッパ製腕時計とジュエリーのメーカーで、世界の 20 か所以上で事業を展開しています。

ダニエルウェリントンでは、製品がお客様のスタイルに合っているように、お客様のニーズを見極め、それに応えるよう努めています。2014 年から AWS の Amazon Elastic Cloud Compute (EC2)、AWS Lambda、Amazon DynamoDB、Amazon Rekognition などのサービスを利用して、可能な限り最善の方法でお客様のサポートを行ってきました。お客様との間で起こる共通する問題は、商品の返品であることが分かりました。そこで、Amazon Rekognition を使用してシームレスなプロセス作りに取り組み始めました。この画像認識サービスでは、プロセスを自動化し、すべての製品を識別し、倉庫処理を促進するためのラベルを印刷できます。今では Rekognition は、返品処理の中心拠点となっています。これにより、返品を以前よりも15倍速く、より高い精度で処理できるようになったため、摩擦点がなくなり、お客様により良いブランド体験を提供できるようになりました。

Lezgin Bakircioglu 氏、ダニエルウェリントン、グローバル IT オペレーション責任者

New Engen は、企業やマーケティングチームが最高の状態で運営できるように支援します。当社の強力な技術ソリューションは、さまざまな業界、地域、成熟度の企業の成長を後押ししています。

New Engenの目標は、パートナーに最高のマーケティング結果を提供することです。当社は、革新的な結果が生まれる要因は、マーケティング画像がお客様に価値を伝えることができることを理解したうえで、社内ツールを開発しました。Amazon Rekognition により、Amazon Rekognition では、一貫性のある画像タグ付けと分析を効率的に行えるようになったため、アルゴリズムで何十万もの画像を分析して、パートナーとそのお客様にとって最も共感できる被写体や資料を特定できるようになりました。

Charles Brophy 氏、New Engen、リードエンジニア兼 R&D チームリード

Rekeepは、統合施設管理サービス（例えば、不動産、地域、医療事業に関する個人および公共の顧客への統合サービスの管理と提供）を提供するイタリアの主要プロバイダーです。

Rekeepの購買部門は、1日にかなりの時間を費やして、年間何千もの文書を手作業で確認することで、サプライヤーのコンプライアンスの内部レビューを行っています。文書には、スキャン形式のサプライヤーからの請求書と税務および賃金遵守証明書が含まれています。たとえば、当社の従業員は、請求書データが正しく、サプライヤー関係管理システム（SRM）と一致していることを確認する必要があります。「AIの使用により、当社の文書の4分の3の文書パイプラインが完全に自動化され、従業員はより付加価値の高い活動に時間を割けるようになり、プロセスを標準化してより正確にできるようになりました。さらに、取引量のピークを避けるため、未処理の書類を整理し、年間を通じて活動を分散することで、サプライヤーとのシームレスな関係を構築しています。

アントネラ・サンジョルジ、CIO-リキープ

Abode Systems (Abode) は、住宅所有者に、住宅所有者が家族や財産を安全に保つことができる、日曜大工ホームセキュリティソリューションの包括的なスイートを提供します。2015 年に会社を設立して以来、カメラは、Abode のソリューションで重要な役割を果たしており、お客様は通知を受け取り、どこからでも視覚的に自宅をモニタリングできます。

当社は常に、お客様に価値を提供し、コストを低く抑えながら急速な成長を可能にするテクノロジーを選択することに注力しています。Amazon Rekognition ストリーミングビデオイベントを使用すると、すべてを自分たちで開発する場合のコストに比べて数分の 1 で、人物、ペット、パッケージの検出を開始できます。私たちにとって、それは簡単なことでした。カスタムのコンピュータビジョンサービスを作成して維持したくはなかったからです。Amazon Rekognition チームの専門家に相談しました。Amazon Rekognition Streaming Video Events API は、正確でスケーラブルであり、システムに簡単に組み込むことができます。この統合により、当社のスマート通知機能が強化されます。つまり、お客様がモーションセンサーがトリガーされるたびに、1日に100件の通知を受け取る代わりに、ビデオストリームで関心のあるイベントがあったときに2、3件のスマート通知を受け取るだけです。

