AWS AI 入門｜機械学習と生成 AI の始め方・選び方を徹底解説
業務効率化や新しい価値創出を目的に AI の導入を検討する企業が増えています。
AWS は Amazon SageMaker、Amazon Bedrock（最新の Amazon Nova モデルを含む）、Amazon Rekognition など多数の AI サービスを提供していますが、それぞれ特徴が異なり、自社に最適なサービスの選択に迷うケースが少なくありません。
AI の専門知識がなくても活用できるのか、どのサービスから始めればよいのか、小さく始めて効果を確認する方法はあるのか、こうした疑問を持つ方も多いでしょう。
本記事では、AWS が提供する AI サービスの全体像から、主要サービスの特徴、選び方、具体的な始め方まで解説します。
AWS の AI サービス概要
AWS は、様々な AI サービスを提供しており、用途やスキルレベルに応じて適切なサービスを選択できます。
参照：AWS の機械学習
AWS が提供する AI の全体像
AWS の AI サービスは、大きく、「機械学習サービス」「事前学習済み AI サービス」「生成 AI サービス」の3つのカテゴリに分類されます。
機械学習サービス
機械学習サービスは、カスタムの機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイするためのサービスです。Amazon SageMaker が代表的なサービスで、データサイエンティストや機械学習エンジニアが独自のモデルを開発できます。
データの前処理から、モデルの選択、トレーニング、評価、本番環境へのデプロイまで、機械学習の一連のワークフローを統合的にサポートします。ノートブック環境、アルゴリズムライブラリ、スケーラブルなトレーニングインフラなど、必要なツールがすべて提供されています。
独自のビジネス課題に対して、特化したモデルを構築したい場合に適しています。例えば、特定の製品の需要予測、自社固有のデータを使った不正検知、業界特有のテキスト分析などが該当します。
事前学習済み AI サービス
事前学習済み AI サービスは、AWS が提供する学習済みのモデルを、API 経由で簡単に利用できるサービスです。機械学習の専門知識がなくても、すぐに AI 機能をアプリケーションに組み込めます。
画像認識の Amazon Rekognition、自然言語処理の Amazon Comprehend、音声認識の Amazon Transcribe、音声合成の Amazon Polly など、様々な AI 機能が用意されています。これらのサービスは、すでに大量のデータで学習されており、高い精度を持っています。
API を呼び出すだけで利用できるため、開発期間を大幅に短縮できます。独自のモデルを構築する必要がないため、AI の専門知識がなくても活用できます。
生成 AI サービス
生成 AI サービスは、テキスト、画像、コードなどを生成する AI 機能を提供するサービスです。Amazon Bedrock が代表的なサービスで、複数の基盤モデル（Foundation Models）にアクセスできます。
Bedrock を使用すると、Amazon (Nova, Titan)、Anthropic (Claude)、Meta (Llama)、Mistral AI、OpenAI、DeepSeek、Google などの多様な基盤モデルを API 経由で利用できます。独自のデータを組み込んだ RAG（Retrieval-Augmented Generation）の実装も可能で、自社の情報を活用した回答生成ができます。
チャットボット、文章生成、要約、翻訳、コード生成など、様々な用途に活用できます。生成 AI は、カスタマーサポート、コンテンツ作成、開発支援など、幅広いビジネスシーンで価値を提供します。
AWS AI の特徴
インフラの強み
AWS の強力なインフラストラクチャを活用できることが大きな利点です。大規模なデータ処理や計算量の多いモデルトレーニングもスムーズに実行できます。
GPU インスタンスなど、AI ワークロードに最適化されたインスタンスタイプが用意されています。必要な時に必要な計算リソースを確保できるため、自社でハードウェアを準備する必要がありません。
