大学教員が押さえておくべき生成 AI の基礎と活用例〜より効率的な教育のために〜

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⼤学教員が押さえておくべき⽣成 AI の基礎と活⽤例 -より効率的な教育のために- 尾原颯（Soh Ohara）アマゾンウェブサービスジャパン合同会社スタートアップソリューションアーキテクトスタートアップ事業部

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 3 教員のうち 19.3% が⽣成 AI を使⽤している学⽣（15歳以上）は 30.3% https://www.sendaidaigaku.jp/dnt2/_sendaidaigaku/access/nic_img/1/files/20240716.pdf 仙台⼤学による調査結果 (2024 年に実施)

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 4 ⾃⼰紹介尾原颯アマゾンウェブサービスジャパン合同会社ソリューションアーキテクトスタートアップ（⽣成 AI ・ヘルスケア）のお客様中⼼に技術⽀援をしています。東京⼤学⼯学部機械⼯学科卒業. 学⽣時代はヘルスケアスタートアップなどにて機械学習エンジニアインターン 3⽉に初ハーフマラソンに挑戦 🏃 著書 @soh_ohara 𝕏

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. このセッションのトピックとゴール 5 ⽣成 AI を実際の教育現場で使うにあたって、 • ⽣成 AI の基礎を理解する • ⽣成 AI との向き合い⽅の考えを学ぶ⽣成 AI との向き合い⽅がわかったぞ︕ 今後は、課題や添削においても⽣成 AI の存在を前提に考えよう⽣成AI を活⽤してる学⽣も増えてきてるけど、教職員の⽴場からどう向き合えばいいかわからない。。 before after

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⼈⼯知能 (Artificial Intelligence, AI) ⼈間の知的判断をコンピュータ上で実現するための技術全般機械学習 (Machine Learning, ML) 知的モデルを構築するためにデータの中の傾向を学習する技術深層学習 (Deep Learning, DL) ⾳声・画像認識などのタスクを深い複数レイヤー構造のニューラルネットワークで実現⽣成AI (Generative AI) テラバイト規模のデータで数千億規模のパラメーターのモデルを学習することで、追加学習なしに⼈間と同等のコンテンツ⽣成能⼒を実現 8 AI、機械学習、深層学習、⽣成 AI 8

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⽣成 AI とは︖ ⽂章・画像・動画・⾳声などを⼊⼒として、⽂章・画像・動画・⾳声などを出⼒（⽣成）する AI ⽂章を⼊⼒・出⼒するものが特に主流 9 ⽣成AI モデル⼊⼒出⼒テキスト、画像などのデータ⽂章、画像などのデータ

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. これまでの AI とは何が違うのか︖ ⼀⾔で⾔うと、 1 つのモデルでできることの幅が広がったこれまでは 1 つのモデルでできるのは 1 つのタスクのみが主流 10 ⽣成AI モデル⼊⼒出⼒「この論⽂の要約を作って」「この論⽂は、OOという課題に対してXXというアプローチで取り組んだものです。。」「この写真を説明して」「この写真には可愛らしい猫がウィンクしています。」

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. プロンプト＆プロンプトエンジニアリング 14 プロンプト⽣成 AI モデルに⼊⼒するテキスト。Q&A のユースケースであれば質問⽂を含む。出⼒の品質を左右する重要な要素のひとつ。プロンプトエンジニアリング⽣成 AI モデルが所望の結果を返すようなプロンプトを試⾏錯誤すること。使⽤する⽣成 AI モデルやユースケースによって適切なプロンプトの形式は⼤きく異なる。 https://docs.anthropic.com/ja/docs/build-with-claude/prompt-engineering/ Anthropic - Introduction to Prompt Design

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. トークン（基礎⽤語解説） 15 トークン、token テキストを⽣成 AI に⼊⼒するために変換 (tokenization) したあとの基本的な単位。⼊⼒したテキストがどのようにトークンとして分割されるかは⽣成 AI によって異なる。⽣成 AI が扱えるテキストの⻑さは、⽣成 AI が対応するトークン数によって決まる。 This is a pen. This, is, a, pen, . 5 トークン単語単位でトークン化する例英語テキストをベースに作成された⽣成 AI の場合、同じ内容のプロンプトでも、英語と⽐べて⽇本語の⽅がトークン数が多くなる傾向がある。これはペンです。これ, は, ペン, で, す, 。 6 トークン

