Amazon Bedrock における Claude の活用 - モデル選定からプロンプト設計、コスト最適化まで
Amazon Bedrock で利用できる Anthropic Claude モデルの特徴比較、ユースケース別のモデル選定指針、プロンプト設計のベストプラクティス、コスト最適化を解説します。
機械学習
SageMaker、Bedrock、Rekognition など、機械学習と AI サービスに関する比較記事
AWS Clean Rooms ML でプライバシー保護型 ML - データを共有せずにモデルを構築
Clean Rooms ML によるルックアライクモデルの構築、差分プライバシーの適用、広告ターゲティングへの活用を解説します。
Amazon Bedrock Knowledge Bases で構築する RAG アプリケーション - 検索拡張生成の実装
S3 上のドキュメントを自動インデックス化し、RetrieveAndGenerate API で検索と生成を統合する。チャンキング戦略の選定と Guardrails による安全性確保を紹介します。
Amazon Comprehend で実装する自然言語処理 - 感情分析とエンティティ抽出の活用
Comprehend による感情分析、エンティティ抽出、カスタム分類モデルの構築を解説します。
Amazon Personalize で構築するレコメンデーションエンジン - パーソナライズの実装パターン
ユーザーの行動データからパーソナライズされたレコメンデーションを生成する。レシピの選定とリアルタイムイベント統合を紹介します。
Amazon Braket で始める量子コンピューティング - 量子回路の設計とシミュレーション
ローカルシミュレーターで無料プロトタイピングし、IonQ・Rigetti の実機で量子回路を実行する。ハイブリッドジョブで VQE や QAOA を実装する手法を紹介します。
インテリジェント検索 - Amazon Kendra で社内ナレッジを横断検索する
Amazon Kendra を使ったエンタープライズ検索の構築を解説。自然言語クエリ、データソースコネクタ、RAG (検索拡張生成) との統合、OpenSearch との使い分けを紹介します。
テキスト読み上げ - Amazon Polly で実現する自然な音声合成とマルチ言語対応
Amazon Polly によるテキスト読み上げ (TTS) の実装と、Amazon Lex との連携による音声対話インターフェースの構築方法を解説します。ニューラル音声エンジンによる自然な音声合成と多言語対応の実践手法を紹介します。
Amazon Rekognition で実装する画像・動画分析 - ラベル検出からカスタムモデルまで
事前トレーニング済み API でラベル検出・顔分析・テキスト検出を実装し、Custom Labels でドメイン固有の画像認識モデルを構築する手法を紹介します。
エッジコンピュータビジョン - AWS Panorama でカメラ映像を現場で AI 分析する
Panorama アプライアンスにコンピュータビジョンモデルをデプロイし、既存の IP カメラ映像をリアルタイム分析する。エッジでの推論によるレイテンシ削減と帯域節約の設計パターンを解説します。
医療データレイク - Amazon HealthLake で FHIR 準拠の医療データを管理・分析する
Amazon HealthLake を使った FHIR 準拠の医療データ管理を解説。構造化・非構造化医療データの統合、NLP による自動抽出、分析クエリ、HIPAA 準拠を紹介します。
Amazon Kendra で構築するエンタープライズ検索 - 自然言語クエリと FAQ 自動抽出
社内ドキュメントを自然言語で検索できるエンタープライズ検索基盤を構築する。データソースコネクタの設定と検索精度のチューニング、RAG 統合を紹介します。
Amazon Rekognition で構築する動画コンテンツモデレーション - UGC プラットフォームの安全性確保
UGC プラットフォームの動画を自動モデレーションし、顔検索とセグメント検出でメディアワークフローを自動化する。S3・Lambda のイベント駆動パイプラインを紹介します。
Amazon Textract でドキュメントからデータを自動抽出 - OCR、テーブル解析、フォーム認識
Textract によるドキュメントのテキスト抽出、テーブル構造の解析、フォームのキー・バリュー抽出を解説します。
Amazon Forecast で実現する需要予測 - 時系列データの取り込みと予測精度の向上
Forecast による時系列予測モデルの構築、関連データの活用、予測結果のエクスポートを解説します。
Amazon Lex で構築する会話型チャットボット - インテント設計と Lambda 統合
自然言語理解 (NLU) エンジンでインテントとスロットを定義し、Lambda 連携でバックエンド処理を実行する対話型ボットを構築する。多言語対応とストリーミング会話 API の活用法を解説します。
Amazon Polly で実装するテキスト読み上げ - ニューラル音声と SSML による音声制御
