サポート終了のお知らせ: 2025 年 10 月 31 日をもって、AWS は Amazon Lookout for Vision のサポートを終了します。2025 年 10 月 31 日以降、Lookout for Vision コンソールまたは Lookout for Vision リソースにアクセスできなくなります。詳しい情報については、「Lookout for Vision の代替手段を探る」を参照してください。
Amazon Lookout for Vision では、実際に使用した分のみ料金が発生します。初期費用や最低利用料金はかかりません。プロジェクトを作成してベースライン画像をアップロードした後、Amazon Lookout for Vision を使用すると、製造ラインでカスタマイズした欠陥検出機械学習 (ML) モデルをトレーニングして、異常を検出できます。
異常を検出する方法として、Amazon Lookout for Vision のクラウド API を利用する方法と、トレーニング済みのモデルを任意のハードウェアデバイスにデプロイするエッジでの方法があります。Amazon Lookout for Vision モデルは、NVIDIA Jetson エッジアプライアンスまたは x86 コンピューティングプラットフォーム (NVIDIA GPU アクセラレーターを備えた Linux を実行しているもの) にデプロイできます。私たちは、Amazon SageMaker Neo を使用して、エッジ互換性のあるモデルをコンパイルしています。サポートの対象になっているデバイスのリストについてはこちらをご覧ください。AWS IoT Greengrass を使用して、エッジ互換のカスタマイズされたモデルをデバイスのフリートにデプロイして管理できます。AWS IoT Greengrass サービスは、別途料金をお支払いいただきます。
請求額は 3 つの要素で構成されています。モデルのトレーニングにかかる料金 (トレーニング時間)、クラウドでの異常検出にかかる料金 (クラウド推論時間)、エッジでの異常検知にかかる料金 (エッジ推論ユニット) です。
トレーニング時間
欠陥検出モデルのトレーニングにかかる時間数に対して料金が発生します。Amazon Lookout for Vision は、複数のコンピューティングリソースを並行してプロビジョニングして、モデルをすばやくトレーニングできます。例えば、Lookout for Vision では、3 つのコンピューティングリソースをプロビジョニングして同時に実行する場合があります。各リソースは、3 つの異なるアルゴリズムを使用して、30 分間実行します。そして、自分のモデルに最適なアルゴリズムを選びます。つまり、トレーニング済みのモデルは 30 分以内に使用できるようになりますが、請求対象の時間数は 1.5 時間 (30 分 × 3 リソース) になります。
クラウド推論時間
カスタマイズしたモデルで異常や欠陥を検出した時間数に対して料金が発生します。モデルを使用して欠陥を見つけるために、Lookout for Vision は、推論ユニットと呼ばれる少なくとも 1 つのコンピューティングリソースをプロビジョニングします。1 つのクラウド推論ユニットは、1 時間の処理に相当し、最大で 5 トランザクション毎秒 (TPS) をサポートできます。追加の推論ユニットをリクエストすることにより、製造ラインの需要に応じて欠陥検出能力を増減できます。欠陥検出モデルを使用する推論ユニット * 推論時間ごとに請求されます。例えば、2 つの推論ユニットを使用していて、モデルを 8 時間使用する場合 (午前 9 時に開始し、午後 5 時に停止する)、8 * 2 = 16 の推論時間が請求されます。モデルの使用を明示的に停止しない場合、モデルを使用して異常を積極的に検出していなくても、引き続き課金されます。
エッジ推論ユニット
Lookout for Vision のエッジ推論ユニットを使用するごとに、月額料金が発生します。1 つのエッジ推論ユニットは、お客様のエッジアプライアンスにデプロイされた Lookout for Vision モデルが、接続されたカメラストリーミングから 1 分間に最大 120 件の検査を処理するために使用するコンピューティングです。エッジアプライアンスあたりのエッジ推論ユニットの数 * 欠陥検出モデルを使用しているエッジアプライアンスの数に基づいて、毎月請求されます。Lookout for Vision は、接続された 1 つのカメラストリーミングから 1 か月あたり最低 1 つのエッジ推論ユニットの料金が発生します。例えば、1 分間で 100 枚のシリコンウェハーを製造する生産ラインから欠陥のあるシリコンウェハーを検出するためにエッジアプライアンスにデプロイされた Lookout for Vision モデルは、1 か月あたり 1 つのエッジ推論ユニットを消費します。この例の月額料金は、1 エッジ推論ユニット * 1 エッジアプライアンス = 1 エッジ推論ユニットとなります。
