Tag: 業界・目的別の生成 AI ユースケース

アマゾン ウェブ サービス ジャパン（以下、AWS）は 2024 年 11 月 27 日に、「【Edtech Meetup】急成長サービスの秘訣と実践戦略」を AWS Startup Loft Tokyo にて開催しました。
Edtech スタートアップ、教育業界など、総勢 80 名以上の方々にお集まりいただき、本 Meetup を通じて交流を深めていただきました。本ブログではそのレポートをお届けします。

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。

本ブログは、IQVIA サービシーズ ジャパン合同会社 と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。IQVIA サービシーズ ジャパンでは、臨床試験や市販後調査（PMS）、医薬品関連文書の作成等の業務において、日本における医薬品の臨床試験の実施の基準に関する省令や治験業務を行う上での規制のように一般に公開されているドキュメントの内容を確認する必要がたびたび発生します。それらの症例や規制の内容について疑問がある場合にはガイドブックやウェブで公開されている情報を元に手作業で調査を行っていましたが、この調査に時間がかかることが課題になっていました。
調査効率の向上のために、IQVIA サービシーズ ジャパンでは Amazon Bedrock のナレッジベースを用いた RAG(Retrieval-Augmented Generation) ベースの AI チャットソリューションを構築しました。Amazon Bedrock のナレッジベースは、データソースへのカスタム統合を構築してデータフローを管理することなく、取り込みから取得、迅速な拡張まで、RAG ワークフロー全体を実装するのに役立つフルマネージド機能です。

はじめに 製造業における技能継承は、日本のモノづくりの競争力を維持する上で非常に重要な課題となっています。20 […]

近年、AI の進歩は目覚ましいものがありますが、特に生成 AI の発展には目を見張るものがあります。私自身もアイデアの壁打ちやプログラミングに大規模言語モデル (LLM) を活用しており、日々その有用性を実感しています。ところで、生成 AI の真価はテキスト処理だけにとどまらない、ということをご存知でしょうか。例えば、最新のモデルには、画像も入力として利用できるマルチモーダルモデルと呼ばれるものもあります。本記事では、マルチモーダルモデルを利用した Amazon Bedrock の活用事例として、株式会社コーテッグ様の取り組みをご紹介します。

生成 AI の導入は売上高 500 億円、従業員 1,000 名超の大企業では 7~9 割に達し、フェーズが「導入後」へ移行してきている企業も多いと推察します。
導入後の主な課題の一つが、「導入した生成 AI ツールが使われない」ことで、チャットツールに代表される生成 AI を誰もが利用できるインフラ基盤の利用率は、導入後 3 割、以後数か月で 1~2 割に落ち込む傾向があります。
本記事では、AWS の公開する生成 AI 事例より利用者数の向上に顕著な効果が見られるユースケースを 4 つご紹介します。ぜひ、課題解決に、社内での生成 AI 利用促進に役立てていただければ幸いです！

企業での生成 AI 活用が広まりつつも、比較的単純な業務への適用による「コスト削減」に効果が留まる事例は多いのではないでしょうか。日本は米国、欧州と比較すると雇用の流動性が相対的に低い傾向にあり、業務を効率化しても社員数が減らない以上、コスト削減の効果には限界があります。本記事では、生成 AI を活用しサービスの利用増や売上増など、トップラインの拡大を実現した 4 つの事例を紹介することで効率化から先のステップをご提示したいと思います。

生成 AI の活用を推進するには、単に社内で使えるようにするだけでは不十分だということに多くの企業が気づき始めています。本記事では、AWS の ML Enablement Workshop を活用した 4 つの事例から経営層の支持のもと、ビジネスと技術の両面から構成されたチームが活用の推進に不可欠であることを示します。

本ブログ記事は、ファッション・アパレル業界のお客様に向けて、業界ユースケースにフォーカスした生成 AI ワークショップの内容をご報告するものです。ファッション・アパレル業界のお客様に向けて、業界ユースケースにフォーカスした生成 AI ワークショップを、6 月を皮切りにスタートさせました。初回のテーマは「 EC 」、第 2 回のテーマは「実店舗」でした。本記事では、第 2 回のワークショップを中心に開催報告をお届けします。

この投稿は、SK テレコムの Seunghyun Jeong、Sunwoo Lee、Eric Davis と共同執筆した「SK Telecom improves telco-specific Q&A by fine-tuning Anthropic’s Claude models in Amazon Bedrock」を翻訳したものとなります。