AWS re:Invent 2023 - AI/ML まとめ
はじめに
海外の様々な講演を日本語記事に書き起こすことで、隠れた良質な情報をもっと身近なものに。そんなコンセプトで進める本企画では、re:Invent 2023の一部のセッションを生成AIを駆使して以下のような形式の記事に起こしました。
そして、本記事では"AWS re:Invent 2023 - AI/ML" Playlistの動画について、それらのタイトルと概要を全て一箇所にまとめています。
トピックも多岐に渡るので、興味があるものだけでもぜひタイトルをクリックして各記事に目を通してみてください！
re:Invent 2023: AWSのRAGアプリケーション構築 - Bedrock知識ベースの活用と最新AI開発トレンド
この動画では、Amazon Bedrockのknowledge basesを活用したRetrieval Augmented Generation（RAG）アプリケーションの構築方法を学べます。foundation modelのカスタマイズ手法やRAGの仕組み、embeddingsの重要性など、具体的な技術的洞察が満載です。さらに、LangChainとの統合やAgents for Amazon Bedrockとの連携など、最新のgenerative AI開発のトレンドも押さえています。RAGアプリケーション開発の複雑さを抽象化し、簡単に構築できる方法を知ることができます。
re:Invent 2023: AWSによるAmazon Bedrockを用いた初めての生成AI開発
この動画では、AWS re:Invent 2023で行われたAmazon Bedrockのセッションの内容を紹介しています。Generative AIの基礎から、Amazon Bedrockの機能、実際のデモまでを網羅的に解説。特に、Knowledge BaseやAgents for Amazon Bedrockを使った複雑なタスクの自動化や、RAGとfine-tuningの使い分けなど、実践的な知識が満載です。さらに、NatWest GroupやSalesforceなど、実際の顧客事例も紹介されており、Generative AIの可能性と実用性が理解できる内容となっています。
re:Invent 2023: AWSとAnthropicが語るLLMのプロンプトエンジニアリング実践技法
この動画では、AWSのJohn BakerとAnthropicのNicholas Marwellが、プロンプトエンジニアリングの最新テクニックを解説します。Large Language Modelsの精度を上げる方法や、RAGの実装、Claudeに特化した最適化手法など、実践的な内容が盛りだくさんです。特に、プロンプトチェーニングやツールの使用といった高度なテクニックの解説は、エンジニアの知的好奇心を刺激するはずです。AIモデルの能力を最大限に引き出すヒントが満載の90分です。
re:Invent 2023: AmazonのAgents for Bedrockで生成AIアプリ開発を簡素化
この動画では、Amazon BedrockのシニアマネージャーであるHarshal Pimpalkhuteが、Agents for Amazon Bedrockの魅力を紹介します。Foundation modelの能力を拡張し、APIの操作や情報検索を自動化するAgentsの仕組みや、Athene HoldingsでのETLプロセス改善事例が語られます。さらに、エージェントを使ってエージェントを作成するデモなど、最新のAI技術の可能性を垣間見ることができます。
re:Invent 2023: AWSの新AI「Amazon Q」で従業員の生産性向上
この動画では、Amazon QというAWSの新しいgenerative AI搭載アシスタントについて詳しく解説しています。40以上のデータソースに対応し、企業の機密情報を守りながら従業員の生産性を向上させる仕組みが紹介されます。Experianの事例では、金融包摂の実現にAmazon Qがどう貢献しているかも語られます。エンジニアにとって興味深い、コーディング効率化や技術ドキュメント理解の具体例も含まれています。
re:Invent 2023: AWSが語るGenerative AIの実用的ユースケースと責任ある活用
この動画では、AWSのAI Solutions Marketingの責任者たちが、Generative AIの革新的な力と実用的なユースケースを紹介します。Amazon OneやTICMASなどの具体的な事例を交えながら、チャットボット、従業員アシスタント、データ拡張の分野での活用法を解説します。さらに、最新のAmazon Qの機能やデモンストレーションも含まれており、Generative AIの未来と責任ある使用について深い洞察が得られます。
re:Invent 2023: AWSとUnited AirlinesによるAmazon Bedrockを用いたAI導入事例
この動画では、Amazon Bedrockを活用したgenerative AIの実践的な導入方法を学べます。AWSのMark RoyとGirish Arunagiriが、knowledge base、agents、ファインチューニングなどの機能を具体的なユースケースと共に解説します。さらに、United AirlinesのSanjay Nairが、Bedrockを用いた実際の導入事例や、責任あるAI、セキュリティ、コスト最適化への取り組みを紹介します。最新のAI技術を企業に導入する際の課題と解決策が詰まった貴重なセッションです。
