日本国内のお客様導入事例

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

「毎日新聞社は、日々多くの報道写真を、WEBサイトをはじめ、スマートフォンアプリや企業向け販売などに提供しています。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になります。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、人的作業を伴わず、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わずにトリミングやリサイズなどの加工が可能になりました。プログラムによる自動化でコスト削減が実現し、お客様のニーズに合わせた報道写真が、より多く迅速に提供できるようになりました」

– 株式会社 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

Sen Corporation は、日本で子どもの写真サービスを提供しており、その業界のリーダーです。"はいチーズ!" 写真サービスを提供しています。

「当社には、過去にユーザーが購入した写真や、ユーザーから当社のプラットフォームにアップロードされた写真の膨大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」

– Daichi Kumagai 氏、千株式会社、ものづくり部マネージャー

「当社には数十人の小さい顔が写っている集合写真が多数あるため、以前は元の画像をトリミングして分割し、すべての顔を正しく見つける必要がありました。今は、新しい人混みの顔検出機能を使用して、一度にすべての顔を簡単に検出できるようになり、複雑な事前処理は必要なくなりました」

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


お客様導入事例

Scripps Networks

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。

「Scripps Networks Interactive にとってメディアアセットのライセンシングは要です。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。これにより当社は、サイクルタイム、生産性、効率を向上させ、収益の機会を増やすことができます」

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

Motorola Solutions

Motorola Solutions は、ミッションクリティカルな通信インフラストラクチャ、デバイス、アクセサリ、ソフトウェア、サービスを提供する世界的な大手企業です。

「Amazon Rekognition の新しい動画分析機能はすばらしい機能です。例えば、対象の人物の過去の動画とリアルタイムの動画を簡単に検索でき、通常は人間がする作業を自動化することで効率と認識率を向上させることができます」

– Dan Law 氏、Motorola Solutions、チーフデータサイエンティスト


Wia

Wia は人とものをつなぐ場所です。Wia のミッションは、誰もがあらゆるものをインターネットにつなぐことができるようにし、次世代のフィジカルウェブを構築することです。

ARMED

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的としています。

「当社は、人々が技術の細かい部分に力を入れるのではなく、想像力を高めることができるように取り組んでいます。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している開発者は、デバイスをほんの数分でスマートで実用的なカメラに変えることができます。当社は、高い精度とアプリケーションとの統合のしやすさから、顔検出に Rekognition を選びました」

– Conall Laverty 氏、Wia、創設者兼 CEO

「当社は、ますます複雑で悪質な行為が発生している環境で、重大な事件から人々を守ることを専門としています。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。これにより、予測分析を行えるようになり、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。当社は、セキュリティ組織とお客様が高度な状況認識を行える世界水準のプラットフォームを Rekognition チームと一緒に開発できることをうれしく思います」

– Shaun Mccarthy 氏、ARMED Inc.、CEO


Mapillary

Mapillary は、街頭の画像共有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することができます。このプラットフォームを使用すると、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。

Open Influence

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により、世界的なブランドや代理店は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。

「Amazon Rekognition を使用することによって、米国の都市全体で駐車場の改善に役立つソリューションを作成することができます。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うなら、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。当社では、アマゾン ウェブ サービス、特に Amazon Rekognition を使用することによって、自動化したコンピュータビジョンによる駐車場ソリューションの開発を促進させて、都市が時間と費用を節約することに貢献できると考えています」

– Jan Erik Solem 氏、Mapillary、CEO

「当社では、毎日大量のソーシャルデータのインデックスを作成しています。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 のツールによって、インフルエンサーマーケティング分野の先端を行くテクノロジーリーダーとしての地位を保つことができています」 

– Micky Dionisio 氏、Open Influence、CTO


Soul

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。

Butterfleye

Butterfleye は、ビジネスと家庭向けのコードレスセキュリティカメラです。当社は、録画するタイミングと警戒を解除するタイミングを決定するために、活動ベースの録画、顔認識、ミリタリーグレードの技術を組み合わせたセキュリティプラットフォームを開発しています。これにより、当社の製品は、セキュリティとプライバシーの最適なバランスをとることができています。

「当社は、アプリケーション内でユーザーが生成するコンテンツに対して非常に厳しいポリシーを遵守しており、開発者はいかがわしいコンテンツが投稿されないようにフィルタリングし、下品なユーザーをブロックし、報告を受けたコンテンツにすばやく対応する方法を提供する必要があります。当社は、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、人間による作業を最小限に抑えることができるようになりました。今では、当社のお客様は、Soul によって動作するアプリケーションのスイッチ 1 つで画像の自動モデレーションを実行できます」

