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# ワーカータスクテンプレートを作成および管理する


ワーカータスクテンプレートを作成し、ワーカーのタスクユーザーインターフェイスを作成できます。**ワーカータスクテンプレートは、ワーカーがタスクを完了するのに役立つ入力データと指示の表示に使用される HTML ファイルです。

Amazon Rekognition または Amazon Textract タスクタイプでは、グラフィカルユーザーインターフェイス (GUI) を使用して事前に作成されたワーカータスクテンプレートをカスタマイズし、HTML コードの操作を回避できます。このオプションでは、「[ヒューマンレビューワークフローを作成する (コンソール)](a2i-create-flow-definition.md#a2i-create-human-review-console)」の手順に従って人間によるレビューワークフローを作成し、Amazon SageMaker AI コンソールでワーカータスクテンプレートをカスタマイズします。これらの手順に従ってテンプレートを作成すると、[Augmented AI コンソール](https://console.aws.amazon.com/a2i)のワーカータスクテンプレートページに表示されます。

カスタムタスクタイプの人間によるレビューワークフローを作成する場合、HTML コードを使用してカスタムワーカータスクテンプレートを作成する必要があります。**詳細については、「[カスタムワーカータスクテンプレートを作成する](a2i-custom-templates.md)」を参照してください。

HTML を使用してテンプレートを作成する場合、このテンプレートを使用して、Amazon A2I コンソールで Amazon A2I のヒューマンタスク UI Amazon リソースネーム (ARN)を生成する必要があります。**この ARN は次の形式になります。`arn:aws:sagemaker:<aws-region>:<aws-account-number>:human-task-ui/<template-name>`この ARN は、1 つ以上の人間によるレビューワークフロー (フロー定義) で使用できるワーカータスクテンプレートリソースに関連付けられています。

「[ワーカータスクテンプレートを作成する](a2i-worker-template-console.md#a2i-create-worker-template-console)」の指示に従ったワーカータスクテンプレートを使用して、または、[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateHumanTaskUi.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateHumanTaskUi.html) API オペレーションを使用して、ヒューマンタスク UI ARN を生成します。

**Topics**
+ [

# ワーカータスクテンプレートを作成および削除する
](a2i-worker-template-console.md)
+ [

# カスタムワーカータスクテンプレートを作成する
](a2i-custom-templates.md)
+ [

# 適切なワーカー指示書の作成
](a2i-creating-good-instructions-guide.md)

# ワーカータスクテンプレートを作成および削除する
ワーカータスクテンプレートを作成および削除する

ワーカーテンプレートを使用して、ワーカーがタスクで作業するときに表示されるインターフェイスと指示をカスタマイズできます。Amazon SageMaker AI コンソールの Augmented AI 領域でワーカータスクテンプレートを作成するには、このページの手順を使用します。Amazon Textract および Amazon Rekognition タスクには、スターターテンプレートが用意されています。HTML crowd 要素を使用してテンプレートをカスタマイズする方法については、「[カスタムワーカータスクテンプレートを作成する](a2i-custom-templates.md)」を参照してください。

SageMaker AI コンソールの Augmented AI 領域のワーカータスクテンプレートページでワーカーテンプレートを作成すると、ワーカータスクテンプレート ARN が生成されます。この ARN を API オペレーション [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateFlowDefinition.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateFlowDefinition.html) を使用してフロー定義を作成するときの `HumanTaskUiArn` への入力として使用します。このテンプレートは、コンソールのヒューマンレビューワークフローページで人間によるレビューワークフローを作成するときに選択できます。

Amazon Textract または Amazon Rekognition タスクタイプのワーカータスクテンプレートリソースを作成する場合、ワーカータスクテンプレートのコンソールページでテンプレートから生成されたワーカー UI をプレビューできます。「[ワーカータスクテンプレートプレビューを有効にする](a2i-permissions-security.md#permissions-for-worker-task-templates-augmented-ai)」で説明されているポリシーを、テンプレートのプレビューに使用する IAM ロールにアタッチする必要があります。