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 同じことを聞いても、期待する答えが異なるケース 16 1 + 1 は足し算の問題です。 1 – 1 は引き算の問題です。 1 x 1 は掛け算の問題です。 1 / 1 は割り算の問題です。 10 + 10 は︖ 10 + 10 = 20 です。 10 + 10 は︖ 10 + 10 は⾜し算の問題です。次の文章を英訳してください。 10 + 10 は︖ What is 10 + 10?

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⽣成 AI も知らないことは答えられない⽣成 AI モデルは学習データに含まれていない情報は回答できないことがある。場合によっては不正確な回答をしてしまう。（=ハルシネーション） 19 ⽣成 AI アプリ “今年新しく”発表された⽣成AIの教育現場活⽤についての論⽂の動向を教えてください私は 2022 年に作られたので、それ以降のことはわかりません。⽣成 AI モデル A ⽣成 AI を使ったバーチャル教師の研究が進んでいます。（現実に基づかない回答） … ⽣成 AI モデル B

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. RAG; Retrieval Augumented Generation （検索拡張⽣成） 20 ⽣成 AI モデルユーザーアプリ ① クエリ（問い合わせ⽂） ⑤ 回答 ⑥ 回答 ④ クエリ+ドキュメントデータベース ③ 関連ドキュメント ② クエリユーザーからの問い合わせに対して⽂書検索エンジンなどから関連情報を検索し、取得された関連情報も含めてモデルに⼊⼒し回答を得ること “今年新しく”発表された⽣成AIの教育現場活⽤についての論⽂の動向を教えてください「今年発表された論⽂は、 OOのものが多いです。」 2022 2024 2025 2025

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⽣成 AI エージェントユーザーからの問い合わせに対して、⾃律的に計画を⽴ててタスクを完遂する 21 ⽣成 AI モデルユーザー来週以降で天気の良い⽇に 1泊2⽇の旅館を予約して。ツール群（環境）天気予報取得ツール旅館空き状況取得ツール旅館予約ツール 01

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⽣成 AI エージェントユーザーからの問い合わせに対して、⾃律的に計画を⽴ててタスクを完遂する 22 ⽣成 AI モデルユーザー来週以降で天気の良い⽇に 1泊2⽇の旅館を予約して。ツール群（環境）天気予報取得ツール旅館空き状況取得ツール旅館予約ツールユーザーからのリクエストからまずは天気の良い⽇を調べよう。今⽇が2025/01/14なので、 2025/01/21以降で調べよう。 02 01

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⽣成 AI エージェントユーザーからの問い合わせに対して、⾃律的に計画を⽴ててタスクを完遂する 23 ⽣成 AI モデルユーザー来週以降で天気の良い⽇に 1泊2⽇の旅館を予約して。ツール群（環境）天気予報取得ツール旅館空き状況取得ツール旅館予約ツールユーザーからのリクエストからまずは天気の良い⽇を調べよう。今⽇が2025/01/14なので、 2025/01/21以降で調べよう。 2025年01⽉21⽇以降の 1週間天気予報を取得。 03 02 01

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⽣成 AI エージェントユーザーからの問い合わせに対して、⾃律的に計画を⽴ててタスクを完遂する 24 ⽣成 AI モデルユーザー天気予報取得ツール旅館空き状況取得ツール旅館予約ツール 2025年01⽉21⽇以降の 1週間天気予報を取得。 04 ツール群（環境）

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⽣成 AI エージェントユーザーからの問い合わせに対して、⾃律的に計画を⽴ててタスクを完遂する 25 ⽣成 AI モデルユーザー天気予報取得ツール旅館空き状況取得ツール旅館予約ツール 2025年01⽉21⽇以降の 1週間天気予報を取得。 2025/01/22: 曇り 2025/01/23: 晴れ 2025/01/24: 晴れ … 04 05 ツール群（環境）

