AWSを活用したAIサービス開発(フルバージョン)

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1. AWSを活用した AIサービス開発 (フルバージョン) 2024/12/6 AWS Community Builder 中小企業診断士 松田 康宏 石川県中小企業診断士会AIシンポジウム
2. 仕事 ▮ AWSを活用した辞書検索サービスDONGRIの インフラエンジニア（イースト株式会社） 士業資格 ▮ 情報処理安全確保支援士 中小企業診断士 ファイナンシャル・プランニング技能士2級（AFP） 主な活動 ▮ 石川県中小企業診断士会 AI研究会 AWS Community Builder 白山市内の中学校PTA会長 座右の銘 ▮ 一塁ベースを持って二塁に盗塁する 松田 康宏 まつだ やすひろ 2
3. 経歴 比較.com株式会社 ／東京都 2005 年 4 月 ～2006 年 10 月 (2006年3月 東証マザーズ上場) 株式会社エンブレム／東京都 （三谷産業株式会社子会社） 2006 年 11 月 ～2011 年 4 月 福島印刷株式会社／石川県 2011 年 5 月～2020年12月 神奈川県宮前区に引越 株式会社三省堂／東京都 2004年 4 月 (2002年10月) ～2005 年 3 月 石川県白山市（旧：松任市）に生まれる 東京都江戸川区に引越 石川県白山市にUターン 千葉県船橋市に引越 中小企業診断士 登録 FP2級取得 イースト株式会社／東京都 2021 年 1 月～現在 東京都府中市に引越 3 日工大の養成課程で過ごす 2022年4月～2023年3月
4. • どうすれば今ある業務に簡単に AIを組み込めるのか 本日持ち帰っていただきたいこと 4
5. • AIとデータの関連について • AIを活用した課題解決について • AIを活用した事例について • AIと今後仲良くなるためには 本日のお品書き 5
6. 6 AIとデータの関連について
7. 生成AIって何でしょうか？ 出所：情報通信白書 令和６年度版 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/pdf/n1310000.pdf 7 ユーザー側の調整やスキル なしに自然な言語で指示を 出すだけで容易に活用でき る テキスト、画像、映像等の多 様な形式（マルチモーダル） のアウトプットが取得できる
8. 選択したモデル に対して入力した 内容に従って、出 力を返すというシ ンプルな仕組み 現在は用途に応 じてサービスを使 い分けているの が実情 AIの仕組み 10 出所：Amazon Bedrock Overview https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS-Black- Belt_2024_Amazon-Bedrock-Overview_v1.pdf
9. モデルがあらかじ め学習したデータ をもとに回答する （出所は聞けば答 えてくれる） チャット 11
10. あらかじめ登録し たストレージや Webサイトの情報 をもとに回答する （出所が付加され る） RAGチャット 12
11. 汎用的なAIでは、あまり意味が ない。 業務に特化していることが求め られる。 ※答えを得るなら、その道の専 門家に聞きたいハズ 但し、RAGの部分にランニング コストがかかることが問題。 検索拡張生成 13 出所： https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM- 766/images/AWS-Black-Belt_2024_Amazon- Bedrock-Overview_v1.pdf
12. テキストモデルを 使って要点を抽 出 ↓ 画像モデルを 使って画像生成 画像生成 14
13. 映像から分析を 行なって回答して くれる 映像分析 15
14. 私たちが利用して いる推論モデル ができるまでには 以下のような流れ がある 推論モデルができるまで 16 出所： https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM- 766/images/20190206_AWS_BlackBelt_SageMaker_part1.pdf
15. 皆さん大好きAmazonの子会社 AWSとは 17 出所： https://www.aboutamazon.jp/what-we-do/amazon-web-services Werner Vogelsを囲んで記念撮影（AWS Summit Japan 2024）
16. 日々増え続ける使用可能なモデル 18 2024/8/24現在(32モデル) 2024/12/5現在 (47モデル)
