Category: Artificial Intelligence

はじめに 全日本空輸株式会社 整備センター 機体事業室 機体計画部 航空機売却・リースチームでは航空機のリース […]

このブログ記事では、AWS のクラウド運用シナリオにおいて、アプリケーションログファイルで観察されたエラーに基づいて問題を分類し、その後解決するために、Amazon Bedrock エージェントと Bedrock の FM を使用した 生成 AI の使用例を紹介します。
我々のソリューションでは、Amazon Bedrock エージェントは基盤モデル (FM) の推論の性能を使用して、CloudWatch Logs に公開されたアプリケーションログについてのエラー解決を要求するユーザー指示を複数のステップに分解します。開発者/アナリストが提供した自然言語の指示を使用してオーケストレーション計画を作成し、その後、関連する API を呼び出し、Amazon Bedrock Knowledge Base にアクセスすることで計画を実行します。これには、大規模言語モデル (LLM) によって生成された応答を補強するために、ベクトルデータストア (Amazon OpenSearch Serverless) から情報を引き出す処理が含まれます。

鴻池運輸株式会社では各拠点ごとに業種や業務内容が大きく異なっており、拠点別に課題解決のために用いた考え方や新しいソリューション、また自動化・省力化機器などの検証結果、費用対効果などの社内ナレッジが各拠点ごとに蓄積されていました。2022年9月にそうした個別のナレッジを全社データベース化したものの、社内ナレッジは自然言語で記載された非構造化データとなっており、類似する業務に対する社内ナレッジへのアクセスが、通常の検索機能ではマッチングしづらく、ナレッジの共通知化がなかなか進まないという課題がありました。
このような課題を解決するため、鴻池運輸ではAWSのサービスを活用したRAGチャットアプリケーションを開発しました。

本記事では、ケンブリッジ・テクノロジー・パートナーズ株式会社様が、Amazon Bedrock を活用し、生成 AI による社内研修の説明付きレコメンド機能を構築されましたので、その事例をご紹介します。

本ブログでは、株式会社日立パワーソリューションズが AWS の生成 AI 技術を活用して、社会インフラにおける保守業務の効率化と知識共有に取り組んだ事例をご紹介します。

はじめに みなさん、生成AIサービス、活用していますか？もっと生成AIを活用して、もっと多くの人がその恩恵を受 […]

生成 AI の概要 生成人工知能 (生成 AI) は、会話、ストリー、画像、動画、音楽など新しいコンテンツやア […]

本ブログは、株式会社 朝日新聞社 と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました […]

Amazon SageMaker Data Wrangler には、機械学習 (ML) プロジェクトで最も時間 […]

本記事では、株式会社ゼネット様の事例をご紹介します。同社は IT エンジニア向けの e ラーニングシステムに、 Amazon Bedrock を活用した自動質問回答機能と自動ソースコードレビュー機能を導入しました。これにより、受講生からの質問やソースコードレビューに素早く対応できるようになり、同時に講師の生産性も大幅に向上しました。