Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
気軽に使おう GenAI Use Cases
Search
Koreharu
January 31, 2025
Technology
0
56
気軽に使おう GenAI Use Cases
AWS Japan がgithubで公開しているGenAI Use Casesを実際に自社環境にデプロイし、ユースケースを検証してみました。
Koreharu
January 31, 2025
Tweet
Share
More Decks by Koreharu
See All by Koreharu
PMでも生成AIに頼りたい!
kurahara
1
120
RAGの性能を評価しよう
kurahara
1
770
RAGの回答精度評価用のQAデータセットを生成AIに作らせた話
kurahara
1
1.3k
Other Decks in Technology
See All in Technology
ACA でMAGI システムを社内で展開しようとした話
mappie_kochi
1
310
研究開発部メンバーの働き⽅ / Sansan R&D Profile
sansan33
PRO
3
20k
Adapty_東京AI祭ハッカソン2025ピッチスライド
shinoyamada
0
210
職種別ミートアップで社内から盛り上げる アウトプット文化の醸成と関係強化/ #DevRelKaigi
nishiuma
2
160
from Sakichi Toyoda to Agile
kawaguti
PRO
1
100
衛星画像超解像化によって実現する2D, 3D空間情報の即時生成と“AI as a Service”/ Real-time generation spatial data enabled_by satellite image super-resolution
lehupa
0
110
SwiftUIのGeometryReaderとScrollViewを基礎から応用まで学び直す:設計と活用事例
fumiyasac0921
0
150
ガバメントクラウド(AWS)へのデータ移行戦略の立て方【虎の巻】 / 20251011 Mitsutosi Matsuo
shift_evolve
PRO
2
180
社内お問い合わせBotの仕組みと学び
nish01
1
520
生成AIで「お客様の声」を ストーリーに変える 新潮流「Generative ETL」
ishikawa_satoru
1
370
The Cake Is a Lie... And So Is Your Login’s Accessibility
leichteckig
0
100
Where will it converge?
ibknadedeji
0
200
Featured
See All Featured
For a Future-Friendly Web
brad_frost
180
9.9k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
43
7.7k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
PRO
23
1.5k
Designing for Performance
lara
610
69k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
657
61k
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
368
20k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
431
66k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
46
7.7k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
407
66k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
2.8k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
54
11k
Transcript
気軽に使おう GenAI Use Cases AI/MLなんでもLT会 LT初心者歓迎!#2 藏原これはる(NCDC株式会社) 2025 / 01
/ 31
目次 l 自己紹介 l genAI Use Casesとは l 非プログラマでもできるセットアップ l
実際に使ってみた l 議事録の作成 l 料金について l 今後やってみたいこと l まとめ 2
自己紹介 l 氏名:藏原 これはる l ロール:NCDC株式会社 ITコンサルタント l 略歴 l
2021/04 建設系企業の情シス職に新卒入社 l 2023/11 NCDC入社 l 好きなAWSサービス l Amazon Bedrock l 趣味など l 積読(三体II 黒暗森林を消化しました) l ポケモンGO 3
GenAI Use Casesとは? l AWSの生成AIサービスを利用できるWebアプリケーション l 自分のAWSアカウントにデプロイして、ブラウザから利用 l データをAWSアカウント内に保護して利用することが可能 l
AWS Japanがgithubで公開 l リポジトリのリンク l 様々なユースケースに対応 l チャット l 文章生成 l 音声認識 l RAG 4
非プログラマでもできるセットアップ手順 1. githubからリポジトリをフォーク(またはクローン) 2. aws cliのインストールと設定 3. npmをインストール 4. フォークしたディレクトリに移動
5. ターミナル、またはコマンドプロンプトで以下を実行 l $ npm ci l $ npx -w packages/cdk cdk bootstrap l $ npm run cdk:deploy 6. 完了! l ログに表示されたURLにアクセスし、ユーザー登録 5
実際に使ってみた 議事録作成① 設定 l デフォルトのユースケース設定を利用 l 社内打ち合わせ(50分) の録画データを登録 l 文字起こし→整形→議事録、の順番でデータを処理
l 文字起こしの整形、議事録作成に用いるモデルはカスタマイズ可能 6
実際に使ってみた 議事録作成② 考察 l 4〜5分で文字起こし完了 l 整形処理でかなり読みやすい文字起こしになる l 文字起こしから作成した議事録の質はとても良い l
課題 l 出力トークン数の上限(1回で30分くらいの文字量が限界) l 「続きを出力」というボタンもあるが… l 話者分離、固有名詞、漢字変換はいまいち l 議事録担当がいないなど、人数の少ないMTGのメモ機能としてかなり 有用 7
実際に使ってみた 料金について l 基本的には、Bedrockの使用料金が内訳の大半 l 使えば使うほどかかるし、使わなければかからない l 今回の検証費用は$3以下 l 安いモデルを選べば、コストの節約が可能
l amazon nova microが一番安い l RAG機能はオンにするととても高いです… l デフォルトでオフにすることを推奨 8
今後やってみたいこと l 議事録作成機能の仕組み化 l 30分以上の文字起こしデータの分割・結合 l 専門用語登録機能の調査 l 議事録を自動で保存して、本文検索までできるといいですよね! l
他ユースケースの調査 l 資料や設計のレビュー l 要件定義 l ダイアグラム作れるようになったって本当です? l 社内情報検索(RAG) l 数クリックで実用化可能 l 費用について、社内のAWS管理者に相談してみて l 他システムとの連携 l githubやbacklogと繋いでタスクリマインダーとか? 9
まとめ l genAI Use Cases の紹介 l 録画データから議事録作成のユースケースを検証 l 確認用途なら十分使い物になるレベル
l 今後の発展に期待 10
l ご清聴ありがとうございました! 11 SDXL v1にて作成
None
アーキテクチャとセキュリティ l 利用データはすべてAWS上のサービスで管理 l AIモデルのプロパイダは対話履歴を参照できない 13 SDXL v1にて作成