「AWSにおける生成AI＆データの全体像」というタイトルで 第8回 Classmethod AI Talks(CATs)に登壇しました #catalks

AWS事業本部コンサルティング部の石川です。11/20（水）第8回 Classmethod AI Talks(CATs)というイベントにて 「生成AI x データ分析基盤」 をテーマに 「AWSにおける生成AI＆データの全体像」 というタイトルでお話しました。

https://cats.doorkeeper.jp/events/179084

セッション概要

本セッションでは、生成AIの基礎から始まり、生成AIの活用によって可能となる企業が保持するデータ利活用、さらにはデータエンジニアリングやインサイトの自動化など、企業がこの技術を導入し、どのようにして競争力を高めていくかについて解説します。

また、Amazon Redshift のSQL から Amazon Bedrockの基盤モデル（AIモデル）を呼び出す新機能をご紹介しています。

セッション資料

Q&A

なお、当日の質疑については、こちらのブログをご覧ください。
https://dev.classmethod.jp/articles/classmethod-ai-talks-cats-8/

最後に

生成AIを活用することで、データ分析の能力が向上し、データドリブンな意思決定がより広範囲に浸透することが期待されます。

日常的なデータクレンジングやクエリ作成といったタスクは、生成AIによって効率化され、データの解釈や洞察の導出に集中できるようになります。一方で、このような変化に伴い、データの品質管理やプライバシー保護がより重要になります。

データ分析の高度化に伴い、ドメインに対する深い理解がより一層必要になるでしょう。

合わせて読みたい

P.39「生成AIによるデータ分析支援機能の潮流」で紹介した全てのサービスは、以下のブログで詳しく解説しています。

https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-ai-amazon-redshift-ml/

https://dev.classmethod.jp/articles/20241007-amazon-q-generative-sql-amazon-redshift/

https://dev.classmethod.jp/articles/aws-glue-amazon-q-integration-ga/

https://dev.classmethod.jp/articles/20240410-amazon-datazone-ai-recommendations/

https://dev.classmethod.jp/articles/generative-bi-dashboard-public-preview/

https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-q-quicksight-data-exploration-generative-bi-capabilities/