Amazon Web Services ブログ
Tag: AI
Amazon の生成 AI 搭載ショッピングアシスタント Rufus を、80,000 以上の AWS AI チップを活用して Prime Day 向けにスケーリング
Amazon Rufus は、生成AIを活用したショッピングアシスタントです。Amazon の商品情報やウェブ上の様々な情報を活用して回答を作成し、お客様のよりスマートなお買い物をサポートします。
この記事では、Rufus が Neuron SDK や Inferentia2、Trainium チップ、そして AWS の各種サービスを活用して、数十億のパラメータを持つ LLM を安定的にデプロイし、運用する方法をご紹介します。
AI チャットボットを超えて:Amazon.com が生成 AI でビジネスを再発明した事例
生成 AI は、Amazon の Rufus や Amazon Seller Assistant などの会話型アシスタントを含む様々なアプリケーションを通じて、ビジネスの運営に革命をもたらしています。
さらに、最も影響力のある生成 AI アプリケーションの一部は、舞台裏で自律的に動作しており、これは企業が運用、データ処理、コンテンツ作成を大規模に変革するために不可欠な機能です。
この投稿では、Amazon.com における生成 AI アプリケーションの 4 つの多様な例を検証します。
生成 AI 最前線!5月開催の AWS 生成 AI イベントガイド
こんにちは!アマゾン ウェブ サービス ジャパンのソリューションアーキテクト金杉です。 近年、生成 AI 技術 […]
【開催報告&資料公開】Coding Agent at Loft #1 ~ Cline with Amazon Bedrock で 爆速開発体験ハンズオン ~
こんにちは!今回は 2025 年 4 月 8 日に AWS Startup Loft Tokyo で開催された […]
【開催報告】Neuron Community – Day One
2025年4月9日に開催された「Neuron Community – Day One」の様子をレポートします。このイベントは、2025年3月に立ち上げられた「Neuron Community」の協力のもと開催しました。Neuron Community は、ユーザー間で AWS Trainium / Inferentia エコシステムに関する情報や知見の共有を促進するための場として発足したものです。本イベントは、記念すべき第1回目ということで、Day Oneと名付けられています。
大規模マルチモーダル AI による鉄道車両の異常画像検知システムの実証実験
この投稿は、JR東日本、ドイツ鉄道、JEISが、車両外観検査の画像にAIを活用する取り組みについて紹介したものです。従来の手法の課題を克服するため、大規模マルチモーダルAIを用いた異常画像検知システムの実現可能性を検証しました。
AWS Innovate Generative AI + Data 開催のお知らせ
こんにちは!アマゾン ウェブ サービス ジャパンのソリューションアーキテクト金杉です。本ブログでは、3 月 6 […]
デジタル庁主催の AI ハッカソンに参加しました
デジタル庁主催で「AI ハッカソン、アイデアソン」が実施され、AWS も参加しました。私たち AWS のエンジニアチームは、Amazon Bedrock をはじめとする最新の生成 AI 技術を活用し、デジタル庁・東京都の行政職員から提示された業務上の課題に対するプロトタイプの開発に取り組みました。
生成 AI アプリをノーコードで作成・社内配布できる GenU ユースケースビルダー
AWS ジャパンでは、お客様の生成 AI 活用促進のため様々な支援を提供しています。有志により開発されているオープンソースのサンプルアセット generative-ai-use-cases-jp (GenU) もその一つです。GenU は、すぐに業務活用できる生成 AI ユースケース集として 2023 年に誕生し、今日まで Amazon Bedrock の新機能追従や新たなユースケースの拡充など、精力的なアップデートを継続しています。本記事では、2024 年 11 月に GenU の新たな機能としてリリースされた、ノーコードの生成 AI アプリ開発環境「ユースケースビルダー」についてご紹介します。
AI を活用した IVR/IVA を Amazon Connect に統合してシームレスな顧客対応を実現
このブログ記事では、 AI を活用した IVR システムと IVA を Amazon Connect とシームレスに統合することで、企業が顧客体験をさらに向上させる方法について探ります。このような統合の主な利点や、AI を活用したアシスタントと人間のエージェント間のシームレスな連携を可能にするアーキテクチャパターンについて詳しく見ていきます。顧客により多くの統合オプションを提供したいサードパーティプロバイダーの方も、既存のカスタマーサービス業務をモダナイズしたいと考えている方も、この記事はコンタクトセンターにおける AI と人間のコラボレーション力を高めるための洞察と戦略を提供します。









