AWS、2024年2月22日に「AWS Innovate - AI/ML and Data Edition」を開催 生成系 AIや機械学習で今理解すべきポイントを押さえ、「生きたノウハウ」をつかむ3時間「ビジネスへの適用」を実現するためのプログラム構成

社会全体の関心を集めている生成系 AI。だが、企業がこれまでもビジネス活用に取り組んできたAI/機械学習も含めて、「ビジネス価値につなげている」例はまだ限定的だ。デジタル人材不足も課題となっている中、どうすれば生成系 AIや機械学習を使いこなせるのか。

» 2024年01月22日 10時00分 公開
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ビジネスユーザーから開発者、データサイエンティストまで、生成系 AIやMLの生かし方が分かる

 生成系 AI(人工知能)で注目を集めるAIとML(機械学習)をテーマにしたアマゾン ウェブ サービス(以降、AWS)のイベント「AWS Innovate - AI/ML and Data Edition」が2024年2月22日に開催される。「AWS Innovate」は毎回、特定のテーマにフォーカスし、年間2万人以上が参加する人気のオンラインイベントだ。今回は生成系 AI、機械学習の先端テクノロジーをはじめ、ビジネス価値を生み出すためのベストプラクティス、具体的な導入、構築方法、ユーザー事例まで幅広く紹介する。AWS Japanの鮫島正樹氏(AI/ML事業本部 シニアソリューションアーキテクト 部長)はこう話す。

AWS Japan AI/ML事業本部 シニアソリューションアーキテクト 部長の鮫島正樹氏 AWS Japan AI/ML事業本部 シニアソリューションアーキテクト 部長の鮫島正樹氏

 「AI/MLといえば、データサイエンティストなど専門的な知識、スキルを持つ人が取り組むケースが多かったと思います。しかし近年は生成系 AIが登場したり、コードを書くことなく手軽に利用できるAIサービスが提供されていたりと、事業部門のビジネスユーザーが簡単にAIを利用できる環境が整ってきました。そこで今回は、生成系 AIを軸に据え、そのメリットを享受するための基礎、方法論、手段、ユースケースまで包括的に紹介します。経営層や事業部門、管理層から、AIをアプリケーションに組み込みたい開発者、生成系 AIなどのAI自体を開発したい専門家まで、ぜひご参加いただければと思います」

 AI関連サービスが充実してユーザーの裾野が広がっていく中で、学び方、組織への取り込み方も変化しつつある。専門技術を持った人材を確保、育成して、組織内で活用を広げていくだけではなく、ビジネスユーザーが自らAIを使ってみて、アプリケーションに実装、活用していくことも企業にとって重要なアプローチになりつつある。

 「AWS Innovateをきっかけに、AWSを利用して生成系 AIの取り組みを進めていただきたいという思いがあります。AWSをすでに使っている人はもちろん、これからAWSを使おうとしている人も、すぐに生成系 AIや機械学習を使ったアプリケーションを実ビジネスに適用できるよう、プログラムを構成しています」

生成系 AIや機械学習の使い分けが、より重要に

 鮫島氏によると、特に配慮したことの一つは、生成系 AIへの関心は非常に高まっているものの、「どう使えばいいのか分からない」という声も多い点だという。

 「生成系 AIは2023年から広く利用されるようになり、多くの人々の関心がAIの取り組みの中でも生成系 AIに移っている印象です。もちろん明確な目的を持つ人もいらっしゃいますが、多くの場合、まだ用途は漠然としており、具体的なアドバイスを求める人も多いです」

 実際、生成系 AIの適用範囲は広い。業務アプリケーション/顧客向けアプリケーションに生成系 AIを組み込みチャットbotとして活用すれば、ユーザー体験/顧客満足度を向上させることができる。広告などに使う画像を生成することで、制作期間、コストを圧縮しつつ表現力を高めることもできる。

 業務効率を高める上で、「手間やコストがかかる業務をAIに任せ、人の判断が必要な部分だけ人が関与し信頼性や安全性を担保する」といった考え方は以前から広がってきた。だが、生成系 AIによって「効率化にとどまらず、ビジネスプロセスを変革したり、これまでにないビジネス価値を創出したりすることもできるようになった」(鮫島氏)ことで、期待が膨らむ半面、用途に悩む例も増えているというわけだ。

 鮫島氏は、生成系 AIの活用が進む中で、生成系 AIと、企業がこれまでも取り組んできたAIや機械学習の使い分けがより明確になってきた側面もあると話す。

 「従来のAIや機械学習の一部は生成系 AIでまかなうところもありますが、それができない分野も多くあります。時系列データの予測、マーケティングにおける購買予測などは、たくさんの数値データを機械学習で分析するものです。現時点ではそうしたビジネスのコアになる部分においては、生成系 AIよりも従来の機械学習が適している場合があります。データサイエンティストなど専門家を中心に、さらに活用成熟度が高まっていく分野でしょう。生成系 AIと機械学習を、それぞれの特性を基に使い分けることも重要です」

生成系 AI活用に不可欠な「3つのポイント」

 では、生成系 AIのメリットを享受するためには何がポイントになるのか。大きく分けて3つあるという。1つ目は、やはり「生成系 AIの知識と生かし方を知ること」だ。

 「生成系 AIとチャットすると楽しいよね、で終わるのではなく、具体的にどう生かせるかを考え、業務に落し込んでいくことが求められます。そのためには生成系 AIの知識を身に付ける必要がありますし、どのようなアプリケーションでどう使われているのか、どう組み込めばいいのか、ノウハウや事例を知ることが不可欠です」

