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生成 AI を活用してプレイヤーやプレスのゲームレビューを分析する

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。

HPC アプリケーションの AWS におけるベストプラクティスのライブラリ

AWS の HPC 専門家になるという事は、幾つかの重要な責任を伴います。その中でも最も重要なのは、お客様のア […]

ケミカルマテリアル Japan 2024 で、AWSがブース出展しました

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デジタルトランスフォーメーション（DX）の波を止めてはならない。公共領域のDXがキーに　ーAWSの継続的な支援・取組ー

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 […]

生成 AI アプリケーションで使用するデータを保護するための効果的なデータ認可メカニズムの実装

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。