15:10-15:50

西日本電信電話株式会社　ビジネス営業本部 バリューデザイン部 DXプラットフォーム部門 主査　中井 智絵 氏
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　Data＆AI事業本部 プリンシパル事業開発マネージャー　黒川亮

生成AIを実業務に導入する際には、セキュリティ的な不安や活用の難しさを感じている方も多いのではないでしょうか？
今回は、日常使いしているビジネスチャット「elgana」から利用できるように、社内アクティブユーザー3万人に提供した生成AIボットのお話や、RAG活用での失敗や学びについてご紹介します。

15:50-16:30

株式会社ペライチ　代表取締役CEO　安井 一浩 氏
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　Data＆AI事業本部 プリンシパル事業開発マネージャー　黒川亮

ペライチが今年 8 月に発表した「ペライチクリエイトアシスタント」は、参考にしたいサイトの URL を入力するだけで、わずか 10 分で AI によって最適化されたランディングページが自動で出来上がるサービスです。ランディングページの制作や運用にかかる時間とコストを大幅に削減できるため、現場の生産性が飛躍的に向上します。講演では Amazon Bedrock を用いた本サービスの開発についてご説明します。

16:40-17:20

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　公共政策部 プリンシパル　吉田 朗
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　プロフェッショナルサービス本部 シニアセキュリティコンサルタント　保里 善太

生成 AI の業務活用を進めるにあたり、責任ある AI への対応も同時に検討する必要があります。AWS ではこれまでもセキュリティを最優先事項とし、生成 AI においてもこの姿勢を変えることなく製品開発やテストの実施やお客様へのご支援などをおこなっています。本セッションでは実践に向けた責任ある AI への具体的なアプローチをご紹介します。

15:10-15:40

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　デジタルサービス技術本部 ソリューションアーキテクト　石見 和也

2024 年はプロダクトに生成 AI を活用した機能を組み込まれた事例も数多く登場しました。本セッションでは、生成 AI によるコンテンツ審査を題材として、生成 AI を活用した機能実装における考慮点や解決策など具体的な実装方法をご紹介します。

15:40-16:10

株式会社セゾンテクノロジー　執行役員 CTO　有馬 三郎 氏
株式会社セゾンテクノロジー　DI本部データインテグレーションビジネス推進部　石原 直樹 氏

株式会社セゾンテクノロジーが自社プロダクトの課題解決のため、AWS SAの支援を受けながら生成AIアシスタント機能を開発した過程を紹介します。ML Enablement Workshop を活用した生成AI活用ジャーニーの始まりとその内側。さらに、エンドユーザー向けサービスならではの考慮点、そして精度向上の取り組みなど、PoCからプロダクション利用への移行における具体的な施策と成果を共有します。

16:20-16:50

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　パブリックセクター 技術統括本部 ヘルスケア技術本部 ソリューションアーキテクト　片山 洋平

生成 AI で生まれる価値を幅広く展開しようと思うと、生成 AI アプリケーション特有の考慮ポイントが出てきます。一方で、セキュリティ・コンプライアンスにおける銀の弾丸はありません。このセッションでは、生成 AI セキュリティフレームワークとして Generative AI Scoping Matrix を利用しスユースケースごとの考慮点を整理し、 OWASP Top 10 for LLM Applications に基づいたリスクといくつかの具体例・緩和策をご紹介します。

15:10-15:40

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　デジタルサービス技術本部 ISV/SaaS ソリューション部 シニアソリューションアーキテクト　赤澤 智信

マルチテナント環境で生成 AI を活用するためにはマルチテナントの基本的な考え方、多様な大規模言語モデル（LLM）の特徴を理解した上で、様々なマルチテナントの課題やニーズに取り組む必要があります。本セッションでは、Tiering を考慮したモデルの使い分け、テナント向けの推論サービングの手法等、マルチテナント環境下における生成 AI 活用のデザインパターンについて考察します。

15:40-16:10

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　デジタルサービス技術本部 ISV/SaaS ソリューション部 ソリューションアーキテクト　深見 修平

大規模言語モデル（LLM）に既存のデータの検索結果を組み合わせる手法である Retrieval-Augmented Generation (RAG) は昨今様々な場面で利用されています。この RAG を実際にSaaS をはじめとして Web サービスの一部として提供する際には、検索コンポーネントにおけるマルチテナントでの権限分離やユースケースごとに精度指標を立てた上での改善のとりくみが重要になります。
本セッションでは、RAG における検索基盤にフォーカスしマルチテナントでの利用に必要な権限分離とユースケースごとの精度指標の考えについて考察します。

