Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
気軽に使おう GenAI Use Cases
Search
Koreharu
January 31, 2025
Technology
0
56
気軽に使おう GenAI Use Cases
AWS Japan がgithubで公開しているGenAI Use Casesを実際に自社環境にデプロイし、ユースケースを検証してみました。
Koreharu
January 31, 2025
Tweet
Share
More Decks by Koreharu
See All by Koreharu
PMでも生成AIに頼りたい!
kurahara
1
120
RAGの性能を評価しよう
kurahara
1
770
RAGの回答精度評価用のQAデータセットを生成AIに作らせた話
kurahara
1
1.3k
Other Decks in Technology
See All in Technology
社内お問い合わせBotの仕組みと学び
nish01
1
530
「AI駆動PO」を考えてみる - 作る速さから価値のスループットへ:検査・適応で未来を開発 / AI-driven product owner. scrummat2025
yosuke_nagai
3
800
Git in Team
kawaguti
PRO
2
330
【Kaigi on Rails 事後勉強会LT】MeはどうしてGirlsに? 私とRubyを繋いだRail(s)
joyfrommasara
0
210
Simplifying Cloud Native app testing across environments with Dapr and Microcks
salaboy
0
120
PLaMoの事後学習を支える技術 / PFN LLMセミナー
pfn
PRO
9
4k
やる気のない自分との向き合い方/How to Deal with Your Unmotivated Self
sanogemaru
0
440
KMP の Swift export
kokihirokawa
0
350
プロポーザルのコツ ~ Kaigi on Rails 2025 初参加で3名の登壇を実現 ~
naro143
1
200
生成AIで「お客様の声」を ストーリーに変える 新潮流「Generative ETL」
ishikawa_satoru
1
370
Where will it converge?
ibknadedeji
0
200
関係性が駆動するアジャイル──GPTに人格を与えたら、対話を通してふりかえりを習慣化できた話
mhlyc
0
140
Featured
See All Featured
Done Done
chrislema
185
16k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
23
3.7k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
49
14k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
274
41k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
525
40k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
224
10k
Designing for humans not robots
tammielis
254
26k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
37
2.6k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
31
9.7k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
514
110k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
21k
Transcript
気軽に使おう GenAI Use Cases AI/MLなんでもLT会 LT初心者歓迎!#2 藏原これはる(NCDC株式会社) 2025 / 01
/ 31
目次 l 自己紹介 l genAI Use Casesとは l 非プログラマでもできるセットアップ l
実際に使ってみた l 議事録の作成 l 料金について l 今後やってみたいこと l まとめ 2
自己紹介 l 氏名:藏原 これはる l ロール:NCDC株式会社 ITコンサルタント l 略歴 l
2021/04 建設系企業の情シス職に新卒入社 l 2023/11 NCDC入社 l 好きなAWSサービス l Amazon Bedrock l 趣味など l 積読(三体II 黒暗森林を消化しました) l ポケモンGO 3
GenAI Use Casesとは? l AWSの生成AIサービスを利用できるWebアプリケーション l 自分のAWSアカウントにデプロイして、ブラウザから利用 l データをAWSアカウント内に保護して利用することが可能 l
AWS Japanがgithubで公開 l リポジトリのリンク l 様々なユースケースに対応 l チャット l 文章生成 l 音声認識 l RAG 4
非プログラマでもできるセットアップ手順 1. githubからリポジトリをフォーク(またはクローン) 2. aws cliのインストールと設定 3. npmをインストール 4. フォークしたディレクトリに移動
5. ターミナル、またはコマンドプロンプトで以下を実行 l $ npm ci l $ npx -w packages/cdk cdk bootstrap l $ npm run cdk:deploy 6. 完了! l ログに表示されたURLにアクセスし、ユーザー登録 5
実際に使ってみた 議事録作成① 設定 l デフォルトのユースケース設定を利用 l 社内打ち合わせ(50分) の録画データを登録 l 文字起こし→整形→議事録、の順番でデータを処理
l 文字起こしの整形、議事録作成に用いるモデルはカスタマイズ可能 6
実際に使ってみた 議事録作成② 考察 l 4〜5分で文字起こし完了 l 整形処理でかなり読みやすい文字起こしになる l 文字起こしから作成した議事録の質はとても良い l
課題 l 出力トークン数の上限(1回で30分くらいの文字量が限界) l 「続きを出力」というボタンもあるが… l 話者分離、固有名詞、漢字変換はいまいち l 議事録担当がいないなど、人数の少ないMTGのメモ機能としてかなり 有用 7
実際に使ってみた 料金について l 基本的には、Bedrockの使用料金が内訳の大半 l 使えば使うほどかかるし、使わなければかからない l 今回の検証費用は$3以下 l 安いモデルを選べば、コストの節約が可能
l amazon nova microが一番安い l RAG機能はオンにするととても高いです… l デフォルトでオフにすることを推奨 8
今後やってみたいこと l 議事録作成機能の仕組み化 l 30分以上の文字起こしデータの分割・結合 l 専門用語登録機能の調査 l 議事録を自動で保存して、本文検索までできるといいですよね! l
他ユースケースの調査 l 資料や設計のレビュー l 要件定義 l ダイアグラム作れるようになったって本当です? l 社内情報検索(RAG) l 数クリックで実用化可能 l 費用について、社内のAWS管理者に相談してみて l 他システムとの連携 l githubやbacklogと繋いでタスクリマインダーとか? 9
まとめ l genAI Use Cases の紹介 l 録画データから議事録作成のユースケースを検証 l 確認用途なら十分使い物になるレベル
l 今後の発展に期待 10
l ご清聴ありがとうございました! 11 SDXL v1にて作成
None
アーキテクチャとセキュリティ l 利用データはすべてAWS上のサービスで管理 l AIモデルのプロパイダは対話履歴を参照できない 13 SDXL v1にて作成