Amazon Bedrock導入ソリューション
Amazon Bedrock導入と定着に向けた社内教育を支援。
2023年9月、AWSから生成系AIサービス「Amazon Bedrock」の提供が開始されました。Amazon Bedrockは、生成系AIを活用するためのシステム基盤を提供するサービスで、Amazonが提供するAmazon Titanや主要なAIスタートアップ企業のAIを選択し、利用できる完全マネージド型サービスです。
富士ソフトはAIに関して、長年にわたってソリューションを提供しており、生成系AIも社内検証をいち早く行うなど、独自の技術とノウハウを蓄積しています。
Amazon Bedrockに関してもAWSとのアライアンス体制により、サービス提供前の限定プレビュー時から検証を行い、効率的、効果的な活用方法を検証してきました。
その検証で得た成果をもとに、「Amazon Bedrock導入ソリューション」として、お客様のAI環境を構築する「導入サービス」と、AIの使用方法の習得をサポートする「教育サービス」を提供しております。
生成系AI導入におけるよくある課題
ソリューション内容
生成系AI導入の課題に対して、
[導入サービス]と[教育サービス]で社内のAI活用の風土を醸成しながらシステム導入を実施。
導入サービス
お客様がAmazon Bedrockを
検証できる環境を構築するサービス
【基盤モデル】
- Titan (Amazonで開発提供するテキスト処理タスク基盤モデル)
- Claude2 (会話及びテキスト処理タスク用基盤モデル)
- Stable Diffusion (画像等生成処理タスク用の基盤モデル)
- Jurassic-2 (テキスト生成用の多言語基盤モデル)
- Cohere
【その他】
- Amazon Kendra (応答の正確性向上のためのサーチエンジン)
- Amazon S3 Bucket (追加学習データ保存用)
- UI環境
教育サービス
Amazon Bedrockの検証に
必要な知識を教育するサービス
【自然言語生成の教育】
- Amazon Bedrock、AmazonKendraの特徴と仕組み
- 自然言語生成の仕組みと理解
- プロンプトエンジニアリング
【プロンプトエンジニアリング】
- 言語モデル活用に向けた技術教育
- サンプル構成による実践教育
Amazon Bedrock導入ソリューションは、「生成系AIで社内業務を効率化したい」「展開しているビジネスに生成系AIを活用して付加価値を付けたい」といった検討を進められているお客様に有効なソリューションです。
その第一弾として今回は、Amazon Bedrock導入を検証するための環境を構築する「導入サービス」と、Amazon Bedrockに必要な知識教育を行う「教育サービス」を提供することで、導入から使用方法の習得までをサポートします。
生成系AIとしては、Amazon Titanをはじめ、Stable Diffusion、Claude 2、Jurassic-2、CohereといったAIスタートアップ各社が提供するAIモデルから、お客様の用途に最適なものを選定。高精度な検索エンジン「Amazon Kendra」を活用し、高い信頼性と安全性を確保したうえで、素早い生成系AIの環境を構築します。
並行して、生成系AIの高度利用を可能にする自然言語生成とプロンプトエンジニアリングの教育も実施します。
システム概要図
富士ソフトの強み
- AWSとの協業でサービス提供の検討プロセスに参画し、内容を熟知
- AWSパートナーの最上位「プレミアティアサービスパートナー」であり、AWSを活用するためのサポート経験が豊富
- 日本ディープラーニング協会(JDLA)賛助会員として国策への提言や国際連携促進などの活動に参画
- ディープラーニング認定資格(G検定・E検定)取得者が多数在籍
今後のソリューション展開
業務の効率化からビジネス適用まで、
企業価値の向上に貢献するフルサポートを提供。
生成系AIは、さまざまな社内業務の効率化や生産性向上に利用できます。
例えば、簡単な社内文章の作成・要約・校正、あるいは単純なプログラムのコーディングやデバッグなどは、生成系AIの活用によって社内の優秀なスタッフを面倒な作業から解放し、より重要な業務で活躍してもらうことができます。
このように生成系AIは、企業の価値向上に大きく貢献できます。そこで富士ソフトでは、Amazon Bedrock導入ソリューションの拡充を計画。「生成系AI展開」ステージだけでなく、業務や社内システムなどで活用を進める「活用」ステージ、さらには社内のさまざまな業務や、システム連携に用途を拡大する「応用活用」ステージも視野に入れ、お客様の価値向上と成長に貢献できるように努めていきます。
関連用語
-
生成系AI(Generative AI)
生成系 AIとは、会話や画像、動画、音楽など、新しいコンテンツが作成できる人工知能の一種。従来の人工知能はそれぞれ対応領域が特化していたのに対し、さまざまなコンテンツを生成できるところが大きな特長だ。すべての人工知能と同様に、機械学習モデルを利用。これは、大量で多様なデータを用いてトレーニングされた大規模なモデルで、一般に基盤モデル (FM) と呼ばれている。 -
基盤モデル(FM)
基盤モデル(Foundation Model)とは、大量で多様なデータを用いてトレーニングされ、テキスト翻訳や医用画像の解析など、さまざまな用途に適応できる大規模なAIモデルのこと。2021年にスタンフォード大学のワーキンググループによって命名された。 -
機械学習(ML)
機械学習(Machine Learning)とは、データ解析技術の一つ。機械(コンピュータ)に大量のデータを読み込ませてデータ内に潜むパターンを学習させることにより、データの背景にあるルールを発見する技術である。人工知能との関連が深いことから近年、注目を集めている。 -
大規模言語モデル (LLM)
大規模言語モデル(Large Language Model)とは、大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理モデルのことだ。人間と同じような会話が可能であり、自然言語を用いたさまざまな処理を高精度で行えることから注目を集めている。代表例の一つが米国OpenAI社の「GPT-4」であり、ChatGPTに搭載されている。