Amazon Web Services ブログ

Category: Generative AI

SAP Private Link と AWS サービスで SAP BTP アプリを機能強化

イノベーションとアジリティは、デジタル環境で優位に立ち続けるための重要な鍵であり、そのため企業はますますクラウドサービスの力を活用しようとしています。しかし、多くの組織が直面する大きな障害は、インターネット上で機密データを送受信することによるリスクです。この課題を認識し、本ブログでは、SAP Private Link が SAP Business Technology Platform (BTP) 内で AWS の標準サービスを安全かつプライベートに利用できる経路を提供する方法を探っています。このアプローチにより、セキュアで制御されたネットワーク環境でイノベーションを促進することができます。

Amazon Q in Connect 向けのナレッジベースの最適化

Amazon Q は企業のシステムにあるデータや専門知識を使用して、会話、問題の解決、コンテンツの生成、アクションの実行を提供する生成 AI 搭載アシスタントで、 Amazon Connect 内で直接利用できます。このブログ記事では、Amazon Q in Connect とその仕組み、生成 AI による機能を使用してナレッジベースを最適化し、コンタクトセンター業務への効果を最大化する方法について学びます。

Amazon Q Business と AWS IAM Identity Center を利用して、プライベートでセキュアなエンタープライズ生成 AI アプリケーションを開発する

Amazon Q Business が一般提供開始になりました。Amazon Q Business は、生成 AI 技術を活用し、従業員の質問に答えたりタスクを完了させることで生産性の向上をサポートする対話型アシスタントです。従業員は Amazon Q Business で構築された Web アプリケーションを通じて、安全かつプライベートに企業のコンテンツにアクセスできます。本投稿では、Amazon Q Business を使用するにあたり、企業の ID プロバイダーによって作成されたユーザー ID を、 IAM Identity Center がゲートウェイとしてどのように機能するか、またユーザーの質問に対し、ユーザー ID を使用してAmazon Q Business がどのように安全かつ機密性を保って応答するかを示します。さらに、Amazon Q Business 用いた生成 AI アシスタントの例を用いて、各従業員がアクセスできるコンテンツのみを使用して応答するための設定する方法とそのアシスタントを従業員が安全に利用する方法を説明します。

医療機関が AWS で 生成 AI を活用しデータからより良い患者アウトカムに変える方法

医療機関はテクノロジーとデータに多額の投資を行っています。生成 AI は医療機関が強固なデータ基盤への投資を活用し、革新的で対話的な技術を通じて患者体験を向上させ、生産性を高めて人材不足の課題に対処し、研究を加速するための新しい洞察を引き出すことを可能にします。この投稿では、アマゾンウェブサービス (AWS) の生成 AI がヘルスケアでどのように使用され、責任ある安全な方法でこのテクノロジーを活用しているかについて、藤田医科大学・Genomics England・AlayaCare の 3 つの事例をご紹介します。

生成 AI アシスタント Amazon Q を用いて、ソフトウェア開発を加速し、ビジネスデータを活用する

我々は生成AI があらゆる顧客体験を革新する可能性があると考えています。そのために、生成 AI スタックの 3 層すべてで最も包括的な機能を提供すべく、急速にイノベーションを進めています。これらすべてのレイヤーは生成 AI の進化に重要ですが、本記事では上位層にあたるアプリケーション層への投資について説明します。

AWS Trainium を活用した日本語大規模言語モデルの分散学習と AWS Inferentia2 上での推論環境構築

生成 AI の進化を支える大規模言語モデルの開発及び運用に掛かるコスト、計算機リソースの確保は多くの企業が抱える大きな課題です。AWS では機械学習 (ML) アクセラレーターチップ AWS Trainium、AWS Inferentia2 を自社開発し、これらの課題解決に取り組んでいます。(Anthropic では AWS Trainium、Inferentia の活用を表明しています)
本ブログでは、前半で、AWS Trainium 搭載 Amazon EC2 Trn1 インスタンスを活用した日本語大規模言語モデルの開発事例、大規模分散学習の課題及び実現方法について解説します。
ブログ後半では、公開された日本語大規模モデルを Inferentia2 搭載 Amazon EC2 Inf2 インスタンス上で推論実行する方法について、手順を追って解説します。

AWS for Games、GDC 2024 にてゲーム開発者向け生成 AI ガイドなどを公開

生成 AI は急速に産業を変革しており、先週サンフランシスコのモスコーンコンベンションセンターで開催された Game Developer Conference (GDC) 2024 でもその地殻変動は確実に感じられました。Amazon Web Services (AWS) for Games はクラウドベースのゲーム開発向け最新テクノロジーを紹介するだけでなく、 2024 年版「 AWS ゲーム開発者向け生成 AI ガイド」を含む、開発者向けの生成 AI を推し進める資料にハイライトを当てました。
この新しい電子書籍では、生成 AI がゲーム開発の高速化からより魅力的なプレイヤー体験の実現、パブリッシュ作業の合理化に至るまで、イノベーションの新時代を引き起こしている方法を掘り下げています。これはスタジオに実用的な生成 AI 機能に関する背景やガイダンスを提供し、テクノロジースタックを検討し、ゲーム開発者の使用事例を発見するために作られました。ぜひチェックして下さい。以下では GDC 2024 での AWS for Games の活動をまとめています。