AWS

文章から電話番号や住所などの個人情報を見つけてマスキングできる。個人情報を含むテキストを安全に保管・共有するための前処理として使うと、プライバシー保護に役立つんだ。

Textractの処理費用に対してタグを割り当てて、どの部署がどれぐらい使ってるかを見える化できる。紙書類のデジタル化コストを、チーム単位で内訳を出すのに便利なんだ。

分析結果をJSONなどの形式でS3に保存することが可能。後から別のツールで集計したり、レポートを作ったりする場合に便利。大規模バッチ分析をさらに加工したい時に合うんだ。

抽出した文章をさらにComprehend(自然言語処理)に渡して、感情やキーワードを分析できる。契約書やアンケートを読んだら、そのままAIに任せて重要ワードを見つけるなど応用範囲が広がる。

テキストがアップされたらすぐロボット(Lambda)を呼んで分析→結果を保存といった自動化が簡単。新しいレビューや投稿が来たらリアルタイムに感情判定するなどの仕組みを組みやすい。

S3にアップした画像やPDFを直接読み取れるから、大量ファイルをまとめて処理したいときにも最適。完了後の結果もS3に保存すれば、一連の流れがすごくスムーズに自動化できるんだ.

誰がこの分析を呼び出せるか、どのモデルをカスタム学習できるかなどを制限できる。大量データを間違って分析しちゃったり、他人のモデルを上書きしたりしないよう守れるんだ。

シミュレーションやロボットからのログをCloudWatchなどに集めて、あとで分析できる。エラーがどのタイミングで出たか、走行経路はどうだったかを確認して、改善点を見つけられるんだ。

チェックボックスやラジオボタンの“オン/オフ”も自動判定する。紙のアンケート回答をスキャンして、どれにマルが付いているかを読み取れるから、手作業なしでデータ化がはかどる。

大量のシミュレーションをまとめて並列に実行して、一気にテストできる。いろんな条件(室内・屋外・障害物配置)を試したい時に、時間をかけず結果を集められる。開発スピードが上がるんだ。