Amazon Web Services ブログ
Category: General
Amazon Connect で 58% のコストダウン
ANA X はこれまでのノウハウとその選択肢を生かし、オンプレミス型の PBX を中心としたコールセンターシステムから、クラウドベースの Amazon Connect にマイグレーションを成功させました。本記事では、その経緯と成功体験を共有し、読者が自らの力でシステム移行と運営を実現できる可能性について触れます。
小売業のデジタルコマースを最適化する 4 つの重要なステップ
本ブログは、小売業向け AWS の e-book 「小売業のデジタルコマースを最適化する 4 つの重要なステッ […]
カシオ計算機の AWS 生成 AI 事例:社内 AI チャットボットでの Amazon Bedrock の採用
本ブログは、カシオ計算機株式会社と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 […]
AWS Summit Japan 2024 第一三共株式会社における創薬研究クラウドプラットフォーム
このブログは、第一三共株式会社 研究統括部 研究イノベーション企画部と、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合 […]
AWS IoT サービスを使用したコネクテッドカーのプロトタイプの構築
自動車業界では大変革が起きています。ソフトウェアのイノベーションに牽引され、自動車の概念は単なる移動手段として […]
ペアーズの AWS 生成 AI 事例 : Amazon Bedrock による障害対応の自動化と効率化
本ブログは、株式会社エウレカと Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 背 […]
Amazon Bedrock Agents と Amazon CloudWatch Logs を使用した、生成 AI によるクラウド運用ワークフローの実現
このブログ記事では、AWS のクラウド運用シナリオにおいて、アプリケーションログファイルで観察されたエラーに基づいて問題を分類し、その後解決するために、Amazon Bedrock エージェントと Bedrock の FM を使用した 生成 AI の使用例を紹介します。
我々のソリューションでは、Amazon Bedrock エージェントは基盤モデル (FM) の推論の性能を使用して、CloudWatch Logs に公開されたアプリケーションログについてのエラー解決を要求するユーザー指示を複数のステップに分解します。開発者/アナリストが提供した自然言語の指示を使用してオーケストレーション計画を作成し、その後、関連する API を呼び出し、Amazon Bedrock Knowledge Base にアクセスすることで計画を実行します。これには、大規模言語モデル (LLM) によって生成された応答を補強するために、ベクトルデータストア (Amazon OpenSearch Serverless) から情報を引き出す処理が含まれます。
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。
ファイル共有アクセスを Amazon FSx File Gateway から Amazon FSx for Windows File Server に切り替える
2024 年 10 月 28 日より、新規のお客様は新しい Amazon FSx File Gateway ( […]
週刊生成AI with AWS – 2024/9/23週
週刊生成AI with AWS, やっと秋を感じ始めた2024年9月23日号 – ケンブリッジ・テクノロジー・パートナーズ様、日立パワーソリューションズ様、朝日新聞社様の国内事例ブログを紹介。サービスアップデートではMeta Llama3.2, AI21 Labs Jamba 1.5がBedrockで使えるようになるなど7件のアップデートを紹介。