AWS ML Services + ハンズオン

Amazon Web Services Japan, K. K.

© 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

What’s AWS ?

2© 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

Amazon’s Mission:

地球上でもっともお客様を大切にする企業であること

低コスト体質・構造

低価格
品揃え

出店社

成 長
顧客体験
顧客数

数百万を超えるお客さま(*)

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

(*) お客さまとは、アクティブカスタマー数を指します。
アクティブカスタマーとは、AWSクラウド無料利用枠を含むAWSアカウントの先月の使用状況のあるアマゾン会員でない対象アカウントです。

2017日本で10万以上のお客様 (世界で数百万以上)※※ お客様とはアクティブカスタマー数を指します。アクティブカスタマーとは、AWSクラウド無料利用枠を含むAWSアカウントの先月の使用状況のあるアマゾン会員でない対象アカウントです。

AWSのグローバルインフラストラクチャ
18のリージョン, 1のローカルリージョン, 55のアベイラビリティーゾーン, 100+のエッジロケーション
AWS GovCloud (2) ※カッコ内の数はアベイラビリティゾーン
米国西部
オレゴン (3)、北カリフォルニア (3)米国東部バージニア北部 (6)、オハイオ (3)カナダ
中部 (2)
南米
サンパウロ (3)欧州
アイルランド (3)、フランクフルト (3)、ロンドン (3)、パリ (3)アジアパシフィック
シンガポール (3)、シドニー (3)、東京 (4)、大阪(1)(*)、ソウル (2)、ムンバイ (2)中国
北京 (2)、寧夏 (3)New(*) 大阪ローカルリージョン

新しいリージョン (近日追加予定)
バーレーン
中国香港特別行政区
スウェーデンAWS GovCloud (米国東部)(As of June, 2018)

100以上のAWSサービス群
お客様のアプリケーション
ライブラリ & SDKs

Java, PHP,.NET,Python, Ruby

認証とログ管理インターフェイス
Management
Console, CLI

IAM, Cloud Trail,
Cloud HSM,
Configディレクトリ

モニタリング

Directory
Service

Cloud Watch,
Trusted Advisor

エンタープライズアプリ

モバイルサービス

WorkSpaces, WorkDocs,
WorkMail

Mobile Analytics,Cognito, SNS, IoT, Pinpoint

データベースアプリケーションサービス

RDS, DynamoDB,
Redshift, ElastiCache

AppStream, Elasticsearch,
SWF, SQS, SES

コンピュート処理
EC2, Auto Scaling, Lambda
Elastic Load Balancing,
EC2 Container Service

コード管理
CodeDeploy,
CodeCommit,
CodePipeline

デプロイと自動化
Elastic Beanstalk,
Cloud Formation,
OpsWorks

人工知能(AI)
Amazon Lex, Machine
Learning, Polly,
Rekognition

分析

Elastic MapReduce,
Kinesis, Athena, Data
Pipeline

ストレージ

コンテンツ配信

EBS, S3, Glacier, EFS,
Storage Gateway

CloudFront

ネットワークVPC, Route 53, Direct ConnectRegion

グローバルインフラ
AZ

リージョン、アベイラビリティゾーン、エッジロケーション(As of February, 2018)

低額なコストモデル
規模の拡大とイノベーション…
より多くの顧客獲得… コストダウンを促進

資本投資

規模の経済値下げ

技術投資
効率改善

60回以上の値下げを実施

過去10年間でAWSの機能改善、イノベーションのスピード
1,430

1,017
722
516
280
24

48

61

82

2008

2009

2010

2011

160

2012

2013

2014

2015

2016

2017

セキュリティを最重要視する組織 の要件を満たすインフラ

ISO Series

GxP

SEC
Rule 17a-4(f)Amazon における機械学習の取り組み© 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

過去20年間にわたる継続的な AI への投資

Search &Discovery

Fulfilment &Logistics

ExistingProducts

New
Initiatives

Amazon における Deep Learning の取り組み•••
••••
•
14

応用研究
基礎研究
Alexa
需要予測
リスク分析
検索
レコメンド
AI サービス群••
•
•••
•
•

Q&A システム
サプライチェーン最適化
広告
機械翻訳
ビデオコンテンツ分析
ロボティクス
さまざまなコンピュータビジョン
種々の自然言語処理/理解AWS が提供する機械学習サービス© 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

