「すべてのビジネスが生成的AIを受け入れるのを支援するための新しいツールを発表します」と発表します

「ビジネスに革命をもたらす新しいAIツールを発表！」

スタートアップから企業まで、あらゆる規模の組織が生成AIを活用し始めています。彼らは生成AIから効果的な生産性向上とイノベーションへの機運を実際の業務に反映させたいと考えています。しかし、組織は生成AIを企業に導入し、実現するために何が必要なのでしょうか？お客様と話をすると、彼らはセキュリティとプライバシー、スケールとパフォーマンス、さらにはビジネスに関連するテクノロジーが必要だと言います。私たちは今日、新しい機能とサービスを発表して、生成AIを創造的な方法で利用し、新しいアプリケーションを構築し、業務の改善をサポートするために、大きな組織と小さな組織の両方が利用できるようにします。AWSでは、お客様の助けになるためにいくつかの方法を重点的にサポートしています：

• セキュリティとプライバシーを備えた生成AIアプリケーションの簡単な構築
• 生成AIのための最もパフォーマンスの良い低コストなインフラストラクチャーに焦点を当てて、自分自身のモデルを訓練し、スケールでの推論を実行できるようにする
• 業務の実施方法を変革するためのエンタープライズ向けの生成AIパワードアプリケーションの提供
• 基礎モデル（FMs）をカスタマイズするためのデータを活用し、ビジネス、データ、会社に関する専門知識を持った基礎モデルを作成するための機能

さまざまな組織が差別化された生成AI体験を構築するのを支援するために、AWSは強力なパートナーシップを築いています。それには、BBVA、トムソン・ロイターズ、ユナイテッド航空、フィリップス、レクシスネクシス法務およびプロフェッショナルなど、お客様との緊密な協力が含まれています。そして、本日発表された新機能により、より高い生産性、改善された顧客エンゲージメント、および作業方法の変革が期待されます。

Amazon Bedrockの全般提供を発表、セキュリティとプライバシーを備えた生成AIアプリケーションを簡単に構築する最も簡単な方法

お客様は企業に生成AIがもたらす価値に興奮と楽観を抱いています。彼らは生成AIシステムを本番環境で構築するために必要な手順を学び込んでいます。最近の生成AIの進歩は広範な注目を集めていますが、多くの企業はこの変革に参加できていません。お客様はモデルの選択肢、セキュリティとプライバシーの保証、データ志向のアプローチ、モデルを実行するためのコスト効果の高い方法、およびプロンプトエンジニアリング、検索補完生成（RAG）、エージェントなどの機能を備えたカスタマイズアプリケーションを作成するために、2023年4月13日に Amazon Bedrockを発表しました。 Amazon Bedrockは、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Amazonなどの主要なプロバイダーから選択できる高性能な基礎モデルと、プライバシーとセキュリティを維持しながら生成AIアプリケーションを構築するために必要な幅広い機能を提供するフルマネージドサービスです。さらに、最近発表された戦略的なコラボレーションの一環として、Anthropicからのすべての将来のFMsはAmazon Bedrock内で提供され、モデルのカスタマイズや微調整の機能に早期アクセスが可能になります。

• 「グラフ彩色の魅力的な世界を探索する」
• 「ファウンデーションモデルの安全で準拠した利用を可能にする生成AIゲートウェイを作成する」
• 「Amazon SageMaker Canvas UIとAutoML APIを使用して、時系列の予測を最大50%高速化しましょう」

4月以来、Coda、Hurone AI、Nexxiotなどのスタートアップ、アディダス、GoDaddy、Clariant、Broadridgeなどの大企業、およびAccenture、BCG、Leidos、Mission Cloudなどのパートナーが、様々な業界で安全に生成AIアプリケーションを構築するためにすでにAmazon Bedrockを使用しているのを目撃しています。Salesforceなどの独立系ソフトウェアベンダー（ISV）も、顧客が生成AIアプリケーションのパワーを活用できるように、Amazon Bedrockと安全に統合しています。お客様は新しいユースケースに生成AIを適用しています。たとえば、旅行メディアの第一人者であるロンリープラネットは、弊社のGenerative AI Innovation Centerと協力して、書籍コンテンツを瞬時に整理するスケーラブルなAIプラットフォームを導入しました。これにより、旅行の推奨事項が一貫性があり、高い精度で提供され、旅程生成コストが80%削減されました。

