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# Amazon A2I のコアコンポーネント
Amazon A2I のコアコンポーネントを理解するために、以下の用語を確認してください。
## タスクタイプ
Amazon A2I を統合する AI/ML ワークフローは、Amazon A2I の*タスクタイプ*を定義します。
Amazon A2I では以下をサポートしています。
+ 2 つの組み込みタスクタイプ**: [Amazon Textract キーと値のペアの抽出](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/a2i-textract-task-type.html)と [Amazon Rekognition イメージモデレーション](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/a2i-rekognition-task-type.html)
+ [カスタムタスクタイプ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/a2i-task-types-custom.html): カスタムタスクタイプを使用して、人間によるレビューループを任意の機械学習ワークフローと統合します。**カスタムタスクタイプを使用して、Amazon A2I を Amazon Comprehend、Amazon Transcribe、Amazon Translate などの他の AWS サービスと、独自のカスタム機械学習ワークフローと統合できます。詳細については[Amazon A2I を使用したユースケースと例](a2i-task-types-general.md)を参照してください。
次の表でタブを選択すると、Amazon A2I が各タスクタイプとどのように連携しているかを示す図が表示されます。前述したリストのリンクを使用してタスクタイプのページを選択し、そのタスクタイプの詳細を確認してください。
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#### [ Amazon Textract – Key-value pair extraction ]
この図は、Amazon Textract を使用した Amazon A2I 組み込みのワークフローを示しています。左側には、Amazon Textract の人間によるレビューワークフロー作成に必要なリソース (Amazon S3 バケット、アクティベーション条件、ワーカータスクテンプレート、ワークチーム) が表示されています。これらのリソースは、人間によるレビューワークフロー (フロー定義) の作成に使用されます。矢印は、右側にあるワークフローの次のステップ (Amazon Textract を使用して人間によるレビューワークフローのヒューマンループを設定する) を指しています。2 番目の矢印は、このステップから右側にあるステップ (人間による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) を指しています。これにより、ヒューマンループの作成が開始されます。図の右側には、1) ワーカー UI とツールが生成され、タスクをワーカーが使用できるようにし、2) ワーカーが入力データをレビューし、最終的に 3) 結果が Amazon S3 に保存されるという 3 つのステップのヒューマンループが示されています。
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#### [ Amazon Rekognition – Image moderation ]
この図は、Amazon Rekognition を使用した Amazon A2I 組み込みのワークフローを示しています。左側には、Amazon Rekognition の人間によるレビューワークフロー作成に必要なリソース (Amazon S3 バケット、アクティベーション条件、ワーカータスクテンプレート、ワークチーム) が表示されています。これらのリソースは、人間によるレビューワークフロー (フロー定義) の作成に使用されます。矢印は、右側にあるワークフローの次のステップ (Amazon Rekognition を使用して人間によるレビューワークフローのヒューマンループを設定する) を指しています。2 番目の矢印は、このステップから右側にあるステップ (人間による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) を指しています。これにより、ヒューマンループの作成が開始されます。図の右側には、1) ワーカー UI とツールが生成され、タスクをワーカーが使用できるようにし、2) ワーカーが入力データをレビューし、最終的に 3) 結果が Amazon S3 に保存されるという 3 つのステップのヒューマンループが示されています。
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#### [ Custom Task Type ]
次の図は、Amazon A2I カスタムワークフローを示しています。カスタム ML モデルは予測の生成に使用されます。クライアントアプリケーションは、ユーザー定義の基準を使用してこれらの予測をフィルタリングし、人間によるレビューが必要かどうかを判断します。必要と判断した場合、これらの予測は人間によるレビュー用に Amazon A2I に送信されます。Amazon A2I は人間によるレビューの結果を Amazon S3 で収集します。この結果にはクライアントアプリケーションからアクセスできます。人間によるレビューが必要ないとフィルターによって判断された場合、予測をクライアントアプリケーションに直接送信できます。
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## 人間によるレビューワークフロー (フロー定義)
人間によるレビューワークフローを使用して、ヒューマンワークチームを指定し、ワーカータスクテンプレートを使用してワーカー UI を設定し、ワーカーがレビュータスクを完了する方法に関する情報を提供します。****