AWS が提供する ML サービススタック
Services

AmazonRekognition
Image

Platform

AmazonLex

Amazon EMR

MXNet

Frameworks&Infrastructure

AmazonPolly

Tensorflow

AmazonComprehend

AmazonTranslateAWS DeepLens

Amazon SageMaker

TorchCaffe

AmazonRekognition
VideoAmazon
Transcribe

CNTK

TheanoKerasChainer

AWS Deep Learning AMI (Amazon Linux / Ubuntu / Windows)

GPUCPUIoTMobile

AWS が提供する ML サービススタック
Services

Platform

AmazonRekognition
Image

AmazonPollyAmazon
Lex

Amazon EMR

AmazonComprehend

AmazonTranslate

AmazonTranscribe

AmazonRekognition
VideoAWS DeepLens

Amazon SageMaker

AWS によってファインチューニングされた機械学習モデルを
Torch
Caffe
MXNet
Chainer
Keras
CNTK
TheanoAPI で簡単に利用できるマネージドサービス群
Tensorflow

Frameworks&Infrastructure

AWS Deep Learning AMI (Amazon Linux / Ubuntu / Windows)

GPU

CPU

IoTMobile

AWS ML Services ポートフォリオ
大カテゴリ

映像

音声

自然言語

小カテゴリ

サービス名

画像認識

Amazon Rekognition

動画認識

Amazon Rekognition Video

Speech-to-Text

Amazon TranscribeText-to-Speech

Amazon Polly

自然言語理解Amazon Comprehend

テキスト翻訳

Amazon Translate

チャットボット

Amazon Lex

AWS が提供する ML サービススタック
Services

AmazonRekognition
Image

Platform

AmazonPolly

AmazonLex

Amazon EMR

MXNet

Tensorflow

AmazonComprehend

AmazonTranslate

Torch

TheanoAmazon
RekognitionVideo

AWS DeepLens

Amazon SageMaker

Caffe

AmazonTranscribe

CNTK

Keras

ChainerAWS Deep Learning AMI (Amazon Linux / Ubuntu / Windows)
Frameworks 機械学習モデルの開発・運用プロセスを&サポートするためのマネージドサービス群
InfrastructureGPU
IoTCPUMobile

Amazon SageMaker• データサイエンティストや開発者が，容易に機械学習モデルを構築・学習・活用するためのマネージドサービス• バージニア北部，オハイオ，オレゴン，アイルランドで提供

開発

学習推論

Jupyter Notebook

Docker コンテナ

Docker コンテナコンソールから起動
主要ライブラリはプリインストール済

SageMaker API を叩いてジョブを実行
複数ジョブを同時実行
分散学習も簡単に実行

SageMaker API からエンドポイント作成
オートスケーリング
A/BテストAWS DeepLens• ディープラーニングの開発を加速するための，カメラデバイス• 内蔵されたコンピューティングリソースで深層学習モデルによる推論を実現• 1080Pの映像に対応し，マイクアレイを内蔵．
8GB のメモリと Intel ATOM IoT プロセッ
サによる処理を実行する• Greengrass Core が内蔵されており MXNet/ TensorFlow / Caffe2をサポート

AWS が提供する ML サービススタック
Services

AmazonRekognition
Image

AmazonPolly

AmazonLex

AmazonComprehend

AmazonTranslate

AmazonRekognition
VideoAmazon
Transcribe

ディープラーニングモデルの主要フレームワークをサポート
機械学習のプロセスに合わせたハードウェアを用意
Platform

Amazon EMR

MXNet

Frameworks&Infrastructure

TensorflowAWS DeepLens

Amazon SageMaker

TorchCaffe

CNTK

TheanoKeras

ChainerAWS Deep Learning AMI (Amazon Linux / Ubuntu / Windows)

GPUCPUIoTMobile

Deep Learning AMIAWS Deep Learning AMI
MXNet

TensorFlow

Caffe & Caffe2

TheanoCognitive Toolkit

TorchKeras

Chainer

Nvidia CUDA & cuDNN

Python 2 & Python 3Intel MKL

Anaconda

Amazon EC2 (Amazon Linux / Ubuntu)• Deep Learning に必要なライブラリ・フレームワークがすべてインストールされた
AMI• Tensorflow• Chainer• Ubuntu 版と Amazon Linix版，そして Windows 版の 3
種類を提供

