Amazon Rekognition の料金

Amazon Rekognition では、4 種類の使用法があり、それぞれ独自の料金の詳細が定められています。  詳細はこちらをご覧ください。

• Amazon Rekognition Image の料金 
• Amazon Rekognition Video の料金
• Amazon Rekognition Custom Labels の料金
• Amazon Rekognition Face Liveness の料金
  
• Amazon Rekognition カスタムモデレーションの料金

Amazon Rekognition Image では、機械学習の専門知識を必要とせずに、実績のある高度にスケーラブルな深層学習テクノロジーを使用して、アプリケーションに画像分析を簡単に追加できるようになります。Amazon Rekognition Image では、実際に使用した分のみ料金が発生します。初期費用や最低利用料金はかかりません。Amazon Rekognition Image では、2 種類の料金があります。画像分析の料金と顔メタデータストレージの料金です。

画像分析: Amazon Rekognition 画像は API を使用して画像を分析するたびに料金を請求します。単一の画像に対する複数の API の実行は、複数画像の処理としてカウントされます。使用量は、1 か月あたりに処理された画像の量に関連付けられた段階制価格モデルに基づいて請求されます。 Amazon Rekognition Image API の大半は、グループ 1 とグループ 2 に分類され、それぞれ料金が異なります。

グループ 1: AssociateFaces、CompareFaces、DisassociateFaces、IndexFaces、SearchFacesbyImage、SearchFaces、SearchUsersByImage、SearchUsers
グループ 2: DetectFaces、DetectModerationLabels、DetectLabels、DetectText、RecognizeCelebrities、DetectProtectiveEquipment API

Amazon Rekognition Image は、上記のグループ 1 およびグループ 2 に記載された API 以外に、Image Properties もサポートしており、グループ 1 およびグループ 2 とは別の料金設定となっています。

顔メタデータのストレージ: 顔とユーザーの検索を有効にするには、Amazon Rekognition が顔の一致を検索できるように、顔メタデータオブジェクト (顔ベクトルとユーザーベクトル) のリポジトリを保存する必要があります。ストレージ料金は月ごとに課金され、1 か月未満の料金は日割りで計算されます。

AWS の無料利用枠の一環として、Amazon Rekognition Image を無料で開始していただけます。無料利用枠は 12 か月ご利用になれます。

画像分析: 無料利用枠期間中は、グループ 1 およびグループ 2 の API で、それぞれ 1 か月に 5,000 枚の画像を無料で分析することができます。 Image Properties は無料利用枠ではありません。

顔メタデータのストレージ:無料利用枠の期間中は、1 か月あたり 1,000 個の顔ベクトルオブジェクトと 1,000 個のユーザーベクトルオブジェクトを無料で保存できます。

Amazon Rekognition Video は、保存された動画の分析とリアルタイムストリーミング動画イベントの両方をサポートします。Amazon Rekognition Video では、実際に使用した分のみ料金が発生します。プロビジョンするリソースはなく、前払い料金、最低料金もありません。

Amazon Rekognition ストリーミング動画イベントは、新規または既存の Kinesis Video Streams からの動画を処理します。Rekognition は、動画分析を開始するための通知を送信した場合にのみ、Kinesis Video ストリームの処理を開始し、イベントごとに最大 120 秒の動画を分析できます。Amazon Rekognition によって処理された動画の量に対してのみ支払います。注: Amazon Kinesis Video Streams サービスは別途お支払いいただきます。

Amazon Rekognition Stored Video Analysis では、Amazon S3 から分析した動画に対して料金が発生します。動画内の同じセクションに複数の API コールを行った場合、各 API に対して個別に料金が発生します。

顔メタデータのストレージ: 顔検索を有効にするには、Amazon Rekognition が顔の一致を検索できるように、顔メタデータのリポジトリを保存しておく必要があります。ストレージ料金は月ごとに課金され、1 か月未満の料金は日割りで計算されます。

AWS の無料利用枠の一環として、Amazon Rekognition Video を無料で開始していただけます。無料利用枠は 12 か月間ご利用いただけます。ひと月あたり 1,000 分の動画を分析できます。Amazon Rekognition Video の無料利用枠には、ラベル検出、コンテンツのモデレーション、顔検出、顔検索、有名人の認識、テキスト検出、人物の動線の検出が含まれます。

Amazon Rekognition カスタムラベルを使用して、ビジネスニーズに合わせた画像の物体やシーンを特定できます。Rekognition カスタムラベルの使用には、2 種類の料金があります。

トレーニング時間
Amazon Rekognition カスタムラベルを使用してカスタムモデルを構築する際には、トレーニング時間あたりの料金が発生します。Amazon Rekognition カスタムラベルは、モデルをもっと高速にトレーニングするために複数のコンピューティングリソースを並行して実行することがあります。つまり、請求される時間数はモデルのトレーニングに費やされた実際の経過時間よりも大きくなる場合があります。モデルのトレーニングに必要なトレーニング時間数は、トレーニングセットの画像数やラベル数、モデルのトレーニングに使用される機械学習アルゴリズムのタイプなどの要因に左右されます。一般論ですが、モデルの 90% のトレーニングは 24 時間未満で終わります。トレーニング時間が 72 時間を超えるモデルは自動的に終了されます。自動終了したトレーニングで請求されることはありません。

