QUMOA 生成 AI 活用サポート for AWS

セキュリティ対策を施した環境を構築しますので、安心して 生成 AI サービスを ご利用いただけます。セキュリティ対策の状態は 継続的に チェックし、安全な利用を サポートします。

さらに、自前データを活用して 生成 AI の 回答精度を向上させることができる RAG （検索拡張生成、 Retrieval-Augmented Generation）も ご利用いただけます。

- 生成 AI を 活用した エージェント用チャットボットと 問い合わせ履歴の 要約により、属人化を解消し、対応工数を 大幅に削減。

- サービスデスクが 頻繁に使用する ドキュメントや 過去の QA も、RAG （検索拡張生成）を活用することで 多様な 問い合わせに 対応。

あらゆる規模と種類の組織が、新たな カスタマーエクスペリエンスと 従業員エクスペリエンスを提供する 生成 AI アプリケーションを構築するために、大規模言語モデル（LLM : Large Language Models）と 基盤モデル（FM : Foundation Models）を 活用しています。エンタープライズグレードの セキュリティと プライバシー、業界をリードする FM へのアクセス、生成 AI を使用する アプリケーションにより、AWS を利用することで、データ、ユースケース、顧客に合わせて 生成 AI を 簡単に 構築 および スケールできます。

・AWS での 生成 AI　- 生成 AI、LLM、基盤モデル -　※外部サイトへ

Amazon Bedrock は、単一の API を介して AI21 Labs、 Anthropic、 Cohere、 Meta、 Mistral AI、 Stability AI、および Amazon といった 大手 AI 企業からの 高性能な基盤モデル（FM）を 選択できる フルマネージドサービスで、セキュリティ、プライバシー、責任ある AI を備えた 生成 AI アプリケーションを 構築するために必要な 幅広い機能を提供します。Amazon Bedrock を使用すると、ユースケースに 最適な FM を 簡単に試して評価したり、微調整や 検索拡張生成（RAG）などの手法を使用して データに合わせて カスタマイズしたり、エンタープライズシステムと データソースを使用して タスクを実行する エージェントを構築したりすることが できます。Amazon Bedrock は サーバーレスであるため、インフラストラクチャを管理する必要がありません。また、使い慣れた AWS サービスを使用して、生成 AI 機能を アプリケーションに 安全に統合して デプロイできます。

・AWS / Amazon Bedrock　- 基盤モデルによる 生成 AI アプリケーションの構築 -　※外部サイトへ

・AWS ドキュメント / Amazon Bedrock とは？　※外部サイトへ

・AWS / Amazon Bedrock の ナレッジベース（Knowledge Bases） - RAG の 基盤モデル -　※外部サイトへ

Anthropic は、世界で極めて安全で、極めて有能な 大規模言語モデル（LLM）を 生み出すために 設立されました。Claude は Anthropic の フロンティアであり、高度な推論、ビジョン分析、コード生成、多言語処理などの 重要な機能を 企業に提供する 最先端の 大規模言語モデルです。

また、Anthropic の 最もインテリジェントで 高度なモデルである「Claude 3.5 Sonnet」は、様々な タスクや 評価において 優れた機能を発揮すると同時に、Claude 3 Opus よりも優れた パフォーマンスを発揮します。

・AWS / Anthropic Claude　- Amazon Bedrock の モデル -　※外部サイトへ

・Amazon Web Services ブログ / Anthropic の Claude 3.5 Sonnet モデルが Amazon Bedrock で利用可能に　
- Claude 3 Opus よりも さらにインテリジェンスが強化され、コストは 5 分の 1 に -　※外部サイトへ

・2024/06/20　Anthropic の Claude 3.5 Sonnet モデルが Amazon Bedrock で利用可能に　※外部サイトへ

・2024/08/23　Amazon Bedrock の ナレッジベースが Anthropic の Claude 3.5 Sonnet の サポートを開始　
※外部サイトへ

・atlax / クラウドの取り組み / AWS（Amazon Web Services）　※カテゴリーTOPページ

・atlax / QUMOA （クモア） / 生成 AI 活用サポート

・2024/06/24 「2024 Japan AWS Ambassadors」および「2024 Japan AWS Top Engineers」に、NRI社員が選出　
- 併せて「2024 Japan AWS Jr. Champions」や「2024 Japan AWS All Certifications Engineers」も発表 -

・2024/06/20 ～ 06/21 開催 「AWS Summit Japan」に、NRI Solution Ai や QUMOA、mPLAT をご紹介する NRIブースを出展　- 6月20日の パートナーシアターセッション「PT-2B： 生成 AI ユースケース集、RAG 実装トレンドをふまえて」では、NRIの 中村 太一 が登壇 -

・2024/03/07　野村総合研究所、日本初 かつ 日本国内で 唯一の「AWS Generative AI コンピテンシー」に 認定　
- 顧客の DX を加速させる NRIの 生成 AI -　※NRIサイトへ

・2024/02/27　野村総合研究所 と NRIデジタル、「生成 AI が 変える仕事と 産業の未来」について 将来像の予測を発表　- 製造、金融、流通小売、広告、エンターテインメント、行政の 将来像を予測 -　※NRIサイトへ

・2023/12/19　野村総合研究所、ICT 産業における「生成 AI」の インパクトを分析　- 2029年度までの 主要 10 市場の 予測と 産業として 取り組むべき 16 の 課題を踏まえて -　※NRIサイトへ

・NRI ナレッジ・インサイト / 用語解説 / 生成 AI （Generative AI : ジェネレーティブ AI） ※NRIサイトへ

・NRI ナレッジ・インサイト / 用語解説 / 大規模言語モデル（LLM : Large Language Models） ※NRIサイトへ

・NRI ナレッジ・インサイト / 用語解説 / RAG （Retrieval-Augmented Generation） ※NRIサイトへ

・atlax blogs / 「AWS」カテゴリー の 記事一覧　※ atlax blogs サイトへ

・atlax blogs / 「生成 AI ・ LLM」カテゴリー の 記事一覧　※ atlax blogs サイトへ

・atlax blogs / 「AI （人工知能）」カテゴリー の 記事一覧　※ atlax blogs サイトへ