ディープラーニングの学習に最適な P3 インスタンス• NVIDIAの最新 GPU Tesla V100 を採用した，最も強力な GPUbased プラットフォーム• 大量のGPUを使うことで，ディープラーニングのモデル構築にかかる時間を大幅に短縮可能

NVIDIA Roadmap（GTC 2017）AWS Greengrass ML Inference• AWS Greengrass が稼働するエッジデバイスで，MXNet で開発したモデルなどの，学習済み機械学習モデルをデプロイ・利用可能に• AWS上で実施した学習処理の結果をもとに，エッジ側で低レイテンシな処理を実現する

API で使える AWS の機械学習サービス© 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

AWS ML Services ポートフォリオ
大カテゴリ

映像

音声

自然言語

小カテゴリ

サービス名

画像認識

Amazon Rekognition

動画認識

Amazon Rekognition Video

Speech-to-Text

Amazon Transcribe

Text-to-Speech

Amazon Polly

自然言語理解Amazon Comprehend

テキスト翻訳

Amazon Translate

チャットボット

Amazon Lex

映像28© 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

Amazon Rekognition

Amazon Rekognition•

深層学習に基づく画像認識サービス•

以下の各種機能を API で提供し，アプリケーションに簡単に追加できる•

イメージモデレーション機能により，性的・暴力的な画像を検出•

物体に映ったラベルを認識することも可能に•

画像処理1000枚につき $1.30，顔のメタデータ 1000 個につき $0.013/月*

物体とシーンの検出

顔分析

顔照合

顔認識
2018/10 現在，東京リージョンにおける価格

Rekognition - 物体とシーンの検出• DetectLabels API を利用すると、画像から識別した車、ペット、家具など、数千もの物体にラベルを付け、信頼スコアを取得できる• 信頼スコアは 0～100 の値で示され、識別結果が正しいかどうかの可能性を意味する❖ 大規模な画像ライブラリを検索、フィルタリング、管理するために必要な情報を取得できる❖ 写真、不動産、旅行アプリなど様々なアプリケーションに利用可能Maple
Villa
Tree

Plant
Potted Plant

GardenSwimming Pool
Water

BackyardRekognition - 顔分析• DetectFaces API を利用すると、画像内の顔の位置を検出し、感情、ポーズ、瞳が開いているかどうかなどの顔属性を分析できる❖ 画像のトリミングや広告を重ねる際に顔を避けるような処理❖ ユーザがどのようなカテゴリに属するか、ユーザが抱いている感情などの推定❖ 一番良い写真のレコメンド

Rekognition - 顔の比較
• 顔の比較機能を利用すると、2 つの画像の顔が同一人物である可能性を推定可能❖ アプリケーションやデバイスに顔認識機能を追加可能❖ 物理的なセキュリティ制御を拡張可能

Rekognition - 顔認識• IndexFaces API と SearchFacesByImage API を利用すると、大規模な顔のコレクションの中から似た顔を見つけることで画像の中にいる人物を識別することが可能❖ ソーシャルやメッセージング
アプリのタグ付機能❖ 行方不明の人を写真から探す機能

Rekognition - 有名人認識• 画像内の有名人が認識され、信頼スコアが提供される機能• 有名人を認識する際の学習データには IMDb が利用されている

Rekognition - イメージモデレーション

明示的なヌード - Explicit Nudity
•
••
•
•

ヌード
男性のヌード画像
女性のヌード画像
性的な行為
部分的なヌード

暗示的 - Suggestive•••

女性の水着または下着
男性の水着または下着露出の多い衣服

Rekognition - で物体についたラベルの認識• オブジェクト上にある文字を認識すること• 上限は100 文字で，車のナンバープレート等の一般的なオブジェク
ト上の文字のみ（テキストOCRではない）Rekognition 事例: 千株式会社さま• 「はいチーズ！」• スクールフォトの撮影とネット販売• 利用者はサイト上で，自分の子どもが映っている写真を探して，選んで，購入• 写真が大量で探すのが大変Rekognition 事例: 千株式会社さま
顔検索により，自分の子どもの写真を簡単に探せるように