Abode Systems - 最高技術責任者、Scott Beck 氏

ARMED™ は、最先端の技術の開発と統合に取り組むことで、政治的暴力、テロ行為、組織的な犯罪活動、内部の脅威に立ち向かうことを目指しています。

私たちの専門は、複雑で悪質な環境が増大する中、重大な出来事を未然に防ぐことです。ARMED™ の Data Fusion System では、Amazon Rekognition を利用することで動画ストリームの個人の追跡や、対象の人物の認識をリアルタイムで行えるようになりました。このため、予測分析が行えるようになり、セキュリティスペシャリストは命を救うことができる可能性がある情報を即座に入手できます。Rekognition チームと協力して、セキュリティ組織とクライアントに状況認識を強化する世界クラスのプラットフォームを開発できることを嬉しく思います。

Shaun Mccarthy 氏、ARMED Inc.、CEO

Marinus Analytics は、ビッグデータをアクショナブルインテリジェンスに変えることができる人工知能ベースのツールを法執行機関に提供しています。Marinus の主要ソフトウェアである Traffic Jam は、法執行機関が性的人身売買の捜査に使用する一連のツールです。

法執行機関は、インターネットの時代に被害者中心の警察活動を推進するための高度なツールを必要としています。法執行機関は、家出した子どもが人身売買される可能性がとても高いことを理解していました。Amazon Rekognition を使用する前は、手作業でオンラインデータを調査し、子どもたちを見つけるしかありませんでした。これには非常に時間がかかり、実用的とは言えませんでした。Amazon Rekognition を利用した Traffic Jam の FaceSearch により、捜査官は何百万件もの記録を数秒で検索して被害者を見つけることができるようになり、効果的な対策を講じることができるようになりました。

Emily Kennedy 氏、Marinus Analytics、CEO 兼創設者

Software Colombia は、最先端のテクノロジーソリューションをグローバルに提供するトップクラスの AI および ML ソフトウェア開発企業であり、300 を超えるアクティブなプロジェクトにおいて、イノベーション、品質、お客様満足度に重点を置いています。

当社の主な課題は、強力でありながら高速かつ正確なユーザー認証プラットフォームを実装することでした。Amazon Rekognition とその Face Liveness 検出 API がそれを実現するのに役立ちました。この新しい Amazon Rekognition API により、社内で生体認証による顔認識プロセスを構築できるようになりました。これにより、ID なりすまし攻撃とリスクを最大 95% 軽減でき、X509 デジタル証明書の発行と署名プロセスの安全性と効率性が向上しました。また、電話のカメラを使用して認証と ID 検証を行うオプションをお客様に提供できることで、当社のサービスはよりインクルーシブになり、複数の地域で利用できるようになりました。

Alex Chacón 氏、Software Colombia、CEO

3xLOGIC は、商用電子セキュリティシステムのリーダーです。同社は、企業、病院、学校、政府機関に商用セキュリティシステムと管理されたビデオモニタリングを提供します。管理されたビデオモニタリングは、3xLOGIC の顧客にとって包括的なセキュリティ戦略の重要なコンポーネントです。

人感センサーに頼るだけでは、その場で数多くの活動がある場合に、防犯リスクや安全上のリスクではないアラームが何度も発生してしまいます。機械学習を利用して、動物、影、動く植物などのイベントの大部分を除外することで、セキュリティオペレーターの作業負荷を大幅に削減し、効率を高めることができます。

3xLOGIC のグローバル動画開発担当シニアディレクター、Ola Edman 氏

現場には50,000台を超えるアクティブカメラがあり、その多くは新しく高価なカメラモデルの高度な分析機能を備えていませんが、3xLogicは毎日誤警報の問題に取り組んでいます」と、3xLogic製品およびソリューションのCTOであるCharlie Ericksonは言います。「コンピュータビジョンモデルの構築、トレーニング、テスト、および保守は、リソースを大量に消費し、学習曲線が非常に大きくなります。Amazon Rekognition Streaming Video Events を使用すると、API を呼び出して、結果をユーザーに表示するだけです。非常に使いやすく、精度も印象的です。

Charlie Erickson 氏、3xLOGIC、最高技術責任者

Q5id は、消費者と企業に堅牢な Proven Identity Management ソリューションを提供し、顧客が本人証明を行い、組織を保護するのに役立ちます。

