Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon Bedrock

Amazon Bedrock による予知保全の強化

この技術ブログでは、AWS IoT SiteWise、Amazon Lookout for Equipment、Amazon Bedrock の統合による高度な産業分析システムの構成について説明します。焦点は、発生する機器の故障の検出、関連マニュアルの取得、包括的なメンテナンス計画の作成です。目標は、稼働時間を最大化し、生産性を高め、コストを削減し、工場やプラントの運営効率を飛躍的に高めることです。

サルソニード様の AWS 生成 AI 事例「Amazon Bedrock と Amazon Kendra の RAG 環境で法律関連オウンドメディア記事作成を効率化」のご紹介

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

Big Advance ビジネスマッチング機能の概念図（ココペリ社 HP より引用）

株式会社ココペリにおける AWS 生成 AI 事例: ML Enablement Workshop によるユースケース特定とその検証

本ブログは、株式会社ココペリと Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。
株式会社ココペリは「中小企業にテクノロジーを届けよう」というビジョンのもとサービスを提供しています。より多くの価値提供を行うための活動が実施されており、提供サービスの一つである中小企業 DX 支援プラットフォーム「Big Advance」の体験向上を狙う施策も期待されていました。
Big Advance にはビジネスマッチング機能やホームページ作成など複数の機能が搭載されています。これらの機能が有効に活用されることで、利用者のビジネス課題が効率よく解決されることに寄与します。ココペリ社は、利用者がより効率よく機能を活用できるように AI/ML 技術を使った施策を検討し価値提供を試みていました。一方で、AI/ML の活用は技術的な側面のみならずビジネス視点での成長戦略が必要です。Big Advance 利用者への価値提供とともにココペリ社の成長が行えるような AI/ML の活用施策の考案が求められていました。

xChat アイキャッチ

寄稿：JFE エンジニアリング株式会社による生成 AI を利用した業務効率化の取り組みをご紹介

JFE エンジニアリング株式会社における生成 AI を活用したプラットフォーム「 Pla’cello xChat 」 (以下 xChat) を開発し、建設業における見積りなどの業務を効率化した事例をご紹介します。ブログの中では、プロジェクトの背景、開発体制、 AWS の活用方法についても解説します。

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