Amazon が企業による生成 AI の利用を支援する新機能と Bedrock を発表

Amazon Web Services Inc. は本日、自社のエコシステムにおいて、企業顧客が独自のデータを使用して AI アプリケーションを構築し、セキュリティとモデルのアクセシビリティを向上させるのに役立つ 5 つの新しい生成 AI 製品を発表しました。

これらの新しいサービスには、Amazon Bedrock の一般提供、Meta Platforms Inc. の Llama 2、Amazon Titan の埋め込み可能な AI、Amazon CodeWhisperer の新しいコーディング機能、ビジネス インテリジェンス向け QuickSight の生成 AI の機能強化が含まれます。

「過去 1 年間、データの爆発的な増加、スケーラブルなコンピューティングへのアクセス、機械学習の進歩により、生成 AI への関心が高まり、業界全体を変革し、仕事のやり方を再考する可能性を秘めた新しいアイデアが生まれました」と、AWS のデータおよび AI 担当副社長である Swami Sivasubramanian 氏は述べています。「本日の発表は重要なマイルストーンであり、スタートアップから大企業、開発者からデータ アナリストまで、あらゆる業界のあらゆる労働者が生成 AI を利用できるようになります。」

Amazon Bedrock は、基盤となるモデルへのアクセスを提供する同社の生成 AI 向けフルマネージド サービスです。お客様はこのサービスを利用して、Amazon の高性能インフラストラクチャの安全な環境で独自のデータを使用して独自のモデルを発見、トレーニング、調整することができ、他の管理について心配する必要はありません。

お客様は、AI21 Labs、Anthropic、Cohere Inc.、Meta Platforms Inc.、Stability AI Ltd.、Amazon のカスタムモデルなど、大手 AI 企業の高性能モデルをすぐに使用できるようになります。このサービスには、顧客との会話、ドキュメントの集約、画像の生成、AI 駆動型検索の提供などができる独自の AI アプリケーションを構築するために顧客が使用できるさまざまな機能も用意されています。

Amazon は、Bedrock がアプリケーション プログラミング インターフェイスを通じて Meta の Llama 2 大規模言語モデルを提供する初の完全マネージド サービスであると主張しています。今後数週間で、開発者は Bedrock を使用した AWS インフラストラクチャ向けに最適化された Llama 2 (130 億および 700 億のパラメータ モデルに基づく) を使用して AI アプリケーションを構築できるようになります。

Titan Embeddings が一般提供され、顧客は大規模なデータセットに基づいて AI アプリケーションを迅速に作成できるようになりました。 Amazon Titan は、テキストを埋め込みと呼ばれる数値表現に変換する大規模なデータセットに基づくモデル ファミリであり、意味的に強化されたコンテキスト検索に使用できます。これを使用して、AI 駆動型検索を強化し、より優れたパーソナライゼーションを提供するなどのユースケースを実現できます。

埋め込みモデルの構築には大量のデータと広範な機械学習の専門知識が必要となるため、多くの企業にとってこの機能を実現するのは困難です。現在、Titan Embeddings を使用すると、エンタープライズ顧客はマネージド サービスを通じて都合に合わせてこの機能を実装できます。 AWS のこの機能は 25 を超える言語をサポートしており、コンテキストの長さは 8,192 トークンであるため、単語から非常に長いドキュメントまで何でも処理できます。

Amazon CodeWhisperer は、コードスニペットの提案、コードの書き換え、コードの説明などを通じて開発者を支援する、AI を活用した開発者向けコーディングコンパニオンです。同社のモデルは、公開されている数十億行のソースコードに基づいてトレーニングされており、開発者にこれらの機能を提供することができます。 Amazon はこれをアップグレードし、企業顧客が社内コードベースのプライベートコードを使用してカスタマイズできるようにし、企業独自のニーズに基づいた推奨事項を提供できるようにしました。

アップデート前は、開発者は汎用コードの作成にこのツールを使っていたかもしれませんが、CodeWhisperer は企業の具体的な内部ニーズやコーディング要件を把握していませんでした。開発者は、以前に作成したコードが会社の要件を満たしているかどうかを確認するために、何時間もかけてレビューする必要があるかもしれません。

新しいカスタマイズ機能により、CodeWhisperer は開発者のツールを統合し、既存のコードに基づいて構築し、開発者と協力して既に高品質なコードを維持できるようになります。アマゾンは、機密情報を漏らさず、開発環境から顧客情報を保存したり記録したりしない方法でこれを実行すると述べた。

「当社は、16,000 人を超えるエンジニアリングスタッフに Amazon CodeWhisperer を導入し、業界アプリケーションをより速く、より安全に、そして責任を持って構築および提供しています」と、Persistent Systems Ltd. の CTO である Pandurang Kamat 氏は述べています。「すでに CodeWhisperer の新しいカスタマイズ機能を活用し始めているチームからは、生成 AI 駆動型コード提案の価値を最大限に高める素晴らしい成果が上がっています。」

Persistent が AWS と共同で実施した新しい調査によると、開発者は新機能を使用することでコーディング タスクを平均 28% 速く完了することがわかりました。

エンタープライズ ユーザーは、インタラクティブなダッシュボード、レポート、埋め込み分析を提供するクラウド上に構築された統合ビジネス インテリジェンス サービスである Amazon QuickSight を通じて、新しい生成 AI 機能を利用できます。 QuickSight には、QuickSight Q を使用した自然言語クエリ機能があり、ユーザーは構造化された質問を入力するだけで結果を得ることができます。

Amazon は、自然言語機能を拡張する新機能を QuickSight Q に導入し、アナリストがより自由な言語を使用して分析エンジンから情報や洞察を取得できるようにします。アップデート前は、アナリストは「アリゾナ州でトップ 10 の製品は何ですか?」のような明確に構造化された質問をする必要がありました。しかし、生成 AI の力により、今でははるかに複雑なアイデアを処理できるようになりました。

アナリストは、必要な結果を簡単に記述し、必要な視覚化を取得し、生成されたレポートに基づいて追加の質問をして、複雑な計算を改良できるようになりました。完了したら、1 回のクリックで回答とグラフをダッシュ​​ボードまたはレポートにすばやく追加できます。

たとえば、アナリストは AI に「2022 年と 2023 年の柑橘類の売上の月次動向」の視覚化を作成するように依頼できるようになりました。AI は折れ線グラフや棒グラフなど、その要件に最も適したグラフ形式を選択します。アナリストが別のチャット形式を希望する場合は、後でスプレッドシートへの変更をリクエストできます。

質問があいまいな場合、クエリは複数のデータ フィールドに一致させることができ、新しい生成 AI 機能により、QuickSight Q はアナリストに関連する質問を提供することもできます。