投稿日: Sep 29, 2023
Amazon Bedrock の一般提供を開始 ―― Amazon Bedrock は、大手 AI 企業が提供する高性能な基盤モデルの選択肢と、生成系 AI アプリケーションを構築するための幅広い機能を提供する完全マネージド型サービスにより、プライバシーとセキュリティを確保しながら、開発をシンプルに
Amazon Bedrock に Amazon Titan Embeddings と Meta の Llama 2 モデルを追加 ―― お客様のユースケースに合ったモデルを見つけるための、さらに幅広い選択肢と柔軟性を提供
Amazon CodeWhisperer に新機能を追加 ―― お客様の組織内部の独自コード基盤を活用し、生成系 AI でカスタマイズされたコードを提案提供することで、開発者の生産性を向上
Amazon QuickSight の生成系 BI ダッシュボードオーサリング機能 ―― ビジネスアナリストは、やりたいことを自然言語で記述するだけで、すばやく簡単にデータを探し出し、魅力的なビジュアルの作成が可能に
adidas、BMW Group、GoDaddy、Merck、NatWest Group、Persistent、PGA TOUR、竹中工務店、Traeger Grills などの企業が、AWS の生成系 AI イノベーションを活用して、ビジネスを変革
※本プレスリリースは、現地時間 2023 年 9 月 28 日に米国で発表されたプレスリリースの抄訳版です。
（シアトル — 2023 年 9 月 28 日）Amazon.com, Inc.（NASDAQ: AMZN）の関連会社である Amazon Web Services, Inc.（AWS）は本日、大小あらゆる規模の組織が新しい生成系 AI アプリケーションを構築し、従業員の生産性を向上させ、ビジネスを変革することを可能にする、5 つの生成系 AI イノベーションを発表しました。本日の発表には、Amazon Bedrock の一般提供が含まれます。Amazon Bedrock は、大手 AI 企業が提供する基盤モデル（Foundation Model）を単一のアプリケーションプログラミングインターフェイス（API）経由で使用できるようにする完全マネージドサービスです。また AWS は、お客様にさらに幅広い 基盤モデルの選択肢を提供するために、Amazon Titan Embeddings モデルの一般提供を開始し、Llama 2 が Amazon Bedrock 上で新たな基盤モデルとして提供される予定であることも、併せて発表しました。これにより、Amazon Bedrock は、API を介して Meta の Llama 2 を提供する初の完全マネージド型サービスとなります。開発者が生成系 AI から最大限の価値を引き出せるように支援したいと考える組織に向けて、AWS の AI ベースのコーディングコンパニオンである Amazon CodeWhisperer の新機能（近日中にプレビュー版が公開予定）も発表します。これにより、お客様の組織内部の独自コード基盤ベースを活かし、CodeWhisperer のコード提案を安全にカスタマイズできるようになります。ビジネスアナリストの生産性を向上に向けては、クラウド向けに構築された統合ビジネスインテリジェンス（BI）サービスである Amazon QuickSight の生成系 BI オーサリング機能のプレビュー版をリリースします。これにより、お客様がやりたいことを自然言語で記述するだけで、魅力的なビジュアルの作成、チャートの書式設定、計算の実行などを行えるようになります。Amazon Bedrock や Amazon Titan Embeddings から、CodeWhisperer、QuickSight まで、複数のイノベーションによって、AWS が生成系 AI 開発に必要とされる技術要素をすべてのレイヤーにわたってお客様に提供する機能が拡大することになります。大小あらゆる規模の組織が、エンタープライズグレードのセキュリティとプライバシー、ベストな基盤モデルの選択肢、および強力なモデルカスタマイズ機能と合わせて、これらを活用することが可能です。AWS で生成系 AI の使用を開始するには、https://aws.amazon.com/jp/generative-ai/にアクセスしてください。
AWS のデータおよび AI 担当バイスプレジデントであるスワミ・シヴァスブラマニアン（Swami Sivasubramanian）は次のように述べています。「過去 1 年間におけるデータの急増、拡張性の高い計算資源へのアクセス、機械学習（ML）の進歩は、生成系 AI に対する関心を大きく高めました。産業全体を変革し、仕事の進め方を再考するための新しいアイデアがいくつも生まれました。エンタープライズグレードのセキュリティとプライバシー、優れた基盤モデルの選択肢、データファーストのアプローチ、そして、AWS の高性能でコスト効率に優れたインフラストラクチャにより、多くの組織が AWS がすべてのレイヤーにわたって提供する生成系 AI ソリューションを活用してビジネスを推進できると、信頼を寄せてくださっています。本日の発表は、スタートアップからエンタープライズまでのあらゆる企業、そして開発者からデータアナリストまでのすべての働く方々が、生成系 AI を簡単に利用できるようになる画期的なものです。新しい強力なイノベーションにより、AWS はお客様に優れたセキュリティ、選択肢、パフォーマンスを提供すると同時に、組織全体でデータ戦略を密に連携させ、生成系 AI の持つ変革の可能性を最大限に引き出せるよう支援します」
