Amazon Web Services ブログ
Category: Media & Entertainment
株式会社 朝日新聞社 コンテンツ制作支援サービスにおけるAmazon Bedrock の活用
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 […]
AWS Elemental MediaLive Anywhere のご紹介 : お客様独自のインフラストラクチャでクラウド制御のビデオエンコードを実行
Background : 背景 現在、放送、ライブストリーミングそしてビデオ配信をオンプレミスの素材またはロー […]
IBC 2024 での AWS の見どころは生成 AI とクラウドの進歩
年に 1 度の International Broadcasting Convention (IBC) が目前 […]
IBC 2024 でメディアサプライチェーンの可能性を最大限に解き放つ
メディア & エンターテインメント (M&E) 業界は、消費者の期待の変化、競合するストリーミ […]
3D Gaussian Splatting: 効率的に大規模な 3D シーンを再構成する
はじめに 従来、高品質な 3D コンテンツの制作は複雑で時間がかかり、リソースを大量に消費するプロセスでした。 […]
新入社員プロジェクト生成 AI を活用した Virtual Summit Assistant展示実施報告 @ AWS Summit Japan 2024
6 月 20 日と 21 日の 2 日間にわたり、幕張メッセにおいて 13 回目となる AWS Summit Japan が「AWS と創る次の時代」をテーマに開催され、会場では 3 万人以上、オンラインも合わせると過去最高となる 5 万人超の方の参加者を記録しました。私たちは 2 年目の新入社員有志でチームを作り、 “新入社員プロジェクト生成AI を活用した Virtual Summit Assistant” というタイトルでブース展示を行いました。当日は絶えず沢山の来場者の方々にブースにお越しいただき、アプリケーションを体験していただきました。このブログでは、“新入社員プロジェクト生成AI を活用した Virtual Summit Assistant” の展示内容をダイジェストでご紹介します。
北海道文化放送様の AWS 生成 AI 事例「Amazon Bedrock を活用しニュース原稿 / 動画の作成フローを低コストで効率化。ニュース配信数の大幅増を実現」のご紹介
みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの村木です。
北海道文化放送様は、 Amazon Bedrock 、 Amazon Polly 、 AWS Lambda 等の AWS サービスを活用し、原稿・動画作成の自動化を実現したお客様です。低コストで構築/運用しており、作業工数削減、ニュース動画配信数の増加(月 100~120 本増)などの効果が得られております。「とりあえずやってみる」という姿勢で、小さく始めながら継続的に改善を重ねている点が注目ポイントであり、予算が限られた企業でも、 AWS のサービスを活用することで低コストで業務効率化が可能であることを示した事例です。
【開催報告 & 資料公開】AWS メディアセミナー 2024 Q2~ NAB Show 2024 の recap と最新事例のご紹介~
2024 年 5 月 17 日に開催したウェビナーでは、2024 年 4 月にラスベガスで開催された NAB […]
デジタルメディアにおけるコンテンツのパーソナライゼーションのメリット
人工知能 (AI) と機械学習 (ML) により、パーソナライズされたユーザー体験を簡単に作成できます。あなた […]
Extension for Stable Diffusion on AWS で大規模に画像生成 AI を活用する
AWS では、Extension for Stable Diffusion on AWS というソリューションを提供しています。このソリューションは OSS の Stable Diffusion Web UI の拡張機能で、モデルのファインチューニングと推論をクラウド上のリソースにオフロードすることで、複数ユーザーによる大規模な利用を可能にします。この拡張機能を使用すると、お客様は Amazon SageMaker 上で Stable Diffusion のモデルトレーニング、ファインチューニング、推論を簡単に実行できます。SageMaker のマネージドな分散学習と高性能の GPU インスタンスを活用することで、必要な時だけ高パフォーマンスのリソースを利用できます。また、 CloudFormation テンプレートを使ってリソースをプロビジョニングすることで、手動設定に伴う複雑さやミスを回避できます。