re:Invent 2023: Amazon Bedrockで基盤モデルをカスタマイズ - NYSEの事例とデモ
この動画では、Amazon Bedrockを使用したGenerative AIアプリケーション向けのカスタマイズされた基盤モデルについて学べます。NYSEのAnand Pradhanが、取引ルールチャットボットの構築事例を紹介します。また、Chris FreglyによるLlama 2のファインチューニングと継続的な事前学習のデモンストレーションも見られます。Amazon Bedrockを活用した最新のAI技術と実践的な応用例が凝縮された150分です。
re:Invent 2023: AWSがSageMaker Studioの新機能を紹介 - BMWの活用事例も
この動画では、AWSのSumit ThakurとGiuseppe Porcelliが、SageMaker Studioの最新機能を紹介します。驚異的に高速な起動体験、AIベースの開発支援、そしてCode Editorの追加など、機械学習開発をスケールアップする革新的な機能が解説されます。さらに、BMWのMarc Neumannが登場し、SageMaker Studioを活用して自動車産業でAIを拡張する取り組みについて語ります。機械学習の最前線を体感できる貴重なセッションです。
re:Invent 2023: AWSがSageMaker Canvasでノーコード機械学習を拡張
この動画では、Amazon SageMaker Canvasの新機能が紹介されています。ノーコードでfoundation modelsのファインチューニングや、自然言語を使ったデータ準備が可能になりました。Thomson Reutersの事例では、AI/ML未経験者がハッカソンで優勝。SageMaker Canvasを使って、コールセンターのリソース管理問題を解決しました。機械学習の民主化がどこまで進んだのか、具体的な機能と実例で示す150分のセッションです。
re:Invent 2023: Amazon LexとBedrock Agentsの新機能で顧客体験を変革
この動画では、Amazon LexとBedrock Agentsの最新機能が紹介されています。Generative AIを活用した新しいスロット解決機能や、Conversational FAQ intentなど、開発者の生産性向上とエンドユーザー体験の改善に焦点を当てた革新的な機能が解説されています。さらに、Lockheed Martinの事例を通じて、これらの技術が実際のビジネスにどのように適用され、製造プロセスの効率化や契約管理の迅速化にどう貢献しているかが具体的に示されています。
re:Invent 2023: AWSがAmazon Bedrockの新機能Guardrailsを紹介
この動画では、Amazon Bedrockの新機能であるGuardrailsについて詳しく解説しています。Guardrailsを使って基盤モデルとユーザー間のインタラクションを制御する方法や、禁止トピック、コンテンツフィルター、PII削減などの具体的なポリシー設定について学べます。さらに、Amazon Bedrockの AgentsとGuardrailsを組み合わせた実践的なデモも紹介されており、generative AIアプリケーション開発者にとって貴重な情報が満載です。
re:Invent 2023: Amazon TextractとCenteneが語るAIドキュメント処理の革新
この動画では、Amazon TextractチームのNavneethとCenteneのRoshaが、AIを活用したドキュメント処理の革新について語ります。従来の手作業やOCRの限界を超え、Amazon TextractやAWS Bedrockを用いた最新のインテリジェントドキュメント処理システムの構築方法を紹介します。Centeneの事例では、処理時間の93%短縮や99%以上の精度を達成。さらに、ヘルスケア分野におけるgenerative AIの可能性と課題にも踏み込みます。
re:Invent 2023: Amazon Bedrockの新機能、モデル評価機能の詳細解説
この動画では、Amazon Bedrockの新機能であるモデル評価機能について詳しく解説しています。foundation modelの選択に悩むエンジニアにとって朗報です。自動評価と人間による評価の両方をサポートし、独自のデータセットも使用可能。さらに、AWS Managed Work Teamによる評価オプションも提供。Kishorによる実際のデモも見られるので、具体的な使い方がよくわかります。generative AIアプリケーション開発の効率を大幅に向上させる可能性を秘めた機能です。
re:Invent 2023: AWSのCCIソリューションによるコンタクトセンター革新
この動画では、AWSのContact Center Intelligence (CCI)ソリューションが紹介されています。Amazon Transcribeを活用した高精度な文字起こしや、生成AIによる通話要約、リアルタイムエージェントアシストなど、最新のAI技術がコンタクトセンターをどう変革するかを具体的に解説しています。Wolters Kluwerの事例を通じて、実際の導入プロセスや得られた成果も詳しく紹介されており、AIによるカスタマーサービス革新に興味のあるエンジニアにとって見逃せない内容となっています。
re:Invent 2023: AWSとToyotaが語るSageMakerでの大規模ML学習
