Amazon Web Services ブログ

Tag: Machine Learning

Amazon Connect で簡単に実現する、生成 AI を活かしたより良いカスタマーエクスペリエンス

カスタマーエクスペリエンスの領域における生成 AI の可能性は魅力的です。一方カスタマーサービスに導入する際、ハルシネーションやバイアス(偏見)などの課題・懸念もあります。この記事では Amazon Connect によって、独自モデルのトレーニングなしで生成 AI を活用したり、ハルシネーションやバイアスの少ない応答を得る方法を紹介します。

【動画公開 & 開催報告】AI 時代に技術を活かす！人材と組織、そして活用プロセス構築のポイントを解説！ ～進化し続ける技術を活用するために効果的な組織と人材育成のあり方、そしてそれらを導入する際の課題と対策について学ぶ～

はじめに みなさん、こんにちは。シニアマイグレーションスペシャリストの富松です。 2024年9月5日に「AI […]

RIZAP が生成 AI と AWS で社内知識共有を革新 – AI チャットボットで業務効率と顧客満足度の向上を実現

本ブログは、RIZAP テクノロジーズ株式会社と Amazon Web Services Japan が共同で […]

API と OSS 、蓄積したデータで精度を改善するならどちらの基盤モデルを選択すべきか : 質問回答編

本文書では、サービスや製品に蓄積したデータを活用した精度改善を視野に入れた場合、 API と OSS のどちらがコスト効率が良くなるのかを検証します。 API は Amazon Bedrock や ChatGPT などのサービス、 OSS は Hugging Face などで公開されている基盤モデルを GPU インスタンスでホスティングする利用形態を想定しています。本 2 つの手法でデータをプロンプトに組み込む、追加学習に使用した場合の精度とコストを比較します。

【開催報告】コンテンツ制作・配信におけるクラウド活用〜最新事例から知る業務効率化手法～

はじめに 2023年10月20日、新聞・出版業界のお客様向けに、「コンテンツ制作・配信におけるクラウド活用」と […]

未来に対応できる企業になる

組織が未来に対応できるようにすることは、企業のシニア・リーダーの仕事です。しかし、残念ながら未来は不透明で、急速な変化、不確実性、複雑性の時代においてはなおさらです。天気と同じように、私たちは近い将来をある程度確実に予測することができますが、先を見通すにつれて、その保証は薄れてきます。そして今日、濃い霧が立ち込め、1、2メートル先も見えないような状況になっています。では、どうすれば企業はその未来に備えることができるのでしょうか？

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