写真に何が写っているかを、AIに当ててもらう

手順に迷ったときや、用語の意味を確かめたいときに開きましょう。

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サーバーやリソースを作る作業はありません。画像をアップロードすると、写っている物体やシーンに対応するラベルが、確信度（%）とともに一覧で返ってきます。

※ 結果は画像の内容によって変わります。図の値はあくまで一例です。

以下の要件を満たし、ラベル検出の基本的な使い方を確認してください。

「画像を渡す → 結果を見る → 別の画像で比べる」という、シンプルな流れです。

1. マネジメントコンソールにサインインし、リージョンを確認する

   ブラウザで AWS マネジメントコンソールにサインインします。画面右上のリージョンが、Amazon Rekognition が利用可能なリージョン（例：「アジアパシフィック（東京）ap-northeast-1」）になっていることを確認します。

2. Rekognition コンソールを開く

   画面上部の検索バーに Rekognition と入力し、コンソールを開きます。「ラベル検出を試す」（デモ機能）を選びます。

3. 画像をアップロードする

   用意してあるサンプル画像をそのまま使うか、「画像をアップロード」から自分の画像ファイルを選んでアップロードします。

   対応している画像形式に注意

   アップロードできる画像形式には制限があります（JPEG・PNG など）。あまり特殊な形式のファイルは、事前に一般的な形式に変換しておくとスムーズです。

4. 検出結果のラベルと信頼度を確認する

   アップロードが終わると、画像に写っている物体やシーンに対応するラベルの一覧と、それぞれの信頼度（%）が表示されます。上位のラベルから順に、どんな項目が検出されているか確認しましょう。

5. 別の画像で結果を比較する

   もう 1 枚、別の画像をアップロードし、検出されるラベルや信頼度がどのように変わるかを見比べます。

初学者がよく引っかかる箇所を先回りでまとめました。答えそのものは載せていませんが、「どこを見直せばよいか」の手がかりとして使ってください。

要件の再確認ではなく、画面のどこを見れば達成を確認できるかをまとめました。Rekognition コンソールを開いて、次を順に確かめましょう。

• アップロードした画像に対して、ラベルの一覧が表示されている。
• 各ラベルに信頼度（%）が表示されている。
• 信頼度の数値が高いものから順に並んでいる（または並べ替えて確認できる）。
• 別の画像に変えると、検出結果（ラベルと信頼度）も変わる。

手を動かすことに加えて、次の問いに自分の言葉で答えられるようにしておくと、理解がより深まります。

1. 信頼度が低いラベルをそのまま業務の判断に使うとしたら、どんな注意が必要でしょうか。
   ヒント

   信頼度が低いということは、AI自身も「自信がない」判定だということです。その結果を最終判断としてそのまま使ってよい場面と、人の目によるダブルチェックが必要な場面を分けて考えてみましょう。
2. 画像認識を使った実際のサービスには、どのようなものがあるか考えてみましょう。
   ヒント

   写真の自動タグ付けや整理、不適切な画像の検出、棚にある商品の自動認識など、身近なサービスの裏側で使われている場面を想像してみましょう。
3. 今回試した汎用的なラベル検出と、「自社の特定の商品だけを認識したい」という場合とでは、必要な仕組みにどんな違いがありそうでしょうか。
   ヒント

   汎用のラベル検出は、世の中の広く知られた物体やシーンを学習したモデルを使っています。特定の商品のように、世の中に広く知られていない対象を認識したい場合、何を追加で用意する必要がありそうか考えてみましょう。

今回はコンソールのデモ機能で画像を一時的に解析しただけで、新しいリソースは作成していません。削除すべき操作は特にありません。

1. 特別な後片づけは不要：アップロードした画像は、デモ画面での解析にその場で使われるだけで、バケットやインスタンスのような、削除を忘れると課金が続くリソースは作成していません。