Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon Bedrock Knowledge Bases

東京海上日動システムズ株式会社様の AWS 生成 AI 事例：全社生成 AI 実行基盤とエンタープライズ RAG システムの構築

東京海上日動システムズ様における全社向け生成 AI 実行基盤の構築事例を紹介しています。マルチアカウント構成による基盤設計の考え方や、RAG システムにおける技術選定と実装の工夫、コスト最適化の取り組みなど、企業での生成 AI 活用を検討される際の参考となる内容です。

株式会社情報戦略テクノロジー様の AWS 生成 AI 活用事例 : Amazon Bedrock を活用し社員一人ひとりに寄り添いともに成長するAIエージェント秘書「パイオにゃん」 を開発。情報探索業務を83%改善、社員の成長の可視化を実現。

本ブログは株式会社情報戦略テクノロジー様とAmazon Web Services Japan 合同会社が共同で […]

SAP 対応エージェンティック AI アシスタントを AWS の生成 AI サービスで実現

AWSとSAPは、最先端の生成AIサービス、堅牢なインフラストラクチャ、豊富な実装リソースの包括的なスイートにより、生成AI導入ジャーニーのあらゆる段階で顧客を支援します。これらの提供サービスはSAPシステムと統合でき、AWSとSAPの広大なクラウドサービスエコシステムを補完します。
このブログ（2部構成のシリーズのパート1）では、Amazon Bedrockおよびその他のAWSサービスを活用して、MS Teams、Slack、Streamlitユーザーインターフェースを通じて統一されたビューで自然言語を使用してSAPおよび非SAPデータソースから洞察を得る方法について説明し、実例を示します。

JWT を使用した Amazon Bedrock と Amazon OpenSearch Service による SaaS 向けマルチテナント RAG 実装

本ブログでは、RAG 実装で使用される Vector DB の一つである Amazon OpenSearch Service を例に、JSON Web Token（JWT）と FGAC を組み合わせたテナント分離パターンとテナントリソースへのルーティング方法を紹介します。

Amazon Bedrock AgentCore のご紹介: AI エージェントをあらゆる規模で安全にデプロイおよび運用する (プレビュー)

わずか数年で、基盤モデル (FM) は、ユーザーのプロンプトに応じてコンテンツを直接作成するために使用されるも […]

株式会社フレイ・スリー様の AWS 生成 AI 活用事例：Amazon Bedrockを活用し、企業の動画活用における課題特定と解決策提示の自動化機能を構築。サポート部門の業務効率化を実現。

本ブログは株式会社フレイ・スリー様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執筆 […]

Amazon Connect, Amazon Lex, Amazon Bedrock Knowledge Bases を活用してコンタクトセンターに音声とチャットの生成 AI エージェントをデプロイする

本ブログでは、DoorDashが共同で開発した、コンタクトセンター向け生成 AI エージェントソリューションをご紹介します。Amazon Connect、Amazon Lex、Amazon Bedrock Knowledge Basesを活用し、わずか 2 か月で音声・チャット対応の AI エージェントを構築、2.5 秒以内の応答速度を実現しました。実装手順からカスタマイズ方法まで、オープンソースで提供される実践的なソリューションの詳細をご覧ください。

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