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⽣成 AI エージェントユーザーからの問い合わせに対して、⾃律的に計画を⽴ててタスクを完遂する 26 ⽣成 AI モデルユーザー天気予報取得ツール旅館空き状況取得ツール旅館予約ツール 01⽉23⽇-24⽇が⽇程的に良さそうこの⽇程で、空き状況を取得しよう。 06 ツール群（環境）

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⽣成 AI エージェントユーザーからの問い合わせに対して、⾃律的に計画を⽴ててタスクを完遂する 27 ⽣成 AI モデルユーザー天気予報取得ツール旅館空き状況取得ツール旅館予約ツール 01⽉23⽇-24⽇が⽇程的に良さそうこの⽇程で、空き状況を取得しよう。 2025年01⽉23-24⽇で空きのある旅館を取得 06 07 ツール群（環境）

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⽣成 AI エージェントユーザーからの問い合わせに対して、⾃律的に計画を⽴ててタスクを完遂する 28 ⽣成 AI モデルユーザー天気予報取得ツール旅館空き状況取得ツール旅館予約ツール空きのある旅館 - 旅館 A - 旅館 B 08 ツール群（環境）

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⽣成 AI エージェントユーザーからの問い合わせに対して、⾃律的に計画を⽴ててタスクを完遂する 29 ⽣成 AI モデルユーザー天気予報取得ツール旅館空き状況取得ツール旅館予約ツール空きのある旅館⼀覧を取得できた。どの旅館が良いかユーザーに確かめよう空きのある旅館 - 旅館 A - 旅館 B 09 08 ツール群（環境）

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⽣成 AI エージェントユーザーからの問い合わせに対して、⾃律的に計画を⽴ててタスクを完遂する 30 ⽣成 AI モデルユーザー天気予報取得ツール旅館空き状況取得ツール旅館予約ツール空きのある旅館⼀覧を取得できた。どの旅館が良いかユーザーに確かめよう空きのある旅館 - 旅館 A - 旅館 B 旅館 A と旅館 B に空きがありました。どちらの旅館にしますか︖ 09 10 08 ツール群（環境）

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⽣成 AI エージェントユーザーからの問い合わせに対して、⾃律的に計画を⽴ててタスクを完遂する 31 ⽣成 AI モデルユーザー天気予報取得ツール旅館空き状況取得ツール旅館予約ツール空きのある旅館⼀覧を取得できた。どの旅館が良いかユーザーに確かめよう空きのある旅館 - 旅館 A - 旅館 B 旅館 A と旅館 B に空きがありました。どちらの旅館にしますか︖ 旅館 A でお願いします 09 11 10 08 ツール群（環境）

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⽣成 AI エージェントユーザーからの問い合わせに対して、⾃律的に計画を⽴ててタスクを完遂する 32 ⽣成 AI モデルユーザーツール群天気予報取得ツール旅館空き状況取得ツール旅館予約ツール旅館 A でリクエストが来たので、旅館 A で予約しよう。旅館 A でお願いします 11 12 ツール群（環境）

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⽣成 AI エージェントユーザーからの問い合わせに対して、⾃律的に計画を⽴ててタスクを完遂する 33 ⽣成 AI モデルユーザーツール群天気予報取得ツール旅館空き状況取得ツール旅館予約ツール旅館 A でリクエストが来たので、旅館 A で予約しよう。予約リクエスト旅館 A 2025年01⽉23-24⽇旅館 A でお願いします 13 11 12 ツール群（環境）

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⽣成 AI エージェントユーザーからの問い合わせに対して、⾃律的に計画を⽴ててタスクを完遂する 34 ⽣成 AI モデルユーザーツール群天気予報取得ツール旅館空き状況取得ツール旅館予約ツール旅館 A でリクエストが来たので、旅館 A で予約しよう。予約リクエスト旅館 A 2025年01⽉23-24⽇旅館 A でお願いします 13 11 12 予約が完了しました。 14 ツール群（環境）