## ワーカータスクテンプレートを作成する


SageMaker AI コンソールと SageMaker API オペレーション [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateHumanTaskUi.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateHumanTaskUi.html) を使用して、ワーカータスクテンプレートを作成できます。

**ワーカータスクテンプレート (コンソール) を作成する**

1. Amazon A2I コンソール ([https://console.aws.amazon.com/a2i/](https://console.aws.amazon.com/a2i)) を開きます。

1. 左側のナビゲーションペインの **Amazon Augmented AI** で、**[Worker task templates]** (ワーカータスクテンプレート) を選択します。

1. **[テンプレートを作成]** をクリックします。

1. [**Template name (テンプレート名)**] に一意の名前を入力します。

1. (オプション) ユーザーに代わってサービスの呼び出しに必要なアクセス許可を Amazon A2I に付与する **[IAM role]** (IAM ロール) を入力します。

1. **[Template type]** (テンプレートの種類) で、ドロップダウンメニューからテンプレートの種類を選択します。**Textract 形式の抽出** または **Rekognition 画像モデレーション** タスク用のテンプレートを作成する場合は、適切なオプションを選択します。

1. カスタムテンプレート要素を次のように入力します。
   + Amazon Textract または Amazon Rekognition タスクテンプレートを選択した場合、**[Template editor]** (テンプレートエディタ) はカスタマイズ可能なデフォルトテンプレートで自動入力されます。
   + カスタムテンプレートを使用している場合は、定義済みのテンプレートをエディタに入力します。

1. (オプション) このステップを完了するには、**[Step 5]** (ステップ 5) でユーザーインターフェイスにレンダリングされる Amazon S3 オブジェクトを読み取る権限を IAM ロール ARN に付与する必要があります。

   Amazon Textract または Amazon Rekognition のテンプレートを作成する場合のみ、テンプレートをプレビューできます。

   **[See preview]** (プレビューを表示) を選択して、ワーカーに表示されるインターフェイスと指示をプレビューします。これは対話型コマンドです。サンプルタスクを完了して、[**Submit (送信)**] を選択すると、実行したタスクの結果出力が表示されます。

   カスタムタスクタイプのワーカータスクテンプレートを作成している場合は、`RenderUiTemplate` を使用してワーカータスク UI をプレビューできます。詳細については、「[ワーカータスクテンプレートをプレビューする](a2i-custom-templates.md#a2i-preview-your-custom-template)」を参照してください。

1. テンプレートに問題がなければ、[**Create (作成)**] を選択します。

テンプレートを作成したら、コンソールでヒューマンレビューワークフローを作成するときに、そのテンプレートを選択できます。テンプレートは SageMaker AI コンソールの **[Amazon Augmented AI]** セクションで **[ワーカータスクテンプレート]** に表示されます。テンプレートを選択して ARN を表示します。[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateFlowDefinition.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateFlowDefinition.html) API オペレーションを使用する場合は、この ARN を使用します。

**ワーカータスクテンプレート (API) を使用してワーカータスクテンプレートを作成する**  
SageMaker API オペレーション [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateHumanTaskUi.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateHumanTaskUi.html) を使用してワーカータスクテンプレートを生成するには、`HumanTaskUiName` で UI の名前を指定し、`UiTemplate` の `Content` で HTML テンプレートを入力します。この API オペレーションをサポートする言語固有の SDK に関するドキュメントについては、「[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateHumanTaskUi.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateHumanTaskUi.html)」の **[その他の資料]** セクションを参照してください。

## ワーカータスクテンプレートを削除する


ワーカータスクテンプレートを作成したら、SageMaker AI コンソールまたは SageMaker API オペレーション [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DeleteHumanTaskUi.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DeleteHumanTaskUi.html) を使用して削除できます。

ワーカータスクテンプレートを削除すると、そのテンプレートを使用して作成された人間によるレビューワークフロー (フロー定義) を使用してヒューマンループを開始することはできません。削除したワーカータスクテンプレートを使用してすでに作成されているヒューマンループは、完了するまで継続して処理され、影響を受けません。

