みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。

今年の秋は生成AI のイベントが盛りだくさんです。10 月にかけて「AWS Japan 生成 AI ハッカソン～生成 AI で日々の仕事はもっと楽しくなる」が開催されます。ナビゲーター、および審査員として QuizKnock 伊沢氏、鶴崎氏に発表会に登場いただきます。応募締め切りは、10 月 2 日 (水) です。楽しみながら生成AI 活用のアイデアを形にしてみたい、という方は是非ご参加ください。

10 月 3 日 (木) には「RAG だけじゃない！生成 AI の価値を引き出す自社データ活用とプロンプトによる LLM 調整術」というイベントをオンラインで開催します。AWS のセッションに加え、Oisix 様から Amazon Bedrock を使ったメルマガ最適化に関する登壇をしていただきます。データ活用やマーケティングというワードにピンときた方はぜひご覧ください。

引き続き「AWSジャパン生成AI実用化推進プログラム」も募集中です。こちらの方もよろしくお願いいたします。

それでは、9 月 23 日週の生成AI with AWS 界隈のニュースを見ていきましょう。

さまざまなニュース

• • AWS生成AI国内事例ブログ: ケンブリッジ・テクノロジー・パートナーズ株式会社様、Amazon Bedrock を活用した社内研修のレコメンド機能により視聴数を 20% 向上
    ケンブリッジ・テクノロジー・パートナーズ株式会社様は、コンサルティングファームとして質の高い業務改革を推進するために、人材育成を重要視しています。しかし、年間 250 以上提供されている社内研修の内容を各社員が把握し必要な研修を選択するのは困難であるといった課題を抱えていました。そこで、Amazon Bedrock を利用し、適切な社内研修を、受講すべき社員にレコメンドする仕組みを開発しました。 Bedrock により、研修概要の生成、受講をおすすめする社員の選定、レコメンド理由の生成などが行われ、研修動画の視聴を促す通知が送られます。こちらを導入した結果、従来よりも研修後の録画視聴数が約 20 %向上、そしてコンサルタント育成の精度向上を実現されました。研修概要とレコメンドの生成を分けて処理している工夫も参考になります。
  • AWS生成AI国内事例ブログ: 株式会社日立パワーソリューションズ、設備の保守知識の共有を目的としたRAGの構築を3ヶ月で実現
    日立パワーソリューションズ様は、風力発電設備から工場の生産ラインまで、多岐にわたる設備の保守を行う一方で、高齢化に伴ってベテラン保守作業員が減少しており、若手・中堅社員へ知識を継承することが重要課題になっています。そこで、報告書作成支援や、保守マニュアル検索などが可能な RAG サービス 「Power AI Ground（パワグラ）」を Amazon Bedrock や Amazon Kendra を活用して構築しました。報告書作成支援では、 帳票データを XML 形式に変換する工夫等を行い、回答精度を 40% から 90% に改善しました。ベテランエンジニアの知識共有という当初の課題についても解決できる見通しが得られたそうです。価格メリット、サンプルコード、技術支援の充実さ、がAWS採用のポイントだったと述べられています。
  • AWS生成AI国内事例ブログ: 株式会社 朝日新聞社、コンテンツ制作支援サービスの要約やキャプチャ生成に Amazon Bedrock を活用
    株式会社 朝日新聞社様は、以前も取り組みを紹介したコンテンツ制作支援サービス ALOFA を提供しています。ALOFA では、コンテンツ内容や重要な部分がすぐに把握できるように、要約やチャプターなどが生成される機能があり、こちらで Amazon Bedrock が活用されています。モデル選定の際は、単一の API を介すことで容易に複数のモデルを選択できる Amazon Bedrock の利点を活かして、複数の最新モデルの検証を行いました。また、複数リージョンの Bedrock エンドポイントを AWS Lambda から呼び出し、推論処理を分散するといった工夫を取り入れることで、安定した生成 AI の活用も実現されています。
  • ブログ記事「Amazon Q と Bedrock を使った SAP 生産性向上ユースケース」を公開
    最近、AWS と SAP は戦略的な協業を拡大し、生成AI 領域の連携を深めています。このブログでは、まず SAP での生成AI 活用ユースケース例を 15 つ紹介しています。また、その中のいくつかのユースケースを実現するために、Amazon Q と Amazon Bedrock をどのように SAP と連携するかをアーキテクチャ図付きで解説しています。SAP ユーザーの方はぜひご一読を。
  • ブログ記事「【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～」を公開
    2024 年 9 月 5 日に上記タイトルのイベントをオンラインで開催しました。このブログはそのイベントのレポートです。ビジネスを加速させる組織にこれから求められることや、実践力と経験値を磨く方法などを紹介しており、昨今注目されている AI CoE についても触れています。資料と動画が公開されていますので、是非ご覧ください。

