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# Amazon Mechanical Turk ワークフォースを使用する
Amazon Mechanical Turk (Mechanical Turk) のワークフォースは、[Amazon SageMaker Ground Truth](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/a2i.html) ラベル付けジョブと [Amazon Augmented AI](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/a2i-use-augmented-ai-a2i-human-review-loops.html) の人間によるレビュータスクに最も多くのワーカーを提供します。Amazon Mechanical Turk ワークフォースは、ワールドワイドなリソースです。ワーカーは 1 日 24 時間、年中無休で利用できます。通常、Amazon Mechanical Turk ワークフォースを使用すると、人間によるレビュータスクとラベル付けジョブの反応時間が最も短縮されます。
Amazon Mechanical Turk のワークフォースの請求はすべて、Ground Truth または Amazon Augmented AI 請求の一部として処理されます。Amazon Mechanical Turk ワークフォースを使用するために別の Mechanical Turk アカウントを作成する必要はありません。
**重要**
機密情報、個人情報、または保護対象の医療情報をこのワークフォースと共有しないでください。Amazon A2I を Amazon Textract や Amazon Rekognition などの AWS HIPAA 対象サービスと組み合わせて使用する場合は、保護された医療情報を含むワークロードに Amazon Mechanical Turk ワークフォースを使用しないでください。 Amazon Rekognition
Ground Truth ラベル付けジョブまたは Amazon A2I の人間によるレビューワークフロー (フロー定義) を作成するときに、ワークフォースとして Mechanical Turk を選択できます。SageMaker AI コンソールと API の両方を使用して、ラベル付けジョブと人間によるレビューワークフローを作成できます。
API オペレーションを使用してラベル付けジョブまたは人間によるレビューワークフローを作成する場合、`WorkteamArn` の Amazon Mechanical Turk ワークフォースに次の ARN を使用します。を、ラベル付けジョブまたはヒューマンループの作成に使用している AWS リージョン{{`region`}}に置き換えます。例えば、米国西部 (オレゴン) でラベル付けジョブを作成する場合は、{{`region`}} を `us-west-2` に置き換えます。
+ ` arn:aws:sagemaker:{{region}}:394669845002:workteam/public-crowd/default`
Ground Truth と Amazon A2I では、Mechanical Turk を使用する場合に、入力データに個人を特定できる情報 (PII) を含めることは*できません*。Mechanical Turk ワークフォースを使用し、入力データに PII がないことを指定しない場合、Ground Truth ラベル付けジョブとAugmented AI タスクは失敗します。Ground Truth ラベル付けジョブを作成するときと、組み込みの統合または `StartHumanLoop` オペレーションを使用して Amazon A2I ヒューマンループを作成するときに、入力データに PII がないことを指定します。
これらのサービスで Mechanical Turk を使用する方法については、次のセクションを参照してください。
**Topics**
+ [Ground Truth でMechanical Turk を使用する](#sms-workforce-management-public-unsupported)
+ [Amazon A2I で Mechanical Turk を使用する](#sms-workforce-management-public-gt)
+ [Mechanical Turk がサポートされないのはどのような場合ですか。](#sms-workforce-management-public-a2i)
## Ground Truth でMechanical Turk を使用する
コンソールまたは `[CreateLabelingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html)` オペレーションを使用してラベル付けジョブを作成するときに、Ground Truth で Mechanical Turk を使用できます。
ラベル付けジョブを作成するときは、ジョブの複雑さと必要な品質に基づいて、各データオブジェクトに注釈を付けるワーカーの数を調整することをお勧めします。Amazon SageMaker Ground Truth は、注釈の統合を使用してラベルの品質を向上させます。ワーカーが多いと、より複雑なラベル付けジョブのラベルの品質を改善できますが、シンプルなジョブについては変化しない可能性があります。詳細については、「[注釈統合](sms-annotation-consolidation.md)」を参照してください。注釈統合は、Amazon A2I の人間によるレビューワークフローではサポートされていません。
**ラベル付けジョブの作成時に Mechanical Turk を使用するには、次の手順に従います (コンソール)。**
1. 以下を使用して、SageMaker AI コンソールの [Ground Truth] 領域を使用してラベル付けジョブを作成します。[ラベル付けジョブの作成 (コンソール)](sms-create-labeling-job-console.md)。
1. **[Workers]** (ワーカー) セクションで **[Worker types]** (ワーカータイプ) を選択するとき、**[Amazon Mechanical Turk]** を選択します。
1. **[Task timeout]** (タスクタイムアウト) を使用して、ワーカーがタスクを完了しなければならない合計時間を指定します。
1. **[Task expTask expiration]** (タスクの有効期限) で、ワーカーがタスクを使用できる時間の合計を指定します。これは、タスクが失敗する前にワーカーがタスクを取得する必要がある期間です。
1. ドロップダウンリストを使用して、**[Price per task]** (タスクあたりの料金) を選択します。これは、1 つのタスクを完了することでワーカーが受け取る金額です。
1. (オプション) 該当する場合は、**[データセットにアダルトコンテンツが含まれていません]** を選択します。アダルトコンテンツが含まれている場合、SageMaker AI は、タスクを表示できる Mechanical Turk ワーカーを制限する場合があります。