通常、1 つのアクティブなカメラストリーミングは 1 分間に最大 120 件の検査をサポートすることができ、1 か月につき 1 つのエッジ推論ユニットを使用することがわかりました。例えば、Lookout for Vision の異常検出モデルを実行しているエッジアプライアンスに 2 個のアクティブなカメラストリーミングが接続されている場合、その月に 2 個のエッジ推論ユニットの料金が請求されることになります。また、エッジアプライアンスが 5 個あり、それぞれが 2 個のエッジ推論ユニットを使用している場合、その月の請求額は 5 * 2 = 10 エッジ推論ユニットとなります。エッジアプライアンスで Lookout for Vision を 1 日 4 時間または 24 時間積極的に使用しているかどうかにかかわらず、特定の月に、当該のエッジアプライアンスでのクエリレートが 120 件の検査/分を下回っている限り、1 つのエッジ推論ユニットの料金が請求されます。
AWS 無料利用枠
AWS の無料利用枠の一環として、Amazon Lookout for Vision を無料で開始していただけます。無料利用枠は 3 か月間利用でき、1 か月あたり無料トレーニングが 10 時間、無料クラウド推論が最大 4 時間、無料エッジ推論が最大 5 ユニット含まれます。
料金表
Amazon Lookout for Vision のトレーニングと推論の使用は 1 分単位で課金されます。最低 1 分から課金されます。
* Amazon Lookout for Vision のトレーニングとクラウド推論の使用は 1 分単位で課金されます。最低 1 分から課金されます。
** Amazon Lookout for Vision エッジ推論は、エッジアプライアンスごとに毎月最低 1 つのエッジ推論ユニットを使用し、エッジ推論ユニットの増分で請求されます。
料金の例
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例 1: 自動車のエンジンの組立における溶接欠陥を検出する
あなたが自動車メーカーであり、Lookout for Vision を利用して工場で組み立てられたすべてのエンジンの溶接欠陥を特定したいとします。簡単にするために、溶接の欠陥の有無について 1 日 8 時間、毎分 1 つのエンジンユニットを検査してから、組立ラインの次の段階に送られると仮定します。米国東部 (バージニア北部) で Amazon Lookout for Vision を使用した月末の最初の請求額 (週末の使用がないと仮定すると 22 日) は、次のように計算されます。トレーニングの月額料金
モデルのトレーニングには 3 時間かかるとします。最初の日に、無料利用枠を利用して、トレーニング時間を 3 時間使用した場合。月間トレーニング料金の詳細は、以下の表のとおりです。使用タイプ 利用時間 料金 無料利用枠 請求可能な時間数 その月の料金 トレーニング 3 時間 2.00 USD/時間
3 時間
0 0 クラウド推論の月額料金
クラウドでの推論を毎日 (1 日 8 時間 * 22 日) 実行し、推論時間が 176 時間とします。初日に 4 時間の推論時間を使用した場合は、無料利用枠をご利用いただけます。残りの時間については、以下の表に詳細が示されているように料金が発生します。使用タイプ 利用時間 料金 無料利用枠 請求可能な時間数 その月の料金 クラウド推論 176 4.00 USD/時間
4 時間
176 - 4 = 172 時間 172 * 4.00 USD/時間 = 688.00 USD
合計料金: 688 USD
エッジ推論の月額料金
次に、オンプレミスで推論を実行する場合を考えてみましょう。エッジアプライアンスにデプロイされた Lookout for Vision モデルで処理される 20 個のユニークなカメラストリーミングがあるとします。簡素化のために、この 20 個のユニークなカメラストリーミングが 20 個のエッジ推論ユニットを使用すると仮定します。
使用タイプ エッジ推論ユニット 料金 無料利用枠 課金対象となる推論ユニットの数 その月の料金 エッジ推論 20 1 つのエッジ推論ユニットにつき 100 USD/月
5 個のエッジ推論ユニット/月
20 - 5 = 15 エッジ推論ユニット 15 * 100 USD = 1,500 USD
合計月額料金
その月の請求額は 2,188 USD です。これは、トレーニング用の 0 USD、クラウド推論用の 688.00 USD、エッジ推論用の 1,500 USD、無料利用枠の完全な使用を含む合計金額です。