グローバルに展開されたリージョンとアベイラビリティーゾーンにより、高い可用性と低レイテンシを実現できます。世界中のユーザーに AI サービスを提供する場合でも適切なパフォーマンスを確保できます。
スケーラビリティ
AWS の AI サービスは、需要に応じて自動的にスケールします。少量のリクエストから始めて、ビジネスの成長に合わせて徐々に拡大できます。
トレーニング時には、複数のインスタンスを使用した分散学習により、学習時間を短縮できます。推論時には、Auto Scaling により、リクエスト数に応じて自動的にインスタンス数を調整できます。
小規模なプロジェクトで始めて、効果が確認できたら大規模に展開できます。初期投資を抑えながら段階的に AI を活用できます。
従量課金制
AWS の AI サービスは、使用した分だけ料金が発生する従量課金制です。初期費用や固定費用がかからないため、小さく始めることができます。
SageMaker では、トレーニングと推論に使用したインスタンスの時間に応じて課金されます。Amazon Rekognition や Amazon Comprehend などの事前学習済みサービスは、処理した画像数やテキスト量に応じて課金されます。
例えば Amazon Rekognition の画像分析では、最初の100万枚まで1枚あたり 0.0010 USD、Amazon Comprehend のテキスト分析では100文字を1ユニットとして1ユニットあたり 0.0001 USD です。多くのサービスには無料利用枠があり、Amazon Rekognition では最初の12か月間、月間1,000枚の画像分析が無料です。
参照：
- Amazon SageMaker の料金
- Amazon Rekognition の料金
- Amazon Comprehend の料金
リージョンによって料金が異なる場合があるため、実際の利用リージョンでの最新料金を AWS 公式料金ページで確認してください。使用量が少ない間はコストを抑えられます。効果が確認できてから投資を拡大できるため、リスクを最小限に抑えられます。
主要な AI サービス
Amazon SageMaker
SageMaker は、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを統合的にサポートするサービスです。
カスタムモデルの構築
SageMaker では、独自の機械学習モデルを構築できます。ノートブック環境が提供されており、Jupyter Notebook を使用してデータの探索、前処理、モデルの開発を行えます。
Python や R などの言語を使用でき、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch などの人気のあるフレームワークをサポートしています。既存のコードを持ち込むこともでき、柔軟にモデル開発ができます。
ビルトインアルゴリズムも多数用意されており、一般的な機械学習タスクであれば、すぐに利用できます。アルゴリズムの実装を一から行なう必要がないため、開発時間を短縮できます。
モデルのトレーニング
トレーニングジョブを実行する際、インスタンスタイプと数を指定するだけで、自動的にトレーニング環境が構築されます。GPU インスタンスを使用することで、ディープラーニングモデルのトレーニングを高速化できます。
分散トレーニング機能により、複数のインスタンスを使用してトレーニング時間を短縮できます。大規模なデータセットを扱う場合でも、効率的にモデルを学習できます。
トレーニングが完了すると、インスタンスは自動的に停止し、課金も停止します。使用した時間分だけコストが発生するため、無駄な支出を避けられます。
デプロイと推論
トレーニングしたモデルは、エンドポイントとしてデプロイできます。エンドポイントは、HTTP リクエストを受け取り、推論結果を返す API として機能します。
Auto Scaling を設定することで、リクエスト数に応じて自動的にインスタンス数を調整できます。トラフィックが増加した際にも、パフォーマンスを維持できます。
バッチ変換機能を使用すると、大量のデータに対して一括で推論を実行できます。リアルタイム推論が不要な場合、コストを抑えながら効率的に処理できます。
MLOps の実践
SageMaker Pipelines を活用することで、データ前処理、モデルトレーニング、評価、デプロイまでの一連のワークフローを自動化できます。新しいトレーニングデータが追加された際、自動的にモデルの再学習が実行され、精度が向上していればそのまま本番環境にデプロイされる仕組みを構築できます。
