Amazon Web Services ブログ
Category: Generative AI
株式会社メタバーズ様の AWS 生成 AI 事例 「メタバース空間上の AI ボットサービスで Amazon Bedrock を活用して生成 AI モデルの対応数増加にかかる開発工数を削減」のご紹介
本ブログは 株式会社メタバーズ様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執筆い […]
流通・小売・消費財企業のイノベーションを生成 AI で促進する
生成 AI が流通・小売・消費財業界にもたらす年間付加価値は 4,000 〜 6,600 億 USD と試算さ […]
【開催報告 & 資料公開】RAG の困りごとは今日で一気に解決! AWS 生成 AI Dive Deep
2024年9月19日に、RAG に関する悩みを持っている方を対象とした AWS オンラインセミナー「RAG の困りごとは今日で一気に解決! AWS 生成 AI Dive Deep」が開催され、実用的な情報盛りだくさんの 3 つのセッションが実施されました。セミナーの見どころとしては、以下のとおりです。いずれかにピピっと来たら、ぜひこの記事を読み進めてください。
– RAG の概要ではなく、実践的なテクニックや開発の進め方を知ることができる
– RAG でよくある課題とその解決策を具体的に知ることができる
– RAG に欠かせない AWS サービスとその使い分けを知ることができる
鴻池運輸様におけるAWS生成AI事例:Amazon Bedrockによる社内ナレッジの共通知化
鴻池運輸株式会社では各拠点ごとに業種や業務内容が大きく異なっており、拠点別に課題解決のために用いた考え方や新しいソリューション、また自動化・省力化機器などの検証結果、費用対効果などの社内ナレッジが各拠点ごとに蓄積されていました。2022年9月にそうした個別のナレッジを全社データベース化したものの、社内ナレッジは自然言語で記載された非構造化データとなっており、類似する業務に対する社内ナレッジへのアクセスが、通常の検索機能ではマッチングしづらく、ナレッジの共通知化がなかなか進まないという課題がありました。
このような課題を解決するため、鴻池運輸ではAWSのサービスを活用したRAGチャットアプリケーションを開発しました。
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 […]
デジタル庁、リファレンスアーキテクチャと生成 AI を活用したアーキテクチャのレビューで政府システムの移行を促進
2021 年 9 月、日本はデジタル庁の創設とガバメントクラウドの取り組みを開始しました。デジタル庁は、デジタ […]
Amazon Q Developer による Java アプリケーションのモダナイゼーション
このブログ記事では、Amazon Q Developer を使用してレガシー Java アプリケーションをモダナイズする方法について説明します。まず、基盤となるランタイムを Java 8 から Java 17 へ、そして Spring を含む一般的な技術スタックをアップグレードします。次に、モジュール構成とロギングを改善することで、コード内の技術的負債を減らします。最後に、モダンなコンピューティングオプションである AWS Fargate を使用して、このアプリケーションをコンテナイメージに再デプロイします。
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 […]
KDDIアジャイル開発センターの AWS 生成 AI 事例:Amazon Bedrock で営業活動をサポート – 議事録と提案書の作成時間を削減
本ブログは、KDDIアジャイル開発センター株式会社 プロダクトオーナーリード 佐々木 祥氏、同 エンジニア 大 […]
【寄稿】生成 AI によるシステム運用業務の効率化を目指すファミリーマートの取り組み
こんにちは。ソリューションアーキテクトの阿南です。株式会社ファミリーマート(以下、ファミリーマート)システム本 […]