この動画では、AWSのSageMakerを使った最先端の機械学習モデルのトレーニングとチューニングについて学べます。Amazon SageMakerのPrincipal Product ManagerであるGal Oshriが、大規模モデルのトレーニングにおける課題とその解決策を紹介します。さらに、Toyota Research InstituteのThomas Kollarが、SageMakerを活用した自動運転やロボティクスの研究事例を共有します。Llama 2の事前学習や日本語モデルの追加学習など、具体的な実装例も見ることができます。
re:Invent 2023: AWSオープンソースJupyterチームが紹介するJupyter AI拡張機能
この動画では、AWSのOpen Source JupyterチームによるJupyter AIの紹介が行われています。Jupyter AIは、大規模言語モデルの力をJupyterノートブックに統合する革新的な拡張機能です。マジックコマンドやチャットインターフェースを通じて、コード生成、エラーデバッグ、ローカルドキュメントの学習、そして1つのプロンプトから完全なノートブックの生成まで可能になります。透明性、協調性、ユーザー主導の設計原則に基づいたJupyter AIが、日々のワークフローをどのように変革するのか、具体的なデモを交えて紹介されています。
re:Invent 2023: AWSがAmazon PersonalizeとGenerative AIで実現する次世代CX
この動画では、Amazon Web ServicesのTia Whiteが、Amazon PersonalizeとGenerative AIの融合による革新的なパーソナライゼーション技術を紹介します。FOXのDaryl Bowdenが実際の導入事例を共有し、視聴時間45%増加などの具体的な成果を示します。さらに、LiamによるAmazon Personalize Content Generatorのデモンストレーションや、Next Best Actionなど最新機能の解説も。エンドユーザー体験を劇的に向上させる最先端技術の全貌が明らかに。
re:Invent 2023: Amazon Bedrockの新画像生成・検索モデルの機能と活用事例
この動画では、Amazon Bedrockの新しい画像生成モデル「Titan Image Generator」と「Titan Multimodal Embeddings」の機能と利点を詳しく解説しています。Responsible AIの観点から開発された両モデルの特徴や、OfferUpでの実際の活用事例が紹介されます。画像生成や検索の精度向上、バイアス軽減など、最新のAI技術がもたらす具体的な成果を知ることができる内容です。
re:Invent 2023: Amazon SageMaker ClarifyによるLLM評価とIndeedの活用事例
この動画では、Amazon SageMaker Clarifyによる大規模言語モデル(LLM)の評価機能が紹介されています。LLMのリスク評価の複雑さや、ハルシネーション、バイアス、有害な応答などの課題に触れつつ、数分で任意のLLMを品質と責任の観点から評価できる新機能の詳細が解説されます。また、IndeedのResponsible AIチームによる実践的なLLM活用事例も共有され、エンジニアの方々にとって示唆に富む内容となっています。
re:Invent 2023: AWSによるSageMaker JumpStartを活用した生成AIモデル開発と運用
この動画では、AWS re:Inventでのgenerative AIセッションの内容を紹介しています。SageMaker JumpStartを使った最新のオープンソースモデルの活用方法や、Hugging Faceとの連携による革新的な取り組みについて解説しています。また、大規模言語モデルの選択からfine-tuning、本番環境へのデプロイまでの一連のプロセスを、具体的なコード例を交えながら詳しく説明しています。SageMaker endpointのセキュリティ機能やスケーリングについても触れており、実践的な知識が得られる内容となっています。
re:Invent 2023: Principal FinancialがAI活用で顧客体験を向上 - AWS CCI事例
この動画では、Amazon BedrockのシニアプロダクトマーケティングマネージャーAartika Sarda Chandrasが、AI/MLとGenerative AIを活用したコンタクトセンターの革新について語ります。AWS CCIソリューションやPrincipal Financial Groupの事例を通じて、顧客体験向上の具体的な方法を紹介。Amazon Transcribeの新機能や、100万件以上の通話を分析したPCAの実装など、最新のAI活用事例が盛りだくさんです。
re:Invent 2023: AWSがSageMaker HyperPodを発表 大規模AIモデルの効率的トレーニングを実現
この動画では、Amazon SageMaker HyperPodの機能と利点について詳しく解説しています。foundation modelの大規模トレーニングにおける課題や、自動修復機能によるハードウェア障害からの迅速な回復方法を紹介しています。Hugging Faceの事例を交えながら、HyperPodがどのようにモデルトレーニングを効率化し、イノベーションを加速させるかを具体的に説明しています。さらに、Llama 2の事前学習デモを通じて、HyperPodの実際の動作も見ることができます。
