Category: Amazon Bedrock

はじめに 製造業における技能継承は、日本のモノづくりの競争力を維持する上で非常に重要な課題となっています。20 […]

近年、AI の進歩は目覚ましいものがありますが、特に生成 AI の発展には目を見張るものがあります。私自身もアイデアの壁打ちやプログラミングに大規模言語モデル (LLM) を活用しており、日々その有用性を実感しています。ところで、生成 AI の真価はテキスト処理だけにとどまらない、ということをご存知でしょうか。例えば、最新のモデルには、画像も入力として利用できるマルチモーダルモデルと呼ばれるものもあります。本記事では、マルチモーダルモデルを利用した Amazon Bedrock の活用事例として、株式会社コーテッグ様の取り組みをご紹介します。

不気味な季節がやってきて、そして過ぎ去りました。ハロウィーンをテーマにしたリリースはありませんが、AWS は […]

11 月 1 日、米国西部 (オレゴン) AWS リージョンで、Amazon Bedrock における Ant […]

生成 AI サービスを使用する際のデータのコントロールで直面する可能性のある現在の課題に対して、Amazon Bedrock 内のネイティブソリューションと階層化された認可を使用してそれらを克服する方法について説明します。

本ブログでは、2024 年 11 月 1 日に実施した「AWS 秋の Observability 祭り ~明日使えるアセット祭り~」のイベントについて内容を簡単にご紹介しつつ、アセット資料を紹介致します。今回のイベントでは、すぐデプロイできるアセットを活用し Observability の高度化をジャンプスタートすることをテーマに様々なアセットをご紹介しました。アセットは生成 AI を活用した Observability での障害分析の効率化 、負荷試験における可視化や異常検知といった Observability で試験の速度と品質の改善、Amazon CloudWatch をさらに高度に活用するためのネットワーク監視、ログ異常検知機能による運用改善と複数のユースケースをカバーしています。

Amazon Bedrock でモデルの推論をするにはモデルアクセスの有効化、デフォルトで割り当てられた制限を超えて推論等を行う場合は制限値の引き上げが必要です。しかし、デフォルトの制限値はサービスの適正な利用とパフォーマンスの維持向上を図るため継続的に調整が行われており、その中であなたの AWS アカウントのモデルアクセスの有効化や推論等の制限値に影響が発生する場合があります。本記事はそのような場合の対応方法を解消するための手順を説明します。

流通・小売・消費財業界に関わられている方々を主な対象として、2024年10月24日に「流通・小売・消費財業界向け：クラウドと生成 AI によるオペレーション改革」のオンラインセミナーを開催しました。ご参加いただきました皆さまには、この場を借りて御礼申し上げます。本ブログでは、その内容を簡単にご紹介します。

生成 AI の導入は売上高 500 億円、従業員 1,000 名超の大企業では 7~9 割に達し、フェーズが「導入後」へ移行してきている企業も多いと推察します。
導入後の主な課題の一つが、「導入した生成 AI ツールが使われない」ことで、チャットツールに代表される生成 AI を誰もが利用できるインフラ基盤の利用率は、導入後 3 割、以後数か月で 1~2 割に落ち込む傾向があります。
本記事では、AWS の公開する生成 AI 事例より利用者数の向上に顕著な効果が見られるユースケースを 4 つご紹介します。ぜひ、課題解決に、社内での生成 AI 利用促進に役立てていただければ幸いです！

Enel は、32 か国に拠点を置き、82 GW の発電容量を持つ大手総合電力会社です。また同社は、7,600 万人の顧客に対して広大な送配電網を提供し、4,650 万台のスマートメーターを管理する大手送電網事業者としても極めて重要な役割を果たしています。Enel は 2014 年以来、Amazon Web Services (AWS) を使用した生成 AI の導入を促進する強力な社内ノウハウを開発することにより、人工知能 (AI) に多額の投資を行ってきました。この技術の進歩により、以前は手動で実行されていたタスクをシームレスに自動化することが可能になりました。