Amazon Rekognition•

深層学習に基づく画像認識サービス•

画像に関するさまざまな認識機能を API で提供し，アプリケーションに簡単に追加

物体・シーン検出

顔認識・顔検索顔分析

イメージモデレーション

有名人認識

画像内のテキスト認識

物体とシーンの検出• DetectLabels API を利用すると、画像から識別した車、ペット、家具など、数千もの物体にラベルを付け、信頼スコアを取得できる• 信頼スコアは 0～100 の値で示され、識別結果が正しいかどうかの可能性を意味する
Maple
Villa

Tree

大規模な画像ライブラリを検索、フィルタリング、管理するために必要な情報を 取得できる
写真、不動産、旅行アプリなど様々なアプリケーションに利用可能

Plant
Potted Plant

GardenSwimming Pool
Water

Backyard

顔認識• DetectFaces API を利用すると、画像内の顔の位置を検出し、感情、ポーズ、 瞳が開いているかどうかなどの顔属性を分析できる• 以下のような処理が実現可能••••画像のトリミングや広告を重ねる際に顔を避けるような処理
ユーザがどのようなカテゴリに属するかユーザが抱いている感情の推定
一番良い写真のレコメンド

顔の比較• 2つの画像の顔が同一人物である可能性を推定• アプリケーションやデバイスに顔認識機能を追加可能• 物理的なセキュリティ制御を拡張可能

顔検索• IndexFaces API と SearchFacesByImage API を利用すると、大規模な顔のコレクションの中から似た顔を見つけることで画像の中にいる人物を識別することが可能• ソーシャルやメッセージングアプリのタグ付機能• 行方不明の人を写真から探す機能

有名人認識• 画像内の有名人が認識され、信頼スコアが提供される機能• 有名人を認識する際の学習データには IMDb が利用されている

イメージモデレーション

明示的なヌード - Explicit
Nudity• ヌード• 男性のヌード画像• 女性のヌード画像• 性的な行為• 部分的なヌード
暗示的 - Suggestive• 女性の水着または下着• 男性の水着または下着• 露出の多い衣服

物体についたラベルの認識• オブジェクト上にある文字を認識すること• 上限は50単語で，車のナンバープレート等の一般的なオブジェクト上の文字のみ（テキストOCRではない）Rekognition 事例: 千株式会社さま「はいチーズ！」• スクールフォトの撮影とネット販売• 利用者はサイト上で，自分の子どもが映っている写真を探して，選んで購入• 写真が大量で探すのが大変• 顔画像検索ができるようなシステムを構築

Rekognition 事例: 千株式会社さまハンズオン
以下のページにアクセスして，実際に画像をアップロード

https://console.aws.amazon.com/rekognition/home?
region=us-east-1#/label-detection50

Amazon Rekognition Video

Amazon Rekognition Video• S3 に蓄積された動画や，ライブストリーミング動画に対してさまざまな分析機能を提供する• H264 コーデックで，拡張子が .mp4 / .mov の必要あり• 東京リージョンでも利用可能• 動画 1 分につき $0.13～，ストリーム 1 分につき $0.15～
また顔のメタデータ 1000 個につき $0.013/month

動画認識

53

動画に対する分析
人物認識

有名人認識

画面カットが切り替わっても，写っている人物が同一であることを認識することが可能
54

動画に対する分析
オブジェクトや動作の認識

55

動画のモデレーション

映像: Amazon Rekognition Video•

深層学習に基づく動画認識サービス•

Rekognition image の各種認識機能を動画に対して適用することが可能•

S3 上の mp4/mov ファイルと，Kinesis Video Stream のストリームにも対応

物体・シーン・動作認識

イメージモデレーション

顔認識

顔分析

有名人認識

人物トラッキング

画像内のテキスト認識

分析の結果得られるレスポンス• 結果は JSON で返される• “Timesamp” がついており，どの時点でその認識処理が行われたかを記録• さまざまな分析結果がJSON 内に合わせて格納されている

