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# カスタムタスクタイプで Amazon Augmented AI を使用する
Amazon Augmented AI (Amazon A2I) を使用して、カスタムタスクタイプを使用した任意の機械学習ワークフローに人間によるレビュー (ヒューマンループ) を組み込むことができます。****このオプションを使用すると、ワーカーユーザーインターフェイスのルックアンドフィールのみでなく、データオブジェクトが人間によるレビュー用に送信される条件を柔軟にカスタマイズできます。
カスタムタスクタイプを使用する場合、カスタムの人間によるレビューワークフローを作成し、アプリケーションで直接、データオブジェクトが人間によるレビュー用に送信される条件を指定します。
次の図は、Amazon A2I カスタムワークフローを示しています。カスタム ML モデルは予測の生成に使用されます。クライアントアプリケーションは、ユーザー定義の基準を使用してこれらの予測をフィルタリングし、人間によるレビューが必要かどうかを判断します。必要と判断した場合、これらの予測は人間によるレビュー用に Amazon A2I に送信されます。Amazon A2I は人間によるレビューの結果を Amazon S3 で収集します。この結果にはクライアントアプリケーションからアクセスできます。人間によるレビューが必要ないとフィルターによって判断された場合、予測をクライアントアプリケーションに直接送信できます。
このページの手順では、カスタムタスクタイプを使用して Amazon A2I を機械学習ワークフローに統合する方法について説明します。
**フロー定義を使用してヒューマンループを作成し、アプリケーションに統合して結果をモニタリングする**
1. Amazon A2I [Augmented AI の使用の前提条件](a2i-getting-started-prerequisites.md) を完了します。次の点に注意してください。
+ 入出力データを保存する Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットへのパス。
+ 必要なアクセス許可がアタッチされた (IAM) ロールの Amazon リソースネーム AWS Identity and Access Management (ARN)。
+ (オプション) プライベートワークフォースを使用する場合は、その ARN。
1. HTML 要素を使用して、Amazon A2I がワーカータスク UI を生成するために使用するカスタムワーカーテンプレートを作成します。カスタムテンプレートを作成する方法については、「[カスタムワーカータスクテンプレートを作成する](a2i-custom-templates.md)」を参照してください。
1. ステップ 2 のカスタムワーカーテンプレートを使用して、Amazon SageMaker AI コンソールにワーカータスクテンプレートを生成します。この方法の詳細は、「[ワーカータスクテンプレートを作成する](a2i-worker-template-console.md#a2i-create-worker-template-console)」を参照してください。
次のステップでは、フロー定義を作成します。
+ SageMaker API を使用してフロー定義を作成する場合は、次のステップでこのワーカータスクテンプレートの ARN を書き留めます。
+ コンソールを使用してフロー定義を作成する場合、**[Create human review workflow]** (人間によるレビューワークフローを作成) を選択するとテンプレートは自動的に **[Worker task template]** (ワーカータスクテンプレート) セクションに表示されます。
1. フロー定義を作成するときは、S3 バケット、IAM ロール ARN、ワーカーテンプレートへのパスを指定します。
+ SageMaker AI `CreateFlowDefinition` API を使用してフロー定義を作成する方法については、「[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)」を参照してください。
+ SageMaker AI コンソールを使用してフロー定義を作成する方法については、「[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)」を参照してください。
1. [Amazon A2I ランタイム API](https://docs.aws.amazon.com/augmented-ai/2019-11-07/APIReference/Welcome.html) を使用してヒューマンループを設定します。この方法の詳細は、「[ヒューマンループを作成および開始する](a2i-start-human-loop.md)」を参照してください。
1. ヒューマンレビューが開始されるタイミングを制御するには、カスタムアプリケーションで `StartHumanLoop` が呼び出される条件を指定します。カスタムタスクタイプで Amazon A2I を使用する場合、ヒューマンループを開始する信頼度しきい値などのヒューマンループのアクティベーション条件は使用できません。すべての `StartHumanLoop` 呼び出しの結果は、ヒューマンレビューになります。
ヒューマンループを開始したら、Amazon Augmented AI ランタイム API と Amazon EventBridge (Amazon CloudWatch Events とも呼ばれます) を使用してループを管理およびモニタリングできます。詳細については[ヒューマンループの監視と管理](a2i-monitor-humanloop-results.md)を参照してください。
## Amazon A2I のカスタムタスクタイプを使用したエンドツーエンドのチュートリアル
Amazon A2I をさまざまな ML ワークフローに統合する方法を示すエンドツーエンドの例については、「[Amazon A2I を使用したユースケースと例](a2i-task-types-general.md)」の表を参照してください。これらのいずれかのノートブックを使用する場合は、「[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。