re:Invent 2023: KAESによるAmazon Monitronを活用した大規模予知保全の実践
この動画では、Amazon Monitronを使った予知保全の実現方法について詳しく解説しています。工業用サイトの複雑な機器を24時間365日監視し、故障を事前に予測するシステムの仕組みや、Koch Agriculture & Energy Solutionsでの実際の導入事例を紹介。センサー1台あたり10倍のリターンを生み出した具体的な成功例や、C1D2センサーによる危険区域への展開など、最新の技術動向も学べます。
re:Invent 2023: PinterestのDeep Learning AMIとPyTorchによる大規模モデル学習
この動画では、Pinterestが大規模モデルのトレーニングにAWSのDeep Learning AMIとPyTorchをどのように活用しているかを詳しく解説しています。UltraClusterやAWS Batchを駆使した分散トレーニングの実装方法や、PyTorchの最新バージョンへの迅速なアップグレード戦略など、Pinterestならではの工夫が満載です。特に、グラフニューラルネットワークの活用やS3からのデータストリーミング手法は、業界をリードする先進的な取り組みとして注目に値します。
re:Invent 2023: AmgenがAWS HealthOmicsで実現するオミクス解析の高速化と効率化
この動画では、AWSのプリンシパルソリューションアーキテクトAriellaとAmgenのシニアサイエンティストIttaiが、AWS HealthOmicsを活用したバイオインフォマティクス解析のスケールアップと加速について語ります。AmgenでのHealthOmics活用事例や、nf-coreパイプラインの実装、CI/CDワークフローの統合など、具体的な技術的洞察が満載です。オミクスデータの自動処理や、コスト削減、処理時間短縮の実績など、最先端のライフサイエンス研究を支えるクラウド技術の可能性を探ります。
re:Invent 2023: Amazon Comprehendで実現するGenerative AIの信頼性と安全性
この動画では、Amazon Comprehendを活用してGenerative AIの信頼性と安全性を確保する方法を学べます。PIIの検出・編集、有害コンテンツのフィルタリング、安全でないプロンプトの分類など、具体的なAPIの使い方が紹介されます。さらに、FreshworksのVP of EngineeringであるSreedhar Gadeが、実際のビジネスでのGenerative AIガバナンスの実装例を共有します。LangChainを用いたモデレーションチェーンの構築方法など、実践的な内容が盛りだくさんです。
re:Invent 2023: AWSがClean Rooms MLと差分プライバシー機能を発表
この動画では、AWS Clean Roomsの新機能であるMachine LearningとDifferential Privacyについて詳しく解説しています。The Weather Companyの事例を交えながら、データのプライバシーを保護しつつ、パートナー間でのデータコラボレーションを実現する方法を紹介します。市場投入までのスピード向上や、ルックアライクモデルの構築、差分プライバシーを用いた安全な分析など、具体的なユースケースと参照アーキテクチャも示されており、エンジニアの方々にとって興味深い内容となっています。
re:Invent 2023: SageMaker Canvasの新LLM機能とBain & Companyの活用事例
この動画では、Amazon SageMaker Canvasの新機能が紹介されています。コードを書かずにデータ準備やモデルのファインチューニングができる機能や、自然言語を使ったデータ変換など、最新のAI技術を活用した革新的な機能が解説されています。また、Bain & Companyのパートナーが実際のビジネスケースを交えて、これらの技術がどのように企業の課題解決に貢献するかを示しています。機械学習の民主化と生成AIの融合がもたらす可能性を、具体的な事例とともに学べる内容です。
re:Invent 2023: FetchのMLエンジニアが語る大規模ML運用の実践
この動画では、AWSのDigital Native Business部門のTony CerqueiraとFetchのlead machine learning engineerであるSam Corzineが、機械学習モデルを本番環境に投入するための実践的なアプローチを紹介しています。毎秒100枚のレシートを処理するFetchのシステムを例に、エンドツーエンドのデモ作成からシャドウパイプラインの活用、そしてモデルの継続的な改善まで、具体的なパターンとベストプラクティスを解説。大規模なMLシステムの構築と運用に関する貴重な知見が得られる内容です。
re:Invent 2023: AWSとCiscoが語るSageMakerでの基盤モデル活用と最適化
この動画では、Amazon SageMakerを使って基盤モデルをデプロイし、生成AIアプリケーションの価格性能比を最適化する方法を学べます。Large Model Inference (LMI)コンテナの活用や、複数モデルの同一インスタンスへのデプロイなど、コスト削減のテクニックが紹介されます。さらに、CiscoのTravis Mehlingerさんが、WebExでのSageMaker活用事例を共有。開発者の生産性向上やグローバル展開の容易さなど、実践的な知見が得られる内容です。