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⽣成 AI エージェントユーザーからの問い合わせに対して、⾃律的に計画を⽴ててタスクを完遂する 35 ⽣成 AI モデルユーザー天気予報取得ツール旅館空き状況取得ツール旅館予約ツール旅館 A で、 2025年01⽉23-24⽇の⽇程で予約が完了しました。 15 ツール群（環境）複数ステップにわたって、⽣成 AI が⾃律的に考えながらユーザーから問い合わせを受けた旅館予約タスクを完了

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. まとめ⽣成 AI とは︖ ⽂章・画像・動画・⾳声などを⼊⼒として、⽂章・画像・動画・⾳声などを出⼒（⽣成）する AI ⽣成 AI に関する基礎概念プロンプト・プロンプトエンジニアリング RAG（検索拡張⽣成）⽣成 AI エージェント 36

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⽣成 AI を使う際の考慮事項 38 ニューヨーク州の弁護⼠が⺠事訴訟のための資料作成に⽣成 AI を利⽤したところ、存在しない判例を引⽤してしまった。（実際に発⽣）⽂章としては⾃然だが、適切または正確ではない内容が出⼒されることがある不特定多数が使⽤できるチャットボットに⽣成 AI を組み込んだところ、差別的な内容が回答として出⼒されてしまった。⽣成 AI で⽣成した⽂章を⾃分の作品として公開したところ、学習データとして使われたと思われる誰かの著作物に含まれる表現が含まれていた。（前提）使⽤したい⽣成 AI のライセンスが商⽤利⽤可能か確認すること

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⽣成 AI を使う際の考慮事項 39 ⽣成 AI が学習データに含まれない内容を回答しようとして話を創作してしまう。「知識にないことを聞かれたら、無理やり回答せず『わかりません』と答えて」とプロンプトで命令しても反映されないことがある。不適切または不正確な内容が出⼒される理由の例プロンプトインジェクション（意図的に⽣成 AI に不適切な回答をさせようとする攻撃）で⽣成 AI の学習に使⽤されたデータに含まれる機密情報が意図せず出⼒される。⽣成 AI の学習に使⽤されたデータに含まれるバイアスごと⽣成 AI が知識として獲得し、バイアスを含んだテキストや画像が出⼒される。

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. （今の所）⽣成 AI が苦⼿なこと、できないこと暗黙の⽂脈を理解した上での対応 e.g.) 社内・学内特有の規則を考慮した対応（成績・評価・稟議）最新情報への対応 e.g.) 今⽇の天気、株価、最新ニュースを踏まえた上での質疑応答精度の担保 e.g.) 100% 指⽰通りに正しい処理をしてくれるとは限らない 40

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ハルシネーション 41 ⽣成AI モデル「2 x 3 は︖」「4 です。」「愛知県の⼈⼝は何⼈︖」「500万⼈です。」（実際は 2024年12⽉時点で746万⼈）愛知県HPより⽣成 AI が「もっともらしい嘘」をついてしまう現象。嘘の例 • 論理的に間違った答えを導いてしまう • 事実とは異なることを答える

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 安全な⽣成 AI 利活⽤に向けて取れるアプローチ例悪意ある⼊⼒も考慮した評価データの設計・運⽤ 42 幅広いケースを考慮した評価データの構築を︕ プロンプト修正評価データでテスト本番へ投⼊準備⽤のプロンプト評価データ作成プロンプト開発の流れの例

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ガードレールユーザーからの⼊⼒や、⽣成 AI からの出⼒が事前に定めたポリシーに沿っているかを検閲する。 43 ⽣成 AI モデルユーザーガードレールガードレールこの⽣成 AI モデルからの出⼒は、ユーザーの気分を害する恐れがあるので、ユーザーへの表⽰はやめよう。

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AI/ML 固有のリスク管理とセキュリティの業界標準フレームワーク • NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) • OWASP Top 10 for Large Language Model LLM Applications • MITRE ATLAS Machine Learning Threat Matrix • OWASP AI Security & Privacy Guide 44

