Amazon Web Services ブログ

Category: Artificial Intelligence

定年後も地元の病院に通えるか : 受付の裏側で進む、生き残りをかけた生成 AI の活用推進

本記事を読んでいる方の多くは、病院の待ち時間に悩んだことがあるのではないでしょうか。その一方で、全国の外来患者数は 2025 年にピークを迎えると見込まれており、214 の医療圏では 2020 年ですでにピークアウトしていると見込まれています。待ち時間が減るのは患者にとって良いかもしれませんが、病院にとっては直接的な収入減となり、働き方改革等による人件費増、物価・エネルギー価格高騰も重なり 42 国立大学病院のうち 32 病院が赤字と報告されています。つまり、あなたが定年後しばしば病院のお世話になる時、地元の病院が頼れるかは予断を許さない状況ということです。

2024/11/21 から 24 にかけて開催された医療情報学連合大会では、待ったなしの病院の業務・経営改革について各病院の医療情報研究者や実務担当者より多くの発表がありました。AWS もブースの出展やスポンサーセミナーなどを開催させていただきました。本記事では当日講演頂いた恵寿総合病院様、東京大学医学部付属病院様による待ったなしの経営・業務改革を生成 AI を活用し推進されている事例をを中心にご紹介します。

AWS は ISO/IEC 42001 AI マネジメントシステムの認証を取得しました

アマゾン ウェブ サービス（AWS）は、主要なクラウドサービスプロバイダーとして初めて、AI サービスに対する ISO/IEC 42001 認証を取得したことをお知らせします。対象となるサービスは、Amazon Bedrock、Amazon Q Business、Amazon Textract、および Amazon Transcribe です。ISO/IEC 42001 は、組織が AI システムの責任ある開発と使用を促進するための要件とコントロールを概説した国際的なマネジメントシステム規格です。

味の素食品株式会社の AWS 事例「Amazon Rekognition を用いた製品の賞味期限検出システム」のご紹介

本ブログは、味の素食品株式会社と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。
同社では製品の写真から自動で賞味期限を読み取る機能を実装しました。これにより、工程管理における賞味期限印字の正誤確認 (指図通りの賞味期限を印字しているか) の作業品質の向上と作業負荷軽減を実現しています。この機能を実現するための Amazon Rekognition をはじめとしたサービスを活用した事例を紹介いたします。

Amazon Titan Text Embeddings V2、Amazon OpenSearch Serverless、および Amazon Bedrock Knowledge Bases における バイナリ埋め込みを使用した費用対効果の高い RAG アプリケーションの構築

本日、Amazon Bedrock Knowledge Bases と Amazon OpenSearch Serverless における Amazon Titan Text Embeddings V2 用のバイナリ埋め込みの提供開始を発表できることを嬉しく思います。Amazon Bedrock でのバイナリ埋め込みと OpenSearch Serverless でのバイナリベクトルストアのサポートにより、Amazon Bedrock Knowledge Bases でバイナリ埋め込みとバイナリベクトルストアを使用した Retrieval Augmented Generation (RAG) アプリケーションを構築し、メモリ使用量と全体的なコストを削減することができます。

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