DX開発事業部の西田です。
EXPOでLTを聞いてきました！
セッション概要（ツールより翻訳)
このライトニングトークは日本語で配信されます。この講演では、AWS re:Invent 2024 のハイライトを共有し、AWS で最新の生成 AI サービスを使用するために知っておくべきことについて説明します。
スピーカー
Rio Kurokawa
Principal Go-to-Market Specialist, Amazon Web Service Inc.
セッション内容、感想
生成AI導入の勢いは今後しばらくも変わらない、特に管理部門での導入が進む。
アプリケーションへの生成AIの組み込みが進み、ユーザーがそれを生成AIと意識せずに使うようになっていく。
生成AI導入にかかるコストの内訳。
三つの階層のどこでお客様が悩んでるのか、そこを選べるようにAWSは生成AI導入のためのサービスを組み立てている。
4垓の計算を1秒で実行するスーパーコンピューターをNVIDIAと共同開発。
※1垓=10の20乗
Amazonの調達力によってAWSの高度なAI基盤を実現している。
今朝のキーノートでも発表された生成AI専用チップの開発により推論コストを大幅削減。
自社データを生成AI利用にいかに活用させるか。
Amazon Bedrock はお客様のデータを再利用しない。
Amazon Bedrock は複数のモデルを利用するための幅広い選択肢を提供する。
Amazon Bedrock の構成要素を表した図。わかりやすい。
ユーザーが自分自身でモデルに言わせたくないことを定義し、ガードレールを設けることができる。
例えば男女差別は厳密に制限したいが、人種に関してはユースケース上、厳密でなくてよいなど。
生成AIユースケースを気軽に試せるアプリケーションを構築できるGenerative AI Use Cases JP（GenU）の紹介。
リポジトリを見に行ったら早速Nova対応のPRが切られていました。
https://github.com/aws-samples/generative-ai-use-cases-jp/pull/755
子どもでも生成AIを使ったアプリケーションを作れるPartyRockの紹介。
Amazonが自社プロダクトにどのように生成AI活用を役立てているかの紹介。
スライドにURL記載のあったYouTube動画。
活用ユースケースの選定は実現可能性のあるところから着手して、そこから業務価値のあるものにトライしていく。
ユースケースにより扱えるデータを増やし、連鎖的に価値を創造する。
日本語でre:Inventの発表をおさらいできる「Japan Wrap-up Session」。
https://aws.amazon.com/jp/events/reInvent-japan-wrap-up-session-2024/
本LTのスピーカーの黒川さんも共同執筆した『AWSの生成AI 公式テキスト』
短い時間で今朝のキーノートのおさらいも含め、AWSの生成AIのキャッチアップができる濃密なLTでした！
その他
Expo会場前に初日にはなかった、自分でパーツを動かせるピタゴラスイッチ的なアトラクションが登場していました。
開催中も新しいセッションが追加されたり、会場が変化したり、現地でしか味わえないre:Inventの面白さですね！