今日は、あなたの組織に生成的AIを導入することをより簡単にする新しい発表を共有する喜びがあります。

• Amazon Bedrockの一般提供開始：もっと多くのお客様が生成的AIアプリケーションを構築し拡大できるよう支援します
• 拡大されたモデルの選択肢：Llama 2（数週間以内に提供開始予定）とAmazon Titan Embeddingsが追加され、お客様には各ユースケースに適したモデルを選択し、より柔軟に利用し、より良い結果を提供できるようになります
• Amazon BedrockはHIPAA適格なサービスであり、GDPRに準拠した使用が可能です：より多くのお客様が生成的AIの利点を享受できるようになります
• プロビジョニングされたスループット：ピークトラフィック時でも一貫したユーザーエクスペリエンスを確保します

Amazon Bedrockの一般提供により、さらに多くのお客様がBedrockの包括的な機能にアクセスできるようになります。お客様は簡単にさまざまなトップFMを試し、微調整やRAGなどのテクニックを使用してデータをカスタマイズし、旅行の予約や保険請求の処理から広告キャンペーンの作成や在庫管理まで、コードを書かずに複雑なビジネストタスクを実行する管理されたエージェントを作成できます。Amazon Bedrockはサーバーレスですので、お客様はインフラストラクチャを管理する必要がなく、既に使い慣れているAWSサービスを使用して安全に生成的AIの機能を統合し展開することができます。

次に、モデルの選択はAmazon Bedrockをお客様にとってユニークで差別化されたサービスにしてきた要素です。生成的AIの採用初期では、すべての価値を引き出す単一のモデルは存在せず、お客様は性能の高いさまざまなモデルとの作業が必要です。Amazon Titan Embeddingsの一般提供と、数週間以内のLlama 2の提供開始（Metaの次世代大規模言語モデル（LLM））の発表に興奮しています。これにより、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Stability AI、Amazonの既存のモデルプロバイダーに加えて、お客様にさらなる選択肢と柔軟性を提供することができます。Amazon Bedrockは完全な管理型生成的AIサービスとして、Llama 2（Metaの次世代LLM）をマネージドAPIを通じて提供しています。Llama 2モデルは、元のLlamaモデルよりも40％多くのデータで訓練され、より大きなドキュメントと作業するために、4,000トークンのより長いコンテキスト長を持っています。AWSインフラストラクチャで高速な応答を提供するよう最適化されており、Amazon Bedrockを介して利用できるLlama 2モデルは、対話用途に最適です。お客様はインフラストラクチャを設定および管理する必要なく、Llama 2 13Bおよび70Bパラメータモデルを使用した生成的AIアプリケーションを構築することができます。

Amazon Titan FMsはAWSが大規模なデータセットで事前に作成および事前学習したモデルのファミリーであり、さまざまなユースケースをサポートするために構築された強力な汎用機能です。お客様に一般提供される最初のモデルであるAmazon Titan Embeddingsは、テキストを数値表現（埋め込み）に変換し、RAGユースケースを実現します。FMはさまざまなタスクに適していますが、訓練データからの学習とプロンプト内の文脈情報に基づいて質問に応答できるため、タイムリーな知識や専有データが必要な場合には効果が制限されます。データは一般的な生成的AIアプリケーションと、真にお客様のビジネスとお客様に関する知識を持つアプリケーションとの違いです。追加のデータでFMの応答を強化するために、多くの組織はRAGに頼ることがあります。これは人気のあるモデルカスタマイズ技術であり、FMが応答を強化するために参照できる知識源に接続するものです。RAGを始めるためには、お客様がデータをベクトルに変換し、FMがデータ間の意味的な意味や関係をより簡単に理解できるようにする埋め込みモデルへのアクセスが必要です。埋め込みモデルを構築するには、膨大な量のデータ、リソース、および機械学習の専門知識が必要であり、多くの組織にとってはRAGは手の届かない領域です。Amazon Titan Embeddingsを使用することで、お客様は独自のデータを使用してRAGを開始し、任意のFMのパワーを拡張できます。Amazon Titan Embeddingsは25以上の言語と、最大8,192トークンのコンテキスト長をサポートしており、お客様のユースケースに応じて単語、フレーズ、またはドキュメント全体で作業するのに適しています。このモデルは1,536次元の出力ベクトルを返し、高い精度を持ちながらも低遅延で費用効果の高い結果を提供します。新しいモデルと機能を使用することで、お客様の組織のデータを戦略的な資産として活用し、基礎となるモデルをカスタマイズし、より差別化されたエクスペリエンスを構築することが容易になります。

