Artificial Intelligence | Amazon Web Services ブログ

AWS の Sales Concierge で製薬企業の営業生産性と効率を飛躍的に向上

このブログは、“Boost sales team productivity and effecti […]

株式会社アーベルソフト様の AWS 生成 AI 事例「災害監視用の自社開発モデルの代わりとして Amazon Bedrock を活用することで、コストを削減しつつ更なる機能追加を実施」のご紹介

本ブログは株式会社アーベルソフト様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執 […]

AWS Weekly Roundup: AWS ニュースブログの 20 年、Amazon MSK の Express ブローカー、EC2 での Windows Server 2025 イメージなど (2024 年 11 月 11 日)

AWS ニュースブログは 20 周年を迎えました🎉🥳🎊! 2004 年 11 月 9 日、Jeff Barr […]

Amazon Bedrock Guardrails を使用したモデルに依存しない安全対策を実装する

生成 AI モデルは幅広いトピックに関する情報を生成できますが、その応用には新たな課題があります。これには関連性の維持、有害なコンテンツの回避、個人を特定できる情報（PII）などの機密情報の保護、ハルシネーション（幻覚）の軽減が含まれます。Amazon Bedrock の基盤モデル（FM）には組み込みの保護機能がありますが、これらはモデル固有であることが多く、組織のユースケースや責任ある AI の原則に完全に合致しない可能性があります。

IQVIAサービシーズジャパン合同会社の AWS 生成 AI 事例: Bedrock の Knowledge Base を利用した社内 RAG チャットシステムの構築

本ブログは、IQVIA サービシーズジャパン合同会社と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。IQVIA サービシーズジャパンでは、臨床試験や市販後調査（PMS）、医薬品関連文書の作成等の業務において、日本における医薬品の臨床試験の実施の基準に関する省令や治験業務を行う上での規制のように一般に公開されているドキュメントの内容を確認する必要がたびたび発生します。それらの症例や規制の内容について疑問がある場合にはガイドブックやウェブで公開されている情報を元に手作業で調査を行っていましたが、この調査に時間がかかることが課題になっていました。
調査効率の向上のために、IQVIA サービシーズジャパンでは Amazon Bedrock のナレッジベースを用いた RAG(Retrieval-Augmented Generation) ベースの AI チャットソリューションを構築しました。Amazon Bedrock のナレッジベースは、データソースへのカスタム統合を構築してデータフローを管理することなく、取り込みから取得、迅速な拡張まで、RAG ワークフロー全体を実装するのに役立つフルマネージド機能です。

味の素食品株式会社の AWS 事例「Amazon Rekognition を用いた製品の賞味期限検出システム」のご紹介

本ブログは、味の素食品株式会社と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。
同社では製品の写真から自動で賞味期限を読み取る機能を実装しました。これにより、工程管理における賞味期限印字の正誤確認 (指図通りの賞味期限を印字しているか) の作業品質の向上と作業負荷軽減を実現しています。この機能を実現するための Amazon Rekognition をはじめとしたサービスを活用した事例を紹介いたします。