– Alexey Strelkov 氏、Soul、共同創設者

「Butterfleye のミッションは、リアルタイムでアラートを出すスマートなセキュリティカメラを提供することです。動画ライブストリームでリアルタイムの顔認識を行う Amazon Rekognition Video の機能により、正確で重要なアラートをお客様に提供できます。また、シンプルな API を使用して、当社のスマートなプラットフォームと迅速かつ簡単に統合できます」

– Govind Vaidya 氏、Butterfleye Inc.、ソフトウェアエンジニアリング担当 VP


Utility

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。

Washington County Sheriff Office

Washington County Sheriff Office は、都市部と地方からの 911 通報に対する第一対応者で、犯行現場のスペシャリスト、重大犯罪の捜査員、性犯罪者のコンプライアンスチェックなど、市の警察を支援するその他のサービスも郡全体に提供しています。

「Amazon Rekognition Video を利用することで、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、 行動するまでに必要な時間を大幅に短縮でき、法執行機関に有用な状況認識ツールを提供できるようになりました」

– Simon Araya 氏、Utility、CTO

「Amazon Rekognition により、法執行官がすばやく迷わずに行動する能力が大幅に向上しました。300,000 件以上の写真レコードのインデックスを 1~2 日以内に作成できるようになりました。また、容疑者を特定するまでの時間を 2~3 日から数分に短縮できました。本番運用を開始してから 1 週間以内に、Rekognition に基づいて構築されたソリューションによって未解決事件の容疑者を特定し、適正手続きを経て逮捕に至りました」

– Chris Adzima 氏、Washington County Sheriff's Office、情報システム上級アナリスト


Marinus Analytics

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。

C-SPAN

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。

「法執行機関は、インターネット時代に被害者を尊重した治安維持活動の発展を促す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最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べて子どもたちを見つけるしかありませんでした。非常に時間がかかるため、実用的ではありませんでした。今は、Amazon Rekognition を利用した Traffic Jam の FaceSearch により、捜査官は数百万件のレコードを数秒で検索して被害者を見つけ、効果的な行動を取ることができるようになりました」

– Emily Kennedy 氏、Marinus Analytics、創設者兼 CEO

「Amazon Rekognition を使用することで、必要に応じて、誰がいつ (秒単位) 話しているか、またはカメラに写っているかをタグ付けできます。Rekognition を使うと、現在 (年に 3500 時間) の 2 倍のコンテンツを索引付けできるため (年に 7500 時間)、最初のコンテンツを 100% 索引付けできます。私たちのデータベースには 97,000 ものエンティティがあったにもかかわらず、設定は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


Go Girl

Go Girl Apps の Happy Snap は、子どもが子どものために設計した探して見つける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。

The Take

TheTake では、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ています。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。

「当社は、画像認識とラベリングの最適なソリューションを必要としていました。いくつもの製品をテストした結果、Amazon Rekognition が群を抜いて速く、信頼できることがわかりました」

– Rebecca Skinner 氏、Go Girl Apps、創設者

「Amazon Rekognition を利用することで、以前使用していた他のどのソリューションよりも信頼性の高い方法で、コンテンツの数百万個のフレームでスケーラブルに俳優を特定し、追跡できるようになりました」  

– Jared Browarnik 氏、TheTake、CTO 兼共同創設者


Witlee

Witlee は、パブリッシャー向けに状況に応じて商品を提案する主要プロバイダーです。Witlee のソリューションでは、思い立ったときに商品を効果的に見つけ、購入することができます。

Artfinder

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、顧客と顧客が好きそうな芸術作品をマッチングできます。

「Amazon Rekognition により、大量の商品在庫をすばやく、信頼できる方法で分類できるようになりました。さまざまなソリューションをテストしましたが、Amazon Rekognition はスピード、使いやすさ、価格の面で際立っていました。また、API モデルを使用して当社の既存の AWS ソリューションに Rekognition を簡単に統合できました」

– Drew Schulz 氏、Witlee、CTO 兼共同創設者

「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


FamilySearch

FamilySearch は、世界最大の家族歴史団体で、世代を超えて家族をつなげることを目的としています。

Here Technologies

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。同社のミッションは、実際の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です。

「FamilySearch は、Rekognition を使用して "Compare-a-Face" を開発し、サイトのユーザーが家族の写真に基づいて最も似ている祖先を見つけることができるようにしました。Rekognition は、新しい方法で人々を祖先に関係付けるのを助ける魅力的な体験を提供するために使用されました。今後、Amazon Rekognition を使用して他の顔照合サービスを開発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

「当社では、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深め、コンピュータによる視覚的ソリューションをさらに多くの製品へと広げたいと思います」

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


Influential

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。

Limbik

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を説明する分析を提供する技術に対応したプロセスを開発しました。

