COLUMN

1.Amazon Rekognitionとは

Amazon Rekognitionとは機械学習の知識を必要とせずに、ディープラーニング（深層学習）を利用して、画像と動画（一部ストリーミング）を分析するAIクラウドサービスです。ディープラーニングとは人間の手を介さずに、コンピューターなどの機器やシステムが自ら大量のデータを学習し、データ内から特徴を見つけ出す技術です。ディープラーニングを行えば、AI（人工知能）が複雑な判断と細かな処理をおこなってくれます。

Amazon Rekognitionは、AWS（Amazon Web Service）が提供している数多くのサービスの一つです。画像分析やビデオ分析をアプリケーションに簡単に追加でき、APIにイメージやビデオを指定するだけでさまざまな機能が利用できるため、多くの企業での導入が期待されます。

Amazon Rekognitionの画像認識の精度について触れてから、機能や利用するメリット、料金について見ていきましょう。

1-1.Amazon Rekognitionの画像認識の精度

ひとことで画像認識と言っても、本当に人や物の状態について見分けられるのか、精度について疑問を持つ方も多いでしょう。Amazon Rekognitionは音声の認識や画像の特定、予測など、私たち人間が自然に行っていることをコンピューターに学習させるディープラーニングを用いています。ディープラーニングはAIの進化を支える技術であり、ディープラーニングによって、Amazon Rekognitionの画像認識の精度は高まっています。これからも精度が上がっていくことが期待されるAmazon Rekognitionには、どのような機能があるのか見ていきましょう。

2.Amazon Rekognitionの機能

Amazon Rekognitionには主に以下の8つの機能があります。

• 1.シーンや物体の検出
• 2.顔の検索や認証
• 3.顔の検出や分析
• 4.有名人の認識
• 5.安全でないコンテンツの検出
• 6.テキストの検出
• 7.カスタムラベル
• 8.個人用保護具（PPE）の検出

順番に見ていきましょう。

2-1.シーン・物体検出

Amazon Rekognitionは静止画やビデオを分析し、画像に一緒に写っている車や猫などの一般的な物体の検出をおこなえます。シーンや物体検出により、私たちの日常やビジネスシーンにおいて、自動運転や外観診断、防犯、監視用途などのさまざまな場面での活用が期待できるでしょう。公的機関だけではなく、製造業や医療分野など、幅広い分野で取り入れられている技術です。

2-2.顔の検索・認証

Amazon Rekognitionは保存した顔のコレクションと、画像やビデオに写った顔を比較して、同一人物かどうかを判定する機能を持っています。今や顔認証はAmazon Rekognitionだけではなく、多くの画像認識サービスがさまざまなデジタル機器に搭載されているため、身近と感じる方も多いのではないでしょうか。顔の検索・認証はスマートフォンの画面を見るだけでロックを解除できたり、パスコードを入力せずに電子マネーによる支払いがおこなえたりと、さまざまな場面で利便性が高まっています。

2-3.顔の検出・分析

Amazon Rekognitionは画像に写る顔を検出するだけではなく、顔のイメージから喜びや悲しみ、驚きなどの感情も読み取れます。Amazon Rekognitionと同じくAWSの提供するサービスのひとつであるデータウェアハウスサービス「Amazon Redshift」に感情や年齢性別などの人口統計属性を送信すれば、トレンドに関するレポート作成に役立てられるでしょう。

ただし感情表現の分析に関しては、物理的外観からの判断となるため、内面的な感情状態を読み取っているわけではありません。技術が進めばうつ病などを未然に防げる分野でのサービスも期待できるかもしれませんが、現段階においては、接客業を行うサービスでの顧客満足度の向上や、商品リサーチなどに活用が期待できるでしょう。

2-4.有名人の認識

Amazon Rekognitionは指定の画像内やビデオ内から、有名人を認識できます。ひとことに有名人と言ってもどの程度有名な人が含まれるかの判断は定かではありませんが、ジャンルはさまざまで、政治やスポーツ、ビジネス、エンターテインメント、メディアなどに登場する多くの有名人の認識が可能です。

