Category: Artificial Intelligence

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。

ゲーム開発者、ゲームスタジオ、パブリッシャーは、ゲームレビューの急激な増加と多様化によって、レビューの評価に大きな課題を抱えています。こういった変化に効率的に対処して最も重要な問題に注力できるよう、フィードバックを分類し優先順位付けする強固なシステムを開発者は必要としています。これは特に小規模なスタジオにとって課題となっており、限られたスタッフと財務リソースで大量のフィードバックを管理することに苦労しています。

この記事では、Amazon Bedrock を使用してゲームレビューのアップロード、処理、分析、要約を行うことができるサーバーレスソリューションの構築方法を説明します。この例ではゲームレビューに焦点を当てていますが、このアプローチは他の分野のレビューの分析と要約にも応用できます。

2018 年 9 月に経済産業省が公表した DX レポート～ IT システム 「2025 年の崖」 の克服と […]

本ブログでは、生成 AI ワークロードにおけるデータセキュリティとデータ認可について詳しく説明します。基盤モデルのファインチューニングや RAG 、AI エージェントなどの観点から機密データ利用時のリスクを分析し、さらに生成 AI アプリケーションや Amazon Bedrock Agents でのデータ認可メカニズムの実装方法を解説します。

本ブログでは、請求審査システムにある保険金請求に関する質問に答える Amazon Bedrock エージェントを用いたテキストベースの生成 AI アプリケーションを例に、Verified Permissions を使用してきめ細かなアクセスコントロールを設計する方法についてご紹介します。

本記事は AWS ブログ re:Invent 2024 recap for the manufacturing […]

データ準備はあらゆる機械学習 (ML) ワークフローにおいて重要なステップですが、多くの場合、面倒で時間のかか […]

Amazon SageMaker Canvas では、機械学習 (ML) モデルのリアルタイム推論エンドポイン […]

Chronos-Bolt は AutoGluon-TimeSeries の最新追加機能であり、元の Chronos モデルと比較して最大 250 倍高速に追加学習なしで高精度な予測を実現します。Chronos のような基盤モデルは、さまざまなドメインの時系列データを利用して単一のモデルを学習させるというアイデアをさらに大きく前進させました。これらのモデルは、膨大な時系列データで事前学習されています。学習データには実際のデータと合成データが含まれ、様々な分野、頻度、時系列の長さをカバーしています。その結果、追加学習なしの予測が可能となり、未知の時系列データセットに対しても正確な予測を提供します。時系列予測に取り組むハードルが低くなり、追加の学習なしで正確な予測が可能になるため、予測プロセス全体が大幅に簡素化されます。

このブログ記事では、AWS Entity Resolution を使用してサーバーレスにエンドツーエンドのエンティティ解決ソリューションを構築するのに役立つ、組み合わせ可能なアーキテクチャパターンについて説明します。AWS Entity Resolution は、柔軟で設定可能なワークフローを使用して、複数のアプリケーション、チャネル、データストアにわたる関連データのマッチング、リンク、強化を支援します。この記事では、AWS Entity Resolution を使用して、データの取り込みと準備（ニアリアルタイムおよびバッチベース）、マッチングの実行、ニアリアルタイムでマッチング結果を取得できる自動化されたデータパイプラインの構築に焦点を当てています。