「社内で開発した AI/ML アルゴリズムに加えて、インフルエンサーを供給しやすくするためにサードパーティと提携してデータセットを拡充しています。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垂直市場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以外に拡張することで、Brand Match Score のトレーニングを向上させることができます。Rekognition の使いやすい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は 200% 以上向上しました」

– Piotr Tomasik 氏、Influential、CTO

「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利用してショートフォーム動画コンテンツの主な属性を識別する動画分析スタックです。複数のサードパーティの動画アノテーションサービスを評価した結果、Rekognition が最も正確かつ効率的で、広範な動画分析プロセスの一部としてシームレスに統合できることがわかりました」

– Zach Schwitzky 氏、Limbik、CEO 兼共同創設者


POPSUGAR

POPSUGAR Inc. は、4 億人以上の世界中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世界的企業です。

Spokeo

Spokeo は、ユーザーが安全に人を見つけ知ることができるように、ホワイトページのリスト、公開レコード、ソーシャルネットワークの情報を簡単なプロファイルにまとめた人物検索エンジンです。

「当社は、Amazon Rekognition を使用して膨大なデジタルアセットのライブラリにある有名人を識別しています。Amazon Rekognition を使うと、数千枚の写真に手動でタグ付けする必要がなくなり、増加し続けるライブラリに対応するために必要な自動化を実現できます」

– Bjorn Pave 氏、POPSUGAR、IT 担当シニアディレクター

「Amazon Rekognition を使うと、数百万の顔テンプレートを含む大規模なコレクションから、よく似た顔を簡単かつ高速に検索できます。Rekognition には、非常に正確な顔検出とマッチングに加えて、感情や年齢の推定といった便利な機能も含まれています。Spokeo では、スケーラビリティや管理手段について心配せずにこのような品質レベルの機能にアクセスできるので、中核となるビジネスに、より多くの時間を集中させることができています」

– Eric Liang 氏、Spokeo、CIO


VidMob

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エキスパートのグローバルネットワークを結びつけるテクノロジープラットフォームです。

Sen Corporation は、日本で子どもの写真サービスを提供しており、その業界のリーダーです。"はいチーズ!" 写真サービスを提供しています。

「パフォーマンスデータを得ることは問題ではありません。でも、あるクリエイティブアセットが他と比べて良い成績を上げるのはなぜかを理解すること、そしてその情報に基づいて行動する能力を持つことは挑戦になります。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 からの詳細なデータによって、クライアントに驚くべきインサイトを提供し、コンテンツをまったく新しい観点から見ることができるようにサポートできています」

– Alex Collmer 氏、VidMob、創設者兼 CEO

「当社には、過去にユーザーが購入した写真や、ユーザーから当社のプラットフォームにアップロードされた写真の膨大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」

– Daichi Kumagai 氏、千株式会社、ものづくり部マネージャー

「当社には数十人の小さい顔が写っている集合写真が多数あるため、以前は元の画像をトリミングして分割し、すべての顔を正しく見つける必要がありました。今は、新しい人混みの顔検出機能を使用して、一度にすべての顔を簡単に検出できるようになり、複雑な事前処理は必要なくなりました」

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


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。

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。

「スポーツイベントで撮影された何百万枚という写真があるため、写真をゼッケン番号ごとに短時間で正確に整理することが課題となりました。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、Amazon SageMaker に加えて、テキスト認識のために Amazon Rekognition を使用することで、当社独自の機械学習ソリューションを構築し、ほぼリアルタイムで選手のゼッケン番号を識別できるようになりました」

– Tom Janas 氏、Sportograf、マネージングディレクター

「新興市場では、本人確認を行うことが主な課題となっていました。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 にも有効で、重複するプロファイルや重複するデータセットを検出できるようになりました」

– Wale Akanbi 氏、Aella Credit、CTO 兼共同創設者


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。

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。

「当社のキャンプ場では、毎日数百枚の写真をアップロードして、保護者の方がお子様のキャンプ体験を見ることができるようにしています。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る必要があり、思うように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 は夏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ます。お子様の新しい写真がアップロードされたときに保護者の方に自動的に通知する付加価値機能は、CampSite にとって大きな差別化要因となっており、それは Rekognition によって実現しました」

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

「景色や観光地の写真は、旅行について調べるときに重要な役割を果たします。適切な写真を選ぶと、旅行者をますますリスティングに引きつけることができます。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は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に上げることができます。Rekognition は使いやすい API サービスであるため、画像から意味のあるメタデータを抽出する作業は簡単でした」

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


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

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。

「毎日新聞社は、日々多くの報道写真を、WEBサイトをはじめ、スマートフォンアプリや企業向け販売などに提供しています。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になります。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、人的作業を伴わず、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わずにトリミングやリサイズなどの加工が可能になりました。プログラムによる自動化でコスト削減が実現し、お客様のニーズに合わせた報道写真が、より多く迅速に提供できるようになりました」