また有名人だけではなく、行方不明者や指名手配犯の認識にも役立ちます。Amazon Rekognitionが認識した画像が特定人物であるかどうかは、最終的には人の目で見て判断しなければなりません。

しかし人間の目による監視よりも、Amazon Rekognitionを利用して指定人物の検出や分析をおこなった方が、捜索の効率は格段に上がるのではないでしょうか。

2-5.安全でないコンテンツの検出

Amazon Rekognitionは、安全でないコンテンツの検出機能もついています。画像やビデオ内にアダルトコンテンツや暴力的なコンテンツが含まれていないかどうかを判断し、あれば特定して検出した後、安全でないカテゴリにラベルを付けてフィルタ処理することが可能です。

ユーザーが子どもであれば見せたくないコンテンツなどが存在するため、便利な機能といえるでしょう。また信頼スコアを示すラベルの階層リストも返してくれるため、細かくフィルタ処理の管理が可能です。

ユーザーがフィルタされすぎていると感じた場合は微調整もかけられるため、ユーザーのレベルにより、便利に使えるでしょう。

2-6.テキスト検出

画像だけではなく、Amazon Rekognitionはテキストの検出も可能です。例えば、スポーツの試合において選手の歪んだゼッケンの番号や、製品に印字されたテキストも検出できます。

また監視カメラに搭載すれば、例えば事故などが起こった際に素早く動く車のナンバープレートの検出ができます。ナンバープレートが解析されれば車両の特定ができるため、交通規制や犯罪操作など、幅広く活用できるでしょう。

すでに時間貸し駐車場などで車両の識別と入手庫記録などにも、多く利用されている技術です。数字の特定は可能であるものの、現在テキスト検出については日本語未対応となっているため、注意しましょう。

2-7.カスタムラベル

カスタムラベルは、ニーズに合った画像内の物体や、シーンを識別する技術です。例えば大量にある写真の中から、自社の看板が写っているものを見つけたり、自社商品を種類別に分類したりすることができます。

他にも工場などの作業場において、機械部品の分類や植物の状態の区別、動画内のキャラクターの検出など、さまざまな場面で活用が可能です。製品や植物など、ラベリングしたい物は自社で選べるため、独自の識別機能として活躍するでしょう。

2-8.個人用保護具（PPE）の検出

Amazon Rekognitionは個人用保護具（PPE）の高度な検出も可能です。PPEとはPersonal Protective Equipmentの略で、現場作業を行う人が利用する保護具です。

PPEにはフェイスカバーやハンドルカバー、ヘッドカバー、耳栓、ゴーグルなどがありますが、Amazon Rekognitionは指定した保護具を使用しているかどうかといった装着状態から、保護具の摩耗状態まで調べられます。

PPEは正しく装着していなければ安全に関わるため、検出結果により不適切と判断された場合、通知の送信や安全上の警告が行われるため、PPEの正しい装着において高い効果が発揮できるでしょう。

3.Amazon Rekognitionを利用するメリット

Amazon Rekognitionには上記で示したとおり多くの機能が搭載されていますが、Amazon Rekognitionを利用することで、どのようなメリットがあるのでしょうか。厳選した大きなメリット3つを順番に見ていきましょう。

3-1.ディープラーニングなどの専門知識が不要

Amazon Rekognitionは利用する際に、ディープラーニングなどの専門知識は不要です。AIや画像分析と聞くと、扱うために高度な技術が要ると思われがちですが、Amazon RekognitionのAPIを利用すれば、画像やビデオの分析をさまざまなWebデバイスやモバイルデバイス、コネクテッドデバイスのアプリケーションに構築できます。

専門知識が要らない点は、画像認識を利用したいけれど専門の知識を持つ者がいないといった企業の強い味方となるでしょう。

3-2.大量のイメージ分析が可能

Amazon Rekognitionが分析できる画像の枚数は、1枚や2枚ではありません。数百万枚規模の画像やビデオを分析できるため、大量の視覚データを管理している企業でも、データをうまく整理できます。

例えば大量に写真を扱う企業の場合、特定の人物が映っている写真を検索するための手段が取材記録しかなかったとしたら、写真を1枚検索するだけで、大量の時間を消費してしまうでしょう。しかしAmazon Rekognitionを利用すれば、特定の人物が写った写真や、ニーズに合った写真をすぐに検索できるシステムが構築できます。

