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
AWS reInventで感じた世界に見る生成AIの競争 / Competition in G...
Search
yayoi_dd
January 29, 2025
Technology
0
78
AWS reInventで感じた世界に見る生成AIの競争 / Competition in Generative AI as Seen Around the World at AWS reInvent
弥生株式会社 もくテク
AWS re:Invent 2024 参加報告会(2025/01/29)
https://mokuteku.connpass.com/event/340760/
yayoi_dd
January 29, 2025
Tweet
Share
More Decks by yayoi_dd
See All by yayoi_dd
“お客さま視点”を手に入れろ!! / Get the Customer’s Perspective!!
yayoi_dd
0
98
プロジェクト改善、まずは“ネタ出しの文化”から / Improving Projects Starts with a Culture of Idea Generation
yayoi_dd
0
100
使いにくい仕様を改善した件 / How We Improved a Difficult-to-Use Feature
yayoi_dd
0
110
弥生のQAエンジニア 品質保証活動と今後の課題 / Yayoi QA engineers, Quality assurance activities and future challenges
yayoi_dd
0
120
【弥生】20250130_AWSマルチアカウント運用セミナー登壇資料
yayoi_dd
2
4k
Amazon OpenSearchのコスト最適化とZeroETLへの期待 / Amazon OpenSearch Cost Optimization and ZeroETL Expectations
yayoi_dd
1
120
フロントエンドとバックエンド非同期連携パターンのセッションを見てきた話 / Talk about seeing a session on front-end and back-end asynchronous coordination patterns
yayoi_dd
0
93
reInventで学んだWebシステム運用のBadDayへの備え方 / How to Prepare for BadDay in Web System Operations Learned at reInvent
yayoi_dd
0
71
データの意味を適切に伝えましょう データ可視化のお手本/Conveying the Meaning of Data Appropriately: Exemplary Data Visualization
yayoi_dd
0
110
Other Decks in Technology
See All in Technology
React Server ComponentsでAPI不要の開発体験
polidog
PRO
1
360
S3のライフサイクル設計でハマったポイント
mkumada
0
100
Preferred Networks (PFN) とLLM Post-Training チームの紹介 / 第4回 関東Kaggler会 スポンサーセッション
pfn
PRO
1
120
AI時代の大規模データ活用とセキュリティ戦略
ken5scal
1
280
ABEMAにおける 生成AI活用の現在地 / The Current Status of Generative AI at ABEMA
dekatotoro
0
580
信頼できる開発プラットフォームをどう作るか?-Governance as Codeと継続的監視/フィードバックが導くPlatform Engineeringの進め方
yuriemori
1
360
マイクロモビリティシェアサービスを支える プラットフォームアーキテクチャ
grimoh
1
140
いま、あらためて考えてみるアカウント管理 with IaC / Account management with IaC
kohbis
2
580
Rethinking Incident Response: Context-Aware AI in Practice - Incident Buddy Edition -
rrreeeyyy
0
130
[CVPR2025論文読み会] Linguistics-aware Masked Image Modelingfor Self-supervised Scene Text Recognition
s_aiueo32
0
200
第4回 関東Kaggler会 [Training LLMs with Limited VRAM]
tascj
9
1.3k
JOAI発表資料 @ 関東kaggler会
joai_committee
1
180
Featured
See All Featured
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
96
6.2k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
231
18k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
207
24k
Side Projects
sachag
455
43k
BBQ
matthewcrist
89
9.8k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
110
20k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
23
3.6k
A better future with KSS
kneath
239
17k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
36
2.5k
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
367
19k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
272
27k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
64
7.9k
Transcript
AWS re:Invent で感じた 世界に見る生成AIの競争
自己紹介 髙瀬健太郎(たろけん) 2022年10月弥生へJOIN 弥生Next基盤系プロダクト プロダクトオーナー兼スクラムマスター AWSは前職で使っていた 趣味:FF14(準ガチ勢)
生成AIについて
生成AI(Generative AI)とは、機械学習技術の一種であり、既存 のデータ(テキスト、画像、音声、動画など)をもとに、新たに “何かを生成”することに特化した人工知能技術の総称です。従来 のAIモデルは、主に分類や予測といった「何かを見分けたり判断 したりすること」に特化していましたが、生成AIは創造的に「新 しいものを作り出す」能力を持っている点が大きな特徴です。 By chat GPT
生成AIのユースケース
テキスト生成 画像生成 音声生成 シミュレーション クリエイティブ 医療など
None
出展:Gartner(2024/08)
出展:Gartner(2024/09)
弥生はコールセンターがあるやん。 顧客サービス生成AIのセッション面 白そうだから聞いたろ。の精神。 動画:AWS re:Invent 2024 - Generative AI for
customer service (BIZ221)
⚫ この会議では、Amazon Connectがテクノロジーを通じて顧客サービスを向上させる役割、 Generative AIの統合、そしてState Farmの導入成功事例について議論されました。 ⚫ Amazonは、進化する顧客の期待に応えるため、2008年にAmazon Connectを開発し、顧客の問 題をロイヤルティ向上の機会と捉えています。
⚫ Generative AIは、エージェントのタスクを軽減し、顧客とのパーソナライズされたインタラク ションを可能にすることで、顧客サービスを変革します。 ⚫ Amazon Connectは、プロアクティブな働きかけ、パーソナライズされたインタラクション、セ ルフサービスソリューションを提供することで、顧客体験を向上させます。 ⚫ State FarmはAmazon Connectを導入することで、ボット抑制率30%、転送率10%削減、顧客満 足度の大幅な向上を実現しました。 ⚫ 会議では、Amazon Connectの機能デモや、顧客サービスにおけるAI活用の目標、エージェント/ スーパーバイザーの効率化、セルフサービスソリューションなどが紹介されました。
Amazon Connect Generative AI +
監督者 エージェント 顧客 生成AIの力で変革していく
監督者 エージェント 顧客
複雑な会話 まとめ ナレッジ よりパーソナライズされた顧客体験
監督者 エージェント 顧客
会話をリアルタイムテキスト変換 よりスピーディーな顧客体験 お客様にいち早くレコメンド
監督者 エージェント 顧客
よりサービスが底上げされた顧客体験 自動的なアラートや分析 シミュレーションと適切な計画
AI 生成AI 大量の データ 構造的 ルール ベース 観測可能 非構造 文脈的
対話 自然言語理解 感情分析、予測分析 構造自動化 Tech 会話形式 大規模 データ ソース 会話アシスタント、要約、パーソ ナル化 Tech
Amazon Connect Generative AI +
Amazon Q Connect
でも重要なのは…
Discovery Migration Learning 新たなカスタマー ジャーニーの発見 トラッキングと分析 繰り返す
ここまではAWSサービスの話
None
Open AI Chat GPT Google Gemini Microsoft Copilot AWS Nova
/ Q Apple Apple Intelligence Meta Llama / Movie Gen …
None
Big Techが生成AI用チップを 量産する時代へ
None
生成AIの戦い ≒ 半導体の戦い
None
世の中はシフトしている
LLMからSLMへ
SLMを組み合わせた オーケストレーションモデルへ
やっぱりBig Techはすごい
しかし、日本企業もチャンスはある
人類は生成AIの素晴らしい使い方に はたどり着いていないかもしれない
新たな顧客価値を 生成AIを使って創造していく
ありがとうございました! Kentaro Takase