生成AIは「試す」から「使う」段階へ 生成AIは、もはや実験段階の技術ではなく、実用段階へと急速に移行しています。Google Cloud Next Tokyo '24 の基調講演で、Google Cloud 日本代表の平手氏は、この変革を強調しました。従来のLLM(大規模言語モデル)は特定タスクに特化していましたが、AIエージェントの登場により、業務全体の自動化や効率化が可能となり、生成AIの真の価値が解き放たれると語りました。
複数の拠点に工場やプラントを持つ企業では何千もあるモーターやポンプなど設備の保全タイミング管理は操業品質とコストに影響する重要な課題です。 AWS Japan ソリューションアーキテクトチームはこの課題に対するソリューションのデモを開発しました。 このブログは デモ解説の Part 2として、利用している各サービスの役割、デモ開発のための工夫と実運用へ適用するための検討点を解説します。 開発したデモのサービス構成 Part 1 で解説したデモのユーザーストーリーを決めた後、私達はデモを行うための設計を開始