継続的なモデル改善とチューニングにより、AI モデルの品質を保ちながら、運用負荷を最小限に抑えることができます。自動化されたパイプラインは、モデルを安定的に運用しながら、継続的な改善を実現します。
CloudFormation によるインフラのコード化により、開発環境と本番環境の一貫性を確保し、環境の再現性も高めています。このような MLOps の実践により、効率的な機械学習運用が可能になります。
Amazon Bedrock
Bedrock は、生成 AI の基盤モデルにアクセスできるサービスです。
生成 AI の活用
Bedrock を使用すると、複数の大規模言語モデルを API 経由で利用できます。Amazon Nova、Claude、Titan、Llama、Mistral などの多様な基盤モデルが用意されており、用途に応じて選択できます。
テキスト生成、要約、翻訳、質問応答など、様々な自然言語処理タスクを実行できます。プロンプトを工夫することで、多様な出力を得られます。
モデルの管理やインフラの維持が不要で、API を呼び出すだけで生成 AI を活用できます。独自にモデルをトレーニングする必要がないため、短期間で導入できます。
基盤モデルへのアクセス
Bedrock では、複数のモデルプロバイダーが提供する基盤モデルにアクセスできます。それぞれのモデルには特徴があり、用途に応じて使い分けられます。
現在、Amazon (Nova, Titan)、Anthropic (Claude)、Meta (Llama)、Mistral AI、OpenAI、DeepSeek、AI21 Labs、Cohere、Stability AI、Google などの広範なモデルが選択可能です。
モデルの切り替えも容易で、API のパラメータを変更するだけで、異なるモデルを試すことができます。複数のモデルを比較評価し、最適なものを選択できます。
AWS のセキュリティとコンプライアンスの枠組みの中で、基盤モデルを利用できます。データのプライバシーやセキュリティが確保されているため、安心して活用できます。
RAG の実装
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、外部の知識ベースから情報を取得し、それを基に回答を生成する技術です。Bedrock を使用すると、RAG を実装できます。
自社のドキュメントやデータベースを知識ベースとして活用することで、組織固有の情報に基づいた回答を生成できます。一般的な基盤モデルだけでは対応できない、専門的な質問にも答えられます。
ベクトルデータベースと組み合わせることで、関連する情報を効率的に検索し、正確な回答を生成できます。社内のナレッジ管理や、顧客向けの Q&A システムなどに活用できます。
画像・動画分析
画像や動画から情報を抽出する AI サービスです。
Amazon Rekognition
Amazon Rekognition は、画像と動画の分析サービスです。オブジェクト、シーン、顔、テキストなどを自動的に検出します。
画像を API に送信するだけで、含まれる物体やシーンを識別できます。写真に写っている動物、車、建物などを認識し、ラベルを付けることができます。
機械学習の知識がなくても、すぐに画像認識機能をアプリケーションに組み込めます。カタログの自動タグ付け、コンテンツのモデレーション、画像検索などに活用できます。
顔検出と分析
Amazon Rekognition の顔分析機能は、画像や動画から顔を検出し、属性を分析します。顔の位置、感情、年齢範囲などを推定できます。
顔認識機能を使用すると、特定の人物を識別できます。複数の画像から同一人物を検索したり、既知の人物リストと照合できます。
セキュリティシステム、出席管理、ユーザー認証などに活用できます。顔認証により、パスワードを使わないセキュアな認証も実現できます。
オブジェクト認識
Amazon Rekognition は、画像内のオブジェクトの位置と種類を検出できます。事前学習済みのモデルにより、様々な物体やシーンを自動的に認識できます。
工場での部品計数作業の自動化にも活用できます。撮影するだけで自動的に部品を認識・計数し、作業時間の大幅な短縮と精度向上を実現できます。現場では工数削減につながり、数え間違いのリスクも低減します。
