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生成 AI で加速する e コマースの変革 その 1 – EC 業界における 4 大ユースケース紹介
AWS では e コマース(以下 EC)業界におけるユースケースの整理とその実装を支援しております。
本ブログでは以下 2回に分けて、EC業界における生成AI活用ユースケースについて解説をしていきます。
その 1:EC 業界における課題と生成 AI ユースケースによる解決案の整理
その 2:それらユースケースの実装例として AWS Summit Japan 2024 で展示したデモの解説
今回はその 1、EC 業界における代表的な生成 AI ユースケースが解決する業界課題について、背景から解説していきます。
AWS Summit Japan 2024 ヘルスケア・ライフサイエンス 展示ブース 開催報告
国内最大規模の学習型ITカンファレンスである AWS Summit Japan が、6 月 20 日(木)、2 […]
BMW Group における機械学習の産業化を加速させる機械学習オペレーション(MLOps)ソリューション
このブログは、Accelerating industrialization of Machine Learni […]
AWS Elastic Disaster Recovery を使用した VMware Cloud on AWS の災害対策
この投稿では、VMware Cloud on AWS の仮想マシンに対して、 AWS Elastic Disaster Recovery を使用し、ダウンタイムとデータ損失を最小限に抑えたコスト効率の高い DR ソリューションを解説します。
jinjer 株式会社様の AWS 生成 AI 活用事例 「人事系 SaaS における人事問い合わせ AI 機能の開発」
本ブログは jinjer 株式会社様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執 […]
製造イノベーションの強化:AI と生成 AI の Centers of Excellence (CoE) がモダナイゼーションを推進する方法
この記事では、製造業における AI と生成 AI の活用について解説しています。AI や生成 AI は、製造業の効率化と持続可能性の向上、労働力の能力向上につながる重要な技術と位置づけられています。ただし、組織や技術面の弱点から、多くの企業が AI の本格的な活用に苦慮しています。AI の本格的な導入には、経営陣のコミットメント、AI Centre of Excellence (CoE) の設立など、組織的なアプローチが必要です。AI CoE は、AI のビジョンと実行のギャップを埋め、説明可能なAIの促進、スキル向上、業務目標達成のための連携構築などを推進します。AI CoE は、経営陣の支持、専門家チームの構築、パイロットプロジェクトの実施など、段階的なアプローチで構築する必要があります。
GENIAC における計算リソース提供者として AWS が選定されました
2024年7月16日、開発事業者の公募が開始された「GENIAC (Generative AI Acceler […]
AWS 上で大規模な GitHub Actions のセルフホステッドランナーを使用する際のベストプラクティス
注記: お客様は自身の GitHub ランナーを管理する必要がなくなりました。AWS CodeBuild を使 […]
【寄稿】AI民主化に向けた丸紅の取組
こんにちは。ソリューションアーキテクトの齋藤です。丸紅株式会社(以下、丸紅) デジタル・イノベーション部 では […]
データドリブンカルチャーの作り方
本記事は 2019年9月9日に公開された ”How to Create a Data-Driven Cultu […]