サービスアップデート

• • Amazon Bedrock で Meta Llama 3.2 が利用可能に
    Amazon Bedrock で Meta 社の Llama 3.2 をご利用頂けるようになりました。Llama 3.2 では4つのモデル (90B、11B、3B、1B) が用意されています。90B、11Bは、 Llama モデルで初めてマルチモーダルのユースケースをサポートし画像に対する推論タスクを行うことが可能です。3B、1Bは、エッジデバイスに適したテキストのみの軽量モデルです。詳細や対応リージョンはブログ記事をご参照ください。
  • Amazon Bedrock で AI21 Labs の Jamba 1.5 モデルファミリーが利用可能に
    Amazon Bedrock で AI21 Labs の Jamba 1.5 モデルファミリーが利用可能になりました。Jamba 1.5 モデルファミリーには、Jamba 1.5 Mini と Jamba 1.5 Large が含まれます。両モデルとも 256K トークンのコンテキストウィンドウを持っているのが特徴で、長い文書の要約や分析への活用が期待できます。現在バージニア北部のAmazon Bedrock で利用できます。詳細はブログ記事をどうぞ。
  • Amazon Titan Image Generator の Content Credentials機能を発表
    Content Credentials とは、デジタルコンテンツの出所や真正性を証明するための技術標準です。C2PA という業界横断組織が開発しており Amazon も参加しています。このリリースでは、Amazon Titan Image Generator で生成された画像に、C2PAメタデータがデフォルトで含まれるようになりました。これにより、生成された画像を Verify に upload することで、画像の発行元や利用モデル等が簡単に確認できるようになりました。
  • Amazon SageMaker JumpStart にて Meta Llama 3.2 が利用可能に
    事前トレーニング済みのモデルを数回のクリックでデプロイできる Amazon SageMaker JumpStart でも Meta 社の Llama 3.2 をご利用頂けるようになりました。オハイオリージョンで利用可能です。ブログ記事はこちらです。
  • Amazon SageMaker with MLflow が AWS PrivateLink に対応
    MLflow をフルマネージドな環境で利用できる Amazon SageMaker with MLflow が AWS PrivateLink に対応しました。これにより、VPC から MLflow トラッキングサーバーへの重要なデータをプライベートかつスケーラブルに転送できるようになりました。
  • Amazon SageMaker でモデルデプロイ時にソフトウェアとドライバーバージョンをカスタマイズ可能に
    SageMaker でモデルをデプロイする際、インスタンス上で使用するソフトウェアとドライバーのバージョンを選択できるようになりました。選択できるのは、例えば Nvidia ドライバーや CUDA バージョンなどです。これにより、ML アプリケーションのパフォーマンス、互換性、スケーラビリティ、運用要件に合ったホスティング環境を調整できます。
  • Amazon SageMaker Studio がアイドル状態のアプリケーションの自動シャットダウンに対応
    Amazon SageMaker Studioが、一定期間非アクティブ状態のアプリケーションを、自動的にシャットダウンする機能に対応しました。アイドルシャットダウン時間を設定すると、SageMaker Studio はアプリケーションがアイドル状態になったことを自動的に検出し、指定された期間後にシャットダウンします。使用されていないインスタンスの料金発生を回避するのに役立ちます。

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