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AWSを活用したAIサービス開発
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Yasuhiro Matsuda
December 06, 2024
Technology
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35
AWSを活用したAIサービス開発
石川県中小企業診断士会「AIシンポジウム2024」
でお話ししたスライドです
Yasuhiro Matsuda
December 06, 2024
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Transcript
AWSを活用した AIサービス開発 2024/12/6 AWS Community Builder 中小企業診断士 松田 康宏 石川県中小企業診断士会AIシンポジウム
仕事 ▮ AWSを活用した辞書検索サービスDONGRIの インフラエンジニア(イースト株式会社) 士業資格 ▮ 情報処理安全確保支援士 中小企業診断士 ファイナンシャル・プランニング技能士2級(AFP) 主な活動
▮ 石川県中小企業診断士会 AI研究会 AWS Community Builder 白山市内の中学校PTA会長 座右の銘 ▮ 一塁ベースを持って二塁に盗塁する 松田 康宏 まつだ やすひろ 2
経歴 比較.com株式会社 /東京都 2005 年 4 月 ~2006 年 10
月 (2006年3月 東証マザーズ上場) 株式会社エンブレム/東京都 (三谷産業株式会社子会社) 2006 年 11 月 ~2011 年 4 月 福島印刷株式会社/石川県 2011 年 5 月~2020年12月 神奈川県宮前区に引越 株式会社三省堂/東京都 2004年 4 月 (2002年10月) ~2005 年 3 月 石川県白山市(旧:松任市)に生まれる 東京都江戸川区に引越 石川県白山市にUターン 千葉県船橋市に引越 中小企業診断士 登録 FP2級取得 イースト株式会社/東京都 2021 年 1 月~現在 東京都府中市に引越 3
今ある業務に簡単にAIを組み込み、 定型業務の時間の削減に寄与できるか 本日持ち帰っていただきたいこと 4
• AIとデータの関連について • AIを活用した課題解決とマーケティング事例について 本日のお品書き 5 フルバージョンのお品書き をご覧になりたい方はこちら
6 AIとデータの関連について
選択したモデル に対して入力した 内容に従って、出 力を返すというシ ンプルな仕組み 現在は用途に応 じてサービスを使 い分けているの が実情 AIの仕組み
9 出所:Amazon Bedrock Overview https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS-Black- Belt_2024_Amazon-Bedrock-Overview_v1.pdf
モデルがあらかじ め学習したデータ をもとに回答する (出所は聞けば答 えてくれる) チャット 10
あらかじめ登録し たストレージや Webサイトの情報 をもとに回答する (出所が付加され る) RAGチャット 11
汎用的なAIでは、あまり意味が ない。 業務に特化していることが求め られる。 ※答えを得るなら、その道の専 門家に聞きたいハズ 但し、RAGの部分にランニング コストがかかることが問題。 検索拡張生成 12
出所: https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM- 766/images/AWS-Black-Belt_2024_Amazon- Bedrock-Overview_v1.pdf
私たちが利用して いる推論モデル ができるまでには 以下のような流れ がある 推論モデルができるまで 15 出所: https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM- 766/images/20190206_AWS_BlackBelt_SageMaker_part1.pdf
ラスベガスでre:Invent2024開催中 16 6つのホテルで開催されており、昨年は全世界から5万名(日本人は1,700名)が 参加する世界最大級のカンファレンスイベント
皆さん大好きAmazonの子会社 AWSとは 17 出所: https://www.aboutamazon.jp/what-we-do/amazon-web-services Werner Vogelsを囲んで記念撮影(AWS Summit Japan 2024)
日々増え続ける使用可能なモデル 18 2024/8/24現在(32モデル) 2024/12/5現在(47モデル)
これから国内でも普及していく可能性のあるサービス① ジャスト・ウォークアウト ライドシェア 19
これから国内でも普及していく可能性のあるサービス② Split 20
12月3日のre:Inventで発表になったばかりのモデル 21 Amazon Nova Micro 低コストかつ小さなレイテン シでテキストのみを処理す るモデル Amazon Nova
Lite 低コストかつ高速な、画像、 動画、テキストによる入力 に対応したマルチモーダル なモデル Amazon Nova Pro 精度、スピード、コストの最 適な組み合わせで幅広い タスクに対応する高性能な マルチモーダルモデル
なぜクラウドなのか 22 完全従量制だから 試してダメならすぐ やめられる 大企業ではなく、 中小企業にこそ 使ってほしい
• 作業の効率化 • 人材不足への対応 • 品質の安定化 • アイディア出し • 定型業務時間の削
減による非定型業 務の時間捻出 なぜ私たちはAIを使うのでしょうか? 26 出所: https://internet.watch.impress.co.jp/docs/topic/special/1566213.html#040_l.jpg
29 AIを活用した課題解決と マーケティング事例について
生成AIがあるから使うのではなく、課題解決のための手段として活かしましょう! 生成AI導入は解題解決の手段であり目的ではありません 30 出所:SoftBank World2024(2024/10/04) https://sbw.tm.softbank.jp/lp/
公式LINEにAIを組み込む AWSを活用したAIサービス開発事例 39 出所: https://qiita.com/fujimo-22/items/bde4d041b4cf4d43edd9 本日のモデルは、 Anthropic Claude Instantを利用
参考)チャットbotを活用した事例 出所: https://www.east-education.jp/ 40 イースト株式会社 • 従来電話やメールでの 問い合わせが多かった が、チャットbot導入に より問合せ数が減少
• 顧客対応工数削減に つながっている
AIを活用するために欠かせないものがデータ 出所:文章生成AI利活用に関するガイドライン p.27 https://www.digitalservice.metro.tokyo.lg.jp/documents/d/digitalservice/ai_guideline/ 41 適切な回答を得られるようにする ためには、膨大なデータを読み込 みさせる必要がある
なぜデータが大事なのでしょうか? 出所: https://www.sbbit.jp/article/cont1/28284 42 データは21世紀の石油 「世界ICTサミット2014」に登壇した 日本アイ・ビー・エム 代表取締役社 長 マーティン・イェッター氏の講演
データは人、モノ、カネに続く 第四の経営資源
目先のAIの動向を追い求め続けてレッドオーシャンに突入することは決して 望ましくなく、ブルーオーシャンを念頭に置いたビジネスモデルであったり、 企業理念が大変重要になる Amazon.com 前CEOのジェフ・ベゾス 「変わらないものは何か」を自問すること 顧客が「変わらず求め続けるもの」 「選択肢はより多く、価格はより安く、 配達はより迅速で確実に」 これをもとに戦略を立てる
変わるものよりも変わらないものに目を向けましょう! 出所: https://forbesjapan.com/articles/detail/31696 52
53 ご清聴ありがとうございました