AWS Summit Japan 2024 とは？

AWS Summit Japan 2024とは、日本最大の “AWS クラウドを学ぶ”イベントです。基調講演や150を超えるセッション、250を超えるEXPO コンテンツが用意されています。

クラウドコンピューティングコミュニティが一堂に会してアマゾン ウェブ サービス (AWS) に関して学習し、ベストプラクティスの共有や情報交換ができる、全てのクラウドでイノベーションを起こすことに興味がある皆様のためのイベントです。

イノベーションを実現する AWS の生成 AI サービス

今回は、6/20 (月):11:50～12:30に開催されたセッション「イノベーションを実現する AWS の生成 AI サービス」をリポートします。

公式サイト上のセッション紹介は以下の通りです。

“スタートアップから大企業まで、あらゆる規模の組織が生成 AI を導入し始めています。この新しいテクノロジーを活用し、プロトタイプ、デモからスタートし、イノベーションを加速して実際の生産性向上につなげたいと考えています。

エンタープライズグレードのセキュリティとプライバシー、大手 AI 企業が提供する高性能な基盤モデルの選択肢、データ主導のアプローチ、最も高性能で低コストのインフラストラクチャを備えた AWS は、生成 AI によるイノベーションを実現しています。

このセッションでは、Amazon Bedrock や Amazon Q などの新しい生成 AI サービスが、従業員の生産性向上、顧客エンゲージメントの改善、新しい差別化された体験の構築など、主要なユースケースにおいてどのように実際のビジネス価値を提供できるかを学ぶ事ができます。”

登壇者

会社名	登壇者
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社	宇都宮 聖子 パブリックセクター技術統括本部 プリンシパル機械学習・量⼦ソリューションアーキテクト

セッション詳細

今回のセッションはAWSの生成AIを利用したイノベーション方法を、様々な視点とユースケースからご説明いたします。

生成AIの現在地点

2023年は生成AI実証調査の年でした。各社実証実験等を重ね実用化に向けて動いていました。通常技術の普及には２～4年かかります。しかし生成AIは1年足らずで地位を獲得。

そして、現在の2024年は実用化に向けて動いている年です。本番稼働のためのマインドセットにシフトしていく。実用化に向けて大事なもの、それは皆さんがお持ちのデータになります。

生成AIがもたらすビジネス価値

生成AIは様々な価値を持っています。今回は４つ紹介いたします。

新しい体験	例えば、生成AIを利用したチャットボットやエージェントでは、自然で柔軟なコミュニケーションを取ることが可能
生産性	文章やコードを生成し、業務の効率化、生産性の向上が見込める
洞察	大量の文書から素早い情報共有により、組織のより良い意思決定を迅速に行うことが可能
創造性	生成AIは会話やストーリー、さらには画像、動画、音楽などマルチモーダルにコンテンツを生成可能

生成AIのAmazonでのユースケース

ここまで生成AIの利点について説明しました。ここからは実際にどんな使われ方がしているのかについてご説明いたします。

Amazonでのユースケースを２つご紹介いたします。

【事例１】レビューから消費者目線の商品特徴をつかむ

AmazonのECサイト、Amazon.comではレビュー機能があります。

レビューは非常に役に立つ機能ですが、件数が膨大であればあるほど商品の特徴がつかみにくいケースもあるかと思います。

そこで、生成AIが利用され、多く発言されているレビューの内容を抽出し、消費者目線での商品の特徴を教えてくれる機能が存在しています。

【事例２】買い物の目的、要件から商品を抽出

買い物の際に要件や目的を入力すると適した商品を表示してくれる。

検索窓に「５歳の子供の誕生日プレゼントにかいじゅうのおもちゃを買いたい」 と自然に会話するように入力するだけで検索が可能です。

生成AIのアプリケーション

生成AIのアプリケーションを活用する際に差別化のカギになるのは自社のデータです。データの活用方法として、RAG（検索拡張生成）と呼ばれる技術があります。

RAG（検索拡張生成）を使用したデータ活用

モデルをカスタムするわけではなく、社内のデータに接続することで社内のデータに基づいた回答も可能になります。

例えば、「私の有給休暇はあと何日残っている？」という質問に回答が可能になります。 他にもファインチューニングや継続事前学習という方法で基盤モデルや基礎モデルを変更して活用する方法もあります