Q5id は、個人の本人性を証明することと、その正当性を推測することに重点的に取り組んでいます。当社の目標は、金融サービスのクライアントとその顧客向けに、個人の本人性を識別および検証するに際して最高レベルの保証を提供することです。当社では、Amazon Rekognition Identity Verification API とその顔認識機能を使用してこれを実現し、独自のソフトウェアを統合して製品とサービスを構築しています。AWS は、9,330 億分の 1 の他人受入率 (世界人口の 100 倍を超える数字) を達成するために当社が使用する顔認識識別パターンを改善し、バランスを取るのをサポートしてくれました。

ベッキー・ワンタ、最高技術責任者-Q5id

CA Mobile Inc. はユーザーが長期的な人間関係を見つけることを支援する、「mimi」というマッチメーキングアプリを提供しています。

ユーザーが「お気に入りの顔の人を探す」ことができる新しい「写真で検索」機能を作成したかったのです。' Amazon Rekognition を使えば、プラットフォーム上でユーザー好みの顔に似たすべてのメンバーを瞬時に識別することができます。ユーザーが好みの顔の写真をアップロードすると、"写真検索" により、プラットフォームで外見が最も似たメンバーが返されます。さらにユーザーは、好みのプロフィールを検索できます。Amazon Rekognition を使用することで、事前にトレーニングされた機械学習モデルを活用して、わずか数時間の作業で高度な画像認識テクノロジーを簡単に組み込むことができました。

矢崎良太チーフエンジニア-CAモバイル株式会社 MimiLabグループ株式会社(株)

FamilySearch は世界最大の家族史団体で、世代を超えて家族をつなぐことを目的としています。

FamilySearchは、Rekognitionを使用して「顔を比較」を開発しました。これは、サイトユーザーが家族の写真に基づいてどの祖先に最も似ているかを確認できるようにするためです。Rekognition を使って、新しい方法で人々を祖先に結び付けるという魅力的な体験を提供しています。今後、Amazon Rekognition を他の潜在的なフェイスマッチング体験に使用することを楽しみにしています。

Tom Creighton 氏、FamilySearch、CTO 兼リードアーキテクト

Go Girl Apps の Happy Snap は、子どもが子どものために設計した探索系のモバイルアプリケーションで、子どもが自分の周りにある物を探し、調べ、能動的に学習することを目的としています。

私たちは可能な限り最高の画像認識とラベリングソリューションを必要としていました。多くの製品をテストした結果、Amazon Rekognition は群を抜いて最も高速で信頼性の高いソリューションでした。

Rebecca Skinner 氏、Go Girl Apps、創設者

Influential は、AI で動作する主要なインフルエンサーマーケットプレイスです。Influential では、AI と機械学習を利用して実用的なインサイトと予測インテリジェンスを取得し、それに基づいてインフルエンサーを提案できるようにすることで、インフルエンサーの特定に関する問題を解消しました。

社内のAI/MLアルゴリズムに加えて、インフルエンサーのソーシングをより容易にするために、サードパーティと提携してデータセットを充実させています。Amazon Rekognition の物体とシーンの検出機能により、インフルエンサーが投稿しているメディアとソーシャルメディアのコンテンツに基づいて、特定の縦軸とトピックにインフルエンサーを適切に分類できます。検索機能をテキストだけでなく拡張することで、ブランドマッチスコアのより良いトレーニングが可能になり、Rekognitionのユーザーフレンドリーなタグとラベルと組み合わせると、ユーザークエリのヒット率が 200% 以上向上します。

Piotr Tomasik 氏、Influential、CTO

Klear はブランド、代理店、企業向けのソーシャルデータサービスを提供する、ソーシャルメディア分析およびインテリジェンスプラットフォームです。

当社のインフルエンサー検索エンジンは、マーケターがあらゆるニッチなカテゴリーやオーディエンス層のインフルエンサーを簡単に特定できるようにするだけでなく、マイクロインフルエンサーに注目して偽のフォロワーに気づく機能も提供します。Klear では Amazon Rekognition を使用することで、最先端の画像認識機能を機械学習アルゴリズムに組み込むことが可能となり、このため分類と予測の精度が向上しました。Rekognition を選んだのは、統合が非常に簡単で、正確な特徴検出が可能だったからです。

