YAZエンジニアが運営するメディア

はじめに

今回の記事では、Amazon Textract、Amazon Translate、Amazon Comprehendを使い、英語の帳票を読み取って日本語へ翻訳し、レビューの感情まで分析します。

単純なOCRだけでなく、フォームのKey-Value、表構造、手書き文字の読み取りまで確認し、その結果を後続の翻訳・自然言語処理へつなげるのが今回のポイントです。

購入明細＋手書きレビュー画像
　　↓
Amazon Textract  
　・印刷文字の読み取り
　・Forms（キーと値）
　・Tables（表構造）
　・英語の手書きレビュー
　　↓
Amazon Translate        
　英語 → 日本語
　　↓
Amazon Comprehend      
　Sentiment Analysis
　　↓
POSITIVE / NEGATIVE / NEUTRAL / MIXED

0. 今回使用するAWSサービスについて

0-1. Amazon Textract

Amazon Textractでは、画像や文書から文字を読み取るだけでなく、今回の帳票に含まれるForms（Key-Value）やTables（表構造）も確認します。手書きレビューはRaw Text / Textの部分から確認します。

※こちらサービスは英語にしか対応していないため、対応リージョンも少ないです

0-2. Amazon Translate

Amazon Translateでは、Textractで取り出した英語レビューだけをEnglish → Japaneseでリアルタイム翻訳します。

0-3. Amazon Comprehend

Amazon Comprehendでは、Translateが返した日本語レビューをBuilt-inモデルで分析し、POSITIVE / NEGATIVE / NEUTRAL / MIXEDのSentimentとConfidence Scoreを確認します。

1. 事前準備とリージョン設定

1-1. 使用リージョンを確認する

1-2. 必要なもの

• AWSマネジメントコンソールへログインできるアカウント
• Amazon Textract / Translate / Comprehendを利用できる権限
• 今回使用する「購入明細＋手書きレビュー画像」（1-3に添付している画像をローカルに落として利用してください）
  
  

1-3. 使用する画像を確認する

今回の入力画像は、左側にInvoice / Delivery Note、右側にProduct Reviewを配置した1枚の帳票です。右側には青色の手書きレビュー、署名、日付、丸で囲んだ評価値が含まれています。

今回のハンズオンで主に利用する部分は右側のProduct Review内の、

The headphones sound great and are very comfortable.
However, the battery drains faster than I expected.
Overall, I like the product, but the battery life
is disappointing.

の部分です。

1-4. AWSへログインしてソウルを選択する

1. AWSマネジメントコンソールへログインします。SSOを使用している場合は、普段利用しているSSOの手順でログインします。
2. リージョン一覧から アジアパシフィック (ソウル) を選択します。リージョンコードは ap-northeast-2 です。
3. 画面右上が「ソウル」になっていることを確認します。

2. Amazon Textractで帳票を読み取る

2-1. Amazon Textractを開く

1. AWSマネジメントコンソール上部の検索欄へ Amazon Textract と入力します。
2. Amazon Textractを選択します。
3. 左側のナビゲーションメニューでDemos配下の Analyze Document を開きます。

今回は単なる文字認識だけでなく、Forms、Tables、Raw Text / Textを確認するためAnalyze Documentを使用します。

2-2. 画像をアップロードする

1. Analyze Document画面で Upload document を探します。
2. Choose documentまたはファイル選択ボタンを選択し、購入明細＋手書きレビュー画像を指定します。
3. 画像プレビューが表示されたら、画像の欠けなどがないことを確認します。

2-3. FormsとTablesを有効にする

1. Analyze Document画面の Configure document を開きます。
2. Data outputまたはChoose data outputsで Forms をONにします。
3. 続けて Tables をONにします。
4. 今回はQueries、Signatures、LayoutはOFFのままとします。表示されていない項目は操作不要です。
5. FormsとTablesがONであることを確認し、Apply configuration を選択します。
6. Results領域に分析結果が表示されることを確認します。

Forms       : ON
Tables      : ON
Queries     : OFF
Signatures  : OFF
Layout      : OFF

2-4. FormsでKey-Valueを確認する

結果からFormsを選択します。今回の画面では、左側がKey、右側がValueの2列として表示される想定です。

この項目はあくまで動作の詳細部分を確認するだけなので概念的な理解を行いたい場合は2-7まで飛ばしていただいて構いません。

画像左側について、次のKeyとValueが対応していることを確認します。

Invoice / Delivery Noteが表の上部に単独行として表示されても問題ありません。文書タイトルのため、Key-ValueのValueを持たない場合があります。