17. ラスベガスでre:Invent2024が開催中 19 ６つのホテルで開催されており、昨年は全世界から５万名（日本人は1,700名）が 参加する世界最大級のカンファレンスイベント
18. 12月2日で発表になったばかりのモデル 20 Amazon Nova Micro 低コストかつ小さなレイテン シでテキストのみを処理する モデル Amazon Nova Lite 低コストかつ高速な、画像、 動画、テキストによる入力に 対応したマルチモーダルなモ デル Amazon Nova Pro 精度、スピード、コストの最適 な組み合わせで幅広いタス クに対応する高性能なマル チモーダルモデル
19. なぜクラウドなのか 21 完全従量制だから 試してダメならすぐ やめられる 大企業ではなく、 中小企業にこそ 使ってほしい
20. これから国内でも普及していく可能性のあるサービス① ジャスト・ウォークアウト ライドシェア 23
21. これから国内でも普及していく可能性のあるサービス② Split 24
22. • 作業の効率化 • 人材不足への対応 • 品質の安定化 • アイディア出し • 定型業務時間の削 減による非定型業 務の時間捻出 なぜ私たちはAIを使うのでしょうか？ 27 出所： https://internet.watch.impress.co.jp/docs/topic/special/1566213.html#040_l.jpg
23. AIを活用するために欠かせないものがデータ 出所：文章生成AI利活用に関するガイドライン p.27 https://www.digitalservice.metro.tokyo.lg.jp/documents/d/digitalservice/ai_guideline/ 28 冒頭紹介したタイトル決定までの やりとりをするためには、膨大な データを読み込みさせる必要があ る
24. なぜデータが大事なのでしょうか？ 出所： https://www.sbbit.jp/article/cont1/28284 29 データは２１世紀の石油 「世界ICTサミット2014」に登壇した 日本アイ・ビー・エム 代表取締役社 長 マーティン・イェッター氏の講演 データは人、モノ、カネに続く 第四の経営資源
25. • 顧客リスト • （日別、商品別、顧客別）売上高 • 在庫数 • 顧客満足度調査結果 • ホームページのアクセス数 • 従業員の作業日報（どの仕事にどれくらいの時間をかけているか） • 議事録 • 営業活動記録 • ノウハウ • （社員の）アイディア 皆さんの周りにある情報は何ですか？ 30
26. • 既存顧客へのアプローチとして、優良顧客と休眠顧客を区別できていま すか？ • 新規顧客への初回フォローできていますか？ • 来店されたお客様はどのようなことに興味関心があるか知っています か？ • これらのデータは他の従業員と共有可能な形になっていますか？ • アプローチしようとしている見込み顧客は過去別の担当者がアプローチ 済みかわかりますか？ • 社員を採用した際に業務をドキュメント（マニュアル）を使って説明できま すか？ • 社内の情報は誰でもすぐに探せますか？ これらの情報は活かせていますか？ 31
27. 32 AIを活用した課題解決について
28. 生成AIがあるから使うのではなく、課題解決のための手段として活かしましょう！ 生成AI導入は解題解決の手段であり目的ではありません 33 出所：SoftBank World2024(2024/10/04) https://sbw.tm.softbank.jp/lp/
29. マーケティングは利益を上げるための手段 34 MQ会計における重要なポイント 目標とする（営業）利益（G）を上げるためには、 どれだけのQを販売する必要があるか Qを販売するために必要な顧客との接点が マーケティングと言える 出所：戦略ＭＱ会計講座 https://www.mxpro.jp/%E6%88%A6%E7%95%A5%EF%BD%8D%EF %BD%91%E4%BC%9A%E8%A8%88/
30. 36 AIを活用した マーケティング事例について
31. DX認定を受けた事例 37 出所：DX Selection2024 https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/dx-selection/dxselection2024report.pdf 出所：デジタルガバナンス・コード 実践の手引き2.0 https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/dx-chushoguidebook/tebiki2-0.pdf
32. 有限会社ゑびや ・業務が楽に ・定型業務の時間 をお客様にとって 快適な空間となる お店作りに ・もっと喜んでいた だける商品を開発 する時間に充てら れるように KKDからの脱出 38
