AWS Innovate - Data & AI/ML
AI/機械学習に
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 2023 年 2 月 22 日 (水) 開催

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日本語ガイドで知識を深め、AI/機械学習を活用してビジネスを促進する方法をご確認ください。

  • AI/機械学習の導入を促進する
  • Demystifying Data 2022 - データ活用の最新動向 日本語版

    データは、アジア太平洋 (APAC) の組織が成長するための、非常に有益な情報源となりえます。データの真の価値を活用するためには、効果的な分析を行い、データドリブンの文化を醸成することが重要です。データの価値を最大化する作業には課題が伴うこともありますが、組織は少しずつ手段を講じてデータの価値を引き出すことができます。
    AWS が Deloitte Access Economics に作成を委託した新しい調査レポート「Demystifying Data 2022 - データ活用の最新動向」で、アジア太平洋地域の視点および各国の視点から最新のインサイトを今すぐご確認ください。


    機械学習で成功するための 6 つのステップ

    AI と機械学習を活用することで、企業は大きな価値を生み出すことができます。

    機械学習の活用を成功させるには、実証済みの方法を採用しましょう。日本語ガイド「機械学習で成功するための 6 つのステップ」は、機械学習の取り組みを進め、その取り組みの各段階で測定可能な成果を達成するヒントとして、以下についてご紹介します。

    • 機械学習の取り組みを成功させるための 6 つのステップ
    • 機械学習に投資して、競争優位性を獲得する方法
    • 機械学習の導入に成功した業界リーダーの事例
    • AWS の機械学習エキスパートのインサイト

    機械学習における 7 つの主なユースケース

    この日本語ガイドでは、機械学習のブームにとらわれることなく、具体的なメリットを理解するために、機械学習の適用に成功し、迅速で効率的、かつ測定可能な成果を達成した組織が 7 つの主なユースケースについてご紹介します。

    これらのユースケースについて、そして機械学習の最適な用途を見つける際に考慮すべき以下のような要件について、より詳しく知ることができます。

    • ビジネスの現実の問題を解決する
    • 利用されていないデータソースを活用する
    • わずか数か月で完了できる

    機械学習を活用し、変革的なビジネスの成果を

    AWS は、極めて幅広い機械学習サービスを提供しており、お客様の機械学習の取り組み、具体的な目標の達成をサポートいたします。

    日本語ガイド「機械学習を活用し、変革的なビジネスの成果を」では、何十万もの組織が以下の目的のために AWS の機械学習を活用している理由をご紹介します。

    • カスタマーエクスペリエンスの向上
    • ビジネスオペレーションの最適化
    • イノベーションの加速

    セキュリティにより機械学習のイノベーションを加速

    成功する機械学習モデルを構築するには、多くの場合お客様のビジネス固有のデータセットが必要になります。これらのデータセットは、非常に重要な資産であり、データ準備、トレーニング、検証、推論など、機械学習のすべてのステップにわたって保護しなくてはなりません。
    Amazon SageMaker は、フルマネージドの機械学習サービスであり、お客様の組織に役立つ包括的なセキュリティ機能を提供します。

    • 機械学習ワークロードの厳密なセキュリティ要件を満たす
    • プロセスのすべてのステップを通してデータセットを保護する
    • アイデアから本番稼働への移行を加速し、より安全に保護し、成功の確率を高める

    日本語ガイド「セキュリティにより機械学習のイノベーションを加速」では、アイデアを迅速に実現に移すために、Amazon SageMaker と AWS クラウドのセキュリティ機能がどのように役立つかをご紹介します。


    機械学習の利用を拡大する

    機械学習は、現実世界のイノベーションを推進するためのコアテクノロジーとなりました。しかし今でも多くの組織が、再現性と責任のある方法で機械学習モデルを本稼働させることに苦労しています。日本語ガイド「機械学習の利用を拡大する: あらゆるユースケースに対応する、高性能、低コストな機械学習」では、以下を実現する方法をご紹介します。

    • 機械学習の民主化を進め、より多くのユーザーが自ら予測を生成できるようにする
    • AWS のお客様事例から、機械学習の成功につながるヒントを得る
    • MLOps プラクティスを使用して、アイデアを本稼働のモデルにする
    • あらゆる種類のデータを大規模に処理して、より精度の高い予測を行う