より高度なカスタマイズが必要な場合は、Amazon SageMaker と物体検出モデルを組み合わせることで、より高精度な認識が可能になります。特定のビジネスドメインに特化したモデル開発には、現場の知見を活かしたデータ収集とチューニングが重要です。
自然言語処理
テキストデータから情報を抽出する AI サービスです。
Amazon Comprehend
Amazon Comprehend は、自然言語処理サービスです。テキストから洞察を抽出し、感情、エンティティ、キーフレーズなどを分析します。
カスタマーレビュー、ソーシャルメディアの投稿、サポートチケットなど、大量のテキストデータを自動的に分析できます。テキストに含まれる情報を構造化し、意思決定に活用できます。
機械学習の専門知識がなくても、API を呼び出すだけで高度なテキスト分析ができます。日本語を含む複数の言語をサポートしています。
感情分析
感情分析機能は、テキストのセンチメント（肯定的、否定的、中立、混合）を判定します。顧客のフィードバックを自動的に分類し、満足度を把握できます。
ネガティブなレビューを優先的に対応することで、顧客満足度を向上させられます。ポジティブなフィードバックは、マーケティング資料として活用できます。
時系列で感情を分析することで、製品やサービスの改善効果を定量的に評価できます。
エンティティ認識
エンティティ認識機能は、テキストから人名、組織名、場所、日付、数量などの重要な情報を抽出します。契約書や報告書から、キーとなる情報を自動的に取り出せます。
抽出された情報を構造化データとして保存することで、検索や分析が容易になります。大量の文書を効率的に処理し、必要な情報にすばやくアクセスできます。
音声サービス
音声とテキストを相互変換する AI サービスです。
Amazon Polly
Amazon Polly は、テキストを自然な音声に変換するサービスです。様々な言語と音声が用意されており、用途に応じて選択できます。
参照：Amazon Polly
ニュース記事、ブログ、電子書籍などのコンテンツを音声化できます。視覚に障害のある方へのアクセシビリティ向上や、移動中でも情報を取得できる音声コンテンツの提供に活用できます。
SSML（Speech Synthesis Markup Language）を使用すると、発音、速度、音量などを細かく制御できます。より自然で表現豊かな音声を生成できます。
Amazon Transcribe
Amazon Transcribe は、音声をテキストに変換するサービスです。会議の録音、コールセンターの通話、動画のナレーションなどを自動的に文字起こしできます。
複数の話者を区別し、誰が何を話したかを記録できます。会議の議事録作成や、カスタマーサポートの通話分析に活用できます。
リアルタイム文字起こしにも対応しており、ライブ配信やビデオ会議での字幕表示にも使用できます。
その他の AI サービス
AWS は、特定のビジネス課題に対応した AI サービスも提供しています。
Amazon Forecast
Amazon Forecast は、時系列データの予測サービスです。売上予測、需要予測、リソース計画などに活用できます。
※注記：現在、Amazon Forecast は新規顧客の受付を停止しています。AWS は同様の機能をより柔軟に利用できる Amazon SageMaker Canvas への移行を推奨しています。
機械学習を使用して、過去のデータから将来の傾向を予測します。季節性、トレンド、外部要因などを考慮した高精度な予測ができます。
在庫管理の最適化や、人員配置の計画に役立ちます。過剰在庫や品切れを防ぎ、コストを削減できます。
Amazon Fraud Detector
Amazon Fraud Detector は、不正検知サービスです。オンライン取引、アカウント作成、ログインなどで、不正な活動を検出します。
※注記：Amazon Fraud Detector は、2025年11月7日をもって新規顧客の受付を停止しました。既存ユーザー以外の新規利用はできませんのでご注意ください。
過去の不正事例のデータを学習し、新しい取引が不正かどうかを判定します。リアルタイムで評価し、疑わしい取引をブロックできます。
不正による損失を防ぎ、正当な顧客の体験を守ります。金融、EC、ゲームなど、様々な業界で活用されています。