右側のProduct Reviewでは、Product Purchased、Overall Rating、Review Comment、Customer Signature、Review Dateといった項目が含まれています。

結果を次の表に記録しておくと、画像上の正解値とTextractの出力を比較できます。

2-5. Tablesで表構造を確認する

結果からTablesを選択し、No. / Product / Quantity / Unit Price / Amountが列として認識されていることを確認します。

No.        : 1
Product    : Wireless Headphones
Quantity   : 1
Unit Price : $49.99
Amount     : $49.99

合計欄も確認します。

Subtotal : $109.96
Shipping : $0.00
Discount : -$20.00
Total    : $89.96

合計欄は商品一覧とは別の表として認識される場合があります。これは異常ではありません。

2-6. Raw Text / Textで手書きレビューを確認する

文書全体の文字列を確認できる結果を開きます。画面によって名称がRaw textまたはTextになっている場合があります。

Product Review付近で、Product Purchased、Wireless Headphones、Overall Rating、Review Commentといった文字列を探します。表示順や改行が画像上の配置と多少前後しても問題ありません。

Product Review
Product Purchased:
Wireless Headphones
Overall Rating:
1 2 3 4 5
Review Comment:
The headphones sound great and are very comfortable.
However, the battery drains faster than I expected.
Overall, I like the product, but the battery life
is disappointing.
Customer Signature:
Taro Yamada
Review Date:
Aug 31, 2026

上記は画像上の正解内容を整理したものです。Textractの実際の出力では、句読点、改行、読み取り順、丸で囲んだ4の扱いなどが完全には一致しない場合があります。

特にレビュー本文の次の4行を探します。

The headphones sound great and are very comfortable.
However, the battery drains faster than I expected.
Overall, I like the product, but the battery life
is disappointing.

3文目が画像上で2行に分かれているため、Textractでも2つのLineとして出力される可能性があります。

必要に応じて、次のようにTextract結果を記録します。

1行目：
________________________________________________________

2行目：
________________________________________________________

3行目：
________________________________________________________

4行目：
________________________________________________________

元画像と比較し、headphones / comfortable / battery / expected / disappointingなどが正しく読めているか確認します。レビュー以外ではTaro Yamada、Aug 31, 2026、4も確認できます。

2-7. Review Commentだけをコピーする

Textractの読み取り結果から、Review Commentの本文だけを選択します。Product Review、商品名、評価値、ラベル、署名、日付、左側の明細情報は含めません。

The headphones sound great and are very comfortable.
However, the battery drains faster than I expected.
Overall, I like the product, but the battery life
is disappointing.

Textract側で3文目が1行に連結されている場合は、その出力をそのままコピーして構いません。

また、1〜2文字程度の誤認識で文章として意味が通る場合は、Textractが出力した文章を修正せず、そのままAmazon Translateへ渡します。これは、画像認識 → 翻訳 → 感情分析という一連の流れの中で、前段の認識結果が後段へどう影響するかを見るためです。

3. Amazon Translateで英語レビューを日本語へ翻訳する

3-1. Amazon Translateを開く

1. 上部検索欄に Amazon Translate と入力し、Amazon Translateを開きます。
2. 左側メニューから Real-time translation を開きます。
3. Translation領域にタブがある場合は Text を選択します。今回はファイルそのものではなく、Textractで取得した文字列を翻訳します。

3-2. 翻訳設定を行う

今回は英語であることが分かっているため、Source languageはAutoではなくEnglishを明示的に選択します。

標準翻訳だけを確認するため、Additional settingsは次のとおりです。

Custom terminology : 使用しない
Formality          : 指定しない
Profanity masking  : 使用しない
Brevity            : 使用しない

3-3. レビューを貼り付けて日本語訳を確認する

Source language側の入力欄へ、Textractからコピーしたレビューを貼り付けます。

The headphones sound great and are very comfortable.
However, the battery drains faster than I expected.
Overall, I like the product, but the battery life
is disappointing.