1. Mechanical Turk ワークフォースを使用するには、チェックボックスをオンにして、次のステートメントを読み、確認する必要があります。入力データに機密情報、個人情報、または保護対象の医療情報が含まれている場合は、別のワークフォースを選択する必要があります。
**Mechanical Turk のワークフォースが世界中に所在する独立した請負業者で構成されており、機密情報、個人情報、または保護対象の医療情報をこのワークフォースと共有してはならないことを理解し、同意します。**
1. (オプション) 自動データラベリングを有効にする場合は、**[Enable automated data labeling]** (自動データラベリングを有効にする) のチェックボックスをオンにします。この機能の詳細は、「[データのラベル付けの自動化](sms-automated-labeling.md)」を参照してください。
1. **[Additional configuration]** (追加設定) で **[Number of workers per dataset object]** (データセットオブジェクトあたりの作業者数) を指定できます。例えば、このフィールドに 3 と入力すると、3 人のワーカーによって各データオブジェクトがラベル付けされます。
**[Create]** (作成) を選択してラベル付けジョブを作成する場合、ラベル付けタスクは Mechanical Turk ワーカーに送信されます。
**ラベル付けジョブを作成するときに Mechanical Turk を使用するには次の手順に従います (API)。**
1. `[CreateLabelingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html)` オペレーションを使用して、[ラベル付けジョブを作成 (API)](sms-create-labeling-job-api.md) を使いラベル付けジョブを作成します。
1. [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-WorkteamArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-WorkteamArn) に、以下を使用します。を、ラベル付けジョブの作成に使用している AWS リージョン{{`region`}}に置き換えます。
`arn:aws:sagemaker:{{region}}:394669845002:workteam/public-crowd/default`
1. `[TaskTimeLimitInSeconds](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-TaskTimeLimitInSeconds)` を使用して、ワーカーがタスクを完了しなければならない合計時間を指定します。
1. `[TaskAvailabilityLifetimeInSeconds](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-TaskAvailabilityLifetimeInSeconds)` を使用して、ワーカーがタスクを使用できる時間の合計を指定します。これは、タスクが失敗する前にワーカーがタスクを取得する必要がある期間です。
1. `[NumberOfHumanWorkersPerDataObject]()` を使用して、データセットオブジェクトあたりのワーカー数を指定します。
1. `[PublicWorkforceTaskPrice](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-PublicWorkforceTaskPrice)` を使用して、タスクごとの価格を設定します。これは、1 つのタスクを完了することでワーカーが受け取る金額です。
1. `[DataAttributes](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_LabelingJobInputConfig.html#sagemaker-Type-LabelingJobInputConfig-DataAttributes)` を使用して、入力データに機密情報、個人情報、または保護対象の医療情報が含まれていないことを指定します。
Ground Truth では、Mechanical Turk ワークフォースを使用する場合に、入力データに個人を特定できる情報 (PII) を含めることは*できません*。Mechanical Turk を使用し、`FreeOfPersonallyIdentifiableInformation` フラグを使用して入力データに PII がないことを指定しない場合、ラベル付けジョブは失敗します。
`FreeOfAdultContent` フラグを使用して、入力データにアダルトコンテンツが含まれていないことを宣言します。アダルトコンテンツが含まれている場合、SageMaker AI はタスクを表示できる Mechanical Turk ワーカーを制限する場合があります。
この API の使用方法の例は、GitHub にある次のノートブックで見ることができます。[Ground Truth Jupyter ノートブックの例](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/master/ground_truth_labeling_jobs)。
## Amazon A2I で Mechanical Turk を使用する
コンソールまたは `CreateFlowDefinition` API オペレーションで、*フロー定義*とも呼ばれる人間によるレビューワークフローを作成するときに、Amazon A2I で Mechanical Turk を使用するよう指定できます。この人間によるレビューワークフローを使用してヒューマンループを構成する場合は、入力データに PII がないことを指定する必要があります。
**人間によるレビューワークフローを作成するときに Mechanical Turk を使用するには、次の手順に従います (コンソール)。**
1. [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) を使用し、SageMaker AI コンソールの Augmented AI セクションで人間によるレビューワークフローを作成します。
1. **[Workers]** (ワーカー) セクションで **[Worker types]** (ワーカータイプ) を選択するとき、**[Amazon Mechanical Turk]** を選択します。
1. ドロップダウンリストを使用して、**[Price per task]** (タスクあたりの料金) を選択します。これは、1 つのタスクを完了することでワーカーが受け取る金額です。
1. (オプション) **[Additional configuration]** (追加設定) で、**[Number of workers per dataset object]** (データセットオブジェクトあたりの作業者数) を指定できます。例えば、このフィールドに 3 と入力すると、3 人のワーカーによって各データオブジェクトがラベル付けされます。
1. (オプション) **[Task timeout]** (タスクタイムアウト) を使用して、ワーカーがタスクを完了しなければならない合計時間を指定します。