– 株式会社 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

「WHHA では、1962 年から物理的なガイドブック『The White House: An Historic Guide』を発行しています。このガイドブックには、建物内の部屋やコレクションの概要が収められています。2016 年、WHHA は、ホワイトハウスのバーチャル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。あらかじめ構築されているソリューションを使用することで、2018 年春の開始に向けて時間とコストを大幅に削減できました。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、WHHA は、アプリケーション内の Rekogition 機能を法外な費用をかけずにしばらくの間維持できます。AWS は、すべてがスムーズに機能するように、私たちとモバイルアプリケーションのプラットフォームを提供するベンダーである Cuseum と密接に連携してくれました」

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


ScaleAbout 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。

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により、さまざまな業界、地域、成熟度の企業の成長を後押しします。 

「ScaleAbout では、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 (ヴロガーとブロガー) の人口統計分析を識別および分類しています。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話していますが、気が合うインフルエンサーの型や原型は個人によって異なります。当社は、極限のパーソナライズが新しいパーソナライズであることを理解したうえで、Rekognition の機能を利用して別のパーソナライズレイヤーを構築しました。このレイヤーでは、標準のトピックと商品のレコメンデーションに加えて、推薦者の型のマッチングも行います」

– Adam Frank 氏、ScaleAbout、CTO

「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もたらすことです。当社は、革新的な結果をもたらす要因は、マーケティング画像によってお客様に価値を伝えることができる無数の方法であることを理解したうえで、社内のツールを開発しました。Amazon Rekognition を使った当社のアルゴリズムでは、画像のタグ付けと分析を一貫性のある方法で効率のよい期間に行うことで、数十万個の画像を分析し、パートナーとそのお客様に最も共感を与える主題や素材を見つけることができます」

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


Paylater 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 900,000 件を超えています。

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。

「2016 年 5 月に、Paylater は、ローン申し込み処理用のモバイルアプリケーションの提供を開始しました。モバイルアプリケーションでは、今までよりも速いペースで、画像が絶えず生成され、利用されています。Paylater 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、アップロードされ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 を利用すると、画像分析をモバイルアプリケーションに簡単に追加でき、高精度の顔分析を得られるため、当社は Amazon Rekognition を選びました」

– Olawale Olaleye 氏、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

「Amazon Rekognition は Thorn にとってすばらしいパートナーです。私たちは、Rekognition の画像動画分析ソリューションを使用して、子どもたちを性的虐待から守るという使命を遂行することができます。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めました。パートナーとなってそ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 のような優れた技術を持つ企業とのコラボレーションは、そうした子どもたちをいち早く見つけ、児童性的虐待の素材の拡散に終止符を打つために必要なツールを構築するうえで非常に重要です」 

– Julie Cordua 氏、Thorn、CEO


Make.TV では、以前は不可能だった規模とスピード、かつこれまでできなかった適切な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。

K-STAR Group は、コンサートチケットの販売と支払いのサービスを提供するエンターテイメント企業です。 

「コンテンツ取得時に AI を使用することで、放送会社は大量のコンテンツの中から関連するコンテンツを短時間で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、当社はコンピュータビジョンサービスと深層学習に基づく動画分析を使用しています。Amazon Reknogition によって、Live Video Cloud ソリューションに優れた機能がもたらされ、当社は、e スポーツ、スポーツ、ニュース、エンターテイメントのライブシナリオに AI を利用できるようになりました」

– Andreas Jacobi 氏、Make.TV、CEO

「当社は、エンターテイメント企業として、コンサートチケットの販売と支払いの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なり、新しい "Face Ticket" 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するときに、当社は Rekognition と地域で提供されている他の顔分析サービスを比較しました。最終的に、S3 とのスケーラビリティと AWS の他のサービスとのシームレスな統合が決め手となり、Rekognition を使用することに決めました」

– Hyojin Kim 氏、K-STAR Group、会長


Pattern89 は、世界初の有料ソーシャル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。

Klear は、ブランド、代理店、および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。

「Pattern89 では 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など、奥行きの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することができました。当社が Amazon Rekognition を選択した理由は、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および顔検出です」

– Matt Brown 氏、CTO、Pattern89

「当社のインフルエンサー検索エンジンは、ニッチなカテゴリーや視聴者層のインフルエンサーを容易に識別できるようマーケターを支援するだけでなく、マイクロインフルエンサーにズームインしたり偽フォロワーを認識したりするための機能を提供します。Amazon Rekognition を使用することで、Klear では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でき、それによって分類と予測の精度が向上しました。当社が Rekognition を選択した理由は、統合が非常に簡単で、正確な特徴検出を提供することです」

– Noam Avigdor 氏、創業者、Klear

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