大幅な業務の効率化に繋がるAmazon Rekognitionは、多くの企業や分野への導入が期待されるサービスです。

3-3.イメージを正確に分析・抽出が可能

Amazon Rekognitionが持つ画像や動画を分析する正確性と抽出力も、大きなメリットです。Amazon Rekognitionはディープラーニングテクノロジを使用して画像を正確に分析しているため、性別や年齢、眼鏡の有無、目の大きさなどの情報も取得できます。

比較のために保存した画像もAIが自動で考慮してくれるため、実際にコロナ禍によるオンライン受験などにおいて、カンニングや替え玉受験などをはじめとする不正防止にも役立っています。驚くべきは、顔が時間とともにどのように変化していくかもイメージできる点です。

さまざまな変化を見逃さずイメージを正確に分析し、対象を抽出できる技術は、オンライン受験だけではなく、例えば指名手配犯捜索や特定などの状況においても役立つでしょう。

4.Google CloudやMicrosoft Azureの画像認識サービスとの違い

Amazon Rekognitionと同じく画像認識ができるサービスに、Google CloudやMicrosoft  Azureがありますが、3つのサービスはどのような違いや特徴があるのでしょうか。対応言語数や価格、ファイル形式などについて表で見ていきましょう。

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Google CloudはGoogle社が提供するクラウドサービスで、GmailやYouTube、Googleマップをはじめ、Google社がサービスを稼働させる基盤として利用されています。Microsoft AzureはMicrosoft社が提供するクラウドサービスで、Microsoft Officeをはじめ多くのMicrosoft社製品と親和性が高いサービスです。AWSと合わせて3大クラウドと呼ばれる3社ですが、画像認識サービスの違いは、上記の表のとおりです。

注目すべきは、対応言語に日本語を含んでいるか、また対応言語数でしょう。残念ながらAmazon Rekognitionが画像認識で検出できるテキストに日本語は含まれておらず、また対応言語数も少ないことがわかります。

またAmazon Rekognitionの無料利用枠は画像分析を行う場合、月5,000枚まで無料ですが、開始から12ヶ月間のみであるため、価格についても、今回の比較では高いと感じられるでしょう。しかし上記のGoogle CloudやMicrosoft Azureだけではなく、今後さまざまな画像認識サービスが登場してくるため、価格やサービスの面で変化が起きるかもしれません。これからも高まっていくことが期待できる画像認識精度と合わせて、サービスの面でもメリットを感じられることを期待しましょう。

別タブ「画像認識サービス比較」の表を挿入

5.Amazon Rekognitionの料金

Amazon Rekognitionの料金は月額制ではなく従量課金制を採用しています。画像と動画、カスタムラベルについてそれぞれの料金を見ていきましょう。

5-1.Amazon Rekognition Image（画像）

Amazon Rekognitionは、以下の2種類の分析を行った際、データ量に応じて料金が発生します。

• APIを使用して画像分析を行う際
• 顔検索機能を利用した際

Amazon Rekognitionでは、APIを使用して分析した画像の枚数に応じて毎月料金が課金されていきます。累積利用画像枚数に応じて段階的な割引をされる形で、最初の100万枚は1,000枚の画像につき1.3USD、101万枚から1,000万枚まで画像1,000枚につき0.001USD、1,001万枚から1億枚まで画像1,000枚につき0.0008USD、1億枚を超えた後は1,000枚につき0.0005USDと設定されています。

さらに顔検出機能を利用する場合、Amazon Rekognitionがデータの一致を検索するために顔メタデータのレポジトリを保持しなければいけないことから、ストレージ料金が必要です。顔メタデータのストレージは1データ1ヶ月あたり0.00001USDで、利用が1ヶ月未満の場合は日割りで料金計算がおこなわれます。

またAmazon Rekognition Imageは無料利用枠の対象となっており、開始から12ヶ月間は1ヶ月あたり5,000枚の画像分析と、1000件の顔メタデータの保存を無料で利用でき、無料利用枠を超えた分が従量課金として適用されます。