**ワーカータスクテンプレートを削除する (コンソール)**

1. Amazon A2I コンソール ([https://console.aws.amazon.com/a2i/](https://console.aws.amazon.com/a2i)) を開きます。

1. 左側のナビゲーションペインの Amazon Augmented AI で、**[Worker task templates]** (ワーカータスクテンプレート) を選択します。

1. 削除するテンプレートを選択します。

1. **[Delete]** (削除) を選択します。

1. 選択内容を確定するモーダルが表示されます。**[削除]** を選択します。

**ワーカータスクテンプレート (API) を削除する**  
SageMaker API オペレーション [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DeleteHumanTaskUi.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DeleteHumanTaskUi.html) を使用してワーカータスクテンプレートを削除するには、`HumanTaskUiName` で UI の名前を指定します。

# カスタムワーカータスクテンプレートを作成する


*crowd HTML 要素*は、質問したい内容に合わせて調整できるさまざまなタスクウィジェットとデザイン要素を提供するウェブコンポーネントです。これらの crowd 要素を使用してカスタムワーカーテンプレートを作成し、それを Amazon Augmented AI (Amazon A2I) の人間によるレビューワークフローと統合して、ワーカーコンソールと手順をカスタマイズできます。

Amazon A2I ユーザーが使用できるすべての HTML crowd 要素のリストについては、「[Crowd HTML 要素のリファレンス](sms-ui-template-reference.md)」を参照してください。テンプレートの例を確認するには、60 を超えるサンプルのカスタムタスクテンプレートがある「[AWS Github リポジトリ](https://github.com/aws-samples/amazon-a2i-sample-task-uis)」を参照してください。

## ローカルでテンプレートを開発する


テンプレートによって入力データがどのように処理されるかをコンソールでテストする場合、次のコードを HTML ファイルの先頭に追加することによって、テンプレートの HTML およびカスタム要素のブラウザでのルックアンドフィールをテストできます。

```
<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
```

これによって、カスタム HTML 要素のレンダリングに必要なコードがロードされます。このコードは、テンプレートのルックアンドフィールをコンソールではなく任意のエディタで作成する場合に使用します。

このコードでは、変数は解析されません。ローカルでの作成時には、それらを仮の内容で置き換えておくことができます。

## 外部アセットを使用する


Amazon Augmented AI カスタムテンプレートを使用すると、外部スクリプトやスタイルシートを埋め込むことができます。たとえば、次のヘッダーは、`https://www.example.com/my-enhancement-styles.css` にある `stylesheet` という名前の `text/css` スタイルシートをカスタムテンプレートに埋め込みます。

**Example**  

```
<script src="https://www.example.com/my-enhancment-script.js"></script>
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="https://www.example.com/my-enhancement-styles.css">
```

エラーが発生した場合は、元のサーバーがアセットを含む正しい MIME タイプとエンコードヘッダーを送信していることを確認します。

例えば、リモートスクリプト用の MIME およびエンコードタイプは `application/javascript;CHARSET=UTF-8` です。

リモートスタイルシート用の MIME およびエンコードタイプは `text/css;CHARSET=UTF-8` です。

## 変数を追跡する


カスタムテンプレートの作成時には、タスクやワーカーごとに異なる可能性のあるデータを表す変数を追加する必要があります。サンプルテンプレートの 1 つから開始する場合、そのテンプレートで既に使用されている変数を確実に把握する必要があります。

例えば、Augmented AI の人間によるレビューループと Amazon Textract のテキストレビューループを統合するカスタムテンプレートの場合、初期値の入力データに `{{ task.input.selectedAiServiceResponse.blocks }}` を使用します。Amazon Augmented AI (Amazon A2I) を Amazon Rekognition と統合する場合、`{{ task.input.selectedAiServiceResponse.moderationLabels }}` が使用されます。カスタムタスクタイプの場合、タスクタイプの入力パラメータを決定する必要があります。`{{ task.input.customInputValuesForStartHumanLoop}}` を使用して、`customInputValuesForStartHumanLoop` を指定します。

