AWS Rekognition

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AWS Rekognitionとは

AWS Rekognitionは、Amazon Web Services（AWS）が提供する画像・動画解析サービスです。機械学習技術を活用して、画像や動画から顔認識、物体検出、テキスト抽出、シーン分析などを自動で行うことができます。数百万枚の画像で事前学習されたモデルにより、人物の年齢や性別の推定、感情分析、有名人の識別なども可能です。また、カスタムラベル機能を使用することで、特定の業界やビジネスニーズに合わせた独自の物体や概念を検出するモデルを構築することもできます。APIベースでの提供により、既存のアプリケーションやシステムに比較的容易に組み込むことが可能で、使用した分だけ課金される従量課金制を採用しています。コンテンツモデレーション、メディア分析、セキュリティ監視など、様々な用途での活用が期待されており、機械学習の専門知識がなくても高度な画像解析機能を利用できる点が特徴となっています。

強み

マネージドクラウドで柔軟なスケール

AWS Rekognitionは、AWSが提供するフルマネージドな画像解析サービスとして、サーバーレス環境で利用を開始できます。API連携によりシステムへの組み込みが容易で、解析処理量に応じた課金体系により柔軟なコスト管理が可能です。膨大な画像や動画データも短時間で分析でき、機械学習モデルの管理コストを削減できる特長があります。

顔検出・ラベル・テキストなど多機能解析

AWS Rekognitionは、顔検出・分析（年齢・表情）、人物認識、物体・シーンのラベル付与、テキスト検出、有名人認識といった多彩なAI機能を提供しています。事前学習済みモデルを活用することで、複雑な設定作業を必要とせず、高度な画像解析を手軽に実行できる点が特徴です。これにより、画像認識に関する幅広いビジネス要件に効率的に対応することが可能となります。

カスタムラベルで少数データから独自モデル構築

AWS RekognitionのCustom Labels機能を活用することで、わずか10枚程度の画像からAIモデルの学習と作成が可能です。専門知識を必要としないAutoMLの仕組みにより、自社製品のロゴや特殊な対象物など、用途に特化した認識モデルを短期間で構築できます。新たな要素が生じた場合にも柔軟に対応でき、オンプレミス環境では実現が困難な迅速性を提供します。

注意点

オンライン環境必須による利用制限

AWS Rekognitionはクラウドベースの画像認識サービスのため、利用にはインターネット接続が必要です。そのため、社内ネットワークが外部に接続できない環境や、遅延が重要なリアルタイム処理での使用には制約があり、オフライン環境では動作しません。また、機密性の高いデータをクラウドに送信することについて、組織のセキュリティポリシーによっては検討が必要な場合があります。このようにネットワーク環境への依存性は、導入前に考慮すべき点といえるでしょう。

長期利用時のコスト増大の可能性

AWS Rekognitionは従量課金制のクラウドサービスであるため、利用期間が長くなるほど累計コストが高くなる傾向があります。サービス導入後は使い続ける限り継続的に料金が発生し、オンプレミスの買い切り型システムと比較すると、長期利用では総費用が割高になる可能性があります。特にカメラ台数や分析頻度が多い環境では、継続的なランニングコストについて事前に検討しておくことが重要です。

カスタム分類の制約

AWS Rekognitionは事前に用意されたラベル（物体カテゴリ）の範囲内での認識が基本となるため、独自の識別カテゴリを扱う場合は追加のモデル学習が必要になります。標準機能だけでは特殊な対象物の認識に対応できない場合があり、要件に応じてAmazon Rekognition Custom Labelsなど別サービスでカスタムモデルを構築する必要があります。高度なカスタマイズには手間と追加コストが発生するため、導入前に用途適合性を十分に検討することが重要です。

カテゴリ別マーケットシェア

2025年8月 FitGap調査