AWSの生成AI　公式テキスト

■■■「責任あるAI」「安心して使える生成AI」へ■■■
Amazonでの実践経験を活かす！

「いよいよこれから」というこのタイミングで、日本の企業には早くも“AI疲れ”の兆しが見えてはいないでしょうか？　企業の課題は千差万別だし、AIは一社一社の異なるデータで育てられますから、一つであらゆる課題に対応できる万能の生成AIはありえません。つまり、オーダーメイドや高度にカスタマイズされたAIシステムでなければ、企業固有の要求に応えることができません。AI疲れの理由の一端がここにあります。
AIによる個別最適化・レコメンデーションはAmazonのお家芸です。AWSには長年Amazonの通販事業やAlexa等で鍛えたAI技術の蓄積があり、これは人類史上最大規模のAI実践経験と言えます。そこを土台にした生成AIサービスとして、AWSは(1)各種のAmazon Qアプリケーション、(2)Amazon Bedrockツール群、(3)それらのインフラとなるGPU群や、基盤モデルの開発／チューニング環境Amazon SageMaker等を提供。「責任あるAI」、「安心して使えるAI」の実現手段を公開しています。
　本書はこれらAWSの生成AIサービスについて、その全貌を初めて1冊に集約した解説書です。生成AIの活用を模索する全てのビジネスマンと技術者にとっての必読書です。

●本書の構成
第1章　生成AIとAWS
1.1　日本の課題
1.2　生成AIとは？
1.3　Amazonにおける生成AI活用例
1.4　AWSが提供する生成AIサービス

第2章　責任あるAI
2.1　生成AIのリスクと責任あるAI
2.2　生成AI活用に伴う主なリスク
2.3　新たなリスクと課題をどう解決するか？

第3章　生成AIのアプリケーション層
3.1　Amazon Qの全体像
3.2　Amazon Q Business
3.3　Amazon Q Developer
3.4　Amazon Q in QuickSight
3.5　Amazon Q in Connect

第4章　Amazon Bedrock
4.1　Amazon Bedrockとは？
4.2　主要な活用シナリオ
4.3　生成AI導入のステップと成功のポイント
4.4　セキュリティとプライバシー

第5章　生成AIのためのインフラストラクチャ
5.1　機械学習インフラの役割
5.2　基盤モデルの学習とインフラの重要性
5.3　インフラの構成用要素
5.4　AWSを利用するメリット
5.5　コンピューティングのサービス
5.6　ネットワークのサービス
5.7　ストレージのサービス
5.8　クラスター管理ツール
5.9　マネージドサービス

第6章　アーキテクチャ図に見るユースケース
6.1　顧客体験の向上
6.2　社員の創造性と生産性向上
6.3　生成AIアプリケーションに取り組むには？

第7章　Amazon Bedrock で生成AIに触れる
7.1　Amazon Bedrockを体感する
7.2　Amazon Bedrockの利用準備
7.3　AWSのコンソールから使う
7.4　APIからAmazon Bedrockを使う
7.5　アプリケーションでの利用例とユースケース

第8章　AWS生成AIのはじめ方
8.1　生成AIの利用方法
8.2　生成AIの利用を拡大していく
8.3　生成AIアプリケーション開発の成功条件
8.4　生成AIのユースケース大別6パターン
8.5　生成AIアプリケーション開発
8.6　RAGアプリケーション開発にDive Deepする

第9章　AWS認定資格制度について
9.1　AWS認定のレベルと種類
9.2　認定に向けてのトレーニング

●前提知識と対象読者
本書は主にIT、クラウドサービス、AWSについての基礎知識を有する次のような方々に向けて書かれています。
・中心読者は企業・組織のITエンジニア・開発者
・加えて、ビジネスまたはテクニカル領域の意思決定権者と、その方々に上申または助言する方
・自社や自組織での活用に向け、生成AIに関心のある方
・AWSの生成AIに関する認定試験の受験を検討している方

●本書刊行の目的
2023年より生成AIが注目され、翌2024年には企業・組織での適用検討が始まりました。この動向を踏まえ、本書はAWSを利用するITエンジニアや開発者、ITアーキテクトに向け、AWSでの生成AIの設計・実装・活用方法を解説します。特に、本格活用フェーズに入った生成AIを業務に適用する際の設計の考え方と、そのアーキテクチャモデルに力点を置きました。その上で、様々な基盤モデルの使い分け、生成AIが企業・組織にもたらすメリット、採用にあたっての留意点、さらにAWSの生成AI戦略と製品の特徴に対する理解を深めていきます。

●本書のゴール設定と効用
　本書を読み終わる頃には、以下のようなスキルを得られるはずです。
(1) 生成AI、およびAWSの生成AIの戦略やテクノロジーとユースケースを理解し、実務に活かせるようになる。
(2) アーキテクチャモデルやユースケースを参考にしながら、AWSの生成AIを使ったサービスを設計・実装するための基礎知識を習得できる。
(3) AWSの生成AIをアプリケーションに連携できるようになる。