たとえば、トレーニングが午後 4:00 に開始し、午後 8:30 に終了し、Amazon Rekognition カスタムラベルが 2 つのリソースを並行使用してモデルのトレーニング時間を短縮したと想定します。請求される合計のトレーニング時間は、9 時間 (4.5 時間の経過時間 x 2 個のリソース) になります。

推論時間
カスタムモデルをトレーニングした各時間に対して、画像処理のために利用できるコストがあります。1 時間に処理できる画像の数は、多くの要素に応じて決まります。たとえば、処理される画像のサイズやカスタムモデルの複雑さなどです。Amazon Rekognition カスタムラベルでは、画像をより迅速に処理するために並行して複数のコンピューティングリソースを実行する場合があります。つまり、請求される時間数はカスタムモデルのトレーニングに費やす実際の経過時間数よりも多い場合があります。

たとえば、午後 2:00 にカスタムモデルの推論を開始し、午後 5:00 に終了し、画像を処理するのに、並行して 2 つのリソースをプロビジョニングするために使用したとします。請求される合計の推論時間は、6 時間 (3 時間の経過時間 x 2 個のリソース) になります。

画像をバッチで処理する場合 (1日1週間または1週間に1回、または日中の予定時刻に)、予定時刻にカスタムモデルをプロビジョニングし、すべての画像を処理してからリソースのプロビジョニングを解除する必要があります。リソースのプロビジョニングを解除しない場合、画像が処理されなくても引き続き請求されます。

AWS の無料利用枠の一環として、Amazon Rekognition カスタムラベル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、1 カ月あたりトレーニング無料枠を 10 `時間、1 カ月あたり推論無料枠を 4 時間含みます。

Amazon Rekognition Face Liveness は、実際のユーザーのみがサービスにアクセスでき、なりすましを使用する悪意のある人物はアクセスできないことを検証します。Face Liveness は、自撮り動画を分析して、印刷された写真、デジタル写真、デジタル動画、3D マスクなどのなりすましや、事前に録画された動画やディープフェイク動画など、カメラを出し抜くなりすましを検出します。Face Liveness はフルマネージド機能で、前面カメラを搭載したほとんどのデバイスで実行されている React ウェブ、ネイティブ iOS、ネイティブ Android アプリケーションに簡単に追加できます。インフラストラクチャの管理、ハードウェア固有の実装、機械学習の専門知識は必要ありません。この機能は需要に応じて自動的にスケールアップまたはスケールダウンします。また、実行した Face Liveness のチェックについての料金のみをお支払いいただきます。

Amazon Rekognition カスタムモデレーションを使用すると、モデレーション深層学習モデルの精度を向上させることができます。わずか 20 個の注釈付き画像でカスタムアダプターをトレーニングできるため、特定のユースケースに関連する画像分析タスクの精度を高めることができます。インフラストラクチャの管理、ハードウェア固有の実装、機械学習の専門知識は必要ありません。

アダプターを作成して使用するには、次のことが必要です。

1. 注釈付きの画像でアダプターをトレーニング
2. DetectModerationLabels API に固有のアダプター ID を指定してアダプターを推論に使用してください。

トレーニング費用
Amazon Rekognition カスタムモデレーションを使用してアダプタを構築するには、トレーニングの分あたりの料金が発生します。Amazon Rekognition カスタムモデレーションは、アダプターをより迅速にトレーニングするために並行して複数のコンピューティングリソースを実行する場合があります。つまり、請求される分数はモデルのトレーニングに費やされた実際の経過分数よりも大きくなる場合があります。アダプターのトレーニングに必要なトレーニング分数は、トレーニングセット内の画像数やラベル数など、さまざまな要因によって異なります。一般論ですが、アダプターの 90% のトレーニングは 60 分未満で終わります。自動終了したトレーニングで請求されることはありません。

例えば、トレーニングが午後 4:00 に開始し、午後 4:35 に終了し、Amazon Rekognition カスタムモデレーションが 1 つのリソースを使用してアダプターをトレーニングしたと想定します。請求される合計のトレーニング分数は、35 分 (35 分の経過時間 x 1 個のリソース) になります。

AWS 無料利用枠の一環として、Amazon Rekognition カスタムモデレーションを無料で開始していただけます。無料利用枠は 3 か月間有効で、カスタムモデレーションアダプターまたはカスタムラベルモデルをトレーニングするための毎月無料の 10 トレーニング時間が含まれます。

推論コスト
カスタムモデレーションアダプターを使用して画像を分析するたびに課金されます。初期費用や最低利用料金はかかりません。使用量は、1 か月あたりに処理された画像の量に関連付けられた段階制価格モデルに基づいて請求されます。