57

ユースケース: 監視カメラで問題行動に対応
Kinesis Video Streams から読み込んだ監視カメラのストリームを，リアルタイムで分析して素早いアクションユースケース: 動画データを検索しやすくユーザーがアップロードした動画に対して定期的にタグ付けを行い，後から簡単に検索できるようにするハンズオン
以下のページにアクセスして，実際に動画をアップロード

https://console.aws.amazon.com/rekognition/home?
region=us-east-1#/video-analysis
NHK クリエイティブライブラリーなど
http://www1.nhk.or.jp/archives/creative/material/(注：長さ１分以内の動画を選んでください)
60

音声

61

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Amazon PollyAmazon Polly•

テキストを，リアルな音声に変換するサービス•

地域の方言も考慮した25種以上の言語で， 50 以上のリアルな声優の音声を提供•

音声の保存と配信，SSML* と Lexicon** によるカスタマイズが可能•

リップシンクのためのスピーチマーク機能や，ささやき声の発話機能もSSMLねぇちょっとちょっと，ここだけの話だけどさ<speak><prosody rate="x-fast">
ねえ，ちょっとちょっと，<amazon:effect name="whispered">
ここだけの話だけどさ</amazon:effect></prosody></speak>

LexiconMy daughter’s name is Kaja.
<lexeme><grapheme>Kaja</grapheme><grapheme>kaja</grapheme><grapheme>KAJA</grapheme><phoneme>"kaI.@</phoneme></lexeme>

25 以上の言語，50 以上の音声に対応
ヨーロッパ/中東/アフリカ地域:

北アメリカ/南アメリカ地域:

アジア太平洋地域:

言語

女性

男性

言語

女性

言語

女性

男性

デンマーク語

Naja

Mads

フランス語(カナダ)

Chantal英語(オーストラリア)

Naja

Mads

オランダ語

LotteRuben

ポルトガル語(ブラジル)

Vitória

Ricardo

英語(インド)Raveena

Aditi

フランス語

CélineMathieu

英語(米国)

JoannaJoey

日本語

Mizuki

Takumi

ドイツ語

Marlene

Hans

Salli

Justin韓国語

SeoyeonKendraMatthew

ヒンディー語

Vicki
アイスランド語

Dóra

Karl

Kimberly

イタリア語

Carla

GiorgioIvy

ノルウェー語

Liv

ポーランド語

Ewa

Jacek

MajaJanポルトガル語(イベリア)InêsCristiano

ルーマニア語

Carmenロシア語

TatyanaMaxim

スペイン語(カスティリヤ)Conchita

Enrique

スウェーデン語

Astrid

トルコ語

Filiz

英語(英国)

Amy

スペイン語(米国)

Penélope

男性

MiguelBrian

Emma
英語(ウェールズ)
ウェールズ語Geraint
Gwynethhttps://docs.aws.amazon.com/polly/latest/dg/voicelist.html

AditiPolly の品質
自然に聞こえる音声

テキスト変換処理の正確さ• Today in Las Vegas, NV it's 90°F.
• "We live for the music", live from the Madison SquareGarden.

高度なわかりやすさ• 庭には二羽の鶏がいるスピーチマークによる音声と映像の同期

文：1文要素語句：1単語要素
ビゼーム：音に対応する唇の形
SSML：<mark>タグ

Polly 事例: FM 和歌山さま• 完全に自動化されたキャスター不要のニュース配信が可能に• 安定してアナウンサーを確保するのが難しい状況でも、タイムリーにニュース配信が可能• 今後は災害情報等のタイムリーな発信にも確保していく予定ハンズオン

以下のページにアクセスして，実際に文字を入力
https://console.aws.amazon.com/polly/home/SynthesizeSpeech（注：次のハンズオンで利用するため、最後に作成されたMP3形式の音声ファイルをダウンロードし、自分のS3バケットにアップロードしてください）Amazon Transcribe

69

Amazon Transcribe• 音声をテキストに変換するマネージドサービス• リアルタイム処理のみならず，S3に格納された音声データの処理もサポート• 現在の対応言語は英語とスペイン語• 1 か月に文字起こしを行った音声の秒数に基づいての従量課金制（1 秒あたり 0.0004 USD）

Amazon Transcribe の特徴
通常音声と電話音声（8kHz）の両方をサポート
カスタム語彙を登録することが可能
発話されたタイムスタンプと，書き起こしの信頼度を出力
複数話者の認識や句読点の自動補完
Hello/Hola

すでに英語とスペイン語に対応し，今後も拡充予定

タイムスタンプと信頼度

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0

8.0

9.0

10.0

11.0

12.0

13.0

14.0

“Hi, I would like to reschedule my flight to Seattle to later tonight”
3.480 sec
Confidence : 1

6.402 sec
Confidence : 0.95

10.541 sec
Confidence : 1

15.0

16.0

17.0

句読点の補完please extrapolate the projections based on market growthand segment share can you email it to me once you aredone

Please extrapolate the projections based on market
growth and segment share. Can you email it to me once
you’re done?