組み込みタスクタイプの場合、フロー定義を使用して、ヒューマンループが開始される条件を特定することもできます。例えば、Amazon Rekognition は機械学習を使用してイメージコンテンツのモデレーションを実行できます。人間によるレビューワークフローを使用して、Amazon Rekognition の信頼度が低すぎる場合に、コンテンツモデレーションレビュー用にイメージを人に送信するように指定できます。
人間によるレビューワークフローを使用して、複数のヒューマンループを作成できます。
フロー定義は、SageMaker AI コンソールで、または SageMaker API を使用して作成できます。これらのオプションの詳細については、「[人間によるレビューワークフローを作成する](a2i-create-flow-definition.md)」を参照してください。
**ワークチーム**
ワークチームとは、人間によるレビュータスクを送信する人間のワーカーグループです。**
人間による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。
ワークチームは、[Amazon Mechanical Turk ワークフォース](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-workforce-management-public.html)、[ベンダー管理のワークフォース](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-workforce-management-vendor.html)、独自の[プライベートワークフォース](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-workforce-private.html)から形成できます。プライベートワークフォースを使用する場合、複数のワークチームを作成できます。各ワークチームは、複数の人間による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、「[ワークフォース](sms-workforce-management.md)」を参照してください。
**ワーカータスクテンプレートとヒューマンタスク UI**
ワーカータスクテンプレートを使用して、人間によるレビュータスク用のワーカー UI (ヒューマンタスク UI) を作成します。****
ヒューマンタスク UI には、ドキュメントやイメージなどの入力データ、ワーカーへ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対話型ツールも用意されています。
組み込みタスクタイプの場合、そのタスクタイプに用意されている Amazon A2I ワーカータスクテンプレートを使用する必要があります。
## ヒューマンループ
ヒューマンループを使用して、人間によるレビュージョブが作成されます。**人間によるレビュージョブごとに、1 つのデータオブジェクトをレビューするタスクを送信するワーカーの数を選択できます。**例えば、イメージ分類ラベリングジョブに対するオブジェクトあたりのワーカー数を `3` に設定すると、3 人のワーカーが各入力イメージを分類します。オブジェクトあたりのワーカー数を増やすと、ラベルの精度を向上させることができます。
ヒューマンループは人間によるレビューワークフローを使用して次のように作成されます。
+ 組み込みタスクタイプの場合、人間によるレビューワークフローで指定された条件によって、ヒューマンループが作成されるタイミングが決まります。
+ 人間によるレビュータスクは、人間によるレビューワークフローで指定されたワークチームに送信されます。
+ 人間によるレビューワークフローで指定されたワーカータスクテンプレートは、ヒューマンタスク UI のレンダリングに使用されます。
**ヒューマンループが作成されるタイミング**
*組み込みタスクタイプ*のいずれかを使用すると、ヒューマンレビューワークフローで指定された条件が満たされると、対応する AWS サービスがユーザーに代わってヒューマンループを作成して開始します。 例:
+ Amazon Textract で Augmented AI を使用する場合、API オペレーション `AnalyzeDocument` を使用して Amazon A2I をドキュメントレビュータスクに統合できます。ヒューマンループは、Amazon Textract が人間によるレビューワークフローで指定した条件を満たすキーと値のペアについての推論を返すたびに作成されます。
+ Amazon Rekognition で Augmented AI を使用する場合、API オペレーション `DetectModerationLabels` を使用して Amazon A2I をイメージモデレーションタスクに統合できます。ヒューマンループは、Amazon Rekognition が人間によるレビューワークフローで指定した条件を満たすイメージコンテンツについての推論を返すたびに作成されます。
カスタムタスクタイプを使用する場合、[Amazon Augmented AI ランタイム API](https://docs.aws.amazon.com/augmented-ai/2019-11-07/APIReference/Welcome.html) を使用してヒューマンループを開始します。**カスタムアプリケーションで `StartHumanLoop` を呼び出すと、タスクはヒューマンレビュワーに送信されます。
ヒューマンループを作成して開始する方法については、「[ヒューマンループを作成および開始する](a2i-start-human-loop.md)」を参照してください。
これらのリソースを生成し、人間によるレビューワークフローを作成するために、Amazon A2I は、Amazon Augmented AI ランタイムモデル、SageMaker API、タスクタイプに関連付けられた API など、複数の API を統合します。詳細については[Amazon Augmented AI で API を使用する](a2i-api-references.md)を参照してください。