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February 09, 25
スライド概要
Learn about AWS in 大阪 2025で発表しました資料です。
開発ベンダーに5年、ユーザ企業システム部門通算9年を経て、2018年よりトレノケート株式会社でAWS Authorized InstructorとしてAWSトレーニングコースを担当し、毎年1500名以上に受講いただいている。プロトタイプビルダーとして社内の課題を内製開発による解決もしている。 AWS認定インストラクターアワード2018・2019・2020の3年連続受賞により殿堂入りを果たした。 APN AWS Top Engineers、APN ALL AWS Certifications Engineers、AWS Community Buildersに数年にわたり選出。 個人活動としてヤマムギ名義で執筆、勉強会、ブログ、YouTubeで情報発信している。 その他コミュニティ勉強会やセミナーにて参加、運営、スピーカーや、ご質問ご相談についてアドバイスなどをしている。
生成AI on AWS 初めの一歩
トレノケート(TRAINOCATE) Enable “People” to Change the World (世界を変える人を育てる) 2
自己紹介 ●山下 光洋 トレノケート株式会社 AWS認定インストラクター (ATP Award 2018,2019, 2020, 2023 最優秀インストラクター 2021,2022,2023,2024 Japn AWS Top Engineers) クラウドトレーニングアドボケイト プロトタイプビルダー ●経歴 ・SI ソフトウェアエンジニア ・ユーザー企業 IT部門 ●好きなAWSサービス AWS Lambda X @yamamanx 3
生成AIとは 従来のAI 英語に翻訳して Hello nice to meet you 文章を解析して 単語の抽出、ネガティブ、ポジティブ 売上予測を教えて 生成AI 英語でフレンドリーな表現にして 文章を解析して返信を作って 売上目標に到達するための計画 画像とPR文を作って 着地予測の計算
主なユースケース データ読み取り 検索性向上 人力で行っていた抽出、変 換、記録の効率化 自然言語検索による 結果への素早い到達 コンテンツ作成 文章、画像の作成 コンテンツ審査 校正、ルールに基づいた チェックの自動化 営業支援 資料作成 結果分析と改善 スキル標準化 経験知のレコメンド 対応の自動化
データ読み取り 株式会社ナウキャスト様の AWS 生成 AI 事例:決算短信データ抽出業務における LLM 業務適用 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/gen-ai-usecase-nowcast/
検索性向上 セゾンテクノロジー様の AWS 生成 AI 事例:Amazon Bedrock を活用してサポートエンジニアの回答作成時間を最大 30 % 短縮 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/gen-ai-usecase-saison-technology/
検索性向上 KDDIアジャイル開発センターの AWS 生成 AI 事例:Amazon Bedrock で営業活動をサポート – 議事録と提案書の作成時間を削減 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-genai-usecases-kddi-agile-minutes/
コンテンツ作成 HTB、生成AIを活用した記事自動生成システムを導入 https://serverless.co.jp/news/b1cdiz-sk3f/
データ読み取り トレノケートでの事例: 検出メッセージの変換
検索性向上 トレノケートでの事例: GenSpark
検索性向上 トレノケートでの事例: 質問回答ボット
コンテンツ審査 トレノケートの事例: コーディング支援
Amazon Q Developer /dev I want roulett game.deploy to API Gateway,Lambda function. I want sam. /doc /test /review /transform
コンテンツ審査 山下の事例: 執筆原稿パイプライン
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock
AIエージェント(AWS Bedrock Multi Agent Collaboration) 資料作成 スーパーバイザー (監督者) エージェント 1⃣ ドキュメント サブ(協力者) エージェントA 情報検索 サブ(協力者) エージェントB ベクトルデータベース プロジェクト計画 スーパーバイザー (監督者) エージェント 2⃣ Backlog登録 サブ(協力者) エージェントC レポート生成 BI / レポートツール
成功事例の共通点 自社トリガー 自社に必要なものを自社起案で開発。 社内外ユーザーから素早いフィードバック。 真実の効果測定。 小規模チーム 1~4名。 権限委譲。 自分たちで判断し素早く動く。 小さく始める 1~3ヶ月で稼働 完全ではなくてもリリース。 実験を繰り返し、素早く改善。
ここからの挿絵は生成AIで時間をかけずに作成しています トレノケートの事例: エンジニアリングサポート、画像生成bot
明日からできること AWS builders flush https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202409/create-nocode-gen-ai-chat/
AWS Skill Builder
AWS Jam
AWS Jam
AWS Jam
LEXS Sandbox
AWS認定クラスルームトレーニング
後編 後編
生成AI活用ワークショップ 実現容易度 インパクト
生成AI活用ワークショップ 実現容易度 資料 構成案 アプリ 開発 ブログ ドラフト 問題 ドラフト 校正 インパクト 勤怠登録 実施後 レポート ドラフト 経費申請 コース 準備
Demo Demo