ユースケース: コールセンターの音声データの可視化

Amazon S3

Audio Input
AWS Lambda

AmazonTranscribe

AmazonComprehend

AmazonAthena

AmazonQuickSight74

ハンズオン
以下のページにアクセスして，Pollyのハンズオンでダウンロードした音声ファイルのS3バケットを指定し、ジョブを作成する
https://console.aws.amazon.com/transcribe/home?region=us-east-1#createJob75

自然言語76© 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

Amazon ComprehendAmazon Comprehend• 入力されたテキストに対して，さまざまな分析を実施• 英語とスペイン語に対応• テキスト分析: 100 文字につき $0.0001• トピックモデリング:1 ジョブにつき $1.00、テキスト量 1MB につき$0.004

入力した文章を分析

分析結果
エンティティの抽出

キーフレーズの抽出

分析結果
言語の認識

81

センチメント分析バッチデータに対するトピックモデリングユースケース: カスタマーの声を分析
Twitter 等のデータを読み込んで Comprehend でタグ付
けや分類を行い，Redshift で分析

83

ユースケース: ナレッジマネジメントと検索
既存のドキュメント群に対してトピック分類を行い，その結果を付与した形で，新たに利用する

84

ハンズオン
以下のページにアクセスして，実際に文書を入力

https://console.aws.amazon.com/comprehend/home?region=us-east-1#85

Amazon Translate86

多言語間翻訳サービス Amazon Translate プレビュー開始• 深層学習に基づいた，高品質な多言語間翻訳サービス Amazon
Translateのプレビューを開始– Encoder-decoder + attention model• Polly や Lex との連携による多言語対応サービスの構築が可能に• バージニア北部，オハイオ，オレゴンでプレビューを提供• 100 万文字につき $15 の課金• 日本語にも対応．対応言語は英語，フランス語，中国語簡体字など
12 ヶ国語におよぶ

Amazon Translate による翻訳

Amazon Translate

英語 ⇄ 日本語を含む12ヶ国語に対応

入力データとして，通常のテキストに加えてHTML のような構造化テキストにも対応

30 語以下であればリアルタイム翻訳可能（<500 ms）

簡単に利用可能で，CLI やSDK で他アプリケーションの連携も容易

IAM や SSL，S3 暗号化な
ど，AWS のセキュリティが適用されている

バージニア北部，オハイ
オ，オレゴン，そしてダブリンで利用可能

Comprehend と連携して言語認識が可能

非常に高い ROI

英語から日本語への翻訳例
英語

日本語It’svery
difficultfor
humantranslation teams to keep up withdynamic or real-time content. WithAmazon Translate, you can easilytranslate massive volumes of usergenerated content in real-time.
Websites
andapplications
canautomatically make content such as
feed stories, profile descriptions, andcomments, available in the user's
preferred language with a click of a“translate” button

翻訳者が動的にコンテンツやリアルタイムコンテンツを把握することは非 常 に 困 難 で す 。 Amazon
Translateを使用すると、大量のユーザー生成コンテンツをリアルタイムで簡単に翻訳できます。 ウェブサ
イトやアプリケーションは、「翻訳」ボタンをクリックするだけで、フィードストーリー、プロファイルの説明、コメントなどのコンテンツをユーザーの好みの言語で自動的に作成することができます。

機械翻訳による翻訳速度の向上とコストの低下

機械翻訳のみ• 利用者が書いた文章• テキスト分析• リアルタイムのやりとり• コンテンツディスカバリ

機械翻訳の後に校正作業を行うもの• 契約に関する文書• 医療に関わる文章• 広告の素材

Translate 事例: VMWare さま + Lionbridge さま• VMWare さまの持っているウェブコンテンツや各種ドキュメントの翻訳コストの低減．年間 18 言語に対して2000 万語の翻訳• 機械翻訳と人の構成を組み合わせることで，翻訳の質を向上させ，かつコストも低下ユースケース: SNS の分析