Target language側にリアルタイムで翻訳された日本語が表示されます。翻訳イメージは次のとおりです。

ヘッドホンの音は素晴らしく、とても快適です。
しかし、バッテリーの消耗が予想よりも早いです。
全体的に、この製品は気に入っていますが、バッテリー寿命にはがっかりしています。

実際の翻訳結果はモデルなどにより表現が異なる場合があります。必要なのはキーワードになるので完全一致する必要はありません。

3-4. 翻訳後も意味が維持されているか確認する

レビューには肯定的な要素と否定的な要素の両方が含まれています。日本語訳でも両方の意味が残っているか確認します。

確認後、Target language側の日本語レビュー全文をコピーします。

4. Amazon Comprehendで感情分析する

4-1. Amazon Comprehendを開く

1. 上部検索欄に Amazon Comprehend と入力し、Amazon Comprehendを開きます。
2. 左側メニューから Real-time analysis を開きます。
3. Input type内のAnalysis typeで Built-in を選択します。

Built-inは、AWSが用意した学習済みモデルをそのまま使用する方式です。今回はカスタム分類モデル、カスタムエンティティモデル、Comprehendエンドポイントは作成しません。

4-2. 分析前に人間が感情を予想する

Comprehendを実行する前に、自分でレビューの感情を予想します。今回の想定はMIXEDです。

4-3. 日本語レビューを分析する

1. Real-time analysis画面にサンプル文章が表示されている場合は削除します。
2. Amazon Translateで取得した日本語レビュー全文を貼り付けます。手順書の例文ではなく、実際にTranslateが返した日本語を使用します。
3. Analysis typeが Built-in であることを再確認します。
4. Analyze を選択します。

4-4. SentimentとConfidence Scoreを確認する

Analyze後、結果領域のInsightsからSentimentを開きます。4種類の判定は次の意味です。

表示されたConfidence Scoreを記録します。

POSITIVE：____________

NEGATIVE：____________

NEUTRAL ：____________

MIXED   ：____________

最も高かったSentimentも記録します。

最も高かったSentiment：

________________________________

InsightsにLanguageが表示されている場合は開きます。今回の入力は日本語なので、Japaneseまたはjaに相当する結果になっていることを確認します。

5. 人間の予想とAIの結果を比較する

5-1. 予想と結果を並べる

自分の予想：
MIXED

Amazon Comprehend：
________________________________

一致した？
○ / ×

5-2. 一致しなかった場合に考察する

• Textractで手書き文字の誤認識がなかったか
• Translateでニュアンスが変化していないか
• 肯定的な表現と否定的な表現の強さに差がないか
• 人間が「混在」と感じても、モデルは文章全体を別の感情として評価していないか

考察：

________________________________________________________

________________________________________________________

________________________________________________________

5-3. ハンズオン全体を振り返る

6. よくあるミス

6-1. Amazon Textractが利用できない

画面右上のリージョンがアジアパシフィック（ソウル） / ap-northeast-2になっているか確認します。元のハンズオンでは東京リージョンではAmazon Textractを利用できない前提で進めています。

6-2. AccessDeniedが表示される

IAM権限不足の可能性があります。研修・会社アカウントの場合は、管理者へAmazon Textract / Amazon Translate / Amazon Comprehendを利用することを伝えてください。私と同じ環境の場合は問題ありません。

6-3. Formsが表示されない

Configure documentを開き、Forms : ON を確認します。設定後に Apply configuration を選択します。

6-4. Tablesが表示されない

Configure documentで Tables : ON になっているか確認します。

6-5. 手書きレビューが一部誤認識される

字形や画像品質によって結果は変化します。1〜2文字程度なら誤認識を記録し、そのまま後続処理へ進めます。

6-6. Translateで日本語が出ない

Source language : English と Target language : Japanese を確認し、Source language側にレビューが貼り付けられていることも確認します。

6-7. Comprehendで結果が出ない

Analysis typeが Built-in であること、日本語レビューを入力して Analyze を実行していることを確認します。

6-8. ComprehendがMIXEDにならない

異常ではありません。機械学習モデルによる判定なので、必ず人間の予想と一致するわけではありません。Textract → Translate → Comprehendのどこでニュアンスが変化したかを考察します。

7. 料金と後片付け

今回のハンズオンでは、短い文章と1枚の画像をオンデマンドで処理します。また、次のような継続稼働リソースは作成しません。

• EC2
• NAT Gateway
• Lambda
• S3バケット
• Comprehendカスタムモデル
• Comprehendエンドポイント
• Translateバッチジョブ

そのため、ハンズオン終了後に削除が必要な永続リソースは基本的にありません。

まとめ

今回の記事では、1枚の購入明細＋手書きレビュー画像を起点に、複数のAWS AIサービスをつなげて処理しました。

Amazon Textract   文書を読み、文字と構造を取り出す
        ↓
Amazon Translate  抽出された文章を翻訳する
        ↓
Amazon Comprehend 翻訳された文章の感情を分析する

重要なポイントは、画像 → 構造化・テキスト化 → 翻訳 → 自然言語分析という流れを、複数のAWS AIサービスを組み合わせて確認したことです。