第三に、顧客がカスタマイズに使用するデータは貴重な知的財産ですので、セキュリティとプライバシーが確保されている必要があります。Amazon Bedrockの顧客は、セキュリティとプライバシーがデータ保護のために初日から組み込まれているため、データが保護されていると信頼できます。顧客のデータは元のベースFMsのトレーニングに使用されません。データは静止時および転送時に暗号化されます。また、他のAWSサービスと同じAWSアクセス制御が期待できます。今日、私たちはこの基盤を築き、新しいセキュリティとガバナンスの機能を導入することをうれしく思っています。Amazon Bedrockは、今ではHIPAA対応サービスとして提供され、GDPRに準拠して使用することができます。これにより、より多くの顧客が生成的AIの恩恵を受けることができるようになります。新しいガバナンスの機能には、使用メトリックを追跡しカスタマイズされたダッシュボードを作成するためのAmazon CloudWatchとの統合、およびAPI活動の監視およびトラブルシューティングのためのAWS CloudTrailとの統合が含まれます。これらの新しいガバナンスおよびセキュリティの機能により、組織は厳格に規制された産業でも生成的AIのポテンシャルを引き出すことができ、データが保護された状態を維持できます。

最後に、休日などの一定の期間は、顧客が顧客が要求に関係なく、そのユーザーが中断なくアプリケーションのサービスを利用できることが重要です。これらの期間中、顧客は需要に関係なく、サービスをすべての顧客に利用できるようにしたいと考えています。Amazon Bedrockは、ピーク時でも一貫したユーザーエクスペリエンスを維持するために、スループット（1分あたりのトークン処理量）を予約することを顧客に可能にします。

Amazon Bedrockに関しては、本日発表した新機能やモデルにより、企業がより個人化されたアプリケーションを迅速に構築し、従業員の生産性を向上させることができます。私たちが行っている機械学習インフラへの継続的な投資と併せて、Amazon Bedrockは顧客が生成的AIアプリケーションを構築しスケールさせるための最適な場所です。

これらの新機能をすばやく利用するために、Amazon Bedrockの生成的AIトレーニングを私たちのオンデマンドトレーニングコースの一環として追加します。Amazon Bedrock – 入門は、開発者や技術的な観客にAmazon Bedrockの利点、機能、ユースケース、および技術的な概念を紹介する無料の自己学習型デジタルコースです。

AmazonのCodeWhispererカスタマイズ機能の発表-お客様の組織のコードベースに基づいてより適切なコードの推奨を生成する能力

AWSでは、生成的AIを使用した顧客の作業の進め方を変える強力な新しいアプリケーションを開発しています。2023年4月には、Amazon CodeWhispererの一般提供を発表しました。これは、自然言語コメントと開発者の統合開発環境（IDE）内のコードに基づいて15の言語でコードの提案を行うAIコーディングコンパニオンです。CodeWhispererは、幅広いタスクにおいて、億行以上の公開コードでトレーニングされ、開発者がより生産性を高めるのに役立ちます。私たちは、特に高品質のAmazonコード、AWS API、およびベストプラクティスを含むCodeWhispererを特別にトレーニングし、開発者がAmazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）、Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）、およびAWS LambdaのようなAWSサービスとの対話用のコードをより速く正確に生成できるようにしました。AccentureからPersistentまで、多くの顧客がCodeWhispererを使用して開発者の生産性を高めるようにしています。