5-2.Amazon Rekognition Video（動画）

Amazon Rekognition Videoは、以下の2種類の料金が発生します。

• APIを使用したビデオ分析を行った際
• 顔検索機能を利用した際

APIを使用してビデオ分析をおこなった場合、1分ごとに料金が発生します。ビデオはアーカイブ画像かライブ画像かによっても料金が異なり、アーカイブ画像の場合1分につき0.13USD、ライブ画像の場合、1分につき0.15USDです。

さらにAmazon Rekognition Imageと同じく、Amazon Rekognition Videoに関しても顔検索機能を利用した場合、顔メタデータのレポジストリ保持のため、ストレージ料金が発生します。Amazon Rekognition Videoに関しても無料利用枠が設けられており、12ヶ月間はひと月あたり1,000分の動画の分析が可能です。無料利用枠であってもシーン検出や顔検出、有名人の認識などの検出が含まれます。

5-3.Amazon Rekognition カスタムラベル

Amazon Rekognition カスタムラベルにも、以下のように2種類の料金があります。

• トレーニング
• 認識処理

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、トレーニングが必要です。トレーニングをする際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。そのため、請求される時間数は、トレーニングに費やされた実際の時間よりも大きくなる場合がある点に注意しましょう。トレーニングに必要な時間数は、画像数やラベル数、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よって変化します。

また、トレーニングをしたカスタムモデルを利用して認識処理を実行する場合、実行時間ごとに処理に必要なリソースのコストがかかります。1時間に処理できる画像の数は画像サイズやカスタムモデルの複雑さによって変わりますが、Amazon Rekognitionカスタムラベルは画像をより速く処理するため、認識処理中に複数のコンピューティングリソースを実行することがある点は、頭に入れておきましょう。認識処理に関して請求される時間数は、実際に経過した時間数よりも多い場合があります。

6.Amazon Rekognitionの使用手順について解説

ここからは、顔画像の分析を例に、Amazon Rekognitionの使用手順を解説します。Amazon Rekognitionで顔画像を分析する手順は、以下のとおりです。

• AWSコンソールを開き、Amazon Rekognitionを検索する
• 検索結果に表示されたAmazon Rekognitionコンソールを開く
• 左側のナビゲーションパネルからFacial analysisを選択する
• Uploadボタンをクリックし、画像をアップロードする

AWSは200以上のたいへん多くのサービスを提供しているため、目的のサービスを表示させる際には、検索窓を利用しましょう。AWSにサインインすると表示されるAWSコンソールの検索窓で、Amazon Rekognitionを検索し、Amazon Rekognitionのコンソールを開きます。

コンソールの左側にナビゲーションパネルが表示されていますので、今回の顔分析で利用するFacial analysis（顔分析）を選択します。Uploadボタンを押し、対象を含む数人が写った写真をアップロードしましょう。

結果はすぐに表示され、性別や推定年齢、笑顔度といった解析状態も表示されます。顔分析は上記のように簡単な作業で行えますが、Amazon Rekognitionを実行する前にAWSアカウントを取得し、画像データのアップロード先としてAmazon S3にバケットを作成する必要があります。

AWSアカウントの作成やS3バケットの作成はいくつかの段階を踏む必要があるほか、顔分析を行う対象の画像を作成したS3バケットにあらかじめアップロードしておく必要があるため、準備は早めに行っておきましょう。

7.Amazon Rekognitionの導入・活用事例

ここからは、Amazon Rekognitionを実際に導入している事例を紹介します。Amazon Rekognitionが持つさまざまな機能をどのように活用しているのか、ぜひ参考にしてください。

7-1.NTT東日本

NTT東日本は、ICT技術のプロフェッショナル集団として基幹ネットワークの運用や構築を通して東日本エリアの通信を支える会社です。NTT東日本では2020年に特定ユーザーへのリリースを開始したオンライン試験における不正を監視するサービス「Remote Testing AI アナリスト」構築の際に、Amazon Rekognitionを導入しました。

