Category: Amazon Kendra

本ブログでは、株式会社日立パワーソリューションズが AWS の生成 AI 技術を活用して、社会インフラにおける保守業務の効率化と知識共有に取り組んだ事例をご紹介します。

6 月 20 日と 21 日の 2 日間にわたり、幕張メッセにおいて 13 回目となる AWS Summit Japan が「AWS と創る次の時代」をテーマに開催され、会場では 3 万人以上、オンラインも合わせると過去最高となる 5 万人超の方の参加者を記録しました。私たちは 2 年目の新入社員有志でチームを作り、 “新入社員プロジェクト生成AI を活用した Virtual Summit Assistant” というタイトルでブース展示を行いました。当日は絶えず沢山の来場者の方々にブースにお越しいただき、アプリケーションを体験していただきました。このブログでは、“新入社員プロジェクト生成AI を活用した Virtual Summit Assistant” の展示内容をダイジェストでご紹介します。

本ブログは、RIZAP テクノロジーズ株式会社と Amazon Web Services Japan が共同で […]

本ブログは jinjer 株式会社様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執 […]

昨今、生成AIを活用して業務効率化を図るお客様が増えています。特に、大量のテキストデータを扱うマーケティング業務では、記事作成や校正、リライトなどのタスクを生成AIに任せることで、人的リソースを削減し、本来のマーケティング活動に注力できるようになってきました。

今回は、Web マーケティングのワンストップソリューションを提供されている株式会社サルソニード様が、Amazon Bedrock と Amazon Kendra を活用して法律関連オウンドメディアの記事作成を効率化し、記事のリライト業務にかける時間を 70 % 削減された事例をご紹介します

流通・小売・消費財業界に関わられている方々を主な対象として、2024 年 5 月 9 日に「流通・小売・消費財 […]

Advanced RAG の枠組みでは、検索前処理 (pre-retrieval) と検索後処理 (post-retrieval) としてさまざまな工夫が考案されています。検索前処理では、インデックス構造の最適化やクエリの改善を行います。検索後処理では、検索結果のランク付けや情報の圧縮を行い、大規模言語モデル (LLM) への入力を最適化します。これにより、よりコンパクトで的確な追加情報を LLM に提供し、応答品質の向上を図ります。本記事では Advanced RAG に分類される手法のうち、特に LLM を用いたクエリ拡張 (query expansion) と、検索結果の関連度評価という手法による回答品質への影響を簡易的に評価した結果を紹介します。

このブログでは、Amazon Connect と Amazon Bedrock を活用したチャットボットの構成におけるタイムアウトの制約とその回避案について紹介します。

はじめに 国内外の製薬企業において特に創薬研究領域でのクラウド利用が大きく進んでいます。国内有数の創薬研究領域 […]

このブログでは、なぜ小売業者がキーワード検索の品質のために機会損失してしまうのかと、どのようにして Amazon Web Services（ AWS ）が自然言語処理（ NLP ）を用いて、 e コマース企業の収益向上を支援できるのかを述べます。