Amazon Web Services ブログ

Category: Generative AI

生成 AI でサービスのトップラインを伸ばす！ : 業務効率化から進み、売上や利用の拡大を実現した事例 4 件に学ぶ

企業での生成 AI 活用が広まりつつも、比較的単純な業務への適用による「コスト削減」に効果が留まる事例は多いのではないでしょうか。日本は米国、欧州と比較すると雇用の流動性が相対的に低い傾向にあり、業務を効率化しても社員数が減らない以上、コスト削減の効果には限界があります。本記事では、生成 AI を活用しサービスの利用増や売上増など、トップラインの拡大を実現した 4 つの事例を紹介することで効率化から先のステップをご提示したいと思います。

生成 AI を活用する鍵は組織横断のチームにあり : ML Enablement Workshop を活用した 4 つの事例から学ぶ

生成 AI の活用を推進するには、単に社内で使えるようにするだけでは不十分だということに多くの企業が気づき始めています。本記事では、AWS の ML Enablement Workshop を活用した 4 つの事例から経営層の支持のもと、ビジネスと技術の両面から構成されたチームが活用の推進に不可欠であることを示します。

【開催報告】業界ユースケースにフォーカス ! ファッション・アパレル業界・合同生成 AI ワークショップ

本ブログ記事は、ファッション・アパレル業界のお客様に向けて、業界ユースケースにフォーカスした生成 AI ワークショップの内容をご報告するものです。ファッション・アパレル業界のお客様に向けて、業界ユースケースにフォーカスした生成 AI ワークショップを、6 月を皮切りにスタートさせました。初回のテーマは「 EC 」、第 2 回のテーマは「実店舗」でした。本記事では、第 2 回のワークショップを中心に開催報告をお届けします。

SK Telecom が Amazon Bedrock で Anthropic の Claude モデルをカスタマイズし、通信業界特有の Q&A を改善

この投稿は、SK テレコムの Seunghyun Jeong、Sunwoo Lee、Eric Davis と共同執筆した「SK Telecom improves telco-specific Q&A by fine-tuning Anthropic’s Claude models in Amazon Bedrock」を翻訳したものとなります。

【開催報告 & 資料公開】RAG の困りごとは今日で一気に解決！ AWS 生成 AI Dive Deep

2024年9月19日に、RAG に関する悩みを持っている方を対象とした AWS オンラインセミナー「RAG の困りごとは今日で一気に解決！ AWS 生成 AI Dive Deep」が開催され、実用的な情報盛りだくさんの 3 つのセッションが実施されました。セミナーの見どころとしては、以下のとおりです。いずれかにピピっと来たら、ぜひこの記事を読み進めてください。
– RAG の概要ではなく、実践的なテクニックや開発の進め方を知ることができる
– RAG でよくある課題とその解決策を具体的に知ることができる
– RAG に欠かせない AWS サービスとその使い分けを知ることができる

鴻池運輸様におけるAWS生成AI事例：Amazon Bedrockによる社内ナレッジの共通知化

鴻池運輸株式会社では各拠点ごとに業種や業務内容が大きく異なっており、拠点別に課題解決のために用いた考え方や新しいソリューション、また自動化・省力化機器などの検証結果、費用対効果などの社内ナレッジが各拠点ごとに蓄積されていました。2022年9月にそうした個別のナレッジを全社データベース化したものの、社内ナレッジは自然言語で記載された非構造化データとなっており、類似する業務に対する社内ナレッジへのアクセスが、通常の検索機能ではマッチングしづらく、ナレッジの共通知化がなかなか進まないという課題がありました。
このような課題を解決するため、鴻池運輸ではAWSのサービスを活用したRAGチャットアプリケーションを開発しました。

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