多くの顧客は、CodeWhispererに自社の内部API、ライブラリ、ベストプラクティス、およびアーキテクチャパターンを含めてほしいと考えており、開発をさらに迅速化したいと思っています。現時点では、AIコーディングコンパニオンはこれらのAPIをコードの提案に含めることができません。なぜなら、通常、公開されているコードでトレーニングされているため、会社の内部コードを認識していないからです。たとえば、ショッピングカートにアイテムをリストアップする電子商取引のウェブサイトの機能を作成するためには、開発者はアイテムの説明を提供するAPIなど、既存の内部コードを見つけて理解する必要があります。これにより、ショッピングカートに説明を表示することができます。それに対して、正しい内部コードの提案ができるコーディングコンパニオンがないと、開発者は内部コードベースやドキュメントを探し出すために数時間を費やさなければなりません。開発者が適切なリソースを見つけることができたとしても、会社のベストプラクティスに従っているかどうか、コードを確認するためにさらに時間を費やさなければなりません。

本日は、新しいAmazon CodeWhisperer カスタマイズ機能を発表することをお知らせいたします。この機能により、CodeWhisperer は以前よりもさらに優れた提案を生成することができます。なぜなら、内部のAPI、ライブラリ、ベストプラクティス、アーキテクチャパターンを含むことができるためです。この機能は最新のモデルとコンテキストのカスタマイズ技術を使用しており、CodeWhisperer Enterprise Tierの一部として近日中にプレビュー版として提供されます。この機能により、プライベートリポジトリを安全にCodeWhispererに接続し、わずかなクリックで、内部のコードベースを含むリアルタイムの推奨事項を生成するためにCodeWhispererをカスタマイズすることができます。例えば、フードデリバリー会社で働く開発者は、CodeWhispererに「ドライバーの現在位置周辺の未割り当てフードデリバリーのリストを処理する」といった、会社の内部サービスに関連する特定のコードを含む推奨事項を依頼することができます。以前は、CodeWhispererは「未割り当てフードデリバリー」や「ドライバーの現在位置」といった内部のAPIを正しく把握していなかったため、一般には公開されていない情報です。しかし、会社の内部コードベースでカスタマイズされることにより、CodeWhispererは意図を理解し、タスクに最適な内部および公開APIを決定し、開発者向けにコードの推奨事項を生成することができます。CodeWhispererのカスタマイズ機能により、開発者はスパースにドキュメント化されたコードを検索して修正する時間を節約でき、会社に新しく入った開発者のオンボーディングを支援します。

次の例では、プライベートカスタマイズを作成した後、AnyCompany（フードデリバリー会社）の開発者は、内部のAPIとライブラリを含むCodeWhispererのコード推奨事項を受け取ります。

私たちは最近、デジタルエンジニアリングおよびエンタープライズ近代化サービスを提供するグローバルなサービスおよびソリューション企業であるPersistentと共同で調査を行い、CodeWhispererのカスタマイズ機能の生産性の恩恵を計測しました。Persistentは、カスタマイズ機能を使用する開発者が標準のCodeWhispererを使用する開発者よりも平均で28%高速にコーディングタスクを完了することができるという結果を得ました。

このカスタマイズ機能はプライバシーとセキュリティを最優先に設計されています。管理者はAWS Management Consoleからプライベートカスタマイズへのアクセスを簡単に管理できるため、特定の開発者のみがアクセスできるようにすることができます。また、管理者はCodeWhispererのカスタマイズに適格な基準を満たすリポジトリのみが使用可能であることを確認することもできます。高品質なリポジトリを使用することで、CodeWhispererはセキュリティとコード品質のベストプラクティスを推奨する提案を行うことができます。各カスタマイズは他の顧客から完全に分離されており、この新しい機能を使用して構築されたカスタマイズは、顧客の貴重な知的財産を保護するためにFMの下にあるCodeWhispererのトレーニングに使用されません。