re:Invent 2023: AWSが語るSageMakerによる数百のFM推論のスケーリング
この動画では、AWSのMachine Learning SpecialistのDhawal Patelが、Amazon SageMakerを使用したFoundation Modelの推論のスケーリングについて解説します。Salesforceの事例を交えながら、数百のFoundation modelを効率的にデプロイする方法や、新しいSageMaker Inference Component Endpointの活用法を紹介。コスト削減と性能向上を両立させる具体的な戦略が学べる、最新のAI基盤構築に関する貴重な情報が満載です。
re:Invent 2023: Atria Senior LivingがAlexaで高齢者の自立を支援
この動画では、Atria Senior LivingとAmazon Alexaの革新的なパートナーシップを紹介します。高齢者向け住宅コミュニティにAlexa Smart Propertiesを導入し、入居者の生活をどう変えたのかを探ります。音声技術による自立支援、コミュニケーション促進、スタッフの業務効率化など、具体的な成果を交えながら、シニアリビングの未来像を描き出します。技術と人間性が融合した感動的な取り組みをご覧ください。
re:Invent 2023: Amazon TitanとBedrock活用によるAI開発 - EAの事例も
この動画では、Amazon BedrockとAmazon Titanモデルファミリーの最新情報が紹介されます。Titan Text ExpressとTitan Text Liteの一般提供開始や、RAGアプリケーションの実装例が示されます。さらに、Electronic Artsがこれらのモデルを活用して開発者の生産性向上やプレイヤー体験の改善を実現している具体的な事例も紹介されます。Amazon Bedrockを使った生成AIアプリケーション開発の可能性が詳しく解説される貴重なセッションです。
re:Invent 2023: AWSのAmazon Bedrockを活用したAI導入事例と実装技術
この動画では、AWSのgenerative AIサービスAmazon Bedrockを活用した実践的なアプローチを学べます。Showpadの事例を通じて、マーケティングや営業でのAI活用法を紹介。さらに、prompt engineering、RAG、fine-tuning、再トレーニングといった高度な技術の実装方法も解説します。AIの導入に悩むエンジニアにとって、具体的なユースケースと技術的な深掘りが一度に得られる貴重なセッションです。
re:Invent 2023: Amazon BedrockのFMを活用したテキスト生成ユースケース
この動画では、Amazon Bedrockのテキスト生成基盤モデルの活用方法を探ります。Usmanらが、多様なデータ処理や顧客体験向上、従業員生産性アップなど、具体的なユースケースを紹介します。また、AlidaのDanielが、Amazon BedrockとAnthropicのモデルを使った革新的なテキスト分析エンジンの構築過程を詳しく解説。多言語対応や文脈理解の向上など、実用的な洞察が得られる内容です。
re:Invent 2023: Amazon SageMaker Ground Truthでfoundation modelを改善
この動画では、Amazon SageMaker Ground Truthを活用したfoundation modelの改善方法が紹介されます。Amazon、AWS、Krikeyの専門家たちが、human-in-loopの重要性や、テキストランキング、質問回答生成、画像・動画キャプション作成などの具体的な機能をデモで解説します。特に注目なのは、Krikey AIが3Dアニメーション制作を民主化するためにGround Truthを活用し、わずか3か月でfoundation modelを市場投入した事例です。AIによる創造的なコンテンツ制作の最前線が垣間見える内容となっています。
re:Invent 2023: BMWグループとAlexaが実現する次世代車載音声アシスタント
この動画では、Amazon AlexaのChief EvangelistであるEmerson SklarとBMW GroupのVoice ExperiencesのPrincipal Product OwnerであるPatrick Prangが、次世代の車載音声アシスタントについて語ります。Alexa Custom Assistant（ACA）を活用したMINI Intelligent Personal Assistantの開発過程や、ブランドアイデンティティを反映させた独自の音声作成技術について詳しく解説します。多言語対応やオフライン機能など、高度な技術的課題への取り組みも紹介されており、自動車業界における音声AIの最先端を垣間見ることができます。
※ こちらの記事は Amazon Bedrock を様々なタスクで利用することで全て自動で作成しています。
※ どこかの機会で記事作成の試行錯誤についても記事化する予定ですが、直近技術的な部分でご興味がある場合はTwitterの方にDMください。
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