AWS Innovate AI/ML Edition

AWS の AI / 機械学習サービスで
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日本語ガイドを活用し、カスタマーエクスペリエンスの改善、ビジネス機会の増加、そしてイノベーションを促進してください。

  • AI / 機械学習の促進  |
  • 機械学習のインフラ |
  • AI のユースケース
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  • 機械学習の導入

    機械学習の導入で成功を収める方法を学ぶ

    機械学習と AI は、組織全体で大きな価値を創造するチャンスです。機械学習を成功させた実績を重ねた手法に学びましょう。機械学習の導入に関するこの日本語ガイドで以下についてご紹介します。

     
    • 機械学習の導入プロセスにおける 6 つのステップ
    • ビジネスを差別化するソリューションに投資する方法
    • 機械学習の実装に成功したリーディングカンパニーの参考事例
    • AWS の機械学習エキスパートによるインサイト

    この日本語ガイドは、導入プロセスの各段階をガイドする手順書として活用できるだけでなく、機械学習の取り組みを加速させて測定可能な成果を達成するために役立ちます。

    機械学習における 7 つの主なユースケース

    機械学習を単なる盛り上がりで終わらせるのではなく、確実な利益を手にしましょう。この日本語ガイドでは、機械学習を応用して短期間に効率よく具体的な結果を収めた企業の 7 つの先進的なユースケースをご紹介します。下記のような場合に機械学習を応用する際の、ユースケースと要件をご覧ください。

    • ビジネス上の具体的な課題の解決
    • まだ活用されていないデータソースの利用
    • 数か月でのプロジェクト完了

    機械学習を活用し、変革的なビジネスの成果を

    機械学習の活用に成功した 7 組織の事例

    AWS は、最も広範で包括的な機械学習サービスを提供することで、機械学習がどのような導入段階にあるお客様のニーズも満たし、具体的な目標達成を支援しています。
    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、数十万のお客様が以下を実現するために AWS の機械学習を利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
    • 事業運営の最適化
    • 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

    機械学習モデルを正しく構築するには、通常、各社固有のデータセットが必要です。こうしたデータセットは非常に価値のある資産であり、機械学習におけるデータ準備、トレーニング、検証、推論といったすべてのステップで保護する必要があります。機械学習のフルマネージドサービスである Amazon SageMaker は、下記をサポートする包括的なセキュリティを提供します。

    • 機械学習ワークロードの厳格なセキュリティ要件を満たす
    • 処理の各ステップにおいてデータセットを保護する
    • 短時間に、強固なセキュリティ、かつ高い確度で構想を本番環境に移す

    データ、分析、機械学習の戦略的プレイブック

    データ駆動型の戦略を改善するために欠かせないガイド
     
    お客様の組織は、以下のようなビジネス上の重要な決定に、データ、分析、機械学習を活用することを迫られていませんか? 他の多くの組織でもこれは同じです。

    • 製品提供をいつ拡大するか
    • 新しい収入源をどのように確保するか
    • 手動プロセスのどこを自動化するか
    • 顧客やビジネスパートナーとのやり取りをどのように最適化するか

    IDG CIO プレイブックをダウンロードして、データ駆動型の戦略を改善するのに役立てれば、エンタープライズ全体に分析と機械学習を効果的に拡大することができます。イノベーションを加速させ、データでビジネスを前進させるために必要なガイダンスを手に入れましょう。

    AI と機械学習の重要性

    MIT SMR エグゼクティブガイド: AI と機械学習の重要性

    機械学習により、AI を活用したイノベーションの起こし方が変わりつつあります。とはいえ、多くのリーダーは、市場が盛り上がりを見せる中で AI の価値を見つけ出すことに苦心しています。

    MIT SMR エグゼクティブガイド「AI と機械学習の重要性」は、AI 導入のあらゆる段階にいる意思決定者が、リーダーシップ、組織、人材という AI 採用の 3 つの重要なレベルにおいて直面する課題を解決するうえで役立ちます。

    AWS および MIT SMR の編集者が提供する、こちらのガイドをぜひダウンロードしてください。
  • 機械学習のインフラ |
  • 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のイノベーションを加速するには

    機械学習が主流になったことで、さまざまなメリットがもたらされています。この日本語ガイドでは、精度の高い予測、パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンス、および運用効率の向上によって、機械学習を成功させるための強固な基盤を構築する方法をご紹介します。機械学習ライフサイクルの下記すべてのステップを加速するうえで AWS の専用サービスと強力なインフラストラクチャが役立ちます。
     
    • 機械学習用のデータをすばやく簡単に準備する
    • 複数のフレームワークにわたって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速くトレーニングする
    • 可能な限り低いコストで機械学習モデルをデプロイする

    大規模な機械学習開発をモダナイズする

    最新の機械学習開発環境で、ビジネス目標を迅速に達成する

    機械学習は主流の技術となり、実世界のイノベーションを促進するために利用されています。AWS の機械学習クラウドサービスである Amazon SageMaker は、スケーラブルなインフラストラクチャと統合ツールにより、機械学習開発をモダナイズし、機械学習から迅速にメリットを実現できるよう支援します。この日本語ガイドでは、Amazon SageMaker を活用して機械学習開発をモダナイズすることで得られる、以下のようなビジネス成果をご紹介します。
     
    • 機械学習イノベーションの加速
    • 機械学習の安全で責任ある使用
    • あらゆるスキルレベルのビルダーが利用できる機械学習
    • 総保有コストの削減

    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

    適切な機械学習インフラストラクチャの選び方についてエキスパートはどう考えているか?

