AWSの生成AI公式テキスト [単行本]

AWSの生成AI公式テキスト [単行本] の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  ＡＩによる個別最適化・レコメンデーションはＡｍａｚｏｎのお家芸です。ＡＷＳには長年Ａｍａｚｏｎの通販事業やＡｌｅｘａ等で鍛えたＡＩ技術の蓄積があり、これは人類史上最大規模のＡＩ実践経験と言えます。そこを土台にした生成ＡＩサービスとして、ＡＷＳは（１）各種のＡｍａｚｏｎ　Ｑアプリケーション、（２）Ａｍａｚｏｎ　Ｂｅｄｒｏｃｋツール群、（３）それらのインフラとなるＧＰＵ群や、基盤モデルの開発／チューニング環境Ａｍａｚｏｎ　ＳａｇｅＭａｋｅｒ等を提供。「責任あるＡＩ」、「安心して使えるＡＩ」の実現手段を公開しています。本書はこれらＡＷＳの生成ＡＩサービスについて、その全貌を初めて１冊に集約した解説書です。生成ＡＩの活用を模索する全てのビジネスマンと技術者にとっての必読書です。

• 目次

  第1章　生成AIとAWS
  
  1.1　日本の課題
  
  1.2　生成AIとは？
  
  1.3　Amazonにおける生成AI活用例
  
  1.4　AWSが提供する生成AIサービス
  
  
  
  第2章　責任あるAI
  
  2.1　生成AIのリスクと責任あるAI
  
  2.2　生成AI活用に伴う主なリスク
  
  2.3　新たなリスクと課題をどう解決するか？
  
  
  
  第3章　生成AIのアプリケーション層
  
  3.1　Amazon Qの全体像
  
  3.2　Amazon Q Business
  
  3.3　Amazon Q Developer
  
  3.4　Amazon Q in QuickSight
  
  3.5　Amazon Q in Connect
  
  
  
  第4章　Amazon Bedrock
  
  4.1　Amazon Bedrockとは？
  
  4.2　主要な活用シナリオ
  
  4.3　生成AI導入のステップと成功のポイント
  
  4.4　セキュリティとプライバシー
  
  
  
  第5章　生成AIのためのインフラストラクチャ
  
  5.1　機械学習インフラの役割
  
  5.2　基盤モデルの学習とインフラの重要性
  
  5.3　インフラの構成用要素
  
  5.4　AWSを利用するメリット
  
  5.5　コンピューティングのサービス
  
  5.6　ネットワークのサービス
  
  5.7　ストレージのサービス
  
  5.8　クラスター管理ツール
  
  5.9　マネージドサービス
  
  
  
  第6章　アーキテクチャ図に見るユースケース
  
  6.1　顧客体験の向上
  
  6.2　社員の創造性と生産性向上
  
  6.3　生成AIアプリケーションに取り組むには？
  
  
  
  第7章　Amazon Bedrock で生成AIに触れる
  
  7.1　Amazon Bedrockを体感する
  
  7.2　Amazon Bedrockの利用準備
  
  7.3　AWSのコンソールから使う
  
  7.4　APIからAmazon Bedrockを使う
  
  7.5　アプリケーションでの利用例とユースケース
  
  
  
  第8章　AWS生成AIのはじめ方
  
  8.1　生成AIの利用方法
  
  8.2　生成AIの利用を拡大していく
  
  8.3　生成AIアプリケーション開発の成功条件
  
  8.4　生成AIのユースケース大別6パターン
  
  8.5　生成AIアプリケーション開発
  
  8.6　RAGアプリケーション開発にDive Deepする
  
  
  
  第9章　AWS認定資格制度について
  
  9.1　AWS認定のレベルと種類
  
  9.2　認定に向けてのトレーニング

• 内容紹介

  ◆◆「責任あるAI」「安心して使える生成AI」へ◆◆
  
  ◆◆Amazonでの実践経験を活かす！◆◆
  
  
  
  「いよいよこれから」というこのタイミングで、日本の企業には早くも“AI疲れ”の兆しが見えてはいないでしょうか？　企業の課題は千差万別だし、AIは一社一社の異なるデータで育てられますから、一つであらゆる課題に対応できる万能の生成AIはありえません。つまり、オーダーメイドや高度にカスタマイズされたAIシステムでなければ、企業固有の要求に応えることができません。AI疲れの理由の一端がここにあります。
  
  AIによる個別最適化・レコメンデーションはAmazonのお家芸です。AWSには長年Amazonの通販事業やAlexa等で鍛えたAI技術の蓄積があり、これは人類史上最大規模のAI実践経験と言えます。そこを土台にした生成AIサービスとして、AWSは①各種のAmazon Qアプリケーション、②Amazon Bedrockツール群、③それらのインフラとなるGPU群や、基盤モデルの開発／チューニング環境Amazon SageMaker等を提供。「責任あるAI」、「安心して使えるAI」の実現手段を公開しています。
  
