本稿では、同イベントのハイライトを紹介し、生成AIの変革や、企業が顧客体験の向上、より良いインサイトの推進、コンテンツ制作の強化のために、どのようにその機能を取り入れているかについて探っていきます。
生成AIの台頭
AWSのデータベース、分析、ML担当副社長であるSwami Sivasubramanian氏は、生成AIがビジネスの展望を再構築する可能性について強調し、このテクノロジーを推進する3つの大きな要素である「膨大なデータの拡散」「スケーラブルなコンピューティングリソースの有効性」「恒常的なMLの変革」について説明しました。同氏はこれまでのAIの歩みを、従来のMLモデル（単純な入力から単純な出力）から始まり、ディープラーニングモデル（複雑な入力から単純な出力）へと進化してきたと解説しました。そして、今は、複雑な入力から複雑な出力を生成する生成AIが次の段階への発展を占めているとしました。
アマゾンは、生成AIに、事前トレーニングと微調整からなる2段階のアプローチを採用しています。ラベル付けされていない膨大なデータによる事前トレーニングは、幅広い領域で精度を最大化し、少数のラベル付けによる微調整は、特定のタスクのパフォーマンスを最適化するといいます。
そして、生成AIの可能性を最大限に活用するために、企業は以下のことを行う必要があるとしました。
・クラス最高モデルへのアクセス：Amazon Bedrockはフルマネージドサービスであり、Amazonや主要なAIスタートアップ企業の基盤モデル（FM）を、APIを通じて利用できるようにし、ビジネスニーズに最適なモデルを選択することができる。
・安全でプライベートな環境の構築：データのプライバシーとセキュリティは最も重要な要素であり、Amazon Bedrockでは、組織がデータを使用してFMを非公開でカスタマイズすることができる。
・重労働を取り除く：アマゾンのインフラやAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）が計算の複雑さを引き受けるため、企業は生成AIの効果的な活用に集中することができる。
・コストの最適化：アマゾンの専用アクセラレータであるAWS TitaniumとAWS Inferentia2は、学習と推論タスクにコスト効率の高いオプションを提供する。
従来のMLモデルとFMの違いについて解説するSivasubramanian氏出典：Coresight Research