## Amazon Textract のカスタムテンプレートの例


すべてのカスタムテンプレートは `<crowd-form> </crowd-form>` 要素で開始および終了します。標準の HTML の `<form>` 要素と同じく、これらの要素の間にすべてのフォームのコードを記述します。

Amazon Textract のドキュメント分析タスクには、`<crowd-textract-analyze-document>` 要素を使用します。次の属性が含まれています。
+ `src` – 注釈を付ける画像ファイルの URL を指定します。
+ `initialValue` – ワーカー UI で見つかった属性の初期値を設定します。
+ `blockTypes` (必須) – ワーカーが実行できる分析のタイプを決定します。現在、`KEY_VALUE_SET` のみがサポートされています。
+ `keys` (必須) – ワーカーが追加できる新しいキーとそれに関連付けるテキストの値を指定します。
+ `no-key-edit` (必須) – `initialValue` を通過したアノテーションのキーをワーカーが編集できないようにします。
+ `no-geometry-edit` – ワーカーが `initialValue` を介して渡されたアノテーションのポリゴンを編集できなくなります。

`<crowd-textract-analyze-document>` 要素の子要素には、2 つのリージョンを用意する必要があります。これらのリージョンで任意の HTML および CSS 要素を使用することができます。
+ `<full-instructions>` - ツールの **[View full instructions]** (詳細な手順を表示) リンクから使用できる手順。空白のままにしておくこともできますが、よりよい結果を得るために、完全な手順を入力することをお勧めします。
+ `<short-instructions>` - ツールのサイドバーに表示されるタスクの簡単な説明。空白のままにしておくこともできますが、よりよい結果を得るために、完全な手順を入力することをお勧めします。

 Amazon Textract のテンプレートの例を以下に示します。

**Example**  

```
<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
{% capture s3_uri %}http://s3.amazonaws.com/{{ task.input.aiServiceRequest.document.s3Object.bucket }}/{{ task.input.aiServiceRequest.document.s3Object.name }}{% endcapture %}

<crowd-form>
  <crowd-textract-analyze-document
    src="{{ s3_uri | grant_read_access }}"
    initial-value="{{ task.input.selectedAiServiceResponse.blocks }}"
    header="Review the key-value pairs listed on the right and correct them if they don't match the following document."
    no-key-edit
    no-geometry-edit
    keys="{{ task.input.humanLoopContext.importantFormKeys }}"
    block-types="['KEY_VALUE_SET']"
  >
    <short-instructions header="Instructions">
      <style>
        .instructions {
          white-space: pre-wrap;
        }
        .instructionsImage {
          display: inline-block;
          max-width: 100%;
        }
      </style>
      <p class='instructions'>Choose a key-value block to highlight the corresponding key-value pair in the document.

If it is a valid key-value pair, review the content for the value. If the content is incorrect, correct it.

The text of the value is incorrect, correct it.
<img class='instructionsImage' src="https://example-site/correct-value-text.png" />

A wrong value is identified, correct it.
<img class='instructionsImage' src="https://example-site/correct-value.png" />

If it is not a valid key-value relationship, choose No.
<img class='instructionsImage' src="https://example-site/not-a-key-value-pair.png" />

If you can’t find the key in the document, choose Key not found.
<img class='instructionsImage' src="https://example-site/key-is-not-found.png" />

If the content of a field is empty, choose Value is blank.
<img class='instructionsImage' src="https://example-site/value-is-blank.png" />

<b>Examples</b>
Key and value are often displayed next to or below to each other.

Key and value displayed in one line.
<img class='instructionsImage' src="https://example-site/sample-key-value-pair-1.png" />

Key and value displayed in two lines.
<img class='instructionsImage' src="https://example-site/sample-key-value-pair-2.png" />

If the content of the value has multiple lines, enter all the text without a line break. Include all value text even if it extends beyond the highlight box.
<img class='instructionsImage' src="https://assets.crowd.aws/images/a2i-console/multiple-lines.png" /></p>
    </short-instructions>

    <full-instructions header="Instructions"></full-instructions>
  </crowd-textract-analyze-document>
</crowd-form>
```