33. デジタル化の先にあるもの 39 提供サービス ・AIによる来客予測 ・情報の可視化 対象データ 天気・気温・各メニューの 売上・近隣の宿泊者予約数等 出所： https://www.dm2.co.jp/blog/28187
34. 千里の道も一歩より 40
35. 公式LINEにAIを組み 込む 今日やること 42 出所： https://qiita.com/fujimo-22/items/bde4d041b4cf4d43edd9
36. チャットbotを活用した事例 出所： https://www.east-education.jp/43 イースト株式会社 • 従来電話やメールでの 問い合わせが多かった が、チャットbot導入に より問合せ数が減少 • 顧客対応工数削減に つながっている
37. 44 AIと今後仲良くなるためには
38. AIを活用してどのように付加価値を上げて いくことができるか？ • パーソナライズ • 適切な発注点管理 • 顧客とのコミュニケーション • レコメンデーション • 業務効率化 これからの動向 45
39. 会員データの属性（年 齢、性別）をもとにマー ケティングしても届けた いときに伝えたい情報 が伝わらない 購買履歴などの顧客の 動的なデータをもとに マーケティングを行う重 要性 マーケティングの未来 46 出所：株式会社プレイド 2024年9月期第3四半期決算説明資料 https://pdf.irpocket.com/C4165/Rhyn/hY75/JNg2.pdf
40. 複数のデータを組み合 わせ、仮説・検証を進 めていくことでデータに よる付加価値の提供と 差別化を図ることが可 能となる AIによるデータ分析の 必然性 AIによるデータ分析を強みにつなげる 47 出所：株式会社プレイド 2024年9月期第3四半期決算説明資料 https://pdf.irpocket.com/C4165/Rhyn/hY75/JNg2.pdf
41. • AIは完璧ではない • AIの活用におけるデータセキュリティ • AIが利用できない場合の代替手段の検討（BCP） AIとの正しい付き合い方 48
42. AIの活用を行った文書作成は、ハルシネーション（幻覚）に気を付ける必要が あるほか著作権侵害が発生しやすいため、必ず裏付けをとり、引用のルール を守ることに気を付ける AIの活用を通じたリスクへの対策 49 出所：文章生成AI利活用に関するガイドライン p.13 https://www.digitalservice.metro.tokyo.lg.jp/ documents/d/digitalservice/ai_guideline/ 出所：令和6年度著作権テキストp.71 https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuke n/textbook/pdf/94112701_01.pdf
43. 従業員の3分の1以上 （38%）が雇用主の許可なく AIツールと機密性の高い業 務情報を共有している AIの活用を通じた情報漏えい 50 出所：Infosecurity Magazine https://www.infosecurity-magazine.com/news/third-employees- sharing-work-info/
44. プロンプトの内容を学習に利用されてしまわないように利用規約などをよ く読んで利用するようにする AIの活用を通じた情報漏えいの対策 51 出所： https://openai.com/index/new-ways-to-manage- your-data-in-chatgpt/
45. 機密性に区分を設 け、漏えいしては困 る情報は社外の人 へ話さないことと同じ く、AIに入力しない 社外の人に話しても 問題ない情報のみを 入力するルール（機 密情報を含む議事 録の要約などには 利用しないなどの ルール）作りが重要 AIの活用を通じた情報漏えいの対策 52 出所：文章生成AI利活用に関するガイドライン p.14 https://www.digitalservice.metro.tokyo.lg.jp/documents/d/digitalservice/ai_guideline/
46. 目先のAIの動向を追い求め続けてレッドオーシャンに突入することは決して 望ましくなく、ブルーオーシャンを念頭に置いたビジネスモデルであったり、 企業理念が大変重要になる Amazon.com 前CEOのジェフ・ベゾス ｢変わらないものは何か｣を自問すること 顧客が「変わらず求め続けるもの」 「選択肢はより多く、価格はより安く、 配達はより迅速で確実に」 これをもとに戦略を立てる 変わるものよりも変わらないものに目を向けましょう！ 出所： https://forbesjapan.com/articles/detail/31696 53
47. 54 ご清聴ありがとうございました