Amazon Web Services ブログ
Category: Artificial Intelligence
AWS Weekly Roundup: AWS Lambda、Amazon Bedrock、Amazon Redshift、Amazon CloudWatch など (2024 年 11 月 4 日)
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 […]
Amazon Bedrock における Anthropic の Claude 3 Haiku モデルのファインチューニングの一般提供を開始
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 […]
AWS Skill Builder で、生成 AI に関しての知識を身につけてみませんか ?
AWS Skill Builder は無料で利用できる学習センターで、生成 AI に関するコースも多数用意されています。ゲームベースで学習が可能な「AWS Cloud Quest」では、生成 AI ロールが日本語対応し、27 の課題にチャレンジ可能です。また、ニーズに合わせて他のトレーニングも探せるので、是非、皆様のご要望に合わせて知識を深めてみてください。
責任ある AI のベストプラクティス: 責任ある信頼できる AI システムの促進
本ブログでは、公平性、透明性、アカウンタビリティ、プライバシーを重視した責任ある AI に関するいくつかの考慮事項とベストプラクティスをご紹介します。また、このエキサイティングな新技術を採用しイノベーションに乗り出す際に、エグゼクティブ、取締役、リーダーの方々が責任ある構築のために検討すべきステップについてもお伝えします。
階層化された認可による Amazon Bedrock エージェントのデータプライバシー強化
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。
【開催報告 & 資料公開】AWS 秋の Observability 祭り 2024
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 のモデルアクセスの有効化や制限値の引き上げができない時の対応方法
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。
【開催報告&資料公開】 流通小売・消費財・EC 企業向け:クラウドと生成AI によるオペレーション改革
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。
企業変革の加速 ~AWS DeepRacerで社内DXを推進する MUFG~
MUFG(三菱UFJフィナンシャル・グループ)は、企業の成長を支える3本柱の一つに「企業変革の加速」を掲げてい […]
社内に導入した生成 AI ツールの利用率伸び悩みを打破する : 先行事例に学ぶ 4 つのユースケース
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!