16:20-16:50

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　デジタルサービス技術本部 ISV/SaaS ソリューション部 ソリューションアーキテクト　松﨑 出愛

大規模言語モデル（LLM）は自然言語処理の分野での革新的な進歩を遂げ、多くのビジネスでの活用が進められています。一方、その高度な能力と普及に伴い、さまざまな脅威に晒されるリスクも増大しています。本公演では、LLM 特有の脅威について取り上げ、具体的な中身を見ていきます。また、実際の SaaS アプリケーション運用において、技術者が AWS サービスをはじめとした技術でどのような防御が可能かを示していきます。

16:50-17:20

株式会社Works Human Intelligence　VP of Technology　加藤 文章 氏
株式会社エクサウィザーズ　取締役　坂根 裕 氏

国内 SaaS ベンダーにおける生成 AI 実践事例として、Works Human Intelligence / エクサウィザーズ の2社にご登壇いただきます。お客様に対して、生成 AI を用いた機能・サービスを提供するうえでの課題や解決策など実際の事例をもとにご紹介いただきます。

17:30-18:00

QuizKnock　伊沢 拓司 氏（審査員/ ナビゲーター）
QuizKnock　鶴崎 修功 氏（審査員）
株式会社ネイティブキャンプ　執行役員 CTO　大西 さくら 氏（審査員）
ライオン株式会社　執行役員　中林 紀彦 氏（審査員）
アマゾンウェブサービスジャパン合同会社　プロトタイプ ＆ クラウドエンジニアリング 本部 本部長　中田 光昭

生成AIサービス、活用していますか？生成AIが広く知られるようになって早2年、そのケイパビリティーを認識しつつも、まだ日々の仕事で活用しきれていない方も多くいらっしゃるのではないでしょうか。AWSはより多くの皆さんに生成AIサービスを活用しその恩恵を受けていただくべく、「生成AIを活用したアプリで社員がもっと楽しく、楽に仕事をすることが出来る仕組みを作ろう」をテーマとしたハッカソンを企画いたしました。

そしてこの決勝戦では、予選を勝ち進んだ上位３組による最終プレゼンテーション、および審査を実施します。また、この決勝戦にはQuizKnock 伊沢氏、鶴崎氏がナビゲーター/審査員として登場！イノベーションが生まれる瞬間をぜひその目でご覧ください！

優勝：mirAI Innovation center（仮）
準優勝：アーベルソフト
三位：パソナPDT

16:50 - 17:20

Anthropic　Senior Member of Technical Staff　Jason Kim
^{Jason Kim is a Member of Technical Staff on the Applied AI team at Anthropic. He works on research and evaluation of Anthropic's models in production environments among enterprise and global customers. Prior to Anthropic, Jason held engineering and sales leadership roles at Ramp, Datadog, and Box. Jason holds a degree in Computer Science from the University of California, Berkeley.}

This session will cover Claude's latest LLM capabilities and use cases, commentary on advanced prompting and implementation techniques implemented by other customers and partners, and a preview of forward-looking research items Anthropic is currently working on.

17:30 - 18:00

Meta　Gen AI Partner engineering Manager　Hamid Shojanazeri
_{Hamid Shojanazeri is leading Gen AI Partner engineering, working at scalable Llama solutions powered by PyTorch. As the co-creator of llama-recipes, he collaborates closely with the broader Llama and PyTorch ecosystems to drive advancements in AI accessibility. Hamid's passion lies in optimizing cost efficiency and democratizing AI, making it more accessible to a wider community.}

In this talk, we will explore the Llama model, the latest open source model rom Meta designed to push the boundaries in the AI space. We’ll dive into its key features, capabilities, and the role of PyTorch in supporting every stage of its lifecycle. From the initial training phases to fine-tuning for specific applications, and finally, to delivering fast and scalable inference. Whether you're a developer looking to build intelligent systems or a CEO planning to leverage AI for your startup, this session will provide valuable insights into how PyTorch and Llama can accelerate your AI journey.

17:30-18:00

株式会社テックウェイ　執行役員　滝沢 雅広 氏
キヤノンITソリューションズ株式会社　R&D本部 言語処理技術部　蔵満 琢麻 氏
株式会社野村総合研究所　生産革新センター ＡＩソリューション推進部 エキスパート研究員　岡田 智靖 氏
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　サービス&テクノロジー事業統括本部 技術本部長　小林正人

7 月に発表した AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラムについてのアップデート、プログラム参加者からの声をご紹介します。

AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラムの詳細はこちら