あらゆる業界の、大小さまざまな規模の組織が、業務の変革を図り、困難な問題を解消する方法を再考し、新しいユーザーエクスペリエンスを構築するために、生成系 AI の使用を開始したいと考えています。最近の生成系 AI の進歩は広く注目されていますが、企業の多くは未だこの変革に着手できていません。こうした企業は生成系 AI を使い始めたいと考えてはいるものの、これらのツールのセキュリティとプライバシーに不安を抱いています。また、さまざまな基盤モデルから選択できるようになることを望んでもいます。なぜなら、異なる基盤モデルを試したうえで、自社独自のユースケースに合ったものを見極めることができるからです。さらには、基盤モデルを独自にカスタマイズして、自社のエンドユーザーに合わせて差別化されたエクスペリエンスを構築することで、今あるデータを最大限に活用したいと考えています。最後に、これらの新しいイノベーションを迅速に市場に投入するためのツールと、生成系 AI アプリケーションを世界規模で展開するためのインフラストラクチャが必要になってきます。adidas、Alida、BMW Group、Genesys、Glide、GoDaddy、Intuit、LexisNexis Legal & Professional、Lonely Planet、Merck、NatWest Group、Perplexity AI、Persistent、Quext、レアジョブテクノロジーズ、Rocket Mortgage、SnapLogic、竹中工務店、Traeger Grills、PGA TOUR、Verint、Verisk、WPS などのお客様が、生成系 AI の活用に向けて AWS に大きな期待を寄せています。
Amazon Bedrock の一般提供を開始
より多くのお客様が生成系 AI アプリケーションを容易に構築・拡張可能に
Amazon Bedrock は、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Amazon など、大手 AI 企業が提供する高性能な基盤モデルの中からいずれかを選択することができるマネージドサービスです。生成系 AI アプリケーションを構築するのに必要な幅広い機能セットを組み合わせて、このような選択肢を提供することで、プライバシーとセキュリティを確保しながら、開発を簡素化します。柔軟な選択が可能なことで、幅広いユースケースに基盤モデルを適用し、検索からコンテンツ作成、創薬まで、あらゆる用途に活用できます。しかしながら、生成系 AI の導入を検討しているほとんどの企業にとって妨げとなるいくつかの障壁が存在します。一つ目は、自社の目的に合っていて、優れた結果をもたらす高性能な基盤モデルを見つけて、それらにアクセスするための簡単な方法が必要です。二つ目は、インフラストラクチャの膨大なクラスターを管理したり、多額のコストをかけることなく、アプリケーションの統合をシームレスに実行できることを望んでいます。最後に、ベースとなる基盤モデル を利用して、自社データを用いて差別化されたアプリを構築するための簡単な方法を求めています。カスタマイズに必要なデータは非常に貴重な知的財産であることから、このプロセスの実行時には、完全に保護され、安全で、非公開な状態を保つ必要があり、お客様はデータの共有や使用方法をコントロールすることを望んでいます。
Amazon Bedrock の総合的な機能を利用することで、お客様はさまざまな優れた基盤モデルを簡単に試し、自社の独自データを使用してプライベートにカスタマイズできます。さらに、Amazon Bedrock は、コードを書く必要性がなく、旅行の予約や保険金請求の処理から広告キャンペーンの作成、在庫管理に至るまで、複雑なビジネスタスクを実行するマネージドエージェントの作成などの差異化された機能を提供します。また、Amazon Bedrock はサーバーレスのため、お客様はインフラストラクチャを管理する必要がなく、使い慣れた AWS サービスを使用してアプリケーションに生成系 AI 機能をセキュアに統合し、デプロイできます。Amazon Bedrock はセキュリティとプライバシーを念頭に置いて構築されており、お客様は機密データを簡単に保護できます。AWS PrivateLink を使用して Amazon Bedrock と仮想プライベートクラウド（VPC）の間にプライベートでセキュアな接続を確立でき、トラフィックが公共インターネットにさらされることはありません。また、規制の厳しい業界のお客様向けには、Amazon Bedrock は 米国の Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA: 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律) 対応サービスであり、欧州の一般データ保護規則（GDPR）に準拠した利用が可能であるため、さらに多くのお客様が生成系 AI の恩恵を受けることができます。
