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# Amazon Rekognition で Amazon Augmented AI を使用する
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Amazon Rekognition では、画像分析と動画分析をアプリケーションに簡単に追加できます。Amazon Rekognition `DetectModerationLabels` API オペレーションは Amazon A2Iと直接統合されているため、ヒューマンループを作成して、明示的なアダルトコンテンツや暴力的なコンテンツなど、安全でない画像を簡単に確認できます。`DetectModerationLabels` を使用して、フロー定義 ARN を使用してヒューマンループを設定できます。これにより、Amazon A2I は Amazon Rekognition が行った予測を分析し、フロー定義で設定された条件を満たしているかを確認するために人に結果を送信します。

次の図は、Amazon Rekognition を使用した Amazon A2I 組み込みのワークフローを示しています。左側には、Amazon Rekognition の人間によるレビューワークフロー作成に必要なリソース (Amazon S3 バケット、アクティベーション条件、ワーカータスクテンプレート、ワークチーム) が表示されています。これらのリソースは、人間によるレビューワークフロー (フロー定義) の作成に使用されます。矢印は、右側にあるワークフローの次のステップ (Amazon Rekognition を使用して人間によるレビューワークフローのヒューマンループを設定する) を指しています。2 番目の矢印は、このステップから右側にあるステップ (人間によるレビューワークフローで指定されたアクティベーション条件が満たされる) を指しています。これにより、ヒューマンループの作成が開始されます。図の右側には、1) ワーカー UI とツールが生成され、タスクをワーカーが使用できるようにし、2) ワーカーが入力データをレビューし、最終的に 3) 結果が Amazon S3 に保存されるという 3 つのステップのヒューマンループが示されています。

![Amazon Rekognition で Amazon Augmented AI を使用する](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/a2i/diagrams/product-page-diagram_A2I-Components_Rekognition@2x.png)


Amazon Rekognition タスクタイプを使用する場合は、次のアクティベーション条件を設定できます。
+ ラベルの信頼性スコアに基づいて Amazon Rekognition によって識別されたラベルに対して人間によるレビューを開始します。
+ ランダムにイメージのサンプルを人に送信してレビューします。

これらのアクティベーション条件は、人間によるレビューワークフローを作成するときに Amazon SageMaker AI コンソールを使用するか、ヒューマンループアクティベーション条件の JSON を作成し、これを `CreateFlowDefinition` API オペレーションの `HumanLoopActivationConditions` パラメータで入力として指定することによっても設定できます。JSON 形式でアクティベーション条件を指定する方法については、「[Amazon Augmented AI のヒューマンループのアクティベーション条件に対する JSON スキーマ](a2i-human-fallback-conditions-json-schema.md)」および「[Amazon Rekognition でヒューマンループのアクティベーション条件 JSON スキーマを使用する](a2i-json-humantaskactivationconditions-rekognition-example.md)」を参照してください。

**注記**  
Amazon Rekognition で Augmented AI を使用する場合は、 の呼び出しに使用するのと同じ AWS リージョンに Augmented AI リソースを作成します`DetectModerationLabels`。

## はじめに: 人間によるレビューを Amazon Rekognition イメージモデレーションジョブに統合する
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人間によるレビューを Amazon Rekognition に統合するには、次のトピックを参照してください。
+ [ヒューマンレビューワークフローを作成する (コンソール)](a2i-create-flow-definition.md#a2i-create-human-review-console)
+ [ヒューマンレビューワークフローを作成する (API)](a2i-create-flow-definition.md#a2i-create-human-review-api)

フロー定義を作成したら、「[Amazon Rekognition で Augmented AI を使用する](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/a2i-rekognition.html)」を参照して、フロー定義を Amazon Rekognition タスクに統合する方法を確認してください。

## Amazon Rekognition と Amazon A2I を使用したエンドツーエンドのデモ
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コンソールを使用して Amazon Rekognition を Amazon A2I で使用する方法を示すエンドツーエンドの例については、「[チュートリアル: Amazon A2I コンソールの使用を開始する](a2i-get-started-console.md)」を参照してください。

Amazon A2I API を使用して人間によるレビューを作成し、開始する方法については、SageMaker ノートブックインスタンスで「[Amazon Rekognition との Amazon Augmented AI (Amazon A2I) 統合 [例]](https://github.com/aws-samples/amazon-a2i-sample-jupyter-notebooks/blob/master/Amazon%20Augmented%20AI%20(A2I)%20and%20Rekognition%20DetectModerationLabels.ipynb)」を参照してください。開始するには、「[Amazon A2I Jupyter ノートブックで SageMaker ノートブックインスタンスを使用する](a2i-task-types-general.md#a2i-task-types-notebook-demo)」を参照してください。

## A2I Rekognition ワーカーコンソールプレビュー
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Amazon Rekognition ワークフローでレビュータスクが割り当てられると、ワーカーに次のようなユーザーインターフェイスが表示されることがあります。

![A2I Rekognition ワーカーコンソールの画像の例。](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/a2i-rekognition-example.png)


このインターフェイスは、人間によるレビュー定義を作成するとき、またはカスタムテンプレートを作成して使用することによって、SageMaker AI コンソールでカスタマイズできます。詳細については[ワーカータスクテンプレートを作成および管理する](a2i-instructions-overview.md)を参照してください。