Amazon Bedrock | Amazon Web Services ブログ

Amazon Bedrock アプリケーションで責任ある AI のコアディメンションに対応するための考慮事項

AWS では、Amazon Bedrock ガードレールのような目的に特化したサービスや機能を使い始めるためのツール、ガイダンス、リソースを提供することで、お客様が責任ある AI を理論から実践へと変換できるよう支援しています。本ブログでは、責任ある AI のコアディメンションを紹介し、Amazon Bedrock アプリケーションでこれらのディメンションに対処するための考慮事項と戦略を探ります。

責任ある AI に関する新しいツール、機能、リソースにより AI の信頼を促進する

信頼が AI 導入の礎となる中、私たちは AWS re:Invent 2024 で責任ある AI に関する新しいツール、機能、リソースの発表をお知らせします。これらは、私たちの AI サービスとモデルの安全性、セキュリティ、透明性を向上させ、お客様自身の責任ある AI の取り組みをサポートします。

生成 AI を活用して、店舗とオンラインショッピングの体験を新たなレベルへ

現代の小売業では、オンラインと店舗の買い物体験を融合させ、顧客により豊かな購買体験を提供することが求められています。Mad Mobileは、Amazon Bedrockを活用した生成AIコンシェルジュソリューションを開発し、店舗スタッフが顧客の購買履歴や好みを瞬時に把握できるようにしました。この技術により、店員は顧客一人一人に合わせたパーソナライズされた提案や接客が可能となり、顧客体験を大幅に向上させることができます。

生成 AI を活用してプレイヤーやプレスのゲームレビューを分析する

ゲーム開発者、ゲームスタジオ、パブリッシャーは、ゲームレビューの急激な増加と多様化によって、レビューの評価に大きな課題を抱えています。こういった変化に効率的に対処して最も重要な問題に注力できるよう、フィードバックを分類し優先順位付けする強固なシステムを開発者は必要としています。これは特に小規模なスタジオにとって課題となっており、限られたスタッフと財務リソースで大量のフィードバックを管理することに苦労しています。

この記事では、Amazon Bedrock を使用してゲームレビューのアップロード、処理、分析、要約を行うことができるサーバーレスソリューションの構築方法を説明します。この例ではゲームレビューに焦点を当てていますが、このアプローチは他の分野のレビューの分析と要約にも応用できます。

生成 AI アプリケーションで使用するデータを保護するための効果的なデータ認可メカニズムの実装

本ブログでは、生成 AI ワークロードにおけるデータセキュリティとデータ認可について詳しく説明します。基盤モデルのファインチューニングや RAG 、AI エージェントなどの観点から機密データ利用時のリスクを分析し、さらに生成 AI アプリケーションや Amazon Bedrock Agents でのデータ認可メカニズムの実装方法を解説します。