人間の決定を待つために自動化されたワークフローを一時停止したいと思ったことはありませんか？

クラウドリソースをプロビジョニングする前に、機械学習モデルの生産に促進する、または顧客のクレジットカードの請求前に承認が必要な場合があります。

Have you ever wanted to pause an automated workflow to wait for a human decision? Maybe you need approval before provisioning cloud resources, promoting a machine learning model to production, or charging a customer’s credit card.

人間の決定を待つために自動化されたワークフローを一時停止したいと思ったことはありませんか？クラウドリソースをプロビジョニングする前に、機械学習モデルの生産に促進する、または顧客のクレジットカードの請求前に承認が必要な場合があります。

In many data science and machine learning workflows, automation gets you 90% of the way — but that critical last step often needs human judgment. Especially in production environments, model retraining, anomaly overrides, or large data movements require careful human review to avoid expensive mistakes.

多くのデータサイエンスおよび機械学習ワークフローでは、自動化は90％の方法で得られますが、その重要な最後のステップでは人間の判断が必要です。特に、生産環境では、モデル再訓練、異常のオーバーライド、または大規模なデータの動きでは、高価な間違いを避けるために慎重に人間のレビューが必要です。

In my case, I needed to manually review situations where my system flagged more than 6% of customer data for anomalies — often due to accidental pushes by customers. Before I implemented a proper workflow, this was handled informally: developers would directly update production databases (!) — risky, error-prone, and unscalable.

私の場合、私のシステムが異常のために顧客データの6％以上がフラグを立てた状況を手動で確認する必要がありました。多くの場合、顧客による偶発的なプッシュのためです。適切なワークフローを実装する前に、これは非公式に処理されました。開発者は、生産データベース（！）を直接更新します。リスク、エラーが発生しやすく、無視できません。

To solve this, I built a scalable manual approval system using AWS Step Functions, Slack, Lambda, and SNS — a cloud-native, low-cost architecture that cleanly paused workflows for human approvals without spinning up idle compute.

これを解決するために、AWSステップ機能、Slack、Lambda、およびSNSを使用してスケーラブルな手動承認システムを構築しました。

In this post, I’ll walk you through the full design, the AWS resources involved, and how you can apply it to your critical workflows.

この投稿では、完全なデザイン、関連するAWSリソース、そしてそれを重要なワークフローに適用する方法について説明します。

Let’s get into it 👇

入りましょう

The Solution

解決策

My application is deployed in the AWS ecosystem, so we’ll use Aws Step Functions to build a state machine that:

私のアプリケーションはAWSエコシステムに展開されているため、AWSステップ関数を使用して、次のような状態マシンを構築します。

Here is a youtube video showing the demo and actual application in action:

デモと実際のアプリケーションを示すYouTubeビデオです。

I have also hosted the live demo app here →👉 https://v0-manual-review-app-fwtjca.vercel.app

ライブデモアプリもここにホストしました→👉https://v0-manual-review-fwtjca.vercel.app

All code is hosted here with the right set of IAM permissions.

すべてのコードは、正しいIAM許可セットでここでホストされています。

Step-by-Step Implementation

ステップバイステップの実装

The flow above generates a dataset, uploads it to AWS S3 and if a review is required, then invokes the Manual Review lambda. On the manual review step, we’ll use a Task lambda with an invoke on WaitForTaskToken, which pauses execution until resumed. The lambda reads the token this way:

上記のフローはデータセットを生成し、AWS S3にアップロードし、レビューが必要な場合は、マニュアルレビューLambdaを呼び出します。マニュアルレビューステップでは、WaitfortaskTokenのInvokeでタスクLambdaを使用して、再開するまで実行を一時停止します。ラムダはトークンをこのように読みます：

This Lambda sends a Slack message that includes the task token so the function knows what execution to resume.

このラムダは、タスクトークンを含むスラックメッセージを送信し、関数が再開する実行を把握します。

2. Before the we send out the slack notification, we need to

2。スラック通知を送信する前に、

I followed the youtube video here for my setup.

私はここでYouTubeのビデオをフォローしてセットアップを行いました。

3. Once the above is setup, setup the variables into the web-hook step of the slack workflow:

3.上記が設定されたら、変数をSlackワークフローのWebフックステップにセットアップします。

And use the variables with a helpful note in the following step:

そして、次のステップで役立つメモで変数を使用します。

The final workflow will look like this:

最終的なワークフローは次のようになります：

4. Send a Slack Notification published to an SNS topic (you can alternately use slack-sdk as well) with job parameters. Here is what the message will look like:

4.ジョブパラメーターを使用して、SNSトピックに公開されたSLACK通知を送信します（Slack-SDKも交互に使用できます）。メッセージがどのように見えるかは次のとおりです。

This Lambda sends a Slack message that includes the task token so the function knows what execution to resume.

このラムダは、タスクトークンを含むスラックメッセージを送信し、関数が再開する実行を把握します。

5. Once a review notification is received in slack, the user can approve or reject it. The step function goes into a wait state until it receives a user response; however the task part is set to expire in 24 hours, so inactivity will timeout the step function.

5.レビュー通知がSlackで受信されると、ユーザーはそれを承認または拒否できます。ステップ関数は、ユーザーの応答を受信するまで待機状態になります。ただし、タスク部分は24時間で期限切れに設定されているため、不活動はステップ機能をタイムアウトします。

Based on whether the user approves or rejects the review request, the rawPath gets set and can be parsed here: code

ユーザーがレビューリクエストを承認または拒否するかどうかに基づいて、RawPathが設定され、ここで解析できます：コード

The receiving API Gateway + Lambda combo:

受信APIゲートウェイ +ラムダコンボ：

Example:

例：

Note: Lambda configured with WaitForTaskToken must wait. If you don’t send the token, your workflow just stalls.

注：waitfortasktokenで構成されたLambdaは待つ必要があります。トークンを送信しない場合、ワークフローは停止します。

Bonus: If you need email or SMS alerts, use SNS to notify a broader group.Just sns.publish() from within your Lambda or Step Function.

ボーナス：電子メールまたはSMSアラートが必要な場合は、snsを使用して、より広いgroup.just sns.publish（）にラムダまたはステップ関数内から通知します。

Testing

テスト

Once the manual approval system was wired up, it was time to kick the tires. Here’s how I tested it:

手動承認システムが配線されたら、タイヤを蹴る時が来ました。これが私がそれをテストした方法です：

I tested all major paths:

すべての主要なパスをテストしました。

Behind the scenes, I also verified that :

舞台裏では、私もそれを確認しました：

I highly recommend testing not just happy paths, but also “what if nobody clicks?” and “what if Slack glitches?” — catching these edge cases early saved me headaches later.

幸せなパスだけでなく、「誰もクリックしない場合はどうでしょう？」そして、「もしスラックが不具合したら？」 - これらのエッジケースを早期にキャッチすると、後で頭痛がしました。

Lessons Learned

学んだ教訓

Wrapping Up

まとめます

Adding human-in-the-loop logic doesn’t have to mean duct tape and cron jobs. With Step Functions + Slack, you can build reviewable, traceable, and production-safe approval flows.

Human-in-the-Loopロジックを追加することは、ダクトテープやCronの仕事を意味する必要はありません。 Step機能 + Slackを使用すると、レビュー可能、トレース可能な、および生産に安全な承認フローを構築できます。

If this helped, or you’re trying something similar, drop a note in the comments! Let’s build better workflows.

これが役立った場合、または同様のことを試みている場合は、コメントにメモをドロップしてください！より良いワークフローを構築しましょう。

Note: All images in this article were created by the author

注：この記事のすべての画像は著者によって作成されました