Amazon Rekognitionの機能の一つである「顔の検出や分析」を利用し、録画された受験中の動画をクラウドAIが自動で検知し、不正の可能性を洗い出してくれます。クラウドAIが不正監視を行うことで、今まで人間の監視員が行っていた時より精度も上がり、負担も減ることが期待されます。

7-2.毎日新聞社

日本の主要な新聞社の一つである毎日新聞社でも、Amazon Rekognitionを導入し、活用しています。毎日新聞社は日々多くの写真を扱い提供していますが、サービスに応じて写真の拡大や縮小、切り抜きなどの加工が必要です。従来であれば写真の構図や内容を1枚1枚判断する必要がありましたが、Amazon Rekognitionの顔認識機能、顔分析機能を利用した結果、人的作業の面で大幅なコストダウンとなりました。

Amazon Rekognitionは顔の位置や大きさ、人数、構図を瞬時に判断できるため、オリジナル写真の内容を損なわず、加工が可能です。ニーズに合わせた写真の提供をより迅速に行えるようになった点は、企業にとって大きなメリットとなるでしょう。

7-3.Abode Systems （Abode）

アメリカの大手ソフトウェア企業であるAdobe Systemsも、Amazon Rekognitionを導入しています。Amazon Rekognitionはホームセキュリティを行うカメラで活用されています。Amazon Rekognitionを導入したことで、自社で開発するコストの数分の一程度で、人物やペット、パッケージの検出が可能になるシステムの実装に成功しました。正確性の高い画像認識により通知を受け取り、ユーザーはいつでも自宅のモニタリングが可能となるでしょう。

7-4.千株式会社

子どもの写真サービスを展開している大手の一つである千株式会社でも、自社サービスの「はいチーズ」でAmazon Rekognitionを導入しています。はいチーズでは、プラットフォームにアップロードされた子どもの写真を分析し、保護者がすぐに自分の子どもの写真を見つけられます。以前は写真をトリミングして分割し、すべての顔を正しく見つける作業が必要でしたが、Amazon Rekognitionを導入した後は複雑な事前処理がなくなったため、作業の効率化へと繋がりました。

8.Amazon  Rekognitionの導入をご検討ならぜひNTT東日本にご相談ください

Amazon Rekognitionの導入を検討されている場合は、NTT東日本にご相談ください。NTT東日本では、Amazon Rekognitionを含んだクラウドサービスであるAWSの導入・運用サービスを提供しています。

本サービスは、「AWS」「Microsoft Azure」のクラウドサービスの設計構築・ネットワーク構築・監視保守・運用代行を行い、セキュアなクラウド環境構築やIT業務効率化を可能とするトータルサポートサービスです。

社内に専門部署がない場合、適切なサービスの設計方法に不安があったり、故障発生時の対応に困ったりする可能性があるでしょう。また、AWSを導入するにあたり、自社に合ったサービスの選定やトータルコストの算出にも知識が必要です。NTT東日本ではこれらのお悩みごとに対してしっかりとサポートいたします。

NTT東日本を選ぶメリットとしては以下の3つが挙げられます。

• 環境設計の準備から導入後までワンストップで支援可能
• 長期的な運用を見据えてお客さまに合ったサポート内容を提案
• 迅速かつ正確な環境構築が可能

当サービスをご利用いただくことで、Amazon Rekognitionはもちろん、併用することで企業活動をより良くするAWSサービスのご提案もさせていただきます。興味のある方は、ぜひ以下よりお問合せください。

クラウド導入・運用サービスの詳細はこちら

9.Amazon Rekognitionについてまとめ

今回紹介したとおり、Amazon Rekognitionはさまざまな機能を持っています。シーン・物体検出から顔認識、カスタムラベルなど、自社で扱っているサービスに組み合わせれば、より効果の高い画像認識が可能です。

システム開発や、監視カメラの従業員の人員コスト削減など、これからも多くの分野で導入・活用が期待されるAmazon Rekognitionで自社のビジネスを拡大させましょう。

• Amazon Web Services(AWS)は、米国その他の諸国における、Amazon.com, Inc.またはその関連会社の商標です。
• Microsoft Azureは、Microsoft Corporationの米国及びその他の国における登録商標または商標です。
• Google Cloud（GCP）は、Google LLC の商標または登録商標です。