Category: Amazon Machine Learning

この投稿は、JR東日本、ドイツ鉄道、JEISが、車両外観検査の画像にAIを活用する取り組みについて紹介したものです。従来の手法の課題を克服するため、大規模マルチモーダルAIを用いた異常画像検知システムの実現可能性を検証しました。

【サンブリッジ様の生成AI活用事例】
わずか 2 週間で Amazon Bedrock と Kendra を活用した社内AIチャットボットを構築し、1 週間で約 29 時間の業務時間削減を実現。
Slack との連携で問い合わせを集約し、分散していた社内ドキュメントへのアクセス問題を解決した先進的な取り組みをご紹介します。

毎年 3 月 14 日 (3.14) に開催される AWS Pi Day では、データの管理と利用に役立つ A […]

3 月 13 日、Amazon SageMaker Unified Studio の一般提供について発表します […]

1 月 30 日の時点で、DeepSeek-R1 モデルが Amazon Bedrock Marketplac […]

グローバルな高級ファッションブランドを擁し、世界中に 1,400 を超える小売店舗を展開し、18,000 人を超える従業員を抱える Tapestry は顧客体験の改善に役立つ豊富な情報を保有しているものの、それを十分に活用できているとは言えませんでした。そこで生成 AI エンジンを活用して、店舗従業員からのフィードバックを収集・分析するアプリケーション「Tell Rexy」と「Ask Rexy」を構築した結果、店舗オペレーション、在庫管理、顧客嗜好に関する前例のないインサイトを得ることができ、アプリケーションを従来より10倍早くリリースできるようになりました。

多くのアプリケーションは、さまざまなモダリティを通じて利用できるコンテンツとインタラクションする必要があります […]

私には、昨年 9 月に AWS GenAI Loft London でライブアプリケーションを構築したときの素 […]

大規模言語モデル（LLM）を組織のワークフローや顧客向けアプリケーションに統合する際には、プロンプトインジェクションのリスクを理解し、軽減することが極めて重要となります。生成AIを使用するアプリケーションに対して包括的な脅威モデルを開発することで、不正なデータアクセスなど、プロンプトインジェクションに関連する潜在的な脆弱性を特定することができます。
この取り組みを支援するため、AWSは適切な脅威モデルの作成に使用できる様々な生成AIセキュリティ戦略を提供しています。

はじめに 2025年2月20日、アマゾン ウェブ サービス ジャパンオフィスにて開催されたクラウドテクノロジー […]