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# 一括分析
Amazon Rekognition の一括分析を使用すると、[StartMediaAnalysisJob](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_StartMediaAnalysisJob.html) オペレーションでマニフェストファイルを使用することにより、大量のイメージのコレクションを非同期的に処理できます。個々のイメージの出力は、分析に使用するオペレーションによって返される出力と一致します。
現在、Rekognition は [DetectModerationLabels](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DetectModerationLabels.html) オペレーションの分析をサポートしています。
ユーザーは、ジョブが正常に処理したイメージの数量に基づき、料金を支払います。終了したジョブの結果は、指定された Amazon S3 バケットに出力されます。
一括分析は、Amazon A2I の統合をサポートしていませんのでご注意ください。
API はアニメーションまたはイラストのコンテンツタイプを検出でき、検出されたコンテンツタイプに関する情報はレスポンスの一部として返されます。
**Topics**
+ [イメージの一括処理](to-process-images-in-bulk.md)
+ [一括分析出力マニフェスト](bulk-analysis-output-manifests.md)
+ [コンテンツタイプ](bulk-analysis-content-type.md)
+ [予測の検証とアダプターのトレーニング](bulk-analysis-pred-verify.md)
# イメージの一括処理
新しい一括分析ジョブは、マニフェストファイルを送信し、StartMediaAnalysisJob オペレーションを呼び出すことで開始できます。入力マニフェストファイルには Amazon S3 バケット内のイメージへの参照が含まれ、次のようにフォーマットされています。
```
{"source-ref": "s3://foo/bar/1.jpg"}
```
## 一括分析ジョブ (CLI) を作成するには
1. まだ実行していない場合:
1. `AmazonRekognitionFullAccess` と `AmazonS3ReadOnlyAccess` のアクセス権限を持つユーザーを作成または更新します。詳細については、「[ステップ 1: AWS アカウントを設定してユーザーを作成する](setting-up.md#setting-up-iam)」を参照してください。
1. と AWS SDKs をインストール AWS CLI して設定します。詳細については、「[ステップ 2: AWS CLI と AWS SDKsを設定する](setup-awscli-sdk.md)」を参照してください。
1. イメージを S3 バケットにアップロードします。
手順については、[Amazon Simple Storage Service ユーザーガイド](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/UploadingObjectsintoAmazonS3.html)の「*Amazon S3 へのオブジェクトのアップロード*」を参照してください。
1. 一括分析ジョブを作成し取得するときは次のコマンドを使用します。
------
#### [ CLI ]
DetectModerationLabels オペレーションを使って分析を行うときは、次のコマンドで [StartMediaAnalysisJob](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_StartMediaAnalysisJob.html) オペレーションを呼び出します。
```
# Requests
# Starting DetectModerationLabels job with default settings
aws rekognition start-media-analysis-job \
--operations-config "DetectModerationLabels={MinConfidence='1'}" \
--input "S3Object={Bucket=amzn-s3-demo-source-bucket,Name=my-input.jsonl}" \
--output-config "S3Bucket=amzn-s3-demo-destination-bucket;,S3KeyPrefix=my-results"
```
[GetMediaAnalysisJob](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_GetMediaAnalysisJob.html) オペレーションを使用すると、結果ファイルとサマリーファイルが保存されているバケットの Amazon S3 パスなど、特定のジョブに関する情報を取得できます。そこで、StartMediaAnalysisJob または ListMediaAnalysisJob が返すジョブ ID を指定します。各ジョブの詳細の保持期間は 1 年間のみです。
```
# Request
aws rekognition get-media-analysis-job \
--job-id customer-job-id
```
[ListMediaAnalysisJobs](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_ListMediaAnalysisJobs.html) ジョブオペレーションを使用すると自身が行った一括分析を一覧表示できます。これによりジョブのページが返されます。`max-results` 引数を使用すると、1 ページあたりに返されるジョブの最大数を、`max-results` の値を上限として指定できます。1 ページあたり最大 100 件の結果が返されます。各ジョブの詳細の保持期間は 1 年間のみです。
```
# Request
# Specify number of jobs to return per page, limited to max-results.
aws rekognition list-media-analysis-jobs --max-results 1
```
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# 一括分析出力マニフェスト
一括分析ジョブにより、ジョブ結果を含む出力マニフェストファイルと、入力マニフェストエントリを処理する際のエラーに関する統計と詳細を含むマニフェスト概要が生成されます。
入力マニフェストに重複するエントリが含まれていた場合、そのジョブは固有の入力を除外せず、代わりに提供されたすべてのエントリを処理します。
出力マニフェストファイルは次のようにフォーマットされます。
```
// Output manifest for content moderation
{"source-ref":"s3://foo/bar/1.jpg", "detect-moderation-labels": {"ModerationLabels":[],"ModerationModelVersion":"7.0","ContentTypes":[{"Confidence":72.7257,"Name":"Animated"}]}}
```
出力マニフェスト概要は次のようにフォーマットされます。
```
{
"version": "1.0", # Schema version, 1.0 for GA.
"statistics": {
"total-json-lines": Number, # Total number json lines (images) in the input manifest.
"valid-json-lines": Number, # Total number of JSON Lines (images) that contain references to valid images.
"invalid-json-lines": Number # Total number of invalid JSON Lines. These lines were not handled.
},
"errors": [
{
"line-numer": Number, # The number of the line in the manifest where the error occured.
"source-ref": "String", # Optional. Name of the file if was parsed.
"code": "String", # Error code.
"message": "String" # Description of the error.
}
]
}
```
# コンテンツタイプ
StartMediaAnalysisJob オペレーションによって分析されたメディアコンテンツのタイプに関する情報は、GetMediaAnalysisJob オペレーションによって返されます。ContentType は以下の 2 つのカテゴリのいずれかになります。
+ アニメーションコンテンツ。ビデオゲームやアニメーション (例: カートゥーン、コミック、マンガ、アニメ) が含まれます。
+ イラストコンテンツ。線画、絵画、スケッチが含まれます。
# 予測の検証とアダプターのトレーニング
一括分析は [Rekognition のコンソール](https://console.aws.amazon.com/rekognition/)からも使用でき、イメージのバッチを予測し、その予測を検証し、検証した予測を使ってアダプターを作成できます。アダプターを使用すると、サポートされているすべての Rekognition オペレーションの精度を高めることができます。
現在は、Rekognition カスタムモデレーション機能で使用するアダプターを作成できます。アダプターを作成して [DetectModerationLabels](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DetectModerationLabels.html) オペレーションでこれを指定することにより、特定のユースケースに関連するコンテンツモデレーションタスクの精度をさらに高めることができます。
カスタムモデレーションの詳細については、「[カスタムモデレーションによる精度の向上](moderation-custom-moderation.md)」を参照してください。一括分析による予測の検証方法については、「[一括分析と検証](adapters-bulk-analysis.md)」を参照してください。Rekognition のコンソールを使用して予測を検証し、アダプターを作成する方法のチュートリアルについては、「[カスタムモデレーションのアダプターのチュートリアル](using-adapters-tutorial.md)」を参照してください。