  　本書はこれらAWSの生成AIサービスについて、その全貌を初めて1冊に集約した解説書です。生成AIの活用を模索する全てのビジネスマンと技術者にとっての必読書です。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  黒川 亮(クロカワ リョウ)
  ２０２２年よりアマゾンウェブサービスジャパン合同会社にてプリンシパル事業開発マネージャーとして生成ＡＩ、責任あるＡＩを担当。現職以前は外資ＩＴ業界にてＮＶＩＤＩＡ　ＧＰＵ搭載ハードウェア／ＩａａＳ事業、Ｗａｔｓｏｎを含むＤａｔａ　ａｎｄ　ＡＩソフトウェア／ＳａａＳ事業を牽引。２７年間、３５００名以上のお客様、パートナー様の業務に定着する日本発の世界初ＡＩ事例を創出していくため、各国専門家達と奔走している
  
  呉 和仁(ゴ カズヒト)
  アマゾンウェブサービスジャパン合同会社Ｄａｔａ＆ＡＩソリューション本部ソリューションアーキテクト。機械学習ワークロードをＡＷＳで動かすための支援に従事。直近は生成ＡＩのアプリケーション開発および提案に注力。また、ブログや動画でＡＷＳの機械学習サービスの紹介や活用方法を積極的に発信している
  
  大渕 麻莉(オオブチ マリ)
  アマゾンウェブサービスジャパン合同会社Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ　ＡＩ　Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ　ＣｅｎｔｅｒのＳｒ．Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ　ＡＩ　Ｓｐｅｃｉａｌｉｓｔ。２０１９年の入社以来、顧客の業種によらずＡＷＳの機械学習サービスに関する技術支援やプロトタイピングを実施することで、顧客の機械学習活用を支援。また、ＡＷＳ　Ｓｕｍｍｉｔなどのイベント、ＡＷＳオンラインセミナー、ブログ記事などを通してＡＷＳの機械学習サービスの使いどころや効果を伝えている
  
  卜部 達也(ウラベ タツヤ)
  博士（海洋科学）取得後、国立研究所や電機メーカで化学センサおよびＡＤＡＳ（先進運転支援システム）の研究開発に従事。その後２０２０年にアマゾンウェブサービスジャパン合同会社入社。Ｓｒ．ＡＩ／ＭＬ　Ｓｐｅｃｉａｌｉｓｔ　Ｓｏｌｕｔｉｏｎ　Ａｒｃｈｉｔｅｃｔとして、機械学習や生成ＡＩの技術を用い、顧客のビジネス課題の解決を支援している。趣味は楽器演奏・音楽機材収集で、今日も掘り出し物を求めてリサイクルショップを奔走している
  
  鮫島 正樹(サメジマ マサキ)
  アマゾンウェブサービスジャパン合同会社Ｄａｔａ＆ＡＩソリューション本部ソリューションアーキテクト（執筆時）。ＡＷＳを活用した機械学習ソリューションの提案に従事。ＣＸ向上のための自然言語処理やリコメンデーションに注力。２００９年から２０１８年まで大阪大学大学院情報科学研究科助教として離散最適化や機械学習の応用研究を推進。博士（情報科学）
  
  和田 雄介(ワダ ユウスケ)
  アマゾンウェブサービスジャパン合同会社ＰＡＣＥ（Ｐｒｏｔｏｔｙｐｉｎｇ＆Ｃｌｏｕｄ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）チームのＰｒｏｔｏｔｙｐｉｎｇ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒ。２０２２年の入社以来、プロトタイピングを通じて顧客を技術的に支援。ＩａＣ（Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｒｅ　ａｓ　Ｃｏｄｅ）、バックエンド、フロントエンド全般の開発を担当し、コードを書く毎日を過ごしている
  
  両角 貴寿(モロズミ タカヒサ)
  アマゾンウェブサービスジャパン合同会社トレーニングサービス本部Ｃｅｒｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ＢＤＭ。ＡＷＳ認定の普及と促進に従事。ＡＷＳ認定を通じてＡＷＳそして生成ＡＩの活用が促進されるよう、ＡＷＳ認定のさらなる活用を推進
  
  大塚 康徳(オオツカ ヤスノリ)
  アマゾンウェブサービスジャパン合同会社トレーニングサービス本部シニアテクニカルインストラクター。データ活用系のトレーニングを中心に、トレーニングの日本語化や開発・提供に従事。最近は生成ＡＩの日本オリジナルのコンテンツの開発など、トレーニングという立場からＡＷＳの生成ＡＩの活用を推進

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