生成AIのアプリケーションに求められること

包括的

統合

ガバナンス

以上の3点が生成AIアプリケーションのデータ基盤に求められることです。AWSならデータとAIの導入をエンドツーエンドで実現可能です。

データベース、分析、機械学習サービスを利用している顧客数が200万人を超えています。

AWSで生成AIを活用するための、重要な考慮事項

続いてAWSでも生成AIを利用できますが、その際に考慮すべき重要な点についてです。 以下の３点に考慮しながら利用できると生成AIを使いこなせるはずです。

迅速な変化	効率的なユースケースを見つける。誰でも、どんな分野の仕事をしている人でも利用できるよう専門知識に関わらず、全従業員にAIの教育をする。
カスタマイズ	モデルやツール、多様な選択肢で柔軟性をもたらす。データへ容易にアクセスできることが重要。
スケールアップ	実験から実証へのスケールアップ。ビジネス価値とROIを常に測定する。コストやレイテンシーを要求に合わせ、ソリューションに合わせて最適化を行っていくことが重要。スケールに耐えうるインフラの準備が必要。

セキュリティは生成AIにおいても最優先事項

続いて生成ＡＩのセキュリティについてですが、普段からセキュリティは重要な事項ですが、生成AIにおいてもセキュリティは重要です。

しかし、生成ＡＩのセキュリティだからといって特別ガラリと何かが変わることはありません。ただ、少し異なる点はありますのでご紹介します。

生成AIのセキュリティについては責任あるAIとして現在も議論が続けられています。

責任あるAIの重要性

公平性	ある人には有用だけど別の人にとっては不利なモデルは使いたくない
説明可能性	出力結果を説明できるか
制御可能性	AIのシステムは暴走しないのか
安全性	有害な内容（暴言等）を防止する
プライバシーとセキュリティ	データとモデルを適切に取得し、使用、保護する
ガバナンス	提供者や導入社を含むAIサプライチェーンに適切なルールを確立する
透明性	利害関係者がＡＩシステムを扱う際に情報に基づいた選択をできるようにする
正確性と堅牢性	予期しない入力などに対しても正確なシステム出力を達成する

AWSの生成AIのプロダクト

AWSの生成AIを利用したプロダクトについてご紹介します。プロダクトは、スライドのようにアプリケーション、ツール、インフラの3層に分かれています。

ここでは、一部のプロダクトの機能を抜粋してご紹介します。

【アプリ】Amazon Q – 生成 AI 搭載アシスタント

Amazonで提供されている生成AIを取り込んだアプリケーションのサービスの総称です

【ツール】Amazon Bedrock – API を通じて主要な基盤モデルを利用

アプリケーションに組み込むために利用することができます

モデルの選択、カスタマイズ、RAGが可能です

コーディング不要でエージェントの作成もできます

モデルの選択肢はスライドから分かるようにかなり幅広いです

【インフラ】Amazon SageMaker – 機械学習モデルを大規模に構築

AmazonSageMakerは基盤モデルを含む機械学習モデルを大規模に構築、トレーニング、およびデプロイをすることができます

最新の公開基盤モデルにアクセスすることや基盤モデルをゼロから構築することも可能となっています

AWSには、ほかにも様々なプロダクトが存在します。用途に合わせて利用を検討してみてはいかがでしょうか。

まとめ

今回は主に「生成AIについての紹介」と「生成AIのユースケース」について具体的なセッションでした。皆さんも是非生成AIを適切に利用し、生産性の向上を図ってみてはいかがでしょうか。

最後に宣伝となりますが、JIG-SAWからAWSをご契約いただくとAWSの利用料が割引でご利用いただけます。

利用料の割引だけでなく様々な無料特典もつき、システム構築や監視・運用、セキュリティサポートなど各種オプションサービスもご用意しておりますので、お気軽にご相談ください。