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Category: Amazon SageMaker

Amazon Bedrock in SageMaker Unified Studio を使用した生成 AI アプリケーションの迅速な構築

このポストでは、社内の誰もが Amazon SageMaker Unified Studio で Amazon Bedrock を使用して、販売実績データを分析する生成 AI チャットエージェントアプリケーションを素早く作成する方法をご紹介します。ビジネスチームは、このチャットエージェントとの簡単な会話を通じて、コードを書いたり複雑なデータパイプラインを管理したりすることなく、構造化データと非構造化データの両方から価値のあるインサイトを引き出すことができます。次の図は、Amazon SageMaker Unified Studio in Amazon Bedrock を使用した AI アシスタントの概念アーキテクチャを示しています。

ファーストパーティデータによる D2C (Direct-to-Consumer) マーケティングの実現:生成 AI によるパーソナライズされた体験の提供

消費財 (Consumer Packaged Goods) 企業が長期的な成功を収めるためには、考慮すべき点がたくさんあります。とりわけ、ブランドコントロールを維持し、利益率を改善し、顧客との良い関係を築く新しい方法を見つける必要があります。幸いなことに、生成 AI の出現により、消費財企業がこれらすべての課題に対処できるようになりました。。ただし、これは万能のアプローチではありません。AI を組織に導入するだけでは、最大のメリットは得られません。ビジネス目標に沿った戦略的アプリケーションを採用する必要があります。

製造業の設計開発領域での AI 活用 - 「身体性」の原理から考える

製造業の設計開発領域での AI 活用 – 「身体性」の原理から考える(後編)

製造業の設計領域における生成 AI 活用の可能性と限界について「身体性」の概念から考察します。AI の特性を理解し、適材適所で活用することで、製造業の生産性向上に貢献できるでしょう。

製造業の設計開発領域での AI 活用 - 「身体性」の原理から考える

製造業の設計開発領域での AI 活用 – 「身体性」の原理から考える(前編)

製造業の設計領域における生成 AI 活用の可能性と限界について「身体性」の概念から考察します。AI の特性を理解し、適材適所で活用することで、製造業の生産性向上に貢献できるでしょう。