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

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