非公開ユーザー
情報通信・インターネット｜経営・経営企画職｜1000人以上｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 有償利用
ディープラーニングソフトで利用
良いポイント
Rekognitionは、画像や動画データに対して「ラベル検出」「顔認識」「モデレーション」「人物の動き検出」などがサーバーレスで使えるのが魅力です。社内では防犯カメラ映像の顔ぼかし処理や、ユーザー投稿画像のカテゴリ分類などでPoC・本番活用しています。なによりAPIがシンプルで、他のAWSサービス（Lambda、S3、Athenaなど）と自然につながるため、エンジニア側の負担があまりかからなかったのが大きいです。クラウドベースなのでスケール対応も早く、インフラを気にせず実験しやすい点も良かったです。
改善してほしいポイント
顔認識の精度や人物検出はかなり高いのですが、日本人同士など類似顔が多い場合や、複数人の画像では誤判定もゼロではありません。また、リアルタイム分析や高フレームレート動画などへの対応には、やや工夫が必要です。もう少し細かい制御（例：マスク検出や感情推定の閾値調整など）ができれば業務用途にも使いやすくなりそうです。
どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？
従来は、人手で行っていた画像確認や動画内の顔ぼかしなどに多くの時間がかかっていましたが、Rekognitionを導入してからは、画像や動画をS3にアップロード → Lambdaで自動解析 → 加工済みデータを格納、という流れが自動化され、工数が激減しました。PoC時点では、1動画あたり30分以上かかっていた処理が、1〜2分以内で完了するようになり、社内リソースの削減に大きく貢献しています。また、分類精度も高いため、簡易的な画像検閲（モデレーション）にも一定の効果がありました。