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-social-mediadashboard-using-machine-learning-and-bi-services/93ハンズオン
以下のページにアクセスして，実際に訳したい内容を入力

https://console.aws.amazon.com/translate/home?region=us-east-1#explorer

94

Amazon Lex

95

Amazon Lex
音声やテキストを使用して、任意のアプリケーションに対話型インターフェイス(ボット)を構築するサービス

Lex – 仕組み: ボットの構成要素
BookHotel

Intents
intent はユーザが入力した自然言語に応答してfulfillmentを実行する
Utterances

intent を発動する口頭、もしくは、入力されるフレーズ
Slots
Slot は intent を満たすために要求される入力データ
PromptSlot を引き出すためのフレーズ
Fulfillment
intent を実現する
ビジネスロジック

Lex - ユースケース: 情報ボット
患者向け診察予約ボットを構築する

ユーザ入力情報

3.Lex が予約について都合の良い曜日を尋ねる

1.患者がケア施設に午後３時の予約を要求する

5.患者は木曜日の午後３時に予約完了の通知を受ける

2.Lex は予約のスケジューリングがリクエストされたことを認識する
Lex のテキストレスポンス

4.予約時間が確保されるマネジメントコンソールの開発画面

Lex - 仕組み: “Book a Hotel”
音声“Book a Hotel inNYC”

BookaHotelHotel Booking
テキスト

New York City

NYCin

自動音声認識(ASR)

自然言語理解(NLU)

Hotel Booking
CityCheckIn
CheckOutNew York City

Intent/Slotモデル

Lex - 仕組み: “Book a Hotel”

Hotel Booking
City

New York City

CheckIn“Can I go aheadwith the booking?

CheckOutNo“When would youcheck in ?”

音声

テキスト

Polly(TTS)

Prompt“When would you check in ?”Lex - 仕組み: “Book a Hotel”“November
30 th“Hotel Booking
City

New York City

CheckIn
CheckOut“When would youcheck in ?”

音声

テキスト

Polly(TTS)

Prompt“When would you check in ?”Lex - 仕組み: “Book a Hotel”
Hotel Booking
音声“November
30 th“テキスト

November 30 thNovember 30 th

自動音声認識(ASR)

自然言語理解(NLU)

Hotel Booking
City

New York City

CheckIn

November 30th

CheckOut

Intent/Slotモデル

Lex - 仕組み: “Book a Hotel”

Hotel Booking
City

New York City

CheckIn

November 30th

CheckOut“Can I go ahead
with the booking?
No“When would youcheck out ?”

音声

テキスト

Polly(TTS)

Prompt“When would you check out ?”Lex - 仕組み: “Book a Hotel”“December
2 nd“

Hotel Booking
City

New York City

CheckIn

November 30th

CheckOut“Can I go aheadwith the booking?
No“When would you
check out ?”

音声

テキスト

Polly(TTS)

Prompt“When would you check out ?”Lex - 仕組み: “Book a Hotel”
Hotel Booking
音声“December2 nd“テキスト

December 2 nd

December 2 nd

自動音声認識(ASR)

自然言語理解(NLU)

Hotel Booking
City

New York City

CheckIn

November 30th

CheckOut

December 2nd

Intent/Slotモデル

Lex - 仕組み: “Book a Hotel”

Hotel Booking“Your hotel is booked
for Nov 30 th”

City

New York City

CheckIn

November 30th

CheckOut

December 2nd

音声

テキスト

Polly(TTS)“Can I go ahead Yes
with the booking?

Confirmation: “Your hotel
is booked for Nov 30 th”

デモ
このサービスはハンズオンで実施するには時間がかかるため，ここではデモとしてお見せします108

まとめ109© 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

まとめ• AWS には，データサイエンティストの生産性を高めるためのツールから，簡単につかえる API レイヤーのサービスまで，非常に多くのサービスがある• これらをうまく活用することで，ビジネスの中で機械学習をうまく活用して，より便利なプロダクトをお客さまに対して提供していくことができる