Amazon Bedrock は、すべてのお客様がユースケースに適したモデルを見つけられるように、Amazon Titan Embeddings と Llama 2 でモデルの選択肢拡大を継続
すべてのユースケースに最適化された単一のモデルは存在しません。お客様が生成系 AI から価値を引き出すには、さまざまなモデルにアクセスし、ニーズに最も適したモデルを見つける必要があります。そのため、Amazon Bedrock は、お客様が AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Amazon のモデルなど、一連の先進的な基盤モデルを単一 API 経由で簡単に見つけてテストできるようにしています。さらに、最近発表された戦略的コラボレーションの一環として、Anthropic の今後すべての基盤モデルは、Amazon Bedrock で利用できます。また、モデルのカスタマイズやファインチューニングなどの独自機能にも早期にアクセスできるようになります。本日の発表の通り、Amazon Bedrock は新しいモデルへのアクセスを通じて基盤モデルの選択肢の拡大に継続してコミットします。
- Amazon Titan Embeddings の一般提供を開始：Amazon Titan の基盤モデルは、AWS によって大規模なデータセットをベースに作成され、事前にトレーニングされたモデルのファミリーであり、さまざまなユースケースに対応する強力な汎用性を備えています。これらのモデルで最初に一般のお客様に提供される Amazon Titan Embeddings は、テキストをエンベディング（埋め込み）という数値表現に変換することで、検索、パーソナライズ、検索拡張生成（RAG）のユースケースを強化する大規模言語モデル（LLM）です。基盤モデルはさまざまなタスクに適していますが、プロンプト内のトレーニングデータとコンテキスト情報の学習に基づいてしか質問に応答できません。その結果、応答にタイムリーな知識や独自データが必要な場合は有効性が制限されてしまいます。基盤モデルの応答を追加データによって強化するために、多くの組織は RAG を利用しています。RAG は、基盤モデルがナレッジソースに接続し、そのナレッジソースを参照することで応答を強化する一般的なモデルカスタマイズ手法です。RAG の利用を開始するお客様は、最初にエンベディングモデルにアクセスしてデータをエンベディングに変換する必要があります。これにより、基盤モデルは意味論的意味とデータ間の関係をより簡単に理解できるようになります。エンベディングモデルの構築には、膨大な量のデータとリソースだけでなく、機械学習に関する深い専門知識が必要となるため、多くのお客様にとって自社での構築は現実的ではなく、RAG は多くの組織の手に届かないものとなっています。Amazon Titan Embeddings を利用することで、お客様は RAG を簡単に利用開始し、独自データを使って基盤モデルの能力を拡張できます。Amazon Titan Embeddings は 25 以上の言語と最大 8,192 トークンのコンテキスト長をサポートしており、お客様のユースケースに基づいて 1 つの単語やフレーズ、またはドキュメント全体を操作するうえで最適です。このモデルは 1,536 次元の出力ベクトルを返します。高精度を提供すると同時に、低レイテンシー、高コスト効率の結果を得ることに最適化されています。
- 近日中に提供が開始される Llama 2：Amazon Bedrock は、Meta の次世代 LLM である Llama 2 をマネージド API 経由で提供する初の完全マネージド型生成系 AI サービスです。Llama 2 モデルには、従来の Llama モデルに比べて大幅な改良が加えられています。トレーニングは 40% 多くのデータに基づき、最大 4,000 トークンのコンテキスト長は、より大きなドキュメントの処理に対応します。Amazon Bedrock 経由で利用できる Llama 2 モデルは、AWS インフラストラクチャ上で高速応答を提供するように最適化されているため、会話のユースケースに最適です。お客様は、インフラストラクチャのセットアップと管理の必要なしで、13B および 70B パラメーターの Llama 2 モデルを使った生成系 AI アプリケーションを作成できるようになります。
新しい Amazon CodeWhisperer 機能により、お客様はプライベートコードベースを使用して CodeWhisperer の提案をセキュアにカスタマイズし、開発者の生産性を新たなレベルに引き上げることが可能に
