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製造イノベーションの強化：AI と生成 AI の Centers of Excellence (CoE) がモダナイゼーションを推進する方法

この記事では、製造業における AI と生成 AI の活用について解説しています。AI や生成 AI は、製造業の効率化と持続可能性の向上、労働力の能力向上につながる重要な技術と位置づけられています。ただし、組織や技術面の弱点から、多くの企業が AI の本格的な活用に苦慮しています。AI の本格的な導入には、経営陣のコミットメント、AI Centre of Excellence (CoE) の設立など、組織的なアプローチが必要です。AI CoE は、AI のビジョンと実行のギャップを埋め、説明可能なAIの促進、スキル向上、業務目標達成のための連携構築などを推進します。AI CoE は、経営陣の支持、専門家チームの構築、パイロットプロジェクトの実施など、段階的なアプローチで構築する必要があります。

サステナビリティのための生成 AI 活用に関するエグゼクティブ向けガイド

本記事は 2024年4月22日に AWS Machine Learning Blog で公開された “The […]

AWS CDK Pipelines と AWS CodeDeploy を使用したブルー/グリーンデプロイ

お客様から Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) に AWS CodeDeploy を使用してブルーグリーンデプロイを実装するための支援がしばしば求められます。お客様のユースケースは通常、複数のリージョンおよびアカウント間でのデプロイシナリオが含まれます。これらの要件だけでも十分に難しいのですが、さらに CodeDeploy を使用する際には特定の設計上の決定が必要となります。具体的には CodeDeploy の設定方法、CodeDeploy リソース (アプリケーションやデプロイグループなど) の作成時期と方法、アカウントとリージョンの任意の組み合わせにデプロイできるコードの書き方が含まれます。

どのように実験の文化を築くことができるのか？

世界中の何百人もの企業幹部と話をしたところ、彼らは迅速に行動してイノベーションを起こすというアイデアは気に入っているものの、企業のレガシーシステムや制約の中でそれを実現するのは難しいと感じていることがわかりました。生成 AI の可能性を考えると、迅速なイノベーションは急務です。しかし、イノベーションを促進するには、実験が容認されるだけでなく、当たり前の文化を築く必要があります。
この記事では、低コスト、低リスク、低摩擦で、企業に大きな利益をもたらす実験を奨励する文化を徐々に築いていく効果的な方法を説明します。