Amazon Bedrock のガードレール を 1 年以上前 にリリースして以来、Grab、 Remitly 、 KONE 、 PagerDuty などのお客様は、 Amazon Bedrock のガードレール を使用して、 生成 AI アプリケーション全体の保護を標準化し、ネイティブモデルの保護とエンタープライズ要件のギャップを埋め、ガバナンスプロセスを合理化してきました。4 月 8 日、お客様がエンタープライズ規模で責任ある AI ポリシーをさらに効果的に実装するのに役立つ新しい一連の機能をご紹介し

(本記事は 2024/03/27 に投稿された Enable Amazon Bedrock cross-Region inference in multi-account environments を翻訳した記事です。) Amazon Bedrock のクロスリージョン推論機能により、最適なパフォーマンスと可用性を維持しながら、AWS リージョン間でファンデーションモデル（FM）にアクセスする柔軟性が組織に提供されます。しかし、一部の企業ではコンプライアンス要件に従うため、 サービスコントロールポリシー

こんにちは！SCSKの八巻です。 Google Cloud にて利用できる『Google Agentspace』についてご存知でしょうか？？ Agentspaceを利用することで、 組織全体のコンテンツを連携させ、根拠に基づいたパーソナライズされた回答を生成する。 ワークフローアクションと連携してタスクを実行することで、従業員が必要な情報を適切なタイミングで入手する。 ことが可能となります。 Google Cloud 公式サイト： Google Agentspace | Google Cloud Goog

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Insight Edgeのデータサイエンティストの山科です。 今回はタイトルにもある通り、画像に対する異常検知結果を大規模言語モデル(LLM)で解説させることで説明性を付与できるか検証を行いましたので、その結果について記載したいと思います。 なお、本内容は先日、長崎で開催された自然言語処理学会（NLP2025）でも発表した内容（ 自然言語での異常解釈:LLMを用いたAI説明モデルの提案 ）となっています。 目次 はじめに なぜ異常検知タスクで説明性が必要なのか 提案アプローチ 実験 まとめ はじめに 異常

AI技術まとめ。種類やリスク、メリットなどを解説 2025.4.2 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 執行役員 マーケティング部長　和田 崇 概　要 ここ10年で、AI技術の発展は社会のあり方に大きな変革をもたらしてきました。私たちの生活やビジネスは今までにないスピードで変化している一方、AIの活用にはリスクを伴う側面があるのも事実です。AIはどのような進歩を遂げてきたのか、どのようなメリットが今後期待できるのか、そして運用に伴うリスクとは何かについて、解説します。 目　次 ・ AI

はじめに こんにちは、クラウドエース第三開発部の橋野です。 今回は大規模言語モデル(以下、LLM)を活用したアプリケーションを分析・評価できるツールである Langfuse を触ってみたので試したことを記事にまとめてみました。 Langfuse の始め方 Langfuse を利用する際は、ホスティング方法として以下の2種類が用意されています。 セルフホスティング Langfuse アカウントを利用したホスティング 本記事では、Langfuse アカウントによるホスティング方法を推奨します。Free プラン

はじめに こんにちは、クラウドエース第三開発部の橋野です。 今回は大規模言語モデル(以下、LLM)を活用したアプリケーションを分析・評価できるツールである Langfuse を触ってみたので試したことを記事にまとめてみました。 Langfuse の始め方 Langfuse を利用する際は、ホスティング方法として以下の2種類が用意されています。 セルフホスティング Langfuse アカウントを利用したホスティング 本記事では、Langfuse アカウントによるホスティング方法を推奨します。Free プラン

1：はじめに お世話になっております。ジーニーのサーチ事業部でPdMをしているyasuと申します。 私が所属している部署は、事業部の名前に「サーチ」とあるように検索エンジンやレコメンドエンジンの企画、開発、販売を実施しています。その中でも私は主に検索エンジンやレコメンドエンジンを活用した企画、お客様サイトに導入する際の技術的なフォロー、運用フェーズに入ったお客様に対して効果測定を行いサイトグロースに向けた課題の解消や提案を進めております。 今回寄稿させていただくことになりました、生成AIを使った特別な辞書

AIの活用事例7選。注目の業界ごとに、AI活用の展望も解説 2025.3.27 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 執行役員 マーケティング部長　和田 崇 概　要 AIの活用事例は、ここ数年で日本でも広がり続けています。本コラムでは、製造業、飲食業、物流業、人材業など七つの業界で一つずつ事例を挙げ、さらには注意点や展望も解説します。 目　次 ・ AI（人工知能）とは何か？ 基本概念と現状 　・ 再確認、そもそもAIとは 　・ AIの現状 ・ ビジネスにおけるAI活用事例 　・ 製造業界

はじめに こんにちは。Game Platform DevのDong Hun Ryoo、Takenaka、Zhang Youlu（Michael）、Hyungjung Leeです。私たちの組織は、ゲーム...

医療へのAI導入。いのちを守るための壁を越えるには 2021.8.15公開　2025.3.26更新 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 執行役員 マーケティング部長　和田 崇 概　要 AIはさまざまな分野で導入が進んでいますが、「精度の高さ」が特に求められるのが医療現場です。もちろん、人の命を扱うためです。医療現場へのAIの導入を目指す方に向け、活用事例やメリット、課題、関連分野でのAI活用の状況についてお伝えします。 目　次 ・ 医療現場でのAI導入の実際 ・ 医療業界でAIが注目さ

このブログは Time series forecasting with LLM-based foundation models and scalable AIOps on AWS  を翻訳したものです。 時系列予測は、様々な業界で重要な意思決定を行う際に欠かせません。交通量の予測から売上予測まで、正確な予測によって組織は情報に基づいた決断を下し、リスクを軽減し、効率的にリソースを配分することができます。しかし、従来の機械学習アプローチでは、データに合わせた細かい調整やモデルのカスタマイズが広範囲

こんにちは、イノベーションセンターの加藤です。この記事では、大規模言語モデル(LLM)にJSONやソースコードを正しく出力させるための生成手法であるStructured Generationについて紹介します。 Structured Generationとは パーサーを用いた制約手法 正則言語とは 正則言語のStructured Generation 文脈自由言語とは 字句解析について 正則言語+文脈自由言語のStructured Generation まとめ Structured Generationと

記事を開いていただきありがとうございます。 今回は「遊び方を教えてくれるAIチャットボット開発」をテーマに「用例」と「システム構成」を簡単にご紹介させていただきます。 開発したAIチャットボットの紹介 ワンピースカードゲームでは、お客様に向けてルールを公開していましたが、網羅的にルールを記載しているため、お客様が確認したいルールを探すのが難しいという状況でした。 今回のチャットボットではRAGという仕組みを使い、AIチャットボットがユーザーからの入力に合せて適切にルールを回答するということを実現しました。