Amazon Personalize
Amazon Personalize は、パーソナライゼーションサービスです。ユーザーの行動履歴から、おすすめの商品やコンテンツを提案します。
EC サイトでの商品レコメンデーション、動画配信サービスでのコンテンツ推薦、ニュースサイトでの記事推薦など、様々なシーンで活用できます。
ユーザーごとに最適化された体験を提供することで、エンゲージメントとコンバージョンを向上させられます。
AI サービスの選び方
AWS には多数の AI サービスがあり、用途やスキルレベルに応じて適切なものを選択できます。
用途別の選択
機械学習モデルを構築したい
独自のビジネス課題に対して、特化した機械学習モデルを構築したい場合、Amazon SageMaker が適しています。
自社のデータを使用してモデルをトレーニングし、最適化できます。業界特有の課題や、自社固有の要件に対応した高精度なモデルを開発できます。
データサイエンティストや機械学習エンジニアがいる組織で、カスタマイズされたソリューションを求める場合に向いています。
既存の AI 機能を使いたい
一般的な AI 機能をすぐに使いたい場合、事前学習済みサービスが適しています。画像認識なら Amazon Rekognition、テキスト分析なら Amazon Comprehend、音声認識なら Amazon Transcribe を選択します。
API を呼び出すだけで、すぐに AI 機能をアプリケーションに組み込めます。開発期間が短く、機械学習の専門知識がなくても活用できます。
汎用的な AI 機能で要件を満たせる場合、コストと時間を節約できます。
生成 AI を活用したい
テキスト生成、要約、翻訳、質問応答などの生成 AI 機能を使いたい場合、Amazon Bedrock が適しています。
チャットボット、コンテンツ生成、カスタマーサポートの自動化など、様々な用途に活用できます。RAG を実装することで、自社の情報を活用した回答生成も可能です。
大規模言語モデルを自社で管理する必要がなく、API 経由で簡単に利用できます。
スキルレベル別の選択
AI の専門知識がある
データサイエンティストや機械学習エンジニアがいる場合、Amazon SageMaker を活用できます。独自のアルゴリズムやモデルを開発し、最適化されたソリューションを構築できます。
高度なカスタマイズが可能で、ビジネス要件に完全に適合したモデルを開発できます。競争優位性を生み出す、独自の AI ソリューションを実現できます。
専門知識は限定的
AI の基本的な知識はあるが、専門家ではない場合、事前学習済みサービスやビルトインアルゴリズムを活用できます。
SageMaker のビルトインアルゴリズムを使用すると、一般的な機械学習タスクを比較的簡単に実行できます。Amazon Rekognition や Amazon Comprehend などの事前学習済みサービスも、API を理解できれば活用できます。
プログラミング不要で使いたい
プログラミングの知識がない場合でも、一部の AI サービスは GUI から利用できます。Amazon Rekognition のコンソールから画像を分析したり、Amazon Transcribe で音声ファイルを文字起こししたりできます。
ビジネスユーザーでも AI の可能性を試すことができます。PoC を実施し、効果を確認してから本格的な開発に進めます。
AI 活用の事例
AWS の AI サービスは、様々なビジネスシーンで活用されています。
カスタマーサポート
AI を活用することで、カスタマーサポートの効率化と品質向上を実現できます。
チャットボット
Amazon Bedrock を使用して、顧客からの問い合わせに自動で応答するチャットボットを構築できます。よくある質問に対して即座に回答し、顧客の待ち時間を削減できます。
RAG を実装することで、自社の製品マニュアルやFAQを知識ベースとして活用し、正確な回答を提供できます。24 時間 365 日対応可能で、顧客満足度を向上させられます。
複雑な問い合わせは人間のオペレーターにエスカレーションし、単純な問い合わせは AI が対応することで、サポートチームの負荷を軽減できます。
感情分析