Amazon CodeWhisperer は、Amazon と公開済みの数十億行のコードを使用してトレーニングされた AI を活用するコーディングコンパニオンであり、開発者の生産性を向上させます。開発者は日常業務で頻繁に CodeWhisperer を使用する一方で、組織内部のプライベートなコード基盤（内部の API、ライブラリ、パッケージ、クラスなど）をアプリケーションに組み込む必要が生じることもあります。しかし、これらはいずれも CodeWhisperer のトレーニングデータには含まれていません。ドキュメントが限られ、開発者が助けを求めるための公開リソースやフォーラムもないため、内部コードの扱いは困難になる場合もあります。たとえば、ショッピングカートから商品を削除する e コマース Web サイト向けの機能を記述するのであれば、開発者はまず、アプリケーションとの対話に使用する既存の API、クラス、その他の内部コードを理解する必要があります。これまでの開発者は、必要な情報を探してその仕組みを理解するために、過去に書かれた内部コードを調べるのに何時間もかかることがありました。適切なリソースを見つけた後も、コードを入念に検査して、企業のコーディングベストプラクティスに沿っていることや、参照コードに存在する欠陥や脆弱性が再現されないことを確認する必要があります。
Amazon CodeWhisperer の新しいカスタマイズ機能は、顧客が自社のコードベースやリソースを安全に活用できるようにすることで生成系 AI を搭載したコーディングの可能性を最大限に引出し、それぞれ独自の要件に応じてカスタマイズされたレコメンデーションを提供します。開発者はさまざまなタスクで関連性を高めたコード提案を通じて、開発にかかる時間を短縮します。まず、管理者は GitLab や Amazon S3 などのソースの自社のプライベートコードリポジトリに接続して、独自のカスタマイゼーションを作成するためのジョブのスケジュールを設定します。カスタマイゼーションを作成する際、CodeWhisperer はさまざまなモデルやコンテキストのカスタマイズ手法を活用してお客様のリポジトリから学習し、リアルタイムでのコード提案を強化することで、開発者は画一的な問題に対する適切な回答を探す手間を減らして、差別化された新たな体験の創造にさらに注力できるようになります。その後、管理者はすべてのカスタマイゼーションを AWS コンソール から一元管理でき、評価指標を表示させて各カスタマイゼーションのパフォーマンスを予測し、社内で一部の特定の開発者のみに展開して機密性の高いコードへのアクセスを制限することができます。最も高品質なリポジトリだけを厳選することにより、管理者は CodeWhisperer が提供するカスタマイゼーションが非推奨コードを省いて組織の品質やセキュリティ基準を確実に満たすものになるようにできます。この機能はエンタープライズグレードのセキュリティやプライバシーを念頭に構築されており、カスタマイゼーションを完全にプライベートのままにして、CodeWhisperer のベースとなる基盤モデル では、トレーニングのためにカスタマイゼーション使用せず、お客様の貴重な知的財産を保護します。このカスタマイゼーション機能は新たに提供する CodeWhisperer の Enterprise Tier の一部として、間もなくプレビュー版で利用できるようになります。CodeWhisperer のカスタマイゼーションはデフォルトでセキュリティも設定されており、Amazon CodeWhisperer Professional Tier や Enterprise Tier を使用した開発者の IDE（統合開発環境）からのリクエストを処理する際に、AWS は顧客のコンテンツの保存や、ログの記録を行いません。
ビジネスアナリストが自然言語コマンドで簡単にビジュアルの作成やカスタマイズを行えるようにする Amazon QuickSight の新しい Generative BI オーサリング機能
Amazon QuickSight はクラウド向けに構築された統合 BI サービスで、インタラクティブなダッシュボード、ページ分割レポート、埋め込み分析に加え、QuickSight Q を利用した自然言語クエリ機能があり、組織内のすべてのユーザーは、必要なインサイトに好みの形式でアクセスできます。ビジネスアナリストは BI ツールでさまざまなデータソースを検索し、計算を加えたりビジュアルを作成したり調整したりして、ダッシュボードでビジネスのステークホルダーにインサイトが提供できるようになるまで、何時間もかかることがよくあります。1 つのチャートを作成するために、アナリストはまず、正しいデータソースを見つけてデータフィールドの特定、フィルターの設定を行って、説得力のあるビジュアルになるよう必要なカスタマイゼーションを行う必要があります。ビジュアルで新たな計算が必要な場合（売上高の合計など）、アナリストは必要な参照データを特定した上で、ビジュアルの作成や検証を行って、レポートに追加しなければなりません。ビジネスアナリストが手作業でチャートや計算の作成や調整を行う手間を削減し、より価値の高いタスクに多くの時間が割けるようにすることは、組織にとってもメリットになります。