## Amazon Rekognition のカスタムテンプレートの例


すべてのカスタムテンプレートは `<crowd-form> </crowd-form>` 要素で開始および終了します。標準の HTML の `<form>` 要素と同じく、これらの要素の間にすべてのフォームのコードを記述します。Amazon Rekognition カスタムタスクテンプレートの場合、`<crowd-rekognition-detect-moderation-labels>` 要素を使用します。この要素は、次の属性をサポートします。
+ `categories` - 文字列の配列または各オブジェクトが `name` フィールドを持つオブジェクトの配列。**
  + カテゴリがオブジェクトとして提供された場合は、次の条件が適用されます。
    + 表示されるカテゴリは、`name` フィールドの値です。
    + 返される値には、選択したカテゴリの*すべて*のオブジェクトが含まれます。
  + カテゴリが文字列として提供される場合は、次のようになります。
    + 返された答えは、選択されたすべての文字列の配列です。
+ `exclusion-category` – この属性を設定すると、UI のカテゴリの下にボタンが作成されます。ユーザーがこのボタンを選択すると、すべてのカテゴリの選択が解除されて無効になります。ワーカーがこのボタンを再度選択すると、ユーザーがまたカテゴリを選択できるようになります。このボタンを選択した後にワーカーが **[Submit]** (送信) ボタンを選択してタスクを送信すると、そのタスクは空の配列を返します。

`<crowd-rekognition-detect-moderation-labels>` 要素の子要素には、2 つのリージョンを用意する必要があります。
+ `<full-instructions>` - ツールの **[View full instructions]** (詳細な手順を表示) リンクから使用できる手順。空白のままにしておくこともできますが、よりよい結果を得るために、完全な手順を入力することをお勧めします。
+ `<short-instructions>` - ツールのサイドバーに表示されるタスクの簡単な説明。空白のままにしておくこともできますが、よりよい結果を得るために、完全な手順を入力することをお勧めします。

これらの要素を使用するテンプレートの例を以下に示します。

```
<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
{% capture s3_uri %}http://s3.amazonaws.com/{{ task.input.aiServiceRequest.image.s3Object.bucket }}/{{ task.input.aiServiceRequest.image.s3Object.name }}{% endcapture %}

<crowd-form>
  <crowd-rekognition-detect-moderation-labels
    categories='[
      {% for label in task.input.selectedAiServiceResponse.moderationLabels %}
        {
          name: "{{ label.name }}",
          parentName: "{{ label.parentName }}",
        },
      {% endfor %}
    ]'
    src="{{ s3_uri | grant_read_access }}"
    header="Review the image and choose all applicable categories."
  >
    <short-instructions header="Instructions">
      <style>
        .instructions {
          white-space: pre-wrap;
        }
      </style>
      <p class='instructions'>Review the image and choose all applicable categories.
If no categories apply, choose None.

<b>Nudity</b>
Visuals depicting nude male or female person or persons

<b>Graphic Male Nudity</b>
Visuals depicting full frontal male nudity, often close ups

<b>Graphic Female Nudity</b>
Visuals depicting full frontal female nudity, often close ups

<b>Sexual Activity</b>
Visuals depicting various types of explicit sexual activities and pornography

<b>Illustrated Nudity or Sexual Activity</b>
Visuals depicting animated or drawn sexual activity, nudity, or pornography

<b>Adult Toys</b>
Visuals depicting adult toys, often in a marketing context

<b>Female Swimwear or Underwear</b>
Visuals depicting female person wearing only swimwear or underwear

<b>Male Swimwear Or Underwear</b>
Visuals depicting male person wearing only swimwear or underwear

<b>Partial Nudity</b>
Visuals depicting covered up nudity, for example using hands or pose

<b>Revealing Clothes</b>
Visuals depicting revealing clothes and poses, such as deep cut dresses

<b>Graphic Violence or Gore</b>
Visuals depicting prominent blood or bloody injuries

<b>Physical Violence</b>
Visuals depicting violent physical assault, such as kicking or punching

<b>Weapon Violence</b>
Visuals depicting violence using weapons like firearms or blades, such as shooting

<b>Weapons</b>
Visuals depicting weapons like firearms and blades

<b>Self Injury</b>
Visuals depicting self-inflicted cutting on the body, typically in distinctive patterns using sharp objects

<b>Emaciated Bodies</b>
Visuals depicting extremely malnourished human bodies

<b>Corpses</b>
Visuals depicting human dead bodies

<b>Hanging</b>
Visuals depicting death by hanging</p>
    </short-instructions>

    <full-instructions header="Instructions"></full-instructions>
  </crowd-rekognition-detect-moderation-labels>
</crowd-form>
```