Amazon Comprehend を使用して、顧客の問い合わせやレビューの感情を分析できます。ネガティブな感情が検出された場合、優先的に対応することで、顧客の不満を早期に解消できます。
感情の傾向を分析することで、製品やサービスの改善点を発見できます。顧客の声を定量的に把握し、データに基づいた意思決定ができます。
画像分析
画像や動画から情報を抽出し、業務を効率化できます。
品質検査
Amazon Rekognition を使用して、製造ラインでの製品の品質検査を自動化できます。画像から欠陥を検出し、不良品を自動的に識別します。
人間の目視検査と比較して、検査速度が向上し、見落としも減少します。一貫した基準で検査できるため、品質が安定します。
物体検出
Amazon SageMaker と物体検出モデルを使用して、特定の物体を認識できます。工場での部品計数、倉庫での在庫管理、小売店での商品配置確認など、様々な用途に活用できます。
現場の知見を活かしてモデルをチューニングすることで、高い精度を実現できます。トレーニングデータの収集、ラベリング、チューニングを繰り返すことで、実用的な精度に到達します。
需要予測
過去のデータから将来の需要を予測し、適切な在庫や人員を確保できます。
在庫最適化
Amazon Forecast（または推奨される SageMaker Canvas）を使用して、商品の需要を予測できます。季節性やトレンドを考慮した予測により、適切な在庫量を維持できます。
過剰在庫による保管コストや、品切れによる機会損失を防げます。需要に応じた発注により、キャッシュフローを改善できます。
売上予測
売上予測により、ビジネスの計画を立てられます。マーケティング予算の配分、人員配置、生産計画などを、データに基づいて決定できます。
予測精度が向上することで、より効果的なリソース配分が可能になります。ビジネスの成長を加速させられます。
不正検知
AI を使用して、不正な活動を検出し、損失を防げます。
取引の異常検知
Amazon Fraud Detector（既存ユーザー）または SageMaker のカスタムモデルを使用して、不正な取引を検出できます。過去の不正パターンを学習し、新しい取引が不正かどうかをリアルタイムで判定します。
クレジットカードの不正利用、アカウントの乗っ取り、詐欺的な返品など、様々な不正を防げます。不正による損失を最小限に抑えられます。
セキュリティ強化
不正アクセスやアカウントの不正利用を検出することで、セキュリティを強化できます。通常と異なる行動パターンを検知し、疑わしいアクティビティを報告します。
顧客のアカウントを保護し、信頼を維持できます。セキュリティインシデントの早期発見により、被害を最小限に抑えられます。
AWS AI の始め方
準備
AWS アカウント
AWS の AI サービスを利用するには AWS アカウントが必要です。アカウントをまだ持っていない場合、AWS の公式サイトから作成できます。
アカウント作成時にはクレジットカード情報と連絡先情報を登録します。多くの AI サービスには無料利用枠があり、少量の利用であれば無料で試せます。
IAM の設定
セキュリティのため、ルートユーザーを日常的に使用するのは推奨されません。IAM を使用して、必要な権限のみを持つユーザーを作成します。
参照：AWS Identity and Access Management (IAM)
AI サービスを使用するユーザーには必要なサービスへのアクセス権限を付与します。最小権限の原則に従い、必要最小限の権限のみを付与することでセキュリティリスクを低減できます。
小さく始める
AI の導入は、小規模なプロジェクトから始めることが推奨されます。
PoC からの開始
PoC を実施し、AI の効果を検証します。限定的な範囲で AI を試し、期待した効果が得られるかを確認します。
PoC 段階から本番運用を見据えた設計を行うことで、検証で得られた成果をそのまま本番環境に活かせます。PoC で蓄積されたデータや設定をそのまま本番環境に移行できるため、二重投資を避けながら確実な投資対効果の確保が期待できます。
効果が確認できたら段階的に適用範囲を拡大します。リスクを最小化しながら AI の活用を進められます。
事前学習済みサービスの活用
最初は事前学習済みサービスから始めることが推奨されます. Amazon Rekognition、Amazon Comprehend、Amazon Transcribe などはすぐに利用でき、短期間で効果を確認できます。