ニューラル TTS エンジンで自然な音声を生成し、SSML タグで発話速度・ピッチ・間を制御する。リアルタイムストリーミングと S3 への非同期合成で多様な音声コンテンツを構築する方法を解説します。
Amazon Textract で自動化するドキュメント処理 - OCR からフォーム・テーブル抽出まで
OCR を超えたフォーム・テーブルの構造認識で、請求書・領収書・身分証明書からデータを自動抽出する。A2I による人間レビューの統合も紹介します。
Amazon HealthLake で構築する医療データ分析基盤 - FHIR データの格納と ML 分析
HealthLake による FHIR データの格納、自然言語処理による医療テキスト分析、分析クエリの実行を解説します。
Amazon Transcribe で実装する音声文字起こし - リアルタイム変換とカスタム語彙
バッチとリアルタイムの音声文字起こしを提供し、カスタム語彙で業界固有の精度を向上させる。Call Analytics によるコンタクトセンターの品質管理も紹介します。
AWS Batch で実行する GPU ベースの機械学習トレーニング - コスト効率の高い大規模学習
既存の Docker コンテナで GPU トレーニングを実行し、スポットインスタンスとチェックポイントでコストを最大 90% 削減する。SageMaker との使い分けも紹介します。
AWS Panorama でエッジコンピュータビジョンを実現 - 既存カメラへの ML モデルデプロイ
エッジデバイスでコンピュータビジョンモデルを実行し、カメラ映像をリアルタイムに分析する。Panorama Appliance のデプロイとモデル管理を紹介します。
Amazon Translate で実装する多言語対応 - リアルタイム翻訳とカスタム用語集
Translate によるリアルタイム翻訳、カスタム用語集による翻訳品質の向上、バッチ翻訳の活用を解説します。
Amazon SageMaker Canvas でノーコード ML - ビジュアルインターフェースで予測モデルを構築
コーディング不要で ML モデルを構築するビジュアルツール。CSV をアップロードして予測対象を選ぶだけでモデルが完成し、Studio との双方向共有も可能です。
Amazon SageMaker で構築する ML プラットフォーム - モデルの構築からデプロイまで
Studio での開発からマネージドスポットトレーニング、Pipelines による MLOps、Model Monitor のデータドリフト検出まで、ML ライフサイクル全体を統合する手法を紹介します。
需要予測 - Amazon Forecast で時系列データから将来を予測する
過去の時系列データと関連変数を入力し、ML ベースの需要予測モデルを自動構築する。予測精度の評価指標と、S3・QuickSight 連携による予測結果の活用パターンを解説します。
生成 AI プラットフォーム - Amazon Bedrock で構築するエンタープライズ AI 基盤
Amazon Bedrock を活用した生成 AI アプリケーションの構築方法を解説します。基盤モデルの選択、RAG パターンの実装、ガードレールによる安全性確保、SageMaker との連携など、エンタープライズレベルの AI 基盤設計を紹介します。
レコメンデーションとパーソナライゼーション - Amazon Personalize で実現する個別最適化体験
Amazon Personalize による機械学習ベースのレコメンデーションエンジンの構築と、SageMaker との連携による高度なパーソナライゼーション戦略を解説します。EC サイト、メディア配信、マーケティングでの実践的な活用パターンを紹介します。
テキスト分析と自然言語処理 - Amazon Comprehend で実現するインテリジェントなテキスト解析基盤
Amazon Comprehend を活用したテキスト分析と自然言語処理の実践手法を解説します。感情分析、エンティティ抽出、トピックモデリングなどの機能と、SageMaker との連携によるカスタムモデル構築を紹介します。
対話型ボット構築 - Amazon Lex と Polly で実現する自然な会話インターフェース
Amazon Lex と Amazon Polly を活用した対話型ボットの構築方法を解説します。
音声テキスト変換 - Amazon Transcribe で実現する高精度な自動文字起こし基盤
Amazon Transcribe による音声のテキスト変換 (STT) と、Amazon Polly との組み合わせによる双方向音声処理パイプラインの構築を解説します。リアルタイム文字起こし、話者識別、カスタム語彙による精度向上の実践手法を紹介します。
ドキュメントテキスト抽出 - Amazon Textract で実現するインテリジェントな文書処理
Amazon Textract による文書からのテキスト、テーブル、フォームデータの自動抽出と、Amazon Comprehend との連携による自然言語処理パイプラインの構築を解説します。請求書処理や契約書分析の自動化パターンを紹介します。