世界の大手組織が Amazon Rekognition を使用して、画像分析と動画分析をアプリケーションに追加している方法をご覧ください。 

CBS

マスメディア企業 CBS は、業界最先端のコンテンツをさまざまなプラットフォームにわたってグローバルに制作、配信しています。CBS は視聴率が国内トップのテレビネットワークを米国内に持ち、そのエンターテインメントコンテンツのライブラリは世界最大級で、そのブランド「Eye」はビジネス界の認知度では最高クラスです。

「CBS では、不適切なコンテンツで世界の視聴者に不快感を与えたり、各国の法令に違反したりしないように、プログラミングによるモデレーションに注力しています。ほぼリアルタイムの審査を実施し、毎月数百時間にのぼるコンテンツを編集しているのは、手作業に労力を注ぐことによります。社内プロセスをスケールするために、Amazon Rekognition を使用してビデオコンテンツのモデレーションを自動化すると同時に、カスタムラベルの新機能でモデレーションモデルを改良する道を探りました。このおかげで、裸体、卑猥なジェスチャー、暴力などのセンシティブなコンテンツのタグ付けを自動化して、処理時間を数時間単位から数分単位に短縮しました」

Jamie Duemo 氏、CBS Operations and Engineering、マルチプラットフォーム配信担当、シニアバイスプレジデント

NFL
「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ボリュームが指数関数的に増えます。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お客様にさらに強化した製品を提供できます。」

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

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、誰がいつ (秒単位) 話しているか、またはカメラに映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 倍のコンテンツをインデックス化できるため (年に 7500 時間)、初めてのコンテンツを 100% インデックス化できます。当社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

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。現在は、Amazon Rekognition を利用した Traffic Jam の FaceSearch を使い、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。」

Marinus Analytics、CEO 兼創設者、Emily Kennedy 氏

Rekeep は、イタリアの統合施設管理サービス (例: 不動産、地域、およびヘルスケア事業の個人および公共の顧客への統合サービスの管理と提供) の大手プロバイダーです。

Rekeep の購買部門は、1 日あたりかなりの時間を費やし、1 年間に数千のドキュメントを手動でレビューすることにより、サプライヤーのコンプライアンスの内部レビューを実行します。ドキュメントには、スキャンデータの形式で、サプライヤーからの請求書と税金および賃金のコンプライアンス証明書が含まれています。従業員は、例えば、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 を使用することで、ドキュメントの 4 分の 3 のドキュメントパイプラインが完全に自動化され、従業員は付加価値がより高い活動に時間を割けるようになりました。これにより、当社では、プロセスを標準化し、より正確な業務を遂行することが可能になりました。さらに、ドキュメントのバックログをクリアし、業務量のピークを回避するために 1 年を通じてアクティビティを分散し、サプライヤーとのシームレスな関係を実現することができました」

Rekeep、CIO、Antonella Sangiorgi 氏

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、本人確認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 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もなりました」

Wale Akanbi 氏、Aella Credit、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 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極めて重要なのです」

Julie Cordua 氏、Thorn、CEO

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。

共同通信社には毎日大量の写真が集まってきており、その数は年間で1600万枚に達します。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、メディラボでは有名人やジャンルのタグ付けの自動化、Amazon Rekognition のカスタムラベル機能の利用検討など幅広い画像検索の実現をめざしています。

共同通信社、デジタル推進局メディアラボ部長職、鳥井良二 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、当社の製品がお客様のスタイルに似合ったものであるように、お客様のニーズを特定し、そのニーズに対応す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。この結果、以前よりも 15 倍迅速に、かつ高い精度で返品を処理できるようになりました。そのためお客様との軋轢がなくなり、お客様により良いブランドエクスペリエンスが生まれます。」

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

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シングは不可欠です。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

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。

「毎日新聞社は、日々多くの報道写真を、ウェブサイトをはじめ、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。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。」

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

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。 

「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。当社はこのサービスを開発する際に、Rekognition と現地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

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可能となります。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 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

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、数千枚の写真に手作業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

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 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。当社では、アマゾン ウェブ サービス、特に Amazon Rekognition を利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、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

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。

「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 のツールのおかげで、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 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。

