Amazon Augmented AI (A2I)

(A2I) は、のに人間の確認を組み込む仕組みです。誤りが許されない業務で、自動化と人手を組み合わせるために使います。

なお、Amazon A2Iは2026年7月30日に新規の利用者の受け付けを終えました。既存の利用者は引き続き使えますが、新しい機能は追加されない予定です。後継のは案内されていないため、新しく作る場合は、推論結果の確度をしきい値と比べ、低いものだけを担当者の確認待ちへ回す流れを、やなどで自分で組みます。試験では、製品名よりも「確信の低い推論を人が確かめる (ヒューマンインザループ)」という考え方が問われます。

概要

では、の確度が低い場合や、抜き取りでの確認が必要な場合に、人間による確認 (レビュー) の作業を発生させます。

Point

A2I = Amazon Augmented AI の略です。augment は「補強する」 で、AIを人間が補強する仕組みです。
human in the loop = 人間を処理の輪の中に入れる という言い方も試験で出ます。
和訳
- augmented: 増強された、拡張された
- Weblio英和辞書「augmented」

主要技術

①構成要素

要素	内容
人間によるレビューのワークフロー	どの条件で人へ回すかを定義します。
作業チーム	自社の担当者、Amazon Mechanical Turkの作業者 (新規の受け付けは終了) 、外部ベンダーから選びます。
作業画面のテンプレート	確認作業の画面を定義します。
発生条件	確度のしきい値や抜き取り率を指定します。

②組み込みの連携

連携先	使い方
	帳票の抽出結果の確認
	画像判定結果の確認
独自のモデル	の結果の確認

⚠️ 頻出: 「確度の低い抽出結果だけ人が確認したい」という要件は、ヒューマンインザループの考え方で答えます。新しく作る構成では、確度で振り分けて人の確認へ回す流れを自分で組みます。

③Ground Truthとの違い ⚠️ 頻出

機能	目的	発生する場面
Ground Truth	の	学習の前
	結果の確認	運用中

⚠️ 頻出: 学習前のラベル付けと、運用中の推論結果の確認 (ヒューマンインザループ) は段階が違います。Ground TruthとA2Iはどちらも2026年7月30日に新規の受け付けを終えたため、試験では製品名よりこの段階の違いで判断します。

④確認結果の活用

人が確認した結果は、正しいラベルとして蓄積できます。これを次の学習へ回すことで、モデルの精度を継続的に高められます。

試験対策

①選択基準

問題文のキーワード	選ぶもの
確度の低い結果を人が確認したい	確度のしきい値で振り分け、低いものだけ人の確認へ回す
抜き取りで品質を確認したい	一定の割合を人の確認へ回す
学習用のラベルを作りたい	担当者や委託先による注釈と、複数人の判定の集約
誤りが許されない判断を自動化したい	確定の前に人間の確認を挟みます。

②よくある誤答

をの機能と考えること。運用中の確認が役割です。
新しく作る構成でA2Iを選ぶこと。新規の受け付けを終えているため、既存の利用者が使い続ける場面に限ります。
人間の確認を挟むと自動化の価値がなくなると考えること。全件ではなく一部だけ人へ回します。