## Liquid を使用して自動化を追加する


カスタムテンプレートシステムは、自動化に [Liquid](https://shopify.github.io/liquid/) を使用します。*Liquid* はオープンソースのインラインマークアップ言語です。詳細およびドキュメントについては、[Liquid のホームページ](https://shopify.github.io/liquid/)を参照してください。

Liquid では、一重波括弧とパーセント記号で囲まれたテキストは、制御フローやイテレーションなどを実行する 1 つの手順またはタグになります。**二重波括弧で囲まれたテキストは、値を出力する 1 つの変数または*オブジェクト*です。次のリストには、テンプレート入力データの処理を自動化するのに便利な 2 種類の Liquid タグが含まれています。以下のタグタイプのいずれかを選択すると、Liquid のドキュメントにリダイレクトされます。
+ [フロー制御](https://shopify.github.io/liquid/tags/control-flow/): `if/else`、`unless`、`case/when` のようなプログラミングロジック演算子が含まれています。
+ [イテレーション](https://shopify.github.io/liquid/tags/iteration/): FOR LOOP などのステートメントを使用して、コードのブロックを繰り返し実行できます。

  例えば、次のコード例は Liquid の `for` タグを使用して `for` loop を作成する方法を示しています。この例では、Amazon Rekognition から返された [https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/API_ModerationLabel.html](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/API_ModerationLabel.html) をループ処理し、`moderationLabels` 属性 `name` と `parentName` をワーカーのレビュー用に表示します。

  ```
   {% for label in task.input.selectedAiServiceResponse.moderationLabels %}
      {
        name: &quot;{{ label.name }}&quot;,
        parentName: &quot;{{ label.parentName }}&quot;,
      },
   {% endfor %}
  ```

### 変数フィルターを使用する


標準の [Liquid のフィルター](https://shopify.github.io/liquid/filters/abs/)とアクションに加えて、Amazon Augmented AI (Amazon A2I) には追加のフィルターが用意されています。フィルターを適用するには、変数名の後をパイプ (`|`) 文字で区切ってからフィルター名を指定します。フィルターを追加するには、次の形式を使用します。

**Example**  

```
{{ <content> | <filter> | <filter> }}
```

#### 自動的なエスケープおよび明示的なエスケープ


デフォルトでは、変数のテキストと HTML との間の混乱を避けるために、入力は HTML エスケープされます。`escape` フィルターを明示的に追加すると、テンプレートのソースを確認するユーザーに、エスケープ処理が行われていることをより明確に示すことができます。

#### escape\$1once


`escape_once` を使用すると、既にエスケープしたコードは確実に再度エスケープされなくなります。例えば、`&amp;` が `&amp;amp;` にならないようにします。

#### skip\$1autoescape


`skip_autoescape` は、コンテンツが HTML として使用されるよう設計されている場合に便利です。例えば、いくつかの段落のテキストとイメージが境界ボックスの詳細な手順にある場合です。

**注記**  
`skip_autoescape` は慎重に使用してください。テンプレートにおけるベストプラクティスは、渡す値を厳重に管理できることが確実な場合を除いて、`skip_autoescape` を使用して関数のコードやマークアップを渡さないことです。ユーザー入力を渡している場合は、ワーカーをクロスサイトスクリプティング攻撃に対して開放している可能性があります。

#### to\$1json


`to_json` は、指定したデータを JavaScript Object Notation (JSON) にエンコードします。オブジェクトを指定すると、シリアル化します。

