生成系 AI イノベーションセンター

生成系 AI の探索を始めるためのユースケース

• 生産性

  テキストの生成、要約、インサイト作成により、時間を節約し、手作業を繰り返す必要性を減らします。
  

• インテリジェントアシスタント

  チャットボットや仮想ワーカーなどの会話型インターフェイスを強化し、エンドユーザーエクスペリエンスを向上させます。
  

• パーソナライゼーション

  内部および外部のデータセットの大規模なコーパスから、エンドユーザーの質問に答えるための情報を検索、引用、統合します。
  

• 画像の生成と分類

  クラス最高のテクニックを活用して、斬新なデザインを作成したり、ビジュアルアセットにタグを付けたりできます。
  

• コードの生成

  複数のプログラミング言語でソースコードを作成し、ローコード/ノーコードアプリケーションを強化します。
  

• 基盤モデル採用のベストプラクティス

  基盤モデルプロバイダーが提供する生成系 AI サービスまたは API を使用して、独自のドメイン固有モデルを搭載したアプリケーションを構築します。
  

生成系 AI によるビジネス成果

• 識別と優先順位付け

  戦略と科学の専門家がお客様とブレインストーミングを行い、生成系 AI の最適なユースケースを特定し、関連する課題を提示し、成功への明確で優先順位の高い道筋を明示します。 
  

• ベストプラクティスガイダンス

  AI/ML と生成系 AI 技術に関する深い専門知識を活かして、生成系 AI を安全に適用し、機械学習の運用を最適化して価値創出までの時間を短縮するためのベストプラクティスに従ってガイドします。 
  

• 基盤モデルアドバイザリ

  ドメイン固有のニーズに合わせて基盤モデルを微調整するなどの実践的な取り組みを含め、ビジネス目標を満たす最適な基盤モデル候補を探求し、理解するのをサポートします。 
  

• ソリューションの構築

  質問への回答、要約、情報の検索と抽出、コンテンツ生成などのユースケースにわたるエンドユーザーソリューションの構築を支援します。 
  

• スケール

  当社の専門家チームは、ベストプラクティスを適用してデータ管理用の機械学習生産パイプラインを構築し、モデリング、微調整、デプロイを行って、お客様が AWS で既存の基盤モデルをスケーリングできるようにします。
  

• 知識の共有

  専門家はプロジェクト全体を通じてチームと協力して作業するため、デベロッパーとデータサイエンティストはこの経験から、ビジネス全体で必要に応じて追加の機能を特定、構築、デプロイできます。