目次

1. はじめに
2. AWS AI Day 概要
3. GenU について
4. まとめ

はじめに

皆さん、こんにちは。TDのインフラ担当？のMです。

寒くなってきましたが、お元気でしょうか。日本人の8割が睡眠不足らしいので、こんな記事読まずに寝ましょう。

寝ないと太りますよ。

冗談はさておき、今回は先月末に開催された「AWS AI Day」のレポートをお届けします。

AWS AI Day 概要

AI Dayの正確な内容は公式ページを見てもらった方がいいです。アーカイブも見れます。

「自分で全部確認するのは面倒くさい」

そんな横着な人に向けて、一行でいうとこんな感じです。

「みんな、せっかくBedrockとか金掛けて作ったからAIアプリ作ってもっとばりばり使ってくれ！」

生成AIとか機械学習モデルって、普段から業務で関わっているエンジニアや営業じゃないと、いまいち使う場面が思いつかないという不安感。

生成AI自体が先端技術であり、導入の技術的ハードルが高いというイメージ。

今回のイベントで行われた講演の多くは、これらのイメージを取り除く為にあった。そういう感じだと思いつつ、アーカイブを見ていただければいいと思います。

次の章では、AIDayで紹介されていたAWS製のAIアプリケーションユースケースパケージについて、すこし紹介します。

GenU について

GenUは、AWSが提供する生成AI（Generative AI）を活用した新しいパッケージOSSです。このOSSは、企業が独自の生成AIモデルを簡単に構築、トレーニング、デプロイできるように設計されています。以下に、GenUの主な特徴を紹介します。

主な特徴

1. 簡単なモデル構築: GenUは、ユーザーフレンドリーなインターフェースを提供し、専門知識がなくても生成AIモデルを構築できます。
2. トレーニングの効率化: 大規模なデータセットを使用してモデルをトレーニングするための高度なツールが揃っています。
3. スケーラビリティ: AWSのインフラを活用して、モデルのスケーリングが容易に行えます。
4. セキュリティ: データのプライバシーとセキュリティを確保するための強力な機能が組み込まれています。

利用ケース

• カスタマーサポート: 自然言語処理を活用して、顧客からの問い合わせに自動で対応するチャットボットを構築。

• コンテンツ生成: マーケティング資料やブログ記事などのコンテンツを自動生成。

• データ分析: 膨大なデータセットから洞察を引き出すための分析ツールとして利用。

GenUは、企業が生成AIの力を最大限に活用し、ビジネスプロセスを革新するための強力なツールです。

MITライセンスで公開されているOSSなので、ここで挙げた用途以外にも利用方法は考えられるかもしれません。

個人の案ですが、社内ナレッジの検索インターフェースとしての利用を考えています。

一種のカスタマーサポートとしての実装ですね。

新人や新規参画者への教育の効率化や、ナレッジを人間にわかりやすく書かなくてもよくなる、運用負荷の軽減などを見込んでいます。

注意点

CDKによりコマンド一発で自分のAWS環境にAIアプリケーションサーバを構築できる上記のパッケージですが、いくつか注意点があります。

それは以下の２つです。

• セキュリティ機能はオプション: WAFを利用したAPIの保護機能はありますが、オブションなので有効化する作業をしないといけません。

• デフォルトのドキュメント検索機能が結構高額: デフォルトだとLLMに読み込ませる情報の収集にAmazon Kendraを使用するようになっていますが、このサービスが割高です。一次情報のドキュメントをクロールさせて、インデックスを作成しますが、その保存期間に従量課金されます。この料金が月８００ドルほどです。ドキュメントの全スキャンにも実行時間で従量課金が発生するので、大量のドキュメントを読み込ませようとするとさらに料金がかかることが見込まれます。

まとめ

今回のイベントでは、会場のスタッフが全員スーツだったり、プロフェッショナルユーザー向けのセッションが多かったりと、AWS Summit Japanのお祭り感とは真逆に感じました。その分、経営者向けのセッションも充実しているように思えたので、一度アーカイブを覗いてみることをお勧めします。