Amazon Web Services ブログ

Tag: Amazon SageMaker

業界タスク特化型⼤規模⾔語モデルの開発 〜 野村総合研究所様へのインタビュー 〜

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス (AWS) ジャパン合同会社 AI / ML 事業開発チーム […]

AI チャットボットを超えて：Amazon.com が生成 AI でビジネスを再発明した事例

生成 AI は、Amazon の Rufus や Amazon Seller Assistant などの会話型アシスタントを含む様々なアプリケーションを通じて、ビジネスの運営に革命をもたらしています。
さらに、最も影響力のある生成 AI アプリケーションの一部は、舞台裏で自律的に動作しており、これは企業が運用、データ処理、コンテンツ作成を大規模に変革するために不可欠な機能です。
この投稿では、Amazon.com における生成 AI アプリケーションの 4 つの多様な例を検証します。

Amazon Connect, Amazon Lex, Amazon Bedrock Knowledge Bases を活用してコンタクトセンターに音声とチャットの生成 AI エージェントをデプロイする

本ブログでは、DoorDashが共同で開発した、コンタクトセンター向け生成 AI エージェントソリューションをご紹介します。Amazon Connect、Amazon Lex、Amazon Bedrock Knowledge Basesを活用し、わずか 2 か月で音声・チャット対応の AI エージェントを構築、2.5 秒以内の応答速度を実現しました。実装手順からカスタマイズ方法まで、オープンソースで提供される実践的なソリューションの詳細をご覧ください。

AIを活用した引越し見積りサービスの案内画像です。スマートフォン1台で簡単に正確な見積りが取得できる3つのステップを説明しています。 お部屋の撮影ステップ： カメラでお部屋全体をぐるっと撮影するだけ。現状のままで撮影可能で、データは3Dモデルに変換されます。 AI分析ステップ： AIが3Dモデルを分析し、簡単な情報入力だけで引越し費用の見積りを算出します。 予約完了ステップ： 希望の日時を選択して予約が完了。アプリ内で全ての手続きが完結します。

アート引越センター株式会社様の AI 活用事例 「 AI 見積りアプリによる引越し見積もりの自動化の実現」のご紹介

本稿は、アプリケーション開発支援を担当された株式会社アイスリーデザイン様と Amazon Web Servic […]

AWS 上での LLM ベースの基盤モデルとスケーラブルな MLOps による時系列予測

このブログ記事では、売上予測を例にテスト用に作成した合成データを使って Chronos を Amazon SageMaker Pipeline に統合するプロセスを案内します。これにより、最小限のデータで正確かつ効率的な予測が可能になります。ファインチューニングからデプロイメントまでの全ワークフローをオーケストレーションする機能の使い方を学びます。この解説を通じて、開発プロセスを合理化し、Chronos をあらゆる時系列データに適用して、予測アプローチを変革する準備が整います。

追加学習なしの zero-shot で高精度な時系列予測 : Chronos-Bolt を AutoGluon で利用する

Chronos-Bolt は AutoGluon-TimeSeries の最新追加機能であり、元の Chronos モデルと比較して最大 250 倍高速に追加学習なしで高精度な予測を実現します。Chronos のような基盤モデルは、さまざまなドメインの時系列データを利用して単一のモデルを学習させるというアイデアをさらに大きく前進させました。これらのモデルは、膨大な時系列データで事前学習されています。学習データには実際のデータと合成データが含まれ、様々な分野、頻度、時系列の長さをカバーしています。その結果、追加学習なしの予測が可能となり、未知の時系列データセットに対しても正確な予測を提供します。時系列予測に取り組むハードルが低くなり、追加の学習なしで正確な予測が可能になるため、予測プロセス全体が大幅に簡素化されます。

← Older posts