先月、招待制のAWSのAIサービスイベントに行ってきました。

Amazonでは、今、たくさんのAIサービスが誕生していて、
そのサービスの可能性を紹介しつつ
AWSの利用者にもっと興味を持ってもらいたい
というのが主旨のイベントでした。

目次

紹介されたAIサービス

今回、AIサービスとして、大きく3つの系統が紹介されました。

・画像、映像系
・音声、テキスト系
・自然言語系

それぞれの系統で、どんなAIサービスが紹介されたかというと、

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画像、映像系で紹介されたAIサービス

■Amazon Rekognition

Amazon Rekognitionは、深層学習に基づく画像認識により
静止画像や動画ファイルから顔分析を行い、
顔認識・顔検索が出来るようにするサービスです。

例えば、静止画像や動画に写った顔画像から
その人個人を特定するだけでなく、
性別や表情(感情)といった情報を分析します。

また、明るさや、顔の角度の違う写り方をしている人物画像も、
同一人物の画像かどうか判別出来るそうです。

イベント中、デモンストレーション動画が流れたのですが、
本人判別まで、ほぼ数秒レベルでした。

昔、ドラマの中で、ネット上に拡散した画像を消すという
架空のシステムが出てきたのですが、
あながち夢のシステムじゃなくなりそうですね。

■Amazon Textract

ドキュメントを解析サービスです。ただ、Amazon Textractのスゴイのは、
表が入ったドキュメントの表構造も解析出来るところです。

ドキュメントは、PDF、写真画像、スキャナーで出力したものが対応しているので、
黒板やホワイトボードに書いた内容を写真で取って解析して
整形した資料にするとか用途がありそうですね。

ただ、現在はまだ英語のみ対応なので、
日本語対応が待ち遠しい感じです。

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音声系で紹介されたAIサービス

■Amazon Transcribe

Amazon Transcribeは、動画の人の音声データから
テキストを生成するAIサービスです。

イベントのサンプルではAWSのサービス紹介動画に英語字幕を付けてましたが、
公式サイトの記載には、リアルタイムも対応しているようです。

このサービスを聞いて初めに思い浮かんだのが、
映画の字幕変換です。

耳の聞こえない方は、洋画でも字幕で見るという話を聞いた事があるので、
このサービスがあれば、映画をより早く、低コストで字幕付きにできそうですね。

リアルタイム変換が可能なので、飛行機等の音を出しにくい環境でも
リアルタイムニュースを字幕付きで見るサービスにも適しているかもしれないです。

日本語はこれから対応との事なので、
今後に期待が膨らみました。

■Amazon Polly

Amazon Pollyは、「Amazon Transcribe」とは逆に
テキストを音声に変換して生成するAIサービスです。

今回、個人的に一番驚いたのが、
サンプルデモで聞かせてもらったエフエム和歌山の
人工知能アナウンサー・ナナコのニュース音声でした。

日本語のニュース内容なのですが、
日本語独特のイントネーションにも対応していて
すごく流暢にニュースを読み上げていました。

ちなみに、探してみたら過去の特集記事がありました。

年間1000円、エフエム和歌山のAIアナウンサー「ナナコ」の裏側

年間1000円って、かなりスゴイですね!
アナウンサー、野球場やイベント会場の館内放送、
そういった話す職業が少なくなる日は、
そう遠くなさそうな感じがしました。

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自然言語系で紹介されたAIサービス

ここまで書いたサービスは既にリリース済みのものですが、
今回のイベントでは、リリースされたばかりのサービスも紹介されました。

■Amazon Personalize

Amazon Personalizeは、渡したデータを元に
個別のレコメンデーションを生成するサービスです。

所謂、Amazonのサイトで商品見た後、
「あなたにおすすめの商品です」
「他にこんな商品が一緒に購入されてます」
「他にこのような商品がチェックされています」
みたいなレコメンド機能の元になってるサービスですね。

このサービスの解説内容で一番驚いたのは、
渡すサービスのデータ形式でした。

ファイルはCSV形式なのですが、
なんと要素は以下のたった3項目のみ!

・USER_ID
・ITEM_ID
・TIMESTAMP

かなりウソっぽいですが、これだけの要素でレコメンデーション出来るのは、
さすがAmazonさん!っといった感じですね。

利用用途は、やはり、サービスの購入・利用履歴に基づいて、
各エンドユーザーに合わせたりリコメンデーションを行うデータを作る
という所だと思います。

「精度向上には、ユーザー・アイテムの数に対して関連データを多く集める事が重要」
とイベントでは紹介されていたので、
それなりのサービス規模の利用データがあれば
かなり精度の高いレコメンデーションが出来る気がしました。

ショッピングサイトの運用者の方々が、一番需要が高そうですね。

■Amazon Forecast

Amazon Forecastは、データを元に
商品、労働の需要を時系列で予測するサービスです。

イベントで說明された予測データ作成手順を簡単に說明すると、
1.まずデータセットを作成。
2.1で作ったデータセットにトレーニングデータ(AIに学習分析させたいデータ)を登録。
3.2でトレーニングデータを登録したデータセットを、データグループに登録。
4.4で作ったデータグループをAmazon Forecastに食べさせる。
5.予測レシピ(予測パターン)を選択して、予測子を作成。
6.5で作った予測子で、4のデータグループを分析して、予測を生成。
といった流れになります。

これで作成された予測は、スパイクなどの異常値に対しても制度の良い予測が可能で、
信頼区間も出力出来るので、まさに、商品、労働系のリソース予測には
ベストマッチな気がしました。

ただ、このサービスに関しては、AWS管理画面上で
多少、ロジカルな操作を必要とするので、
個人的には、先に紹介したAIサービスより若干敷居が高い印象です。

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まとめ

自社のサービスと組み合わせようとすると
扱ってる業種や運用中のサービス内容に左右されるので、
紹介されたAIサービスを使ってビジネスを考えると
面白いサービスが生まれそうなイベントでした。

まだまだ日本語対応していなかったり、
日本リージョンで使えなかったりしますが、
今後が非常に楽しみです。

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