Noam Avigdor 氏、創業者、Klear

Open Influence は、インフルエンサーマーケティング分野の市場リーダーです。同社の高度な技術ソリューションと受賞歴のあるサービスで、世界的なブランドや代理店がキャンペーンの目的に基づいて関連するインフルエンサーを特定し、キャンペーンのパフォーマンスを効果的に予測およびモニタリングできます。

私たちは毎日、膨大な量のソーシャルデータをインデックス化しています。Rekognition とのパートナーシップを通じて、当社の既存のインフルエンサー検索エンジンにリアルタイム画像検索をデプロイできました。これによって、当社のビジネスとクライアントには大きな価値がもたらされました。使用を始めた最初の週に、何千万ものソーシャル画像に対して Rekognition を実行しました。ラベル検出の正確さを判断するためにいくつかのサンプルで実行してみたところ、その信頼度は評価対象となった他の画像認識プラットフォームよりもはるかに高いものでした。Amazonのツールにより、インフルエンサーマーケティング分野のテクノロジーリーダーとしての優位性を維持することができます。

Micky Dionisio 氏、Open Influence、CTO

Pattern89 は、世界初の有料ソーシャルネットワーク向けデータサイエンスコーチングプラットフォームです。

Pattern89 は Amazon Rekognition を使用して、Facebook や Instagram での広告パフォーマンスを改善するためのクリエイティブコーチングを含む、深いデータ分析をお客様に提供しています。お客様は当社からの推奨事項を実践することで、広告支出を削減し、収益を増加させ、効率性のメトリクスを改善しました。当社が Amazon Rekognition を選択した決め手は、シンプルな API、複数のメディアタイプのサポート、そしてクラス最高のラベリングと顔検出です。

Matt Brown 氏、CTO、Pattern89

Soul Platform では、デートアプリケーションを簡単に構築できます。同社のカスタマイズ可能なクラウドバックエンドプラットフォームには、ユーザー登録、柔軟なマッチング、チャット、メディア、データストレージ、アプリケーション内サポート、プッシュ通知、分析などが用意されています。

アプリ内のユーザー生成コンテンツに関する非常に厳しいポリシーを遵守しており、好ましくないコンテンツの投稿をフィルタリングし、攻撃的なユーザーをブロックし、報告されたコンテンツに迅速に対応する方法を開発者に提供するよう求めています。Amazon Rekognition を利用することで、投稿される前にいかがわしいコンテンツを検出し、手作業を最小限に抑えることができるようになりました。これで、お客様はスイッチを押すだけで、Soul搭載アプリで自動画像管理を有効にできます。

Alexey Strelkov 氏、Soul、共同創設者

VidMob は、マーケターとエディター、アニメーター、およびモーショングラフィックデザイナーの専門家をグローバルに結びつけるテクノロジープラットフォームです。

パフォーマンスデータを得ることに課題が生じているのではありません。特定のクリエイティブアセットが他と比べて優れた結果をもたらすこと、そしてその情報に基づいて行動する能力を持つことに課題があるのです。当社では、Amazon Rekognition をベースに VidMob の Agile Creative Suite™ を構築することで、マーケティング担当者が最も苦労する 2 つの点に取り組みました。これまでに、Agile Creative Suite では Rekognition を使って 40,000 個以上のクリエイティブアセットが分析されました。Rekognition からのデータのきめ細かさによって、当社はクライアントに驚くべきインサイトを提供できます。また、お客様はコンテンツをまったく新しい観点から見ることができます。

Alex Collmer 氏、VidMob、創設者兼 CEO

Wia は人とものをつなぐ場所です。Wia は誰もがあらゆるものをインターネットにつなげるようにし、次世代のフィジカルウェブを構築することを目指しています。

私たちは、技術的な詳細にとらわれず、誰もが想像力の限界を押し広げることができるようにすることに成功しています。Flow Studio と Amazon Rekognition の顔検出機能を組み合わせることで、当社のプラットフォームを利用するデベロッパーは、ほんの数分でデバイスをスマートで実用的なカメラに変えることができます。Rekognition を顔検出に使用することにしたのは、精度が高く、アプリケーションへの統合が非常に簡単だったからです。

Conall Laverty 氏、Wia、創設者兼 CEO

Wisio は、ソーシャルメディアのインフルエンサーをそのファンを対象としたサービスプロバイダーに変え、インフルエンサーに収益化の新しい方法を提供します。ファンは、当社のプラットフォームで最もお気に入りのインフルエンサーから自分専用のサービスやガイダンスを購入できます。