使用タイプ (1 か月あたり) その月の料金 トレーニング + クラウド推論時間 + エッジ推論ユニット 合計料金 = 0 USD + 688 USD + 1,500 USD = 2,188 USD -
例 2: プリント回路基板 (PCB) で欠落しているコンポーネントを検出する
あなたが PCB メーカーであり、次の加工段階に送られる前に、コンポーネントが欠落している PCB はないかをチェックしたいとします。簡単にするために、1 日 8 時間労働で製造された PCB の数を処理するために 2 つのクラウド推論ユニットが必要であると仮定します。今月の無料利用枠の使用量を既にすべて使用していると仮定します。米国東部 (バージニア北部) で Amazon Lookout for Vision をその月の 22 日間 (週末に回線を実行していないと仮定して、その月の 8 日分を除く) 使用した場合の請求額は、次のように計算されます。トレーニングの月額料金
モデルのパフォーマンスを向上させるために、2 時間のトレーニングでモデルを再トレーニングしたとします。月間トレーニング料金の詳細は以下のようになります。
使用タイプ 利用時間 料金 請求可能な時間数 その月の料金 トレーニング 2 時間 2.00 USD/時間
2 時間 2 * 2.00 USD/時間 = 4.00 USD クラウド推論の月額料金
クラウド推論時間を毎日 (8 時間/日 × 22 日 × 2 個の推論ユニット)、つまり 352 推論時間使用したと仮定します。その月の 22 営業日に発生する料金ついては、以下の表に詳細が示されています。
使用タイプ 利用時間 料金 請求可能な時間数 その月の料金 クラウド推論枠 1 (最初の 300 時間) 300 時間 4.00 USD/時間
300 時間 300 * 4.00 USD/時間 = 1,200.00 USD
クラウド推論枠 2 (次の 3000 時間) 52 時間 3.60 USD/時間
52 時間 52 * 3.60 USD/時間 = 187.20 USD 合計料金 = 1,387.20 USD 合計月額料金
その月の請求額は 1,391.20 USD です。これは、トレーニングの 4 USD、クラウド推論時間 (枠 1) の 1,200.00 USD、クラウド推論時間 (枠 2) の 187.20 USD を含む合計金額です。
使用タイプ (1 か月あたり) その月の料金 トレーニング + クラウド推論時間 合計料金 = 4 USD + 1,200 USD + 187.20 USD = 1,391.20 USD -
例 3: シリコンウェハーの表面欠陥の発見
3 つの生産ラインでシリコンウェハーを製造しているとします。次の加工段階に送られる前に、シミや変色のあるウェハーをチェックしたいとします。このモデルをオンプレミスで使用してエッジで推論を実行することで、リアルタイムでシミや変色をチェックしたいとします。今月の無料利用枠の使用量を既にすべて使用していると仮定します。米国東部 (バージニア北部) で Amazon Lookout for Vision を1 か月間使用した場合の最終的な請求額は次のように計算されます。トレーニングの月額料金
モデルのパフォーマンスを向上させるために、生産ラインごとに各モデルの再トレーニングを 2 トレーニング時間ずつ (2 時間 × 3 生産ライン)、6 トレーニング時間行ったとします。
使用タイプ 利用時間 料金 請求可能な時間数 その月の料金 トレーニング 6 時間 2.00 USD/時間
6 時間 6 * 2.00 USD/時間 = 12.00 USD エッジ推論の月額料金
1500 個のユニークなカメラストリーミングがあり、それぞれが 1 分間に最大 120 枚のシリコンウェハーを生産する生産ラインをモニタリングしています。接続されている各カメラストリーミングは、検査のため、Lookout for Vision モデルに 1 分間につき最大 120 枚の画像を送信しているため、1 つのエッジ推論ユニットが消費されます。1 つのエッジアプライアンスに 3 台のカメラが接続されているので、合計 500 台のエッジアプライアンスがあることになります (1500/3 台)。その月は、3 個のエッジ推論ユニット * 500 個のエッジアプライアンス = 1500 個のエッジ推論ユニットを使用することになります。その月に発生する料金については、以下の表に詳細が示されています。
使用タイプ 推論ユニット 料金 無料利用枠 請求可能なエッジ推論ユニットの数 その月の料金 エッジ推論枠 1 (最初の 500 個のエッジ推論ユニット) 500 1 つのエッジ推論ユニットにつき 100 USD/月
