AWSから学ぶ生成AI・機械学習 ~基本のキ~

# 概要
本記事では、クラウドサービスである「AWS」を用いて、知識ゼロから生成AI・機械学習を学んだ内容をご紹介します。

## はじめに
まず、基本的な単語を解説していきます。

生成AIとは  **人工知能 (=Artificial Intelligence)**  のことです。
人工知能は人間の知能を模倣できる、元々人間が必要としたタスクを行えるシステムを実現する技術です。AIを利用するほとんどの場合は、複雑な意思決定に関連するタスクで確率論的な結果を求めています。つまり、人間の判断と同様に高い確実性で予測・決定を行います。



また、今のAIシステムはほとんど **機械学習** を利用しています。
機械学習とは、大量のデータからパターンを探索し論理モデルを構築する技術です。論理モデルを利用することで、新しい入力データに対し人間のような予測や判断ができます。

また、 **深層学習（Deep Learning）** という言葉も聞き覚えがあるのではないでしょうか。
これは、深い階層を持つニューラルネットワークを用いる機械学習技術の1つで、音声認識や画像認識によく用いられています。

## 身近なAI・機械学習
**ChatGPT や Siri** は代表例です。文章作成・校閲だけでなく、画像生成やアイデアの壁打ちにも利用できます。業務の自動化・効率化だけでなく、よりクリエイティブなものを作り出すために有効活用できるでしょう。
Amazonの製品にも **[Alexa(アレクサ)](https://www.amazon.co.jp/meet-alexa/b?node=5485773051)** があります。
![amazon echo](https://m.media-amazon.com/images/G/09/kindle/merch/2023/XPL/65237632_12/echo_top_DT_v2.jpg "amazon echo")
我々がECサイトへアクセスした際に表示される **オススメ** にも、機械学習の技術が取り入れられています。

このようなメリットがある技術である一方で、注意すべき点もあります。
データの真偽性は保証されておらず、情報の取捨選択は人間が行う必要があります。また、セキュリティリスク・プライバシー問題にも目を向けなければなりません。

## RAGとは
機械学習について学ぶと目にする RAG（Retrieval Augmented Generation）についてご存知でしょうか。
**基盤モデルが持っていない（＝学習していない）情報を「付加情報」として利用し、生成AIの回答内容の精度向上を行うための手法の1つ** です。
RAGでデータソースを追加し、基盤モデルが​学習していないデータを付加することで​、より正確な回答を提供します。​AWSの場合、S3等のデータソースを紐付けることで膨大な自社データを含めて回答させることが可能になります。

【例】Wi-Fiのパスワードを教えてください。
 * RAGあり：＊＊＊＊＊（パスワード）
 * RAGなし：Wi-Fiのパスワードの確認方法は......etc

## 代表的なAWSサービス
ここからは、生成AI・機械学習の技術を利用できるAWSサービスをいくつかご紹介します。
### [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/jp/bedrock/#:~:text=Amazon%20Bedrock%20%E3%81%AF%E3%80%81%E5%8D%98%E4%B8%80%E3%81%AE%20API%20%E3%82%92%E4%BB%8B%E3%81%97%E3%81%A6%20AI21%20Labs%E3%80%81Anthropic%E3%80%81Cohere%E3%80%81Meta%E3%80%81Mistral%20AI%E3%80%81Stability,AI%20%E4%BC%81%E6%A5%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E3%81%AE%E9%AB%98%E6%80%A7%E8%83%BD%E3%81%AA%E5%9F%BA%E7%9B%A4%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%20%28FM%29%20%E3%82%92%E9%81%B8%E6%8A%9E%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B%E3%83%95%E3%83%AB%E3%83%9E%E3%83%8D%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%89%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9%E3%81%A7%E3%80%81%E3%82%BB%E3%82%AD%E3%83%A5%E3%83%AA%E3%83%86%E3%82%A3%E3%80%81%E3%83%97%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%90%E3%82%B7%E3%83%BC%E3%80%81%E8%B2%AC%E4%BB%BB%E3%81%82%E3%82%8B%20AI%20%E3%82%92%E5%82%99%E3%81%88%E3%81%9F%E7%94%9F%E6%88%90%20AI%20%E3%82%A2%E3%83%97%E3%83%AA%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%82%92%E6%A7%8B%E7%AF%89%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AB%E5%BF%85%E8%A6%81%E3%81%AA%E5%B9%85%E5%BA%83%E3%81%84%E6%A9%9F%E8%83%BD%E3%82%92%E6%8F%90%E4%BE%9B%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82)
**基盤モデルを使用して、生成AIアプリケーションを構築・スケーリングするフルマネージドサービスです。**
Bedrock [^1]を使用すると、ユースケースに最適な基盤モデルを簡単に試すことができたり、RAGなどの手法を使用してカスタマイズしたりできます。Bedrockはサーバーレスであるため、インフラストラクチャを管理する必要がなく簡単に利用できます。また、使い慣れたAWSサービスを使用して、生成AI機能をアプリケーションに安全に統合・デプロイできます。
[^1]: 東京リージョンを含む国内外のAWSリージョンで一般提供中

### [Amazon Kendra](https://aws.amazon.com/jp/kendra/)
**機械学習を活用し、膨大かつ多様なデータソースから回答を迅速に見つけてくれる検索サービス​です。**
さまざまなデータソース(S3・RDSなど)からデータをSyncし、Kendra内にインデックス（索引）を作成して、データのメタデータを整理​できます。生成AIアプリケーションや基盤モデル/LLMを通じてユーザーから質問が投げられた際に、作成したインデックスから該当する内容のデータを検索し、正しい回答を返答します。必要な情報を必要なときに簡単に見つけることができ、回答が非常に正確であることが特徴です。


### [Amazon  Rekognition](https://aws.amazon.com/jp/rekognition/)
**入力した画像や動画から、物体や人を識別するサービスです。**
機械学習を活用しており、高精度な物体検出ができます。画像認識と動画分析を自動化し、コスト削減に繋げられるでしょう。ビジネス上のニーズに基づいてスケールアップおよびスケールダウンを行い、分析した画像と動画に対してのみ料金を支払います。深層学習を利用した画像認識の機能も備わっており、顔認識・有名人の特定・物体検出・不適切なコンテンツの検出などが可能です。画像認識の専門知識がなくても簡単に利用できます。

S3にアップロードした大量の画像を用いて以下を実装できます。
* 特定の人物や物体を検出
* 製品の画像から欠陥や異常を検出
* 施設の混雑状況をモニタリング

何百万もの画像・動画を数秒で分析し、AI を使用して人間のレビュータスクを強化します。

### [Amazon Lex](https://aws.amazon.com/jp/lex/)
**テキスト、音声対話が可能なチャットボットを構築できるサービスです。**
Alexaにも同じテクノロジーが利用されています。AIチャット機能をソーシャルメディアメッセージングアプリや通話に自動音声応答 (IVR) として統合することができます。AIチャットの開発をすぐに始めて迅速に開発を行うためのビルド・テスト・デプロイツールが用意されており独自のAIチャットを構築することも可能です。
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これら以外にも多くのサービスが展開されており、組み合わせて使うことでより柔軟なビジネスケースへ対応できるでしょう。[参考情報](https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202401/awsgeek-ai-ml-services/)

## さいごに
AWS公式サイトには複数のハンズオンが公開されており、無料で利用することが可能です。[こちら](https://aws.amazon.com/jp/events/aws-event-resource/hands-on/) からハンズオンに挑戦してみてください。機械学習関連のハンズオンもあり、技術の進歩を実感できるのではないでしょうか！！
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