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 教育現場における⽣成AI ユースケース例 47 ドメインに特化した基盤モデルの開発論⽂の要約や、研究報告書のドラフト作成学内の情報が集約されたチャットボットカリキュラム・時間割⽣成の⽀援業務資料の要約・議事録の作成問題作成⽀援、テーマのアディア出し研究教育経営/事務

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 株式会社学研メソッドさま 48 https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/CUS-02_AWS-Summit-2024_Gakken%20Method.pdf

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AI が教えることで男⼥の差が解消した例 (Bao et al, 2024) 49 https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/mnsc.2022.02787 AlphaGo と似たようなアルゴリズムを⽤いて、⼩学⽣の男⼥に対して囲碁を教えた。⼈間の教師（Control Group）と AI の教師（Treated Group）とに分けて対局成績の推移を⽐較。結果⼈間の教師に⽐べて AI の教師の⽅が成績が上がった男⼥差も減少した AI が教えることによる教育上のメリットの 1 つかもしれない

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 教育者としての⽣成 AI との向き合い⽅道具として⽣成 AI はより⼀般的になる。正しく使いこなすためのガイドも重要に。正しく使いこなす上でのブロッカーの最たる例 = ハルシネーション 51

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 教育者としての⽣成 AI との向き合い⽅ – ハルシネーション⽣成 AI が誤った出⼒を出した時に、それを正しく⾒極めて修正して使うことができるか︖という能⼒が必要に。（⽣成結果を正しく読み解けないと、望ましい結果を得る修正はできない）⽣成 AI が優秀になるにつれ、使う側の⼈間もそれを⾒極められる思考⼒や論理⼒などが必要になる 52

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 実際に⼤学で出された課題の例 – お茶の⽔⼥⼦⼤学の例 [Q1] 「OOのの最新動向を教えてください」の「OO」に⼊る単語を選んでください。（質問⽂をアレンジしても結構です） [Q2] Q1 を ChatGPT （または同等な⽂書⽣成AI）に問いかけてその⾃動回答を記載してください。質問⾃体も⼯夫してください。 [Q3] Q2 の回答を⾃分なりに修正してください。誤っていると思われる点は修正して、深掘りした点は加筆してください。 [Q4] Q2 の⽂書⽣成結果のどこに物⾜りなさや不適切さを⾒つけたか、その結果として Q3 で具体的に何を加筆修正したかについて説明してください。 53 https://www.slideshare.net/slideshow/ai-ai-7875/267776458

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 具体的にどうすれば良いのか︖ 取り組み例まずは実際に使ってみる︕（無料の範囲でも使えるツールあります） • 例︓課題などを考える時に、まずは⽣成 AI にアイデアを聞いてみる。課題を作る時に⽣成 AI を使う • 例︓お茶の⽔⼥⼦⼤学の例のように、課題⾃体を⽣成 AI 活⽤を前提として、⽣成 AI の出⼒との差分を明記させる。 54

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. クラウド技術者を⽬指す学⽣向けの授業を⾏う教育機関向け無料カリキュラムパッケージ https://aws.amazon.com/jp/training/awsacademy/ 講師トレーニング、教材、学⽣が無料でアクセスできる AWS 実習環境 LearnerLab を含む教育機関向けカリキュラムパッケージ。受講者は各加盟教育機関の授業を受講する。【コース】初級コース (20時間分の授業⽤コンテンツ) ・ AWS Academy Cloud Foundations ・ AWS Academy Machine Learning Foundations 中級コース(40時間分の授業⽤コンテンツ) ・ AWS Academy Cloud Architecting ・ AWS Academy Cloud Developing

