生成AI開発を加速するAmazon Bedrockがいよいよ東京リージョンへ

「デジタル棟梁」の実現に向け、竹中工務店がAmazon Bedrockを試用

　2023年10月3日、アマゾン ウェブ サービス ジャパンは生成AIサービス「Amazon Bedrock」の東京リージョンでの一般提供開始を発表した。記者発表会では、米AWS 生成AI統括 ヴァイスプレジデント ヴァシ・フィロミン氏がAmazon Bedrockや生成AIの開発について説明。また、Amazon Bedrockを試作した竹中工務店が社内データを組み込んだ生成AIの可能性やサービスのメリットを披露した。

米AWS Vice President of Generative AI ヴァシ・フィロミン氏

AnthropicやStability AIもコメント　基盤モデルを選べるAmazon Bedrock

　機械学習の分野におけるAmazonのイノベーションを振り返ったアマゾン ウェブ サービス ジャパン 代表執行役員社長 長崎忠雄氏に続いて登壇したのは、生成AI関係のヴァイス・プレジデントであるヴァシ・フィロミン氏。同氏は「これほどの盛り上がりはクラウド以来」と生成AIについてまずアピールした。

　一般提供が発表されたAmazon Bedrockは、生成AIアプリケーションの開発を支援するマネージド型の基盤モデルサービス。複数の基盤モデルを自由に選択できるのが大きな特徴で、Amazon Titanのみならず、AI21 labsのJurassic-2、AnthropicのClaude 2、CohereのCommand、Stability AIのSDXLなどサードパーティの基盤モデルも選択できる。先日、Meta AIのLlama 2がサポートされたことも発表された。

基盤モデルが選択できるAmazon Bedrock

　動画コメントで登壇したAnthropicのダリア・アモディCEOは、業界随一となる10万トークンのコンテキストを扱えるClaudeにより、問い合わせやワークフローの自動化が可能になるとアピール。また、画像生成AIのStable Diffusionや言語生成モデルのStableLMを展開するStability AI日本代表のジェリー・チー氏は、CanvaやフォトグラファーAIなどの事例を紹介。長らくAWSを利用してきたチー氏は、「GPUは管理が大変なので、サーバーレスで生成AIが使えるのは、いろいろな会社にとって刺さるはず」とコメントした。

基盤モデルのカスタマイズ　AWSが提供するツール、インフラ、トレーニング

　フィロミン氏は、Amazon Bedrockの周辺ツールとして、生成AIのためのエージェント「Agents for Amazon Bedrock」をあわせて紹介した。基盤モデルをAPI経由で利用し、タスクのプロンプトを自動生成し、ユーザーのオリジナルデータを組み込んで、リクエストを満たすためのアクションを実行できる。

プロンプト生成やオーケストレーション可能なAgents for Amazon Bedrock

　たとえば、ユーザーのリクエストに応えるチャットボットを作る場合、基盤モデルによっては、最新のデータを持っていないために回答できなかったり、誤った答えを回答してしまうハルシネーション（幻覚）が起こってしまう。しかし、Agents for Amazon Bedrockで回答を生成するためのS3データソースを指定すればOK。複雑なタスクも、複数に分割し、リクエストに応えることができるという。

　また、Amazon Bedrockは自社データでファインチューニングを行なうことで、基盤モデルをカスタマイズすることも可能だ。たとえば、コンタクトセンターのやりとりを学習させる場面であれば、問い合わせをしてきた相手が顧客なのか、エージェントなのか、反応はネガティブなのか、ポジティブなのか、相手の要望は質問なのか、リクエストなのかなど、データにラベルを付けて、カスタマイズを進めていくことができる。

　フィロミン氏が強調したのは、こうしたカスタマイズがプライベートかつセキュアに実現できるという点だ。基盤モデルのプライベートコピーを用いるため、基盤モデルの学習に利用されることはなく、データがユーザーのVPCから外に出ることもない。もちろん、GDPRやHIPAAなどの標準規格にも準拠する。「最初からエンタープライズグレードの利用を念頭にして開発されている」とフィロミン氏はアピールする。

プライベートかつセキュアに利用できる

　さらにAWSではトレーニングコストを削減するためにTrainiumやInferentiaなどのカスタムシリコンを開発している。また、AIコーディングコンパニオンであるAmazon CodeWhispererをを用いることで、リアルタイムにコードを提案してくれる。加えて、「Amazon CodeWhisperer Customization Capability」を用いることで、組織内でのコードベースに基づいて、組織独自の推奨コードを生成してくれるという。

　最後、フィロミン氏は生成AIを活用するための3つの提言を披露した。1つ目は正しいユースケースの選択ということで、データ基盤への投資を行なうことだ。「データこそが汎用の生成AIアプリと、本当にお客さまを知っているアプリの違いを生み出すことになる」とフィロミン氏は指摘する。あわせて人材への投資やトレーニングも必要で、AWSとしても600を超える教育コースを提供する。そして、Amazon Bedrockで基盤モデルを選択し、PoCを始めることを勧めた。