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Category: Generative AI

【開催報告&資料公開】生成 AI と AWS Ad/Marketing Tech Services で実現する広告・マーケティングイノベーション

広告やマーケティングに携わる方々を主な対象として、2024 年 10 月 17 日に「生成 AI と AWS Ad/Marketing Tech Services で実現する広告・マーケティングイノベーション」のオンラインセミナーを開催しました。本ブログではセミナーの内容を簡単にご紹介します。広告マーケティング領域における市場動向や、Amazon および AWS の取り組み、生成 AI を含む各種 AWS 関連サービスやユースケースに加え、中国新聞社様にデータコラボレーションに関する事例をご紹介頂きました。

生成 AI アプリをノーコードで作成・社内配布できる GenU ユースケースビルダー

AWS ジャパンでは、お客様の生成 AI 活用促進のため様々な支援を提供しています。有志により開発されているオープンソースのサンプルアセット generative-ai-use-cases-jp (GenU) もその一つです。GenU は、すぐに業務活用できる生成 AI ユースケース集として 2023 年に誕生し、今日まで Amazon Bedrock の新機能追従や新たなユースケースの拡充など、精力的なアップデートを継続しています。本記事では、2024 年 11 月に GenU の新たな機能としてリリースされた、ノーコードの生成 AI アプリ開発環境「ユースケースビルダー」についてご紹介します。

個性的なモデルに出会える Amazon Bedrock Marketplace で基盤モデルの選択肢を増やそう

2024 年、さまざまな高精度なモデルが登場するにつれて ChatGPT 以外のモデルも試してみたいな? 試してみる必要があるのでは? と感じる方もいるのではないでしょうか。AWS の年次イベント re:Invent 2024 にて、Amazon Bedrock Marketplace の機能が公開されました。Anthropic Claude や Meta Llama 、そして Amazon 自身の開発した Amazon Nova といったサーバーレスで使用できるモデルのラインナップに加えて、100 以上の企業または Hugging Face 等でオープンに公開されているモデルを AWS にデプロイし Bedrock の API を通じて利用することができるようになりました。すでに日本企業が開発したモデルも出品がされています。ブログ執筆時点はビジネス知識に特化した Stockmark LLM 、パラメーターにより出力のカスタマイズが容易な Karakuri LM、日本語のベンチマーク Jaster 等で GPT4 を超える性能を記録した Preferred Networks (PFN) の PLaMo、22B と軽量ながら日本語ベンチマークで Llama-3-70B-Instruct と同等性能である CyberAgent の CyberAgentLM3 が利用できるため、本ブログでは Amazon Bedrock Marketplace でモデルを「お買い物」する方法と各モデルの特色を実際の出力結果を交えながら紹介します。

Amazon Bedrock アプリケーションで責任ある AI のコアディメンションに対応するための考慮事項

AWS では、Amazon Bedrock ガードレールのような目的に特化したサービスや機能を使い始めるためのツール、ガイダンス、リソースを提供することで、お客様が責任ある AI を理論から実践へと変換できるよう支援しています。本ブログでは、責任ある AI のコアディメンションを紹介し、Amazon Bedrock アプリケーションでこれらのディメンションに対処するための考慮事項と戦略を探ります。

大学 ICT 推進協議会 2024 年度年次大会 (AXIES 2024) 出展・登壇レポート

2024 年 12 月 10 日から 12 日まで、奈良県コンベンションセンターで開催された AXIES 2024 年次大会に、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 (AWS) が賛助会員として協賛・出展しました。本ブログでは、展示ブースや登壇セミナーの内容をご紹介します。

生成 AI を活用して、店舗とオンラインショッピングの体験を新たなレベルへ

現代の小売業では、オンラインと店舗の買い物体験を融合させ、顧客により豊かな購買体験を提供することが求められています。Mad Mobileは、Amazon Bedrockを活用した生成AIコンシェルジュソリューションを開発し、店舗スタッフが顧客の購買履歴や好みを瞬時に把握できるようにしました。この技術により、店員は顧客一人一人に合わせたパーソナライズされた提案や接客が可能となり、顧客体験を大幅に向上させることができます。