Amazon Web Services ブログ

AWS Weekly Roundup: エージェント型ワークフロー、Amazon Transcribe、AWS Lambda Insights など (2024 年 10 月 21 日)

エージェント型ワークフローは急速に AI イノベーションの基盤となりつつあり、インテリジェントなシステムが人間 […]

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株式会社 PURPOM MEDIA LAB 様の AWS 生成 AI 活用事例「Amazon Bedrock を活用したビジネスモデルジェネレータ開発」

株式会社 PURPOM MEDIA LAB は、新規事業開発におけるビジネスモデルの検討課題を解決するため、Amazon Bedrock を活用した「ビジネスモデルジェネレータ」を開発しました。このソリューションにより、ビジネスモデルの検討時間の短縮、ステークホルダーとの対話コストの削減、ビジネスモデルの可視化と最適化が可能になりました。今後は、より高度な生成 AI の活用を検討し、ビジネスモデルの生成精度向上に取り組む予定です。

AWS IoT SiteWise を活用した自社の産業アセットの大規模なモデル化

産業・製造業のお客様は、大規模に産業用機器からデータを収集、保存、整理、監視するために、 AWS IoT SiteWise をより活用いただけます。 AWS IoT SiteWise は、リモートでの機器監視、性能追跡、異常な機器動作の検出、高度な分析ユースケースに役立つ産業データ基盤を提供します。 このようなデータ基盤を構築するには、通常、アセットのモデリングと、リアルタイムデータおよび履歴テレメトリデータの取り込みが必要になります。 このような処理を効率よく実現するためには、数万台の機器と常に変化する操作に取り組む際、多大な労力が必要になる可能性があります。
re:Invent 2023 で、アセットモデリング作業を改善するために AWS IoT SiteWise に 3 つの新機能をリリースしました。お客様は、アセットモデルコンポーネントを使用して機器コンポーネントを表現できるようになり、再利用性が高まります。メタデータの一括操作により、機器をモデル化し、変更を一括管理できます。ユーザー定義の一意の識別子を使用することで、お客様は組織全体で一貫性を保てます。
このブログ記事では、アセットモデリングに関連する実際のお客様のシナリオ 11 件を検討します。各シナリオに関連する新しい AWS IoT SiteWise の機能を学ぶのに役立つコード例を共有します。

プロンプトエンジニアリングによる、Amazon Bedrock でのセキュアな RAG アプリケーション

本ブログでは、既存のプロンプトレベルの脅威について議論し、それらを緩和するためのいくつかのセキュリティガードレールについて概説します。例として、Amazon Bedrock のAnthropic Claude を使用し、プロンプトインジェクションなどの一般的なセキュリティ脅威に対するガードレールを実施できるプロンプトテンプレートを実装します。これらのテンプレートは他の LLM とも互換性があり、修正して使用することもできます。

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