「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います。デベロッパー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、攻撃的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。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。現在、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

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。

「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

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 によって、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、数百万個におよぶコンテンツ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

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 時間以内に稼働し、1 週間以内に本番運用を開始できました。」

David Tilleyshort 氏、Artfinder、CTO

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 "Compare-a-Face" を開発し、サイトのユーザーが家族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 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。今後は、Amazon Rekognition で他の顔照合サービスを開発する予定です。」

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

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。

「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 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。

「社内で開発した AI/ML アルゴリズムに加えて、サードパーティーと提携してデータセットを拡充し、インフルエンサーを供給しやすくしています。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ことで、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

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分かりました。」

Zach Schwitzky 氏、Limbik、CEO 兼共同創設者

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は簡単です。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簡単ではありません。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しています。」

Alex Collmer 氏、VidMob、創設者兼 CEO

FanFight

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用チケットの手作業によるレビューは遅く、多くのチケットはプラットフォームでのユーザープロファイルの検証のために発行されていました。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、実装した Amazon Rekognition の自動検証により、手作業が必要な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

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。

「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。現在では、新しい人混みで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。

「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

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。

「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。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の要因となっており、これは Rekognition がなければ実現しませんでした。」

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

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。

「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

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。

「WHHA では、1962 年からリアルなガイドブック『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。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 Rekognition 機能を法外な費用をかけることなく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 とを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

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 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。当社は、極限のパーソナライズがこれからの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、推薦者の役割のマッチングも行います。」

Adam Frank 氏、Wisio、CTO

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。

「当社は、人々が技術の細かい部分にこだわるのではなく、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。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

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、パートナーが最高のマーケティング結果を得るようにすることです。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 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

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 月より、Carbon 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、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

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 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クリエイティブコーチングといった、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

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。

「ユーザーを迅速にキュレーションし、そのプロフィールや写真が当社の高い標準を満たすよう、手作業でのキュレーションですべてのプロフィール写真を確認していました。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。それにもまして Amazon Rekognition は常に向上しており、自動キュレーションの全体的な品質はますます向上しています。」

Sumesh Menon 氏、Woo CEO 兼共同創設者

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 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

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、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機能を提供しています。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。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できるためです。」

Noam Avigdor 氏、創業者、Klear

CyberAgent Mobile

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。

「当社は、自分好みの顔の人物を見つけることが可能な、新しい "写真検索" 機能を作成したいと考えました。」 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 を使用すれば、事前トレーニング済みの機械学習モデルを活用して、わずか数時間の工数で簡単に高度な画像認識テクノロジーを組み込むことが可能なのです。」

CA Mobile Inc. mimiLab. Group Co. Ltd. チーフエンジニア、ヤザキ・リョウタ氏

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。

「毎日膨大な数の写真が取られ、保護者が自分の子どもの特別な思い出を見つけて入手するのは簡単ではありませんでした。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。Uluru を使用して、ご家庭には楽しい思い出を差し上げるとともに、写真の売上も伸びて、学校の経費支払の一部に充当できるようになったそうです。」

Uluru リードエンジニア、Kazuya Yoshida 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。

「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。当社は、セキュリティ企業とお客様が高度な状況認識を行うことのできる世界水準のプラットフォームを、Rekognition チームとともに開発できることをうれしく思います」

Shaun Mccarthy 氏、ARMED Inc.、CEO

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 サービスである Amazon Rekognition と Amazon Transcribe を使用することで、コンテンツのメタデータタグ付けを自動化できたため、レビューに必要としていたクリエーターたちの作業時間を三分の一以上減らすことが可能となり、メディアサプライチェーンを合理化して、コンテンツをお客様にこれまで以上早くお届けできるようになりました。」

Dave Mace、OSN、デジタルおよびクラウドサービスリード

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 では、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取得できます。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努める際に、より多くの洞察を得ることができます。」

Andy Edwards 氏、GeoSnapShot、創業者兼CEO

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 での私たちの使命は、EIPASS デジタルスキル認定プログラムの最大限のセキュリティ、客観性、透明性、および公平性を確保することです。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 を使用することで、わずか 30 日以内に高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

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