Amazon QuickSight の新しい Generative BI オーサリング機能によって、QuickSight Q の自然言語クエリ機能を拡張し、構造化された質問に答える（「カリフォルニア州での売上上位 10 製品は ?」など）だけでなく、アナリストによる断片的な質問（「上位 10 製品」など）からカスタマイズ可能なビジュアルを素早く作成したり、フォローアップの質問を行うことでクエリの意図を明確化したり、複雑な計算を完了したりできるようになります。ビジネスアナリストが希望するアウトプットを記述するだけで、QuickSight は説得力のあるビジュアルを生成し、ワンクリックで簡単にダッシュボードやレポートに追加することができます。例えば、アナリストが QuickSight Q に「2022 年と 2023 年の月別のスニーカー売り上げの動向」のビジュアルを作成するようにリクエストすると、自動的に適切なデータを選択し、チャートの形式（線グラフや棒グラフなど）でデータをプロットしリクエストに基づいて最適なビジュアルを作成します。QuickSight Q は、データの複数のフィールドがクエリと一致するあいまいなケース（チャートにスニーカーの総売上高をドルで入れるべきか、売上総数を入れるべきか、など）において、ビジネスアナリストの意図を明確化するために役立つ関連した質問も提供します。最初にアナリストがビジュアル化した後、自然言語プロンプトを使って複雑な計算を追加したり、チャートの形式を変更したり、ビジュアルをファインチューニングすることもできます。QuickSight Q の新しい Generative BI オーサリング機能により、ビジネスアナリストは素早く簡単に説得力のあるビジュアルを作成でき、大規模なスケールでデータドリブンな意思決定を行うために必要なインサイトを短時間で提供できるようになります。
あらゆる業界の顧客が AWS の生成系 AI サービスを活用して、新たなアプリケーションを開発し、開発者の生産性を加速し、アナリストがより迅速にインサイトを導き出せるよう支援しています。
株式会社 竹中工務店
1610 年創業の日本を代表する総合建設会社である株式会社竹中工務店は、AWS を活用して建設デジタルプラットフォームを構築し、事業活動全体の生産効率の向上と新たな価値創造を目指し、デジタル化を加速しています。同社執行役員 デジタル室長 岩下 敬三氏は次のように述べています。
「建設業界は、生産効率の向上と持続可能な事業成長に向け、施工現場を含めた事業活動全体をデジタル化する必要があります。生成系 AI は、生産効率向上に大きく寄与する可能性があり、私たちの重要なフォーカスの 1 つです。生成系 AI をすべての社員が活用し、スマートで迅速な意思決定とワークライフバランス向上を実現することを目指していきます。そのための仕組みとして Amazon Bedrock と Amazon Kendra の組み合わせは非常に魅力的だと考えています」
※抄訳版注釈
adidas、GoDaddy、Merck、NatWest Group、The PGA TOUR、Persistent、The BMW Groupおよび、Traeger Grills各社のコメントに関しては、本社発表プレスリリースをご参照ください。日本語抄訳版では上記竹中工務店様のみを記載しています。
日本のお客様のコメント（日本語抄訳版における追加記載）
株式会社レアジョブテクノロジーズ
累計会員 100 万人、レッスン 6,500 万回、講師 6,000 人の実績を誇るオンライン英会話『レアジョブ英会話』を提供する株式会社レアジョブの技術部門として、プロダクトの企画・開発を担う株式会社レアジョブテクノロジーズ 執行役員 CTO 羽田 健太郎氏は、次のように述べています。
「英語学習では、お客様に実際に会話する体験を提供することが重要です。そのため、私たちは常にお客様の役に立つ、革新的なソリューションを探しています。Amazon Bedrock の Preview 版 を検証したことで生成系 AI は表現力高く、特定のシナリオやケースを再現した会話を実現できる英語学習において多くのポテンシャルを持っていると考えています。お客様はどこにいても、実際に会話をするような言語体験を得ることができます。Amazon Bedrock を使うことで、生成系 AI システムを迅速に構築し、システムと人がコラボレーションした英語学習サービスをこれから作っていけるのが楽しみです」
アサヒグループジャパン株式会社
アサヒビール、アサヒ飲料、アサヒグループ食品など日本事業を統括するアサヒグループジャパン株式会社 Data & Innovation 室 室長・ゼネラルマネージャーである深津 智威氏は次のように述べています。
「アサヒグループではイノベーションは生活者起点でのアプローチから始まると考えています。私たちは AWS 生成系 AI イノベーションセンターと連携して、より高度なデータ分析やデータ利活用を可能にするソリューションを構築すべく、Amazon Bedrock で提供される基盤モデルと大規模言語モデルの活用を試行しました。私たちは、Amazon Bedrock と複数の AWS サービスを活用し、革新的なサービスの創造に不可欠な柔軟性と俊敏性を活かした価値創造を高度に実現したいと考えています」