#### grant\$1read\$1access


`grant_read_access` は Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) URI を使用し、そのリソースに対する存続期間の短いアクセストークンを使用する HTTPS URL にエンコードします。これにより、ワーカーに公開していない S3 バケットに保存されている写真、音声、動画などのオブジェクトをワーカーに表示できるようになります。

#### s3\$1presign


 `s3_presign` フィルターは `grant_read_access` フィルターと同様に機能します。`s3_presign` は Amazon S3 URI を使用し、そのリソースに対する存続期間の短いアクセストークンを使用する HTTPS URL にエンコードします。これにより、ワーカーに公開していない S3 バケットに保存されている写真、音声、動画などのオブジェクトをワーカーに表示できるようになります。

**Example 変数フィルターの例**  
Input  

```
auto-escape: {{ "Have you read 'James & the Giant Peach'?" }}
explicit escape: {{ "Have you read 'James & the Giant Peach'?" | escape }}
explicit escape_once: {{ "Have you read 'James &amp; the Giant Peach'?" | escape_once }}
skip_autoescape: {{ "Have you read 'James & the Giant Peach'?" | skip_autoescape }}
to_json: {{ jsObject | to_json }}                
grant_read_access: {{ "s3://amzn-s3-demo-bucket/myphoto.png" | grant_read_access }}
s3_presign: {{ "s3://amzn-s3-demo-bucket/myphoto.png" | s3_presign }}
```

**Example**  
Output  

```
auto-escape: Have you read &#39;James &amp; the Giant Peach&#39;?
explicit escape: Have you read &#39;James &amp; the Giant Peach&#39;?
explicit escape_once: Have you read &#39;James &amp; the Giant Peach&#39;?
skip_autoescape: Have you read 'James & the Giant Peach'?
to_json: { "point_number": 8, "coords": [ 59, 76 ] }
grant_read_access: https://s3.amazonaws.com/amzn-s3-demo-bucket/myphoto.png?<access token and other params>
s3_presign: https://s3.amazonaws.com/amzn-s3-demo-bucket/myphoto.png?<access token and other params>
```

**Example 自動分類テンプレートの例**  
この単純なテキスト分類のサンプルを自動化するには、Liquid タグの `{{ task.input.source }}` を含めます。この例では、[crowd-classifier](sms-ui-template-crowd-classifier.md) 要素を使用します。  

```
<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
<crowd-form>
  <crowd-classifier 
    name="tweetFeeling"
    categories="['positive', 'negative', 'neutral', 'cannot determine']"
    header="Which term best describes this tweet?" 
  >
    <classification-target>
       {{ task.input.source }}
    </classification-target>

    <full-instructions header="Analyzing a sentiment">
      Try to determine the feeling the author 
      of the tweet is trying to express. 
      If none seems to match, choose "other."
    </full-instructions>

    <short-instructions>
      Pick the term that best describes the sentiment 
      of the tweet. 
    </short-instructions>

  </crowd-classifier>
</crowd-form>
```

## ワーカータスクテンプレートをプレビューする


カスタムワーカータスクテンプレートをプレビューするには、SageMaker AI の `RenderUiTemplate` オペレーションを使用します。`RenderUiTemplate` オペレーションは、 AWS CLI または任意の AWS SDK で使用できます。この API オペレーションでサポートされている言語固有の SDK に関するドキュメントについては、「[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_RenderUiTemplate.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_RenderUiTemplate.html)」の「[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_RenderUiTemplate.html#API_RenderUiTemplate_SeeAlso](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_RenderUiTemplate.html#API_RenderUiTemplate_SeeAlso)」セクションを参照してください。

**前提条件**

ワーカータスクテンプレート、 AWS Identity and Access Management (IAM) ロール Amazon リソースネーム (ARN)、または をプレビューするには`RoleArn`、テンプレートで使用される S3 オブジェクトへのアクセス許可が必要です。ロールまたはユーザーを設定する方法については、「[ワーカータスクテンプレートプレビューを有効にする](a2i-permissions-security.md#permissions-for-worker-task-templates-augmented-ai)」を参照してください。