    民主化、運用、責任: AI と機械学習で成果を挙げるための 3 つの鍵

    新興スタートアップから、確固たる地位を築いている大企業まで、イノベーションを進め競争優位性を高めるために AI と機械学習を導入する企業が増えています。AI と機械学習の投資額は 2025 年までに 2,000 億 USD を超えると予測されています。その一方で、企業はその取り組みが実を結ぶという確信を求めています。この日本語ガイドでは、効果的な導入の 3 つの鍵である「民主化」、「運用」、「責任」が、どのように成果の実現に寄与するかを詳しくご紹介します。

  • AI のユースケースについて学ぶ
  • ドキュメントデータを十分に活用する

    手動でのドキュメント処理から脱却しましょう。機械学習が支援するインテリジェントドキュメント処理 (IDP) ソリューションを導入すると、作業が効率的になります。

    日本語ガイド「ドキュメントデータを十分に活用する」では、機械学習を使用して以下を行う方法を説明しています。

    • 高速なドキュメント処理により、これまで数か月から数週間かかっていた作業をわずか数日で完了する
    • より正確な情報をすばやく能率的に顧客に提供し、顧客満足度を向上させる
    • 従業員の時間の多くをビジネス上の重要度が高いタスクに充てられるようにして、生産性を向上させる

    機械学習でビジネスの成長を加速する

    機械学習は、成長を目指す企業においてオペレーションの中核に位置付けられており、新たなビジネスチャンスを生み出し、重要な課題を解決するのに活用されています。

    日本語ガイド「機械学習でビジネスの成長を加速する」では、使いやすい機械学習ソリューションで以下を実現する方法をご紹介します。

    • インサイトの迅速な獲得とパーソナライズされたレコメンデーションで、カスタマーエクスペリエンスを向上させる
    • ビジネスオペレーションを最適化して生産性を向上させる
    • 自動化でイノベーションを加速する

    コンタクトセンターに AI を導入し、カスタマーエクスペリエンスを向上する

    長い待ち時間、通話の転送ミス、解決の遅れなど、従来のコンタクトセンターが抱える課題を克服するときが来ました。機械学習を導入して、顧客が求める解決策を提供しましょう。
     
    日本語ガイド「コンタクトセンターに AI を導入し、カスタマーエクスペリエンスを向上する」では、AWS の AI サービスを活用して以下を実現する方法をご紹介します。
     
    • セルフサービステクノロジーで顧客を支援する
    • 通話中の AI 支援によりエージェントの生産性を高める
    • 会話データから実用的なインサイトを引き出して、ビジネス改善の機会を見つける
    • 効率的なコールセンターを構築し、優れたカスタマーエクスペリエンスを実現する

    機械学習で動作する検索が企業に必要な理由

    成長と業績向上にデータを活用することを追求する中、エンタープライズ検索に苦しんでいる企業があります。ビジネスにおけるインサイトの鍵はナレッジ (知識) であり、情報検索に時間がかかったり不正確な情報に基づいた不適切な意思決定を行うことは、大きなコストとリスクが伴います。

    機械学習を活用したインテリジェント検索は、自然言語理解と深層学習を利用して、これらの課題の解決を支援します。日本語ガイド「機械学習で動作する検索が企業に必要な理由」では、組織変革における以下の領域についてご紹介します。

    • 従業員の生産性向上
    • 顧客のセルフサービスと満足度の向上
    • 研究開発の加速

    パーソナライゼーションでビジネスの成長を促進する

    オンラインで顧客ごとにコンテンツをパーソナライズすることは、不要な情報提供を回避するための重要な鍵です。しかし、そのようなシームレスで顧客にとって有用な体験を提供するのを妨げる問題に多くのブランドが直面しています。その結果、コミュニケーションの一貫性が失われ、顧客ニーズを把握することが難しくなっています。

    機械学習により、顧客にとって有用なレコメンデーションを提供し、その結果ブランドロイヤルティを向上させることができます。日本語ガイド「パーソナライゼーションでビジネスの成長を促進する」では、以下についてご紹介します。

    • 機械学習が従来のパーソナライゼーションの課題を克服し、エンゲージメントとコンバージョンを向上させる方法
    • メディア & エンターテイメント (M&E) や小売などの業界における、機械学習によるパーソナライゼーションの活用方法
    • 機械学習によるパーソナライゼーションを活用し、コンテンツレコメンデーションへのレスポンス率を 2 倍にした企業の事例
  • 機械学習のインフラについて学ぶ
  • 適切なクラウドサービスとインフラストラクチャによって機械学習イノベーションを加速するには

