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
32
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
31
RAGの性能を評価しよう
kurahara
1
720
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
1.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Kotlinで学ぶ 代数的データ型
ysknsid25
5
1.1k
API の仕様から紐解く「MCP 入門」 ~MCP の「コンテキスト」って何だ?~
cdataj
0
160
Tenstorrent HW/SW 概要説明
tenstorrent_japan
0
400
Tenstorrent 開発者プログラム
tenstorrent_japan
0
310
VCpp Link and Library - C++ breaktime 2025 Summer
harukasao
0
180
マルチテナント+マルチプロダクト SaaS への AI Agent の組み込み方
kworkdev
PRO
2
340
開発効率と信頼性を両立する Ubieのプラットフォームエンジニアリング
teru0x1
0
140
IIWレポートからみるID業界で話題のMCP
fujie
0
330
宇宙パトロール ルル子から考える LT設計のコツ
masakiokuda
2
100
Introduction to Sansan, inc / Sansan Global Development Center, Inc.
sansan33
PRO
0
2.6k
"SaaS is Dead" は本当か!? 生成AI時代の医療 Vertical SaaS のリアル
kakehashi
PRO
3
210
キャディでのApache Iceberg, Trino採用事例 -Apache Iceberg and Trino Usecase in CADDi--
caddi_eng
0
130
Featured
See All Featured
Balancing Empowerment & Direction
lara
1
300
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
357
30k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
179
9.8k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
71
4.9k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
10
900
Adopting Sorbet at Scale
ufuk
77
9.4k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
42
7.5k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
92
6.1k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
31
1.2k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
28
3.8k
Being A Developer After 40
akosma
90
590k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
462
33k
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