Amazon A2I のコアコンセプト

Amazon A2I のコア概念を理解するには、次の用語を確認してください。

ヒューマンレビューのアクティベーション条件

Amazon A2I を使用できます。アクティベーション条件ドキュメントがレビューのために人間に送信されるタイミングと、作業者がレビューを依頼するフォームコンテンツを指定します。

たとえば、重要なキーが信頼性の低い状態で検出されたときに Amazon Textract フォームを Amazon A2I にルーティングするようにアクティベーション条件を設定できます。電話番号。この例では、人間のレビュー担当者は、電話番号Amazon Textract によって検出された関連付けられたフィールドと値。

次のアクティベーション条件を使用して、フォームがレビューのために人間に送信されるタイミングを指定できます。

• フォームキーの信頼性スコアに基づいて、特定のフォームキーのヒューマンレビューをトリガーします。人間のレビュー担当者は、これらのフォームキーと関連する値を確認するように求められます。

• 特定のフォームキーが見つからない場合、ヒューマンレビューをトリガーします。人間のレビュー担当者は、これらのフォームキーと関連する値を特定するよう求められます。

• Amazon Textract によって識別されるすべてのフォームキーについて、指定された範囲の信頼性スコアでヒューマンレビューをトリガーします。

• ランダムにフォームのサンプルを人間に送信してレビューします。人間のレビュー担当者は、Amazon Textract によって検出されたすべてのフォームのキーと値のレビューを求められます。

アクティベーション条件がフォームキーの信頼性スコアに依存する場合は、次の 2 種類の予測信頼度しきい値を使用してヒューマンレビューをトリガーできます。

• 信頼度識別— フォーム内で検出されたキーと値のペアの信頼スコア。

• 資格信頼度数— フォームのキーと値のペアに含まれるテキストの信頼スコア。

信頼度しきい値を指定すると、Amazon A2I はしきい値内に収まる予測のみを人間のレビュー担当者にルーティングします。これらのしきい値はいつでも調整して、精度と費用対効果の適切なバランスを実現できます。これは、監査を実装して予測精度を定期的に監視するのに役立ちます。

注記

Amazon A2I カスタムタスクタイプを使用して、ドキュメントをレビュー用に人間に送信する条件をさらにカスタマイズできます。このタスクタイプでは、アプリケーションで直接ヒューマンレビューの条件を指定します。詳細については、を参照してください。Amazon Augmented AI をカスタムタスクタイプでを使用する」(Amazon SageMaker 開発者ガイド) を参照してください。

ヒューマンレビューワークフロー (フロー定義)

ヒューマンレビューワークフローの作成に使用されるリソースを指定したり、アクティベーション条件を指定したりするには、ヒューマンレビューワークフローを使用します。これは、フロー定義ともいいます。

指定するリソースは次のとおりです。

• Amazon A2I API オペレーションを呼び出す権限を持つ IAM ロール

• ヒューマンレビューの出力を保存する Amazon S3 バケット。

• あなたの人間作業チーム

• あるワーカータスクテンプレート作業者がレビュータスクを完了するのに役立つ手順と例が含まれています

また、ヒューマンレビューワークフローを使用して、アクティベーション条件を指定します。詳細については、「ヒューマンレビューのアクティベーション条件」を参照してください。

1 つのヒューマンレビューワークフローを使用して、複数のを作成できます。ヒューマンループ。

SageMaker コンソールまたは SageMaker API を使用して、ヒューマンレビューワークフローを作成できます。詳細については、ヒューマンレビューワークフローを作成する を参照してください。

ワーカータスクテンプレート

ヒューマンレビュータスクに使用されるワーカー UI を作成するには、ワーカータスクテンプレートを使用します。

ワーカー UI には、ドキュメントと作業者の指示が表示されます。また、ワーカーがタスクを完了するために使用するツールも用意されています。

SageMaker コンソールを使用して、ヒューマンレビューワークフローを作成するときにワーカータスクテンプレートを設定できます。詳細については、ヒューマンレビューワークフローを作成する を参照してください。

作業チーム

ある作業チームは、ヒューマンレビュータスクを送信する人間の作業者のグループです。

ヒューマンレビューワークフローを作成するときは、1 つのワークチームを指定します。

Amazon A2I では、組織内のレビューアーのプールを使用できます。また、Amazon Mechanical Turk を通じてすでに機械学習タスクを実行している 50,000 人以上の独立した請負業者で構成される従業員にアクセスすることもできます。もう 1 つの選択肢は、品質とセキュリティ手順の遵守について、AWS によって事前スクリーニングされたワークフォースベンダーを使用することです。

Amazon A2I は、レビュー担当者がレビュータスクを完了するために必要なすべての手順とツールで構成されるウェブインターフェイスを提供します。

ワークフォースのタイプ (プライベート、ベンダー、Mechanical Turk) ごとに、複数のワークチームを作成できます。各作業チームは、複数のヒューマンレビューワークフローで使用できます。ワークフォースとワークチームの作成方法については、「」を参照してください。ワークフォースの作成と管理」(Amazon SageMaker 開発者ガイド) を参照してください。

重要

[] をクリックします。ここに現時点でAmazon Augmented AI をカバーするコンプライアンスプログラムをご覧ください。Amazon Augmented AI を他の AWS のサービス (Amazon Rekognition や Amazon Textract など) と組み合わせて使用する場合、Amazon Augmented AI は、他のサービスと同じコンプライアンスプログラムの対象外であることに注意してください。サービスの顧客データの処理や保存方法、データ環境のコンプライアンスへの影響について、Amazon Augmented AI の使用方法について、お客様には責任があります。ワークロードの目的や目標について AWS アカウントチームと話し合う必要があります。サービスが、提案されたユースケースやアーキテクチャに適しているかどうかを評価するのに役立ちます。

現在、Amazon Augmented AI は、パブリックおよびベンダーのワークフォースケースを除いて PCI に準拠しています。

Amazon Augmented AI HIPAA コンプライアンスに関する情報については、ここに。

ヒューマンループ

ヒューマンループを使用して、ヒューマンレビュータスクを作成します。

ヒューマンレビュータスクをヒューマンワーカーチームの作業者に割り当てます。ワーカーは、アクティベーション条件で指定した入力ドキュメントで Amazon Textract によって検出されたキーと値のペアを確認するように求められます。

たとえば、ある絵がリンゴを含むという信頼度が 50 ～ 60% の間にあるとします。これは、ヒューマンレビューの信頼度しきい値内に収まり、作業者に送信されます。作業者は、ドキュメントにリンゴがあるかどうかをチェックし、リンゴを含むか含まれていないとマークします。その後、Amazon A2I はドキュメントをワークフローに送り返します。

Amazon Textract って呼んだらAnalyzeDocumentヒューマンレビューワークフロー（フロー定義）とヒューマンループ名を指定すると、ヒューマン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と、ヒューマンレビュータスクが作成されます。これらのタスクは、ヒューマンレビューワークフローで指定したリソースを使用して作成されます。