導入
「アップロードされた画像に不適切なものが混じっていないか判定したい」「電話の音声を文字にしたい」「レビュー文が好意的か否定的か知りたい」——こうした要望には、対応する専用のAIサービスがそれぞれ用意されています。
説明
代表的なAIサービスを、扱う対象ごとに整理します。名前と用途の対応がそのまま試験に出ます。
| サービス | 何をするか |
|---|---|
| Amazon Rekognition | 画像・動画の分析。物体や顔の検出、不適切コンテンツの判定 |
| Amazon Textract | 書類の画像やPDFから文字とテーブル・フォームの項目を抽出する（OCR＋構造理解） |
| Amazon Transcribe | 音声を文字起こしする（会議録・コールセンターの記録） |
| Amazon Polly | 文字を自然な音声で読み上げる（Transcribeの逆） |
| Amazon Translate | 文章を別の言語へ翻訳する |
| Amazon Comprehend | 文章の意味を分析する。感情（ポジ／ネガ）、キーフレーズ、固有名詞、個人情報の検出 |
| Amazon Lex | 対話型のチャットボット・音声ボットを作る（Alexaと同じ技術） |
| Amazon Kendra | 社内文書を対象にした、自然文で聞ける高精度な検索 |
| Amazon Personalize | 利用者ごとのレコメンド（おすすめ）を出す |
| Amazon Forecast | 過去の実績から需要予測を行う |
| Amazon Fraud Detector | オンライン取引の不正検知 |
flowchart LR
Img["画像・動画"] --> Rek["Rekognition"]
Doc["書類・PDF"] --> Tex["Textract"]
Voice["音声"] --> Tra["Transcribe"]
Text["テキスト"] --> Pol["Polly（読み上げ）"]
Text --> Trl["Translate（翻訳）"]
Text --> Com["Comprehend（意味の分析）"]
紛らわしいペアは先に整理しておきましょう。Transcribeは「音声→文字」、Pollyは「文字→音声」で向きが逆です。Textractは「画像の中の文字を取り出す」、Comprehendは「取り出した文字の意味を読む」で、この2つは組み合わせて使われます。
読んでみよう
11個を丸暗記するのは大変なので、「目（Rekognition・Textract）」「耳と口（Transcribe・Polly）」「言葉の意味（Comprehend・Translate・Lex・Kendra）」「予測（Personalize・Forecast・Fraud Detector）」の4グループで覚えましょう。