T2-1 Amazon Bedrock ではじめる生成 AI (Level 200)
Amazon Bedrock は 生成 AI アプリケーションを簡単に構築が可能なフルマネージドサービスです。「どんな機能があるの？」「どんなメリットがあるの？」と、まだ Amazon Bedrock のことをあまりご存知ない方もいらっしゃるのではないでしょうか。本セッションでは、AWS re:Invent 2023 で発表された最新情報を含めた Amazon Bedrock の全体像を紹介します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 森下 裕介

T2-2 AWS で生成 AI モデルのファインチューニングをはじめよう！(Level 300)
基盤モデルの登場により、多様なタスクをファインチューニングなしでもある程度こなせるようになってきました。一方で、ユースケースによってはファインチューニングを行うことで精度向上などのメリットが期待できます。本セッションでは、生成 AI モデルをファインチューニングする意義についてお話しするとともに、AWS 上でファインチューニングを行う選択肢を紹介します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 合田 拓矢

T2-3 AWS を使った生成 AI アプリケーション開発 (Level 300)
生成 AI は大きな可能性を秘めていますが、生成 AI 単体ではビジネス価値創出に限界があります。生成 AI を最大限に活用するためには、生成 AI をアプリケーションに組み込み、他の AWS サービスと連携させることが重要です。本セッションでは、アプリケーション開発のステップと留意点、最適な基盤モデルの選択方法、AWS サービスと連携する際のポイントなどを、具体例とともに紹介します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 プロトタイピングエンジニア 和田 雄介

T2-4 Amazon CodeWhisperer で開発効率を上げるノウハウ (Level 300)
Amazon CodeWhisperer は生成 AI を用いたコーディング支援サービスで、ユーザーの意図や文脈に基づくリアルタイムなコード提案やセキュリティスキャン等を提供します。開発者はこのサービスを活用することで、ビジネス課題に直接関わるコード記述に集中し、コード開発全体の生産性を向上することができます。本セッションでは、Amazon CodeWhisperer の概要とこれまでの機能アップデートとともに、うまく使いこなして開発効率を上げるための具体的なノウハウについてデモを交えながら紹介します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 田原 慎也

T2-5 生成 AI の進化を支えるインフラ技術 ～ AWS Trainium、Inferentia2 によるイノベーションと活用事例 ～ (Level 300)
生成 AI の進化は目覚ましい速度で進んでいます。AWS では低コストで高性能な生成 AI を実現するためのインフラ技術に投資を続けており、独自設計 ML アクセラレータ AWS Trainium と Inferentia2 を開発してきました。本セッションでは、AWS Trainium と Inferentia2 の最新情報および国内外の活用事例を紹介します。セッション後半では AWS Trainium を活用し、130 億パラメータの日本語大規模モデルを開発されたストックマーク社より、活用事例を紹介いただきます。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 Annapurna Labs 常世 大史

ストックマーク株式会社 Research Division, VP of Research 近江 崇宏 氏

T3-1 Amazon SageMaker ではじめる機械学習 (Level 200)
Amazon SageMaker は機械学習モデルの開発から運用までを一貫して支援するサービスとして、2017 年から提供され、今日まで多くの機能を提供してきました。一方で、機能が多くどこから始めればよいか迷われるケースも多いのではないでしょうか。そこで本セッションでは、ML ジャーニーにおけるステップ別・役割別に、SageMaker の各機能を紹介し、全体像をイメージいただけるよう解説していきます。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 シニアソリューションアーキテクト 秦 将之

T3-2 Amazon SageMaker Canvasで始めるノーコード機械学習 (Level 200)
機械学習に興味はあるがスキルがない場合、活用が進みにくいことが課題です。本セッションではコーディング不要の Amazon SageMaker Canvas を使用し、時系列予測や異常検知など多様なユースケースで機械学習アプリ開発ができることを解説します。生成 AI モデルを活用したデモも交えつつ、手軽に機械学習を試せる SageMaker Canvas の全貌をお伝えします。機械学習活用の第一歩を目指しましょう。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 寺山 怜志

T3-3 組織で効率化する Amazon SageMaker Studio でのモデル開発 (Level 200)
機械学習プロジェクトは、データエンジニアやデータサイエンティスト、機械学習エンジニアなど、さまざまな役割を持つメンバーが連携して推進します。そのため、組織の円滑なコミュニケーションや機械学習開発の各工程をカバーする開発環境が不可欠です。本セッションでは、データ前処理からモデル構築、デプロイ、運用までを一元的に扱える統合開発環境 Amazon SageMaker Studio を紹介します。メンバー間の連携や効率的な機械学習開発をサポートする機能をピックアップし、組織でご活用いただくメリットをお話しします。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 澤 亮太

T3-4 実際のプロジェクトで考える Amazon SageMaker での MLOps 基盤 (Level 300)
効率的な MLOps 基盤とはどのようなものでしょうか？これから ML を商用運用していく方、現在運用している方の多くがどのように効率化できるか悩まれていると思います。一方で、実際のプロジェクトでは、はじめから大規模な MLOps 基盤を構築することも困難であると考えています。本セッションではプロジェクト状況に合わせた、 ML 開発環境、継続的な再学習、モデル管理、また CI/CD 連携など Amazon SageMaker の機能を用いた、段階的な MLOps 基盤の構築について解説します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 機械学習プロトタイピングエンジニア 石橋 直樹

