Amazon Web Services ブログ
ANA X が実践する生成 AI でのお客様の声 (VoC) 分析
生成 AI がコンタクトセンターでの VoC 分析にどのように貢献するか、特に最新の LLM (大規模言語モデル) 技術を用いた手法の利点と従来手法との比較した際の優位性についてを紹介します。
Amazon Connect で 58% のコストダウン
ANA X はこれまでのノウハウとその選択肢を生かし、オンプレミス型の PBX を中心としたコールセンターシステムから、クラウドベースの Amazon Connect にマイグレーションを成功させました。本記事では、その経緯と成功体験を共有し、読者が自らの力でシステム移行と運営を実現できる可能性について触れます。
高精度な生成系 AI アプリケーションを Amazon Kendra、LangChain、大規模言語モデルを使って作る
Amazon Kendra の機能と LLM の機能を組み合わせて RAG ワークフローを実装し、エンタープライズコンテンツ上で会話型のエクスペリエンスを提供する最先端の GenAI アプリケーションを作成する方法を示します。
Amazon RekognitionとAmazon SageMakerを組み合わせた効率的なAI開発
トロリ線や電柱、信号機や踏切といった線路内の設備から変電所に至るまでさまざまな鉄道電気設備のメンテナンスを行っています。これまで、メンテナンスで撮影された設備の写真はクラウドに一括して保存するだけになっており、活用できていないことが課題になっていました。より効率的なメンテナンス業務の実現を目指し、まずはこの大量に蓄積された写真を、AI で設備を分類し、加えて時系列順にアルバムのように整理できないかと考えました。この AI の開発を JR 東日本情報システムのテクノロジー応用研究センターの方々と取り組んでまいりました。
【開催報告】明日から使える!高度な文書検索サービスで生産性向上
みなさんは Amazon Kendra が東京リージョンで使えるようになったことをご存知でしょうか ?
東京リージョンで Kendra がローンチしたまさに2023 年 2 月 8 日 、目黒で「明日から使える ! 高度な文書検索サービスで生産性向上 ~ 機械学習で進化した最新のエンタープライズサーチ “Amazon Kendra” ~」というイベントを開催しました。このイベントでは Amazon AI サービス統括責任者である Vikram Anbazhagan が緊急来日し、Amazon Kendra の東京リージョンのローンチを発表をしました。また日本の AWS チームからはなぜ Kendra なのか、Kendra で何ができるのかを紹介しました。そして 日本電気株式会社 (NEC) の上席データサイエンティストである本橋洋介氏より、実際のビジネスシーンに即したKendra の利用シーンについて紹介いただきました。本ブログではその模様を詳細にご紹介します。
Amazon Kendra で日本語の類義語検索を実現する方法
はじめに みなさんこんにちは。AWS Japan ソリューションアーキテクトの関谷侑希です。 AI/ML の技 […]
Amazon のレビューデータでランキング学習を学んでみた – SageMaker Studio Lab
Update 2023/09/07 Amazon Review Datasetは現在公開を停止しています。実際 […]
Amazon Rekognition で AI アプリを作ってみよう
みなさんこんにちは。AWS Japan ソリューションアーキテクトの関谷侑希です。 AI/ML の技術が大好き […]
Python 早見帳が SageMaker Studio Lab からすぐに学べるようになりました
みなさんこんにちは。AWS Japan ソリューションアーキテクトの関谷侑希です。 AI/ML の技術が大好き […]
AWS Step Functions で機械学習パイプラインを構築する際の選択肢と、その定義・実行方法
この記事は “Define and run Machine Learning pipelines on Ste […]