生成 AI の新展開 - マルチモーダル生成 AI の活用方法

生成 AI の技術発展により、テキストや画像などの情報を複合的に取り込み新しい情報を生成することができる、マルチモーダル生成 AI が開発されており注目を集めています。マルチモーダル生成 AI とは、テキストや画像といった情報を複合的に扱う生成 AI の技術で、例えば、テキストの指示に従って画像内から情報を取り出すことができます。私たちがテキストを読み、目で見て周囲の状況を把握し、タスクを解決していくプロセスに近く、人間が扱うような複雑なタスクにも適用できる可能性を秘めています。AWS では 2023 年に発表した生成 AI のためのサービス Amazon Bedrock において、Anthropic Claude 3 や Amazon Titan Multimodal Embeddings といったマルチモーダルな情報を扱える生成 AI の機能を利用することができます。

本セミナーでは、生成 AI の導入を検討している方、マルチモーダル情報の活用を検討している方を主な対象として、マルチモーダル生成 AI のための AWS サービスやユースケースについてデモを交えながら紹介します。マルチモーダル生成 AI のための Amazon Bedrock と関連する生成 AI モデル、生成 AI を利用したマルチモーダルな検索、Amazon.com での実際の利用方法を各セッションで紹介します。

対象者

生成 AI の導入、開発を検討している技術部門

見どころ

AWS の最新の生成 AI を学べる
マルチモーダル生成 AI の利用方法について学べる
Amazon.com での生成 AI の具体的な活用法を学べる

テクニカルレベル：200-300

Level 100

Introductory
AWS サービスの概要に焦点を当てており、参加者は対象のトピックに関する知識が全くない方を対象としています。

Level 200

Intermediate
トピックの入門知識を持っていることを前提に、ベストプラクティス、サービス機能の詳細、およびデモを提供することに焦点を当てています。

Level 300

Advanced

対象のトピックの詳細を提供するセッションです。参加者はそのトピックにある程度精通している方が対象です。ただし、同様のソリューションの実装経験がない場合もあります。

Level 400

Expert

トピックに精通しており、既に独自ソリューションを実装している方が対象です。複数のサービス、アーキテクチャによる実装でテクノロジーがどのように機能するかを解説します。

申込方法

お申し込みフォームに希望セッションを選択の上、必要事項を記載 (メールで Webinar アクセス用リンクがイベントごとにそれぞれ送信されます。)
※システムの設定の関係上、登録からメール配信までに30分以上のお時間を要する可能性があります。
※競合他社様からのお申し込みはお控えください。
※複数名のご参加を予定されている場合でも、お手数ですが 1 名ずつのお申し込みが必要となります。（おひとり様につき1つのメールアドレスが必要となります。）

推奨パソコン環境

視聴にあたり、以下の PC 環境をご確認ください。

ブラウザ環境：
Google Chrome (most recent 2 versions)
Mozilla Firefox (most recent 2 versions)

インターネット環境：
Computer: 1 Mbps or better (broadband recommended)　

※セルフチェックが可能となっております。セルフチェックはこちら≫
※携帯からのご視聴は推奨しておりません。

アジェンダ

時間	セッション
14:00-14:40	AWS を利用したマルチモーダル生成 AI 2023年に発表した Amazon Bedrock では、最新のマルチモーダル生成 AI を利用することが可能で、ユーザは Anthropic Claude 3 や Amazon Titan Multimodal Embeddings などのモデルにすぐにアクセスすることができます。本セッションでは、Amazon Bedrock の最新アップデートとともに、これらのマルチモーダル生成 AI がどのような機能を提供しているのかを解説します。またセッションの後半では、Amazon Bedrock のコンソールでこれらのマルチモーダル生成 AI を試すデモを行います。鮫島正樹　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
14:40-15:00	Amazon Titan Multimodal Embedding によるマルチモーダル検索の実現従来、情報検索の主流はテキストの検索でした。百聞は一見にしかず、という言葉のとおり、ユーザの多くは文章よりも画像から情報を得ているかもしれません。オンラインショッピングを想像すると、説明文を読んで判断するよりは、商品の画像を見て判断することが多くありませんか。本セッションでは、テキストと画像を組み合わせたマルチモーダルな検索を、Amazon Titan Multimodal Embedding で実現する方法を説明します。また、AWS 上でマルチモーダル検索を実現するためのアーキテクチャ例と、そのデモについて紹介します。鮫島正樹　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
15:00-15:30	Amazon.com での顧客体験向上のための生成 AI 活用 Amazon.com においても生成 AIを活用した顧客体験の向上に取り組んでいます。本セッションでは、Amazon Search が AWS を利用してAmazon のお客様に楽しいショッピング体験を提供する方法を紹介します。また技術的な詳細に踏み込み、AWS 独自の Trainium や Inferentia を使用した本番環境での基盤モデルの更新と推論機能の構築まで、AWS を使用した生成的 AI 研究のアイデアを本番環境に導入するための手順を説明します。鮫島正樹　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