Wisio は Amazon Rekognition を使用して、ソーシャルメディアのインフルエンサー (ブロガーやブロガー) の人口統計分析を特定し、分類しています。当社のプラットフォームの重要なコンポーネントは、サイトの訪問者に関連するインフルエンサーを提案する機能です。利益を得る可能性がある人物とインフルエンサーの商品やサービスを購入する可能性がある人物を結び付けます。ソーシャルメディアの領域では、多くのインフルエンサーが同じトピックや商品について語りますが、気が合うインフルエンサーの役割やアーキタイプは個人によって異なります。極端なパーソナライゼーションは新しいパーソナライゼーションであるという理解のもと、Rekognitionの機能を活用して、標準的なトピックやおすすめ製品に加えて、プレゼンターのタイプキャストにもマッチするパーソナライゼーションレイヤーをさらに構築しました。

Adam Frank 氏、Wisio、CTO

Woo はインドおよび世界各地に暮らすインド人を対象とした、業界をリードするマッチングアプリで、女性を第一に考え、有意義な関係や対話を築くことを主眼としています。

新規ユーザーを迅速にキュレーションし、プロフィールと写真が当社の高い基準を満たしていることを確認するために、すべてのプロフィール写真を手動でキュレーションして確認していました。当社のような成長中のビジネスにとって、このような手法では決して高速にスケールすることはできませんでした。Amazon Rekognition API (特に DetectFaces) は、ビジネスに固有の品質ガイドラインを適用できるリッチなイメージメタデータを提供してくれます。顔の数、顔の大きさ、予想される年齢範囲などの情報を利用して、写真レベルの手動キュレーション作業を完全に排除することができました。現在、半日かかっていた画像のキュレーションは数秒で行うことができます。さらに、Amazon Rekognition は改善を続け、時間の経過とともに自動キュレーションの全体的な品質が向上しています。

Sumesh Menon 氏、Woo CEO 兼共同創設者

HERE Technologies では、企業のお客様を対象に地図作製、ナビゲーション、位置情報のソリューションを支援しています。Here Technologies は、現実世界をデジタルで表し、生活、移動、コミュニケーションの方法を大幅に向上させることを目指しています。

Amazon Rekognition を使用してマッピングコンテンツを充実させています。Rekognition の Text in Image 機能によって、看板や標識の情報を継続的に更新し、お客様が最新の情報を手軽に入手できるようにしています。今後もAWSとのパートナーシップを継続し、同社のコンピュータービジョンソリューションをより多くの製品に実装することを楽しみにしています。

Rajkumar Jain 氏、HERE Technologies、エンジニアリング担当ディレクター

Mapillary の道路を認識できるレベルの画像を共有するプラットフォームで、ユーザーと組織がジオタグ付きの写真をアップロードし、マッピングシステムやマッピングアプリケーションを改善することができます。

Amazon Rekognition との連携により、米国の都市全体の駐車場の改善に役立つソリューションを開発できるようになりました。市当局は、駐車の標識やデータを追跡することに苦労しています。各都市が手作業でこの追跡を行えば、納税者の徴収金から数百万ドルも費やすことになりますし、さらに莫大な時間もかかります。アマゾンウェブサービス、特に Amazon Rekognition と連携することは、都市が時間とお金を節約するのに役立つ、コンピュータービジョン主導の自動駐車ソリューションの作成に役立つと考えています。

Jan Erik Solem 氏、Mapillary、CEO

Sygic は、2 億人以上のユーザーに世界水準の GPS ナビゲーションを提供しています。

観光名所や観光スポットの写真は旅行リサーチにおいて重要な役割を果たします。適切な写真を選ぶことで、旅行者のリスティングへのエンゲージメントを飛躍的に高めることができます。当社では既に Amazon S3 で写真をホストしているため、Amazon Rekognition を使用して写真コレクション全体を分類する作業を高速かつ簡単に行うことができました。分類データで特定のキーワードを検索することで、関係のない画像に自動的にフラグを付け、ユーザーに最も役立つ画像を上位に上げることが可能です。Rekognition は使いやすい API サービスなので、画像からこの意味のあるメタデータを抽出するのは簡単でした。

Lukáš Nevosád 氏、Sygic Travel、バイスプレジデント