    クラウドによって、規模を問わずあらゆる組織が機械学習を幅広く利用できるようになりました。その一方で、目的に合った機械学習インフラストラクチャやサービスを選択するために、どのようなことを考慮すればよいかという悩みを多くのエグゼクティブが持つようになりました。このような質問について、Amazon AI 機械学習サービス部門バイスプレジデントの Saha 博士の回答をご紹介します。この日本語ガイドでは以下について詳しく回答されています。

    • 機械学習を採用する際に、デベロッパーや組織が直面する最大の課題
    • 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で使用する Amazon EC2 コンピューティングインスタンス

    高性能でコスト効率が良く使いやすい機械学習基盤で、ビジネス成果と開発効率の向上、イノベーション加速を実現する

    IDC の予測によると、AI/機械学習ソリューションを強化するためのインフラストラクチャ投資は、2020 年 の 146 億 USD から、2024 年には約 305 億 USD に増加します。この IDC ホワイトペーパーでは、AI/機械学習アプリケーションをデプロイする際によく見られる課題を詳しく説明し、大規模な機械学習アプリケーションの開発とデプロイを行う際の理想的なパートナーとして AWS がふさわしい理由をご紹介します。以下のサービスや事象で得られるメリットについてもご覧ください。
     
    • Habana Labs の Gaudi アクセラレータを搭載し、深層学習モデルのトレーニングに適した、高性能で費用対効果が高い新サービス Amazon EC2 DL1 インスタンス
    • 簡単に開始できる Amazon SageMaker などの強力なマネージドサービス
    • クラウドを使用することで、機械学習アプリケーションのスケーリングや迅速なイノベーションの実現に対する障壁が下がる
  • AI のユースケース
  • パーソナライゼーションでビジネス成長を促進する

    顧客に合わせてオンラインコンテンツをパーソナライズすることは、その顧客に必要な情報を提供するための鍵です。しかし、このようなシームレスで適切な体験の提供を妨げる課題にさまざまな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がうまくいかず、顧客のニーズを把握することが難しくなります。

    機械学習は、より適切なレコメンデーションを行い、ひいてはブランドロイヤリティを向上させるのに役立ちます。この日本語ガイドでは、以下についてご紹介します。

    • 機械学習により、従来のパーソナライゼーションにおける課題を克服し、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)や小売業などの業界における、機械学習を利用した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で動画の視聴を 20% 増加させた企業の事例

    コンタクトセンターのサービス向上とコスト削減

    保留時間が長い、顧客をたらい回しにする、なかなか問題が解決しないといった、これまでのコンタクトセンターが抱えていた課題に別れを告げ、機械学習を導入して顧客に必要な解決策を提示しましょう。

    この日本語ガイドでは、AWS の AI サービスを活用して以下のこと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コストを削減
    • コールの件数を減らしてエージェントの生産性を向上
    • 優れた顧客対応のデータを収集することにより、ビジネスの改善領域を特定

    顧客対応を熟達させて、カスタマーエクスペリエンスを向上するヒントをご覧ください。

    ドキュメントデータを十分に活用する

    機械学習ソリューションで手動のドキュメント処理から脱却しましょう。インテリジェントドキュメント処理を使用すると、作業効率が上がります。この日本語ガイドでは、機械学習を使用して以下のことを行う方法をご紹介します。

    • 手動でのデータ入力およびデータ処理に伴うエラーを削減または排除する
    • 数か月または数週間かかるドキュメントデータ処理を加速して、数日間で完了する
    • より正確な情報をより迅速かつ効率的にクライアントに提供することにより、顧客満足度を向上させる
    • 従業員がビジネスクリティカルなタスクに、より多くの時間を費やせるよう支援して、生産性を向上する

     


    企業にインテリジェント検索が必要な 7 つの理由

    企業や組織はデータを活用し、成長して業績を向上させることに意欲的ですが、エンタープライズでもいまだ情報の検索に課題を抱えています。ナレッジはビジネスインサイトの鍵です。情報検索に時間を費やしたり、不正確な情報に基づいて意思決定を誤ったりすると、ハードコストとリスクが伴います。

    機械学習を使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活用することで、これらの課題の解決に貢献します。この日本語ガイドでは、以下のような組織変革が可能な領域をご紹介します。

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

    ユースケースから学ぶ、機械学習を活用したオンライン詐欺対策

    オンラインでビジネスを行う組織はオンライン詐欺の被害に遭う可能性があり、収益の損失やブランド毀損のリスクを真剣に考慮する必要があります。AWS はお客様の詐欺対策を支援します。

    この日本語ガイドでは以下のことを行う方法についてご紹介します。

    • Amazon SageMaker を使用して、わずか数日で独自のソリューションを開発する
    • API を使用して Amazon Fraud Detector をビジネスアプリケーションと統合する

お客様導入事例

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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。

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