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 授業・講義でのAWSの利⽤ ü LMS(Learning Management System)、ポータルサイトでの活⽤ Ø 履修・成績確認、イベント、各種⼿続き時期、⻑期休業時期など繁忙・通常・閑散期に合わせて柔軟にリソースを変更 Ø Amazon S3等の⾼耐久ストレージ利⽤によるデータ保護、複数のAZを利⽤した可⽤性の向上 Ø 各種マネージドサービスの活⽤による運⽤負担軽減(Database、LoadBalancer、Security、etc…) Ø ソフトウェアバージョンアップ・パッチ適⽤時のリソースの⼀時的な増強対応 (テスト・並⾏稼動) ü PC教室 (端末室) 等の物理スペースからの開放 Ø AWSの環境上に演習の環境、どこからでも演習環境を触れ、授業・講義が受けられる Ø Webブラウザにアプリ、デスクトップ配信、1ユーザ1サーバ環境、AppStream 2.0、Workspaces等 Ø Linux演習(コーディング、実⾏、SSH踏み台等)、SageMakerでRの演習、各種マネージドサービスの利⽤(データベース演習で RDS、IoT演習でLambda等)、… Ø AWS Academy (無償)のLearner Labの利⽤で各講義(各個⼈)ごとの環境で演習・講義を実施 ü 演習の時間に合わせてサーバ起動(増強)、終了したらたち下げてコスト削減 ü 講義・⾃習コンテンツの利⽤ Ø AWS Academy (無償) : 授業コンテンツ利⽤、クラウドに関する授業を⾏う教員のトレーニング、Learner Labの利⽤ (クラウドの演習環境) Ø AWS Educate内の(無償) 内のe-learning コンテンツで様々なITに関わる分野を⾃習

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. [2024 年新施策] AWS ジャパン⽣成 AI 実⽤化推進プログラムカスタムモデルの開発・改良に取り組む⽅へ分散学習環境構築推論環境構築データセット整備実⽤化・協業⽀援⽣成 AI でプロダクトのイノベーションに挑戦する⽅へ製品戦略策定モデル選定・カスタマイズデータ整備・適⽤システム化・最適化 https://aws.amazon.com/jp/local/generative-ai-acceleration-program/

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⽣成 AI の活⽤によってビジネス課題の解決にチャレンジする企業・団体に、アプローチに応じた⽀援を提供 a. 公開モデルの改良・新規モデル開発によるアプローチ b. 公開モデル活⽤によるアプローチ総額で 1,000 万 US ドル規模のクレジットを投資し、お客様の AWS サービス利⽤料負担を軽減、⽣成 AI の実⽤化を加速⽣成 AI による課題解決戦略の策定から、本番環境での活⽤に⾄るまでの過程をターゲットに、お客様とのディスカッションに基づき最適な⽀援内容をご提案⽣成 AI の開発・活⽤に深いナレッジをもった AWS パートナーとの連携により、⽣成 AI によるビジネス課題の解決実現を加速 AWS ジャパン⽣成 AI 実⽤化推進プログラム https://aws.amazon.com/jp/local/generative-ai-acceleration-program/

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AWS 知識不要ですぐに利⽤開始最短わずか 10 分でデプロイ完了 Generative AI Use Cases JP (略称︓GenU) すぐに業務活⽤できるビジネスユースケース集付きの安全な⽣成 AI アプリ実装 https://github.com/aws-samples/generative-ai-use-cases-jp OSS として無償提供中インフラは使った分だけの従量課⾦スモールスタートで⽣成 AI を活⽤エンタープライズユースも可能豊富なセキュリティ・統制機能最新の⽇本語対応⽣成 AI モデルに対応⽐較検証で最適なモデルを選定様々なビジネスユースケースを標準搭載触りながらアイディアを発⾒独⾃のアイディアをすぐに形に⾼いカスタマイズ性で⾼速に実証を完了

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AWSのための生成AIアプリ構築実践ガイド⽣成AIアプリを構築するための基礎概念を解説（プロンプトエンジニアリング、RAG、エージェント）基礎概念の応⽤をするためのより実践的なハンズオン（RAG、エージェント）本番導⼊するためのポイントも解説（責任ある AI、Working Backwards etc）対象読者︓⽣成 AI の本格活⽤を検討している技術者 61 2025年春頃発売予定！ https://amzn.asia/d/6Wt8A0v

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Thank you! © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.