自然言語コマンドを使用してビジネスアナリストが簡単にビジュアルを作成およびカスタマイズできるAmazon QuickSightのジェネラティブBI作成機能のプレビューを発表します

AWSは組織内のすべてのユーザーが洞察力にアクセスするための民主化を進めてきました。クラウド向けの統合ビジネスインテリジェンス（BI）サービスであるAmazon QuickSightでは、組織内のすべてのユーザーと情報を共有することができます。QuickSightでは、2020年以降、一般的なSQLクエリを書かずに自然言語でデータに質問することができるAmazon QuickSight Qを活用するために、ジェネレータモデルを使用してきました。2023年7月、QuickSight Qの早期のイノベーションをさらに推進するために、新しいLLM機能をQuickSightで提供することでジェネラティブBI機能を実現することを発表しました。BMWグループやTraeger Grillsなどの現在のQuickSightの顧客は、ジェネラティブBI作成体験を利用してアナリストの生産性をさらに向上させることを期待しています。

今日は、ビジネスアナリスト向けの自動生成型BIダッシュボード作成機能をプレビューで提供することに興奮しています。新しい自動生成型BI作成機能では、QuickSight Qの自然言語クエリ機能を拡張し、よく構造化された質問（例：「カリフォルニアで売られているトップ10の商品は何ですか？」）に対応するだけでなく、質問フラグメント（例：「トップ10の商品」）からカスタマイズ可能なビジュアルを素早く作成し、クエリの意図を明確にし、視覚化を洗練させ、複雑な計算を完了することができます。ビジネスアナリストは、欲しい結果を簡単に説明するだけで、QuickSightが魅力的なビジュアルを生成し、ダッシュボードやレポートに簡単に追加できます。QuickSight Qでは、複数のデータフィールドがクエリに一致する場合に、アナリストが曖昧なケースを明確にするための関連質問も提供されます。アナリストが初期の視覚化を持っているとき、自然言語のプロンプトを使用して複雑な計算を追加したり、チャートの種類を変更したり、ビジュアルを洗練させることができます。QuickSight Qの新しい自動生成型BI作成機能により、ビジネスアナリストは迅速かつ簡単に魅力的なビジュアルを作成し、スケール化されたデータに基づいた意思決定に必要な洞察を提供する時間を短縮することができます。

Amazon QuickSightの自動生成型BI機能を使用したビジュアルの作成

あらゆるビジネスのための自動生成型AIツールと機能

今日の発表により、自動生成型AIがすべての顧客に開放されました。エンタープライズグレードのセキュリティとプライバシー、優れたFMの選択肢、データ中心のアプローチ、高性能でコスト効果の高いインフラを備えたAWSは、積極的にイノベーションを行っており、スタックの各レイヤーで顧客のイノベーションを支える自動生成型AIソリューションに対して信頼されています。Bridgewater AssociatesからOmnicom、Asurion、Rocket Mortgageまで、さまざまな組織でエキサイティングなイノベーションが見られ、これらの新しい発表により、生産性を向上させるためのテクノロジーの新たな用途や応用が期待されています。これはまだ始まりに過ぎません。技術スタック全体で、組織の最大の課題に取り組むための新しいサービスと機能を開発しています。

リソース

詳細については、以下のリソースをご覧ください。

• AWSで自動生成型AIを探索する
• Amazon Bedrockについて学ぶ、FMを使用して自動生成型AIアプリケーションを簡単にスケーリング
• Llama2について詳しくはこちら：Amazon Bedrock上のLlama2
• Amazon Titanについて学ぶ、イノベーションを責任を持って行うための高性能FM
• Amazon CodeWhispererのカスタマイズ機能を使用する方法を学ぶ
• QuickSightの自動生成型BI機能について詳しくはこちら
• AWS MarketplaceのAWSパートナーからの自動生成型AIソリューションを発見する：こちらから

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!