 2つ目は、アプリケーションの実装やそのためのインフラ整備だ。

 「生成系 AIはLLM(大規模言語モデル)のような巨大なモデルを扱うため、大規模な計算環境を用意したり、エンドユーザーに使ってもらう際に環境をスケールさせたりする必要があります。セキュリティやデータの取り扱いにも注意を払う必要があります」

 3つ目は「ビジネス活用に向けた正しい理解」だ。

 「生成系 AIの適用範囲は広いですが、『何でもできる』から『どう活用すればビジネスに役立つのか』へと意識を変えていくことが重要です。デジタル人材不足が課題となっている今、『何から勉強していいか分からない』といった声も多く聞かれます。こうした中では、どうすればビジネスに役立つのか、経営層や管理層、ビジネスユーザー、開発者、データサイエンティストなどの専門家、それぞれが企業ユースケースなどの最新情報をキャッチアップしながら知識を蓄積していくことが求められます」

 今回のイベントは、まさしくこの3点を念頭に企画したという。具体的にはオープニングセッションを皮切りに、「生成系 AI」「AI/MLプラットフォーム」「ビジネスユースケース」の3トラック16セッションで構成する。

 「『生成系 AIや機械学習を適用するビジネスを想起し、アプリケーションを構築して、ユーザーに価値を提供する。この一連のプロセスを実現するために何を知る必要があるか』ということを考えて構成しました。AIモデルを作るためのデータ連携、前処理、AIを動かすためのインフラ整備など周辺の技術ノウハウや、簡単に利用できるマネージドサービスなどの情報も含めて、生成系 AIや機械学習で価値を提供するまでに必要な着眼点、ノウハウ、具体的手段、事例まで、全てをご紹介します」

「3つのポイント」に沿った構成で「AIと機械学習の全てが分かる」。ライブ Q&A、ハンズオンも実施

 以下が当日のプログラムとなる。オープニングセッションでは、生成系 AIへの取り組みを継続し、イノベーションを実現するための考え方や、AWSの生成系 AIに関する支援やサービスの活用方法を紹介、そして「生成系 AI」トラックでは、生成系 AIの始め方と、生成系 AIを使ったアプリケーション開発をテーマにした5セッションを実施する。特に、「Amazon Bedrockではじめる生成系 AI」は見どころの一つだ。

AWS Innovate - AI/ML and Data Editionのセッションスケジュール。画像をクリックするとタイムテーブルのページに遷移します(提供:AWS Japan) AWS Innovate - AI/ML and Data Editionのセッションスケジュール。画像をクリックするとタイムテーブルのページに遷移します(提供:AWS Japan)

 Amazon Bedrockは、Amazon、AI21 Labs、Anthropicなど大手AI企業の基盤モデルを選択して、APIを使って安全かつ容易に生成系 AIを使ったアプリケーションを開発できるフルマネージドサービス。生成系 AIの基本を知り、取り組みをスタートする上ではうってつけのセッションとなっている。

 この他、生成系 AIアプリケーション開発の具体的なステップと留意点、最適な基盤モデルの選択方法、AWSのサービスと連携させる際のポイントなどを紹介する「AWS を使った生成系 AI アプリケーション開発」、プログラムコードの提案機能を持つ「Amazon CodeWhisperer」を使った「Amazon CodeWhispererで開発効率を上げるノウハウ」なども見どころだろう。

 一方、「AI/MLプラットフォーム」トラックでは、AIアプリケーションの開発から活用までをカバーした、主に開発者向けの5セッションを実施する。Amazon SageMakerと機械学習の基礎を学べる「Amazon SageMakerではじめる機械学習」をはじめ、「Amazon SageMaker Canvasで始めるノーコード機械学習」「実際のプロジェクトで考える Amazon SageMaker での MLOps 基盤」など、アクションの第一歩となる基礎知識から、すぐに業務に役立つノウハウまで包括的に学べる点が魅力だ。

 そして見逃せないのが「ビジネスユースケース」トラックだ。丸紅、日立製作所、ナウキャストの事例講演を中心に、生成系 AIや機械学習のリアルなユースケースを学ぶことができる。AWS re:Invent 2023で発表された新サービスであるAmazon Qのユースケースや使い方をデモ形式で解説する「安全・手軽に生成系 AI を社員に提供できる Amazon Q の可能性」もぜひ聴講したいところだ。

 なお、各セッションではライブQ&Aを実施し、講演を聞きながら気になったところや不明点をその場で質問できる。また、イベントプラットフォーム内では、自由な時間に試せる「Amazon Bedrock 入門ハンズオン」「ノーコード ML ツール Amazon SageMaker Canvas の始め方」「Amazon CodeWhisperer を活用する Amazon SageMaker Studio ハンズオン」も用意する。手を動かしながら学べば理解が深まることは言うまでもない。イベントは午前10時スタート、午後13時スタートの2回。回を変えて視聴することでより多くのセッションを回ることも可能だ。

 「生成系 AIにフォーカスしながら、ビジネスユーザーから開発者、データサイエンティストまで、それぞれのニーズに応えられるセッションを用意しているため、それぞれの疑問や不安を一気に解消できると思います。セッションはもちろん、ライブQ&Aやハンズオンを通じて、イベントで学んだことを実践し、すぐにビジネスに役立てていただけることも特徴です。ぜひご参加いただき、生きたノウハウを持ち帰っていただければと思います」

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