Amazon Web Services ブログ

Amazon Bedrock Guardrails を使用したモデルに依存しない安全対策を実装する

生成 AI モデルは幅広いトピックに関する情報を生成できますが、その応用には新たな課題があります。これには関連性の維持、有害なコンテンツの回避、個人を特定できる情報（PII）などの機密情報の保護、ハルシネーション（幻覚）の軽減が含まれます。Amazon Bedrock の基盤モデル（FM）には組み込みの保護機能がありますが、これらはモデル固有であることが多く、組織のユースケースや責任ある AI の原則に完全に合致しない可能性があります。

Amazon OpenSearch Service が次世代 OpenSearch UI を発表

Amazon OpenSearch Service は、複数のデータソースにわたる包括的な可観測性を実現する、最新の運用分析機能をリリースしました。これにより、OpenSearch や他の統合されたデータソースから一括でインサイトを得ることができます。このリリースでは、メジャーなユースケースに合わせた体験を提供し、アクセス制御をサポートする OpenSearch Workspaces も導入されました。これにより、ユースケースに応じたプライベートスペースを作成し、コラボレーターだけと共有することが可能です。次世代のユーザーインターフェース（UI）では、Discover 機能が改善され、インタラクティブな分析が簡素化されました。自然言語クエリ生成などの機能を利用して、簡単にデータからインサイトを得ることができます。

日本の SaaS ビジネスのさらなる成長のために、AWS Japan がソフトウェア企業に提供する「AWS SaaS 支援プログラム」の提供を開始

みなさん、こんにちは。事業開発統括本部、ソリューション事業開発本部、SaaS 領域の事業開発をしている三石です […]

IQVIAサービシーズ ジャパン合同会社 の AWS 生成 AI 事例: Bedrock の Knowledge Base を利用した社内 RAG チャットシステムの構築

本ブログは、IQVIA サービシーズ ジャパン合同会社 と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。IQVIA サービシーズ ジャパンでは、臨床試験や市販後調査（PMS）、医薬品関連文書の作成等の業務において、日本における医薬品の臨床試験の実施の基準に関する省令や治験業務を行う上での規制のように一般に公開されているドキュメントの内容を確認する必要がたびたび発生します。それらの症例や規制の内容について疑問がある場合にはガイドブックやウェブで公開されている情報を元に手作業で調査を行っていましたが、この調査に時間がかかることが課題になっていました。
調査効率の向上のために、IQVIA サービシーズ ジャパンでは Amazon Bedrock のナレッジベースを用いた RAG(Retrieval-Augmented Generation) ベースの AI チャットソリューションを構築しました。Amazon Bedrock のナレッジベースは、データソースへのカスタム統合を構築してデータフローを管理することなく、取り込みから取得、迅速な拡張まで、RAG ワークフロー全体を実装するのに役立つフルマネージド機能です。

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