**`RenderUiTemplate` オペレーションを使用してワーカータスクテンプレートをプレビューするには**

1. カスタムテンプレートをプレビューするために必要なポリシーをアタッチしたロールの **`RoleArn`** を指定します。

1. **`Task`** の **`Input`** パラメータで、テンプレートで定義されている変数の値を含む JSON オブジェクトを指定します。これらは、`task.input.source` 変数に代入される変数です。例えば、テンプレートで task.input.text という変数を定義する場合、JSON オブジェクトの変数は `text`: `sample text` のように指定できます。

1. **`UiTemplate`** の **`Content`** パラメータで、テンプレートを挿入します。

`RenderUiTemplate` を設定したら、任意の SDK または AWS CLI を使用して、テンプレートをレンダリングするリクエストを送信します。リクエストが成功した場合、レスポンスには、ワーカーの UI の HTML をレンダリングする Liquid テンプレートである [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_RenderUiTemplate.html#API_RenderUiTemplate_ResponseSyntax](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_RenderUiTemplate.html#API_RenderUiTemplate_ResponseSyntax) が含まれます。

**重要**  
テンプレートをプレビューするには、ユーザーインターフェイスでレンダリングされる Amazon S3 オブジェクトの読み取り権限を持つ IAM ロールが必要です。これらのアクセス許可を付与するために IAM ロールにアタッチできるサンプルポリシーについては、「[ワーカータスクテンプレートプレビューを有効にする](a2i-permissions-security.md#permissions-for-worker-task-templates-augmented-ai)」を参照してください。

# 適切なワーカー指示書の作成


ヒューマンレビュージョブに適切な指示書を作成することで、タスクの完了におけるワーカーの精度が向上します。ヒューマンレビューワークフローの作成時にコンソールに表示されるデフォルトの指示を変更するか、コンソールを使用してカスタムワーカーテンプレートを作成し、指示書をこのテンプレートに含めることができます。この指示書は、ラベリングタスクが完了した UI ページでワーカーに表示されます。

## 適切なワーカー指示書を作成する


Amazon Augmented AI コンソールには、次の 3 種類の指示書があります。
+ **Task Description** (タスクの説明) - 記述内容は、タスクの簡潔な説明を提供する必要があります。
+ **Instructions** (指示書) – これらの指示書は、ワーカーがタスクを完了するのページと同じウェブページに表示されます。これらの指示書は、タスクを完了するための適切な方法をワーカーに示すものであるため、簡単に参照できるようにする必要があります。
+ **Additional Instructions** (追加の指示書) - これらの指示書は、ワーカーが **[View full instructions]** (すべての指示書を表示) を選択したときに現れるダイアログボックスに表示されます。オブジェクトにラベルを付ける際のエッジケースやその他の難しい状況を示すいくつかの例を含めた、タスク完了のための詳細な指示書を提供することをお勧めします。

## 指示書にサンプル画像を追加する


画像はワーカーに役立つ例を示します。一般公開されている画像を指示書に追加するには、次の操作を行います。

1. 指示書のエディタ内で画像が表示される位置にカーソルを置きます。

1. エディタのツールバーの画像アイコンを選択します。

1. 画像の URL を入力します。

指示書のイメージが、一般公開されていない S3 バケットにある場合は、次の操作を行います。
+ 画像の URL に、`{{ 'https://s3.amazonaws.com/your-bucket-name/image-file-name' | grant_read_access }}` を入力します。

これにより、存続期間の短いワンタイムアクセスコードが追加されたイメージ URL がレンダリングされ、ワーカーのブラウザに表示されるようになります。壊れた画像アイコンが指示書のエディタに表示されますが、ツールをプレビューすると、レンダリングされたプレビューに画像が表示されます。`grand_read_access` 要素の詳細については、「[s3\$1presigngrant\$1read\$1accesss3\$1presign](a2i-custom-templates.md#a2i-custom-templates-step2-automate-grantreadaccess)」を参照してください。