T3-5 AI を利用したデータ可視化の未来 〜生成 BI とノーコード AI/ML でより良いインサイトを〜 (Level 200)
ビジネスではデータから現状を可視化し将来を予測することが重要ですが、データの可視化や AI/ML モデルによる将来予測は技術的、人的リソースの課題があります。BI ツールである Amazon QuickSight は直近のアップデートで、生成 AI やノーコード/ローコード予測機能を追加してこの課題にアプローチしました。本セッションでは、QuickSight が生成 AI やノーコード/ローコードによる AI/ML モデルを利用し、どのような人でもデータを簡単に可視化や分析、予測を行えることをデモを交えて紹介します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 アナリティクススペシャリストソリューションアーキテクト 佐藤 祥多

T4-1 生成 AI で自社プロダクトの利益を上げられるチームになる: ML Enablement Workshop (Level 100)
手軽に生成 AI を組み込めるサービスが普及した一方で、ビジネス価値が不確かで、自社製品への応用に至らないお客様もいるのではないでしょうか。本セッションでは、そうした課題を解決する ML Enablement Workshop を紹介します。ワークショップでは、ビジネスモデルや提案シナリオを実装前に決めることで「利益につながる」ユースケースを発見します。ワークショップを活用いただいた事例を紹介しながら生成 AI で成長できるチームの作り方を解説します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 機械学習デベロッパーリレーションズ 久保 隆宏

T4-2 安全・手軽に生成 AI を社員に提供できる Amazon Q の可能性 (Level 200)
AWS re:Invent 2023 で発表された Amazon Q は、生成 AI を安全かつ手軽に社内で利用できるサービスです。自然言語を理解できる Amazon Q に文書要約や回答生成を任せることで、社員の業務効率の向上が期待できます。また、厳格なアクセス制御とプライバシー保護により、セキュリティ面でも安心して利用できます。本セッションでは、Amazon Q の具体的なユースケースや使い方をデモ形式で分かりやすく紹介します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 小川 翔

T4-3 丸紅における生成 AI の実用化プロセス～戦略策定から開発までのすべて～ (Level 200)
丸紅では、生成 AI の活用方針を早期に定め、コアとなる Marubeni Chatbot をいち早く開発、海外も含めた丸紅グループ全体 (45000人) への導入を進めています。
これらのアプリ導入に際しては、アジャイルな戦略策定と開発に加え、Amazon Bedrock を中心とした AWS サービスを組合せ、高速なシステム展開を実現しました。
本セッションでは、丸紅の戦略や開発内容に加え、システムのアーキテクチャや苦労話などを赤裸々にご紹介します。

丸紅株式会社 デジタル・イノベーション室 副室長 兼 Digital Experts 株式会社 代表取締役社長 大倉 耕之介 氏
丸紅株式会社 デジタル・イノベーション室 データアナリティクス課 芹川 武尊 氏

T4-4 運用保守業務における Amazon Kendra 及び Amazon Bedrock 活⽤ (Level 100)
日立は IT システム障害対処、OT 現場保守、IT サービスデスク業務等の運用保守業務において、生成 AI を駆使した業務高度化に向けた取り組みを実施しています。本講演ではその一環として、Amazon Kendra 及び Amazon Bedrock を活用した具体的な事例についてご紹介します。

株式会社日立製作所 デジタルエンジニアリングビジネスユニット Data & Design Data Studio 主任技師 神谷 明弘 氏

T4-5 LLM を活用したドキュメントからのデータ抽出システム実践～生成 AI 本番導入のコツ～ (Level 100)
業種を問わず LLM のユースケースとして幅広く期待が寄せられている、ドキュメントからのデータ抽出について、金融業界での事例を題材に具体的かつ実践的な取り組みをお話しします。Amazon Bedrock を利用した決算短信、有価証券報告書等からの情報抽出システムを本番環境で利用する際のポイントや、ハルシネーションやデータプライバシーなどのリスクを最小化するための実践的なノウハウなどについて深堀りします。

株式会社ナウキャスト ソリューション事業部 プロダクトマネージャー 片山 燎平 氏
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 豊原 任

Amazon Bedrock 入門ハンズオン (Level 200)
本セッションでは、生成 AI を用いたアプリケーションを簡単に構築可能なサービス Amazon Bedrock の使い方を、ステップバイステップでご紹介します。またコンソール画面から基盤モデルを有効化し、利用する方法をお伝えします。さらに、実際にアプリケーションへ組み込むための Python SDK での呼び出し方についても触れます。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 大前 遼

ノーコード ML ツール Amazon SageMaker Canvas の始め方 (Level 200)
機械学習をビジネスに活かしたい。けれどもデータサイエンティストがいない、いるけれど手がいっぱい、とお困りではないでしょうか？本セッションでは、ノーコードで様々な機械学習タスクをこなすことができる Amazon SageMaker Canvas を活用して機械学習ジャーニーへの第一歩を踏み出すためのハンズオンを提供します。始め方から自動で機械学習を実行し推論するところまで、手を動かしていきます。Amazon SageMaker Canvas を入り口に生成 AI にも触れてみましょう。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 中島 佑樹

Amazon CodeWhisperer を活用する Amazon SageMaker Studio 入門ハンズオン (Level 200)
本セッションでは、機械学習の開発・運用のための統合開発環境 Amazon SageMaker Studio の使い方をハンズオン形式でご紹介します。最新のコードエディターを含めた開発環境の選択肢をお伝えします。さらに、Amazon SageMaker Studio での開発を高速化する方法として、リアルタイムでコードを提案するサービス Amazon CodeWhisperer の導入方法も扱います。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 川島 拓海