API を呼び出すだけで利用できるため、開発の手間が少なく、機械学習の専門知識がなくても活用できます。AI の可能性を体験し、組織内での理解を深められます。
段階的な拡張
PoC で効果が確認できたら、段階的に拡張します。
効果測定
AI の導入効果を定量的に測定します。作業時間の短縮、コストの削減、精度の向上など、具体的な指標で評価します。
データに基づいて、AI の価値を証明できます。投資対効果を明確にすることで、さらなる投資の判断ができます。
カスタムモデルへの移行
事前学習済みサービスで基本的な効果が確認できたら、より高度な要件に対応するため、カスタムモデルの構築を検討します。
Amazon SageMaker を使用して、自社のデータでモデルをトレーニングします。業界特有の要件や、自社固有の課題に対応した、最適化されたモデルを開発できます。
現場の知見を活かしたデータ収集とチューニングにより、実用的な精度を実現できます。継続的なモデル改善により、さらなる効果向上を目指せます。
コストと投資対効果
料金体系
AWS の AI サービスは、従量課金制です。
従量課金制
使用した分だけ料金が発生します。初期費用や固定費用がかからないため小さく始められます。
試験的に利用する際も少額のコストで始められます。効果が確認できてから投資を拡大できるため、リスクを抑えられます。
サービスごとの料金
各サービスで料金体系が異なります。SageMaker は使用したインスタンスの時間とストレージに応じて課金されます。Amazon Rekognition は処理した画像数に応じて課金されます。
無料利用枠が用意されているサービスも多く、一定の使用量までは無料で利用できます。小規模な利用や PoC の実施に活用できます。
コスト最適化
適切なインスタンス選択
SageMaker でのトレーニングや推論に使用するインスタンスはワークロードに応じて選択します。GPU インスタンスは高速ですがコストも高くなります。
CPU インスタンスでも十分なパフォーマンスが得られる場合、コストを抑えられます。トレーニング時には GPU を使用し、推論時には CPU を使用するなど適切に使い分けます。
使用量の監視
Amazon CloudWatch を使用して、AI サービスの使用量とコストを監視します。予想外の高額請求を防ぐため、請求アラートを設定します。
コストの傾向を把握し、無駄な使用を削減します。使用していないエンドポイントは削除し、不要なコストを発生させません。
投資対効果
業務効率化
AI による自動化により作業時間を大幅に削減できます。人手で行なっていた作業を AI に置き換えることで、担当者はより付加価値の高い業務に集中できます。
画像分析、テキスト処理、データ入力など、反復的な作業を自動化することで大きな効率化を実現できます。導入効果は業務内容や規模によって異なりますが、反復作業の自動化により工数削減が期待できます。
新しい価値創出
AI はこれまで実現できなかった新しいサービスや体験を可能にします。パーソナライゼーション、リアルタイムの推薦、高度な分析など、顧客価値を向上させられます。
競合との差別化を図り、ビジネスの成長を加速させられます。AI を活用することで新しいビジネスモデルや収益源を創出できます。
最後に
AWS の AI サービスは機械学習の専門家からビジネスユーザーまで幅広く活用できるよう設計されています。事前学習済みサービスを使えば AI の専門知識がなくてもすぐに AI 機能をアプリケーションに組み込めます。専門知識がある場合は Amazon SageMaker で独自のモデルを構築し、ビジネス課題に最適化されたソリューションを開発できます。
AI の導入は小さく始めることが重要です。PoC で効果を検証し、従量課金制により初期投資を抑えながら段階的に適用範囲を拡大できます。現場の知見を活かしたモデル開発や SageMaker Pipelines による自動化により AI を確実にビジネス価値に変えることができます。
cloudpack では AWS の AI サービスの導入から運用までトータルでサポートしています。カスタムモデルの構築、生成 AI アプリケーションの開発、事前学習済みサービスの実装などお客様のビジネス課題に応じて、Amazon Nova を含む最新モデルを活用した最適なソリューションをご提案します。