1. (オプション) **[Task expTask expiration]** (タスクの有効期限) で、ワーカーがタスクを使用できる時間の合計を指定します。これは、タスクが失敗する前にワーカーがタスクを取得する必要がある期間です。
1. 人間によるレビューワークフローを作成したら、パラメータ `FlowDefinitionArn` に Amazon リソースネーム (ARN) を指定することで、それを使用してヒューマンループを設定できます。組み込みタスクタイプの API オペレーションまたは Amazon A2I ランタイム API オペレーション `StartHumanLoop` のいずれかを使用し、ヒューマンループを設定します。詳細については[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。
ヒューマンループを設定する場合、`DataAttributes` 内のコンテンツ分類子 `FreeOfPersonallyIdentifiableInformation` を使用して、入力データに個人を特定できる情報 (PII) が含まれていないことを指定する必要があります。Mechanical Turk を使用し、入力データに PII がないことを指定しない場合、人間によるレビュータスクは失敗します。
`FreeOfAdultContent` フラグを使用して、入力データにアダルトコンテンツが含まれていないことを宣言します。アダルトコンテンツが含まれている場合、SageMaker AI はタスクを表示できる Mechanical Turk ワーカーを制限する場合があります。
**人間によるレビューワークフローを作成するときに Mechanical Turk を使用するには、次の手順に従います (API)。**
1. [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) を使用し、`[CreateFlowDefinition](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateFlowDefinition.html)` オペレーションを使い人間によるレビューワークフローを作成します。
1. [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-WorkteamArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-WorkteamArn) に、以下を使用します。を、ラベル付けジョブの作成に使用している AWS リージョン{{`region`}}に置き換えます。
`arn:aws:sagemaker:{{region}}:394669845002:workteam/public-crowd/default`
1. `[TaskTimeLimitInSeconds](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-TaskTimeLimitInSeconds)` を使用して、ワーカーがタスクを完了しなければならない合計時間を指定します。
1. `[TaskAvailabilityLifetimeInSeconds](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-TaskAvailabilityLifetimeInSeconds)` を使用して、ワーカーがタスクを使用できる時間の合計を指定します。これは、タスクが失敗する前にワーカーがタスクを取得する必要がある期間です。
1. `[TaskCount](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanLoopConfig.html#sagemaker-Type-HumanLoopConfig-TaskCount)` を使用して、データセットオブジェクトあたりのワーカー数を指定します。例えば、このパラメータに 3 を指定すると、3 人のワーカーによって各データオブジェクトがラベル付けされます。
1. `[PublicWorkforceTaskPrice](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-PublicWorkforceTaskPrice)` を使用して、タスクごとの価格を設定します。これは、1 つのタスクを完了することでワーカーが受け取る金額です。
1. 人間によるレビューワークフローを作成したら、パラメータ `FlowDefinitionArn` に Amazon リソースネーム (ARN) を指定することで、それを使用してヒューマンループを設定できます。組み込みタスクタイプの API オペレーションまたは Amazon A2I ランタイム API オペレーション `StartHumanLoop` のいずれかを使用し、ヒューマンループを設定します。詳細については[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。
ヒューマンループを設定する場合、`DataAttributes` 内のコンテンツ分類子 `FreeOfPersonallyIdentifiableInformation` を使用して、入力データに個人を特定できる情報 (PII) が含まれていないことを指定する必要があります。Mechanical Turk を使用し、入力データに PII がないことを指定しない場合、人間によるレビュータスクは失敗します。
`FreeOfAdultContent` フラグを使用して、入力データにアダルトコンテンツが含まれていないことを宣言します。アダルトコンテンツが含まれている場合、SageMaker AI はタスクを表示できる Mechanical Turk ワーカーを制限する場合があります。
この API の使用方法の例は、GitHub にある次のノートブックで見ることができます。[Amazon A2I Jupyter ノートブックの例](https://github.com/aws-samples/amazon-a2i-sample-jupyter-notebooks)。
## Mechanical Turk がサポートされないのはどのような場合ですか。
このワークフォースは、次のシナリオではサポートされません。各シナリオでは、[プライベート](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-workforce-private.html)または[ベンダー](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-workforce-management-vendor.html)のワークフォースを使用する必要があります。
+ Ground Truth 動画ビデオフレームラベル付けジョブと 3D 点群のラベル付けジョブでは、このワークフォースはサポートされていません。
+ 入力データに個人を特定できる情報 (PII) が含まれている場合は、このワークフォースを使用できません。
+ Mechanical Turk は、一部の AWS 特別なリージョンでは使用できません。該当する場合、詳細については特別なリージョンのドキュメントを参照してください。