    機械学習はメインストリームの技術となり、ビジネス予測の精度向上、パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンス、運用効率の改善など、さまざまなビジネス上の利点をもたらしています。
    「適切なクラウドサービスとインフラストラクチャによって機械学習イノベーションを加速するには」では、AWS の目的別サービスとパワフルなインフラストラクチャによって機械学習ライフサイクルの各ステップを加速させ、次のことを実現する方法についてご紹介します。

    • 機械学習用のデータを迅速かつ簡単に準備する
    • 複数のフレームワークで使用できる正確な機械学習モデルを構築する
    • 機械学習モデルをより迅速にトレーニングする
    • 機械学習モデルをできるかぎり低コストでデプロイする

    この日本語ガイドを今すぐダウンロードして、機械学習での成功を収めるための足固めを行う方法をご覧ください。


    機械学習によるイノベーションの活性化

    機械学習は、以下のような実際のユースケースで業界に変革をもたらしています。

    • 対話型 AI
    • ドキュメント処理
    • コンピュータビジョン
    • パーソナライズされたレコメンデーション

    これらはすべて、クラウドを活用することで実現できます。クラウドは、無制限ともいえるストレージと、スケーラブルなネットワークを提供し、コスト効率の高い従量制料金モデルを採用しているため、組織はクラウドなら必要になりそうなオプションをあらかじめすべて検討して投資する必要はありません。
    誰もが機械学習の利点を得ることができます。


    機械学習の開発促進によるインテリジェントアプリケーション構築の加速化

    AWS と NVIDIA はデータサイエンティストやデベロッパーがより迅速かつ簡単に機械学習モデルをデプロイできるよう支援しています。この IDC のホワイトペーパーでは、お客様の組織がインテリジェントアプリケーションをより迅速に市場へ投入する際に、それを支援する AWS と NVIDIA の以下のサービスについてご紹介します。

    • 画像、音声、テキストなどにすぐに使用できる AI サービス
    • データの準備、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを大規模に行うフルマネージドサービスである Amazon SageMaker
    • ビジネスニーズに合わせて機械学習モデルを開発、実装、スケーリングするためのオープンソースフレームワークとインフラストラクチャリソース

    機械学習に適切なコンピューティングインフラストラクチャを選択するための質問集

    機械学習は、今や規模を問わずあらゆる組織にとって手の届くものとなりましたが、企業幹部の皆様からは「機械学習インフラストラクチャとサービスを選択するにあたり、考慮すべき要素は何でしょうか」といった質問が多く寄せられます。こういった質問の回答を、Amazon の AI/機械学習サービスバイスプレジデントである Bratin Saha 博士にお願いしました。質問集では、以下について詳しく説明しています。

    • デベロッパーや組織が直面する重要な課題を克服する方法
    • 機械学習ワークロードのインフラストラクチャ要件を評価する際のガイダンスとベストプラクティス
    • 機械学習モデルのトレーニングと推論向けの Amazon EC2 コンピューティングインスタンス

    機械学習の 4 つの一般的なユースケースの導入事例

    機械学習モデルを大規模かつ最適なコストで本番環境に移行するには、適切なインフラストラクチャを選択することが非常に重要です。しかし、自社のインフラストラクチャが一般的な機械学習ユースケースのコンピューティング、ネットワーク、ストレージのニーズに適切に対応するかどうかは、どうすれば確認できるのでしょうか。「機械学習の 4 つの一般的なユースケースの導入事例」では、コンピュータビジョン、不正検知、自然言語処理、レコメンデーション向けのインフラストラクチャをセットアップするための実用的な以下のようなインサイトをご紹介します。

    • AWS のお客様が機械学習アプリケーションをデプロイし、成功した事例
    • インフラストラクチャの評価および AWS の機械学習インフラストラクチャソリューションに関する実践ガイダンス
    • チームがモデル概念から本番稼働に移行する際に直面する可能性のある一般的な課題に対する実践的なソリューション

お客様導入事例

AWS の AI/機械学習サービスを用いて、お客様がどのようにビジネスを拡大されているかをご覧ください。


AWS の AI/機械学習サービスについて

2022 年 Gartner® Magic Quadrant™ for Cloud AI Developer Servicesにおいて AWS をリーダーの 1 社に位置づけ

100,000+ customers use AWS for machine learning

100,000

以上のお客様が、
機械学習にAWS を選択

10x increase in team productivity using Amazon SageMaker

10 

チームの生産性を向上する
Amazon SageMaker

40% reduction in data labeling costs using Amazon SageMaker

40%

データラベリングの
コストを削減する
Amazon SageMaker

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