0 500 500 * 100 USD = 50,000 USD
エッジ推論枠 2 (次の 2000 個のエッジ推論ユニット 1000 1 つのエッジ推論ユニットにつき 80 USD/月
0 1000 1000 * 80 USD = 80,000 USD 合計料金 = 50,000 USD + 80,000 USD = 130,000 USD
合計月額料金
その月の請求額は 130,012 USD です。これは、トレーニングの 12 USD、エッジ推論ユニット (枠 1) の 50,000 USD、エッジ推論ユニット (枠 2) の 80,000 USD を含む合計金額です。
使用タイプ (1 か月あたり) その月の料金 トレーニング + クラウド推論時間 + エッジ推論ユニット 合計料金 = 12 USD + 50,000 USD + 80,000 USD = 130,012 USD -
例 4: Lookout for Vision を使用した場合の総保有コストを、他の既存のマシンビジョンベースのソリューションと比較した場合
次に、Lookout for Vision を使用して異常を検出する場合の総保有コストを見てみましょう。1 分間に 100 枚のピザを製造する 1 台の生産ラインがあるとします。産業用カメラが NVIDIA Jetson GPU エッジアプライアンスに接続されています。このエッジアプライアンスにピザの欠陥を検出するモデルをデプロイし、生産ラインでピザの欠陥を検出します。カメラ 1 台あたりのハードウェアコスト
これには、産業用カメラ (カメラの設置と試運転を含む) とエッジアプライアンス (該当する場合) のコストが含まれます。
コンポーネント 詳細 エッジで Lookout for Vision を使用して異常検出を行う その他のマシンビジョン異常検出ソリューションプロバイダー 産業用カメラのコスト (設置と試運転を含む) カメラ + 設置コスト 2,250 USD
10,000 USD エッジアプライアンスのコスト – カメラ 1 台あたり 1 台のエッジアプライアンスで 3 台のカメラをサポート (1,600 USD/3 台) 534 USD
0 合計 2,784 USD 10,000 USD カメラ 1 台あたりモデルのトレーニングとアップデートのコスト
Lookout for Vision を使用して 20 時間のモデルトレーニングを行い、モデルを四半期ごとに 1 回アップデートすると仮定します (初期トレーニング済みモデル + 1 年に 3 回の追加モデルアップデート)。簡単にするために、トレーニングと推論のための無料利用枠を終了したと仮定します。
コンポーネント 詳細 エッジで Lookout for Vision を使用して異常検出を行う その他のマシンビジョン異常検出ソリューションプロバイダー トレーニング トレーニングに 20 時間 @ 1 時間あたり 2.00 USD 40 USD
0 (カメラのコストに含まれる) 追加のモデルアップデート (3) 3 * 40 USD 120 USD
5,000 USD 合計 160 USD 5,000 USD カメラ 1 台あたりのエッジ推論コスト
1 分間に 100 枚のピザを製造する際に、欠陥のあるピザを検出するために接続された 1 つのカメラフィードは、1 か月につき 1 つの Lookout for Vision エッジ推論ユニットを使用します。
コンポーネント 詳細 エッジで Lookout for Vision を使用して異常検出を行う その他のマシンビジョン異常検出ソリューションプロバイダー エッジ推論ユニット (枠 1) 1 つのエッジ推論ユニット/月 (100 USD * 12) 1,200 USD
0 (カメラのコストに含まれる) モデルのデプロイと管理に AWS IoT Greengrass を利用 アプライアンス 1 台あたり 0.16 USD/月 1.92 USD
合計 1,201.92 USD カメラ 1 台あたりの 1 年目のコスト合計
ハードウェア、トレーニング、推論にかかるコストを合計すると、Lookout for Vision を使用した場合の総保有コストは、他の既存のマシンビジョンベースのソリューションと比較して以下のようになります。
コンポーネント エッジで Lookout for Vision を使用して異常検出を行う その他のマシンビジョン異常検出ソリューションプロバイダー ハードウェアコスト 2,784 USD
10,000 USD トレーニングとモデルの更新 160 USD
5,000 USD 推論 1,201.92 USD 総保有コスト 4,145.92 USD 15,000 USD
料金に関するその他のリソース
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