Claude 3.5 Sonnet、Anthropic社の最新生成AIモデルを試してみた

Claude 3.5 Sonnet、Anthropic社の最新生成AIモデルを試してみた

Claude 3 Opus に匹敵する性能を 1/5のコストで利用できる Anthropicの最新モデルClaude 3.5 Sonnet。Amazon Bedrockで試してみました。
Clock Icon2024.06.21 14:13

2024年6月20日、 Anthropic社の最新生成AIモデル 「Claude 3.5 Sonnet」 が Amazon Bedrock で利用可能になりました。

今回、Amazon Bedrock で Claude 3 Opus に匹敵する性能を、1/5のコストで利用できるとされる、Claude 3.5 Sonnet を 試す機会がありましたので、紹介させていただきます。

Bedrock

記事執筆時点で Claude 3.5 Sonnet が リクエスト可能となっていた、バージニア(us-east-1)リージョンを利用しました。

ベースモデル

モデル有効化

「Modify model access」より、 Claude 3.5 Sonnet の選択をチェック。

Edit_model_access

確認画面を経て、モデルを有効化しました。

レビュー

従来のモデル同様、数分でアクセスのステータスは「アクセスが付与されました」となり、 Claude 3.5 Sonnet が利用可能になりました。

動作確認

チャットのプレイグラウンドを利用して、次のAWSサービスの特徴と、ユースケースの問い合わせを試みました。

  • プロンプト
この画像に記載されているサービスの特徴と、有効なユースケースについて、箇条書きで、なるべく詳しく教えて下さい。
  • 解析対象の画像

Amazon Timestream

  • 動作画面

チャット結果

結果

モデル別の応答結果は以下の通りでした。

Claude 3.5 Sonnet

Amazon Timestreamの特徴とユースケースについて、詳しく説明いたします:

特徴:
1. 時系列データに特化したマネージドデータベースサービス
2. スケーラブルで高性能な設計
3. データの自動パーティショニングと最適化
4. 柔軟なデータ保持ポリシー(ホットストレージとコールドストレージの組み合わせ)
5. SQL互換のクエリ言語サポート
6. AWSの他のサービスとの統合(IoT Core, Kinesis, Lambdaなど)
7. 高い耐久性と可用性
8. セキュリティ機能(暗号化、アクセス制御など)
9. コスト効率の高い料金体系(使用量ベース)
10. リアルタイムデータ分析機能

ユースケース:
1. IoTデバイスモニタリング
   - センサーデータの収集と分析
   - デバイスの健全性監視

2. 産業用機器の予知保全
   - 機器の性能データ分析
   - 故障予測と保守計画の最適化

3. アプリケーションパフォーマンスモニタリング
   - サーバーやアプリケーションのメトリクス収集
   - パフォーマンスの異常検知

4. 金融取引データの分析
   - 株価や為替レートの時系列分析
   - トレーディングアルゴリズムの開発と最適化

5. 気象データの分析と予測
   - 気象センサーからのデータ収集
   - 天候パターンの分析と予報モデルの構築

6. ウェブサイトやアプリのユーザー行動分析
   - クリックストリームデータの収集と分析
   - ユーザーエンゲージメントの時系列トレンド把握

7. スマートシティプロジェクト
   - 交通流データの分析
   - エネルギー消費パターンの監視

8. ヘルスケアと医療機器モニタリング
   - 患者のバイタルサインの連続的な記録と分析
   - 医療機器の性能追跡

9. サプライチェーン最適化
   - 在庫レベルの時系列分析
   - 需要予測モデルの構築

10. セキュリティとコンプライアンスモニタリング
    - ログデータの時系列分析
    - 異常検知と脅威インテリジェンス

これらの特徴とユースケースから、Amazon Timestreamは幅広い産業や用途で活用できる強力な時系列データベースサービスであることがわかります。

Claude 3 Opus

Amazon Timestreamは、以下のような特徴とユースケースを持つ、フルマネージド型の時系列データベースサービスです。

特徴:
- スケーラブルで高パフォーマンス。1秒あたり数百万のデータポイントを収集・保存可能
- サーバーレスアーキテクチャなので管理が容易。プロビジョニング不要で使用した分だけ課金
- 長期間のデータ保持に最適化。アクセス頻度に基づきデータを自動的に階層化
- SQL互換のクエリ言語を使って、リアルタイムおよび履歴データ分析が可能
- AWS のその他のサービスとのネイティブ統合により、データ取り込み・処理が容易

ユースケース:
- IoTデバイスやセンサーからのテレメトリーデータの収集・分析
- アプリケーションやサービスのパフォーマンスモニタリング指標の追跡
- 機器の状態監視やヘルスモニタリングによる予知保全
- 金融市場のティックデータ分析や取引モニタリングへの活用
- ソーシャルメディア分析におけるトレンドやセンチメントの時系列変化の把握
- 設備や工場のプロセスデータ監視による異常検知やオペレーション最適化
- 電力使用量や再生可能エネルギー発電量など、エネルギー関連データの管理

Amazon Timestreamは、膨大な時系列データを効率よく扱う必要があるIoT、運用監視、産業機器管理、金融分析など、幅広い分野での利用に適したデータベースサービスと言えます。

Claude 3 Sonnet

Amazon Timestream は、大量の時系列データを効率的に管理、処理、および分析するためのフルマネージド型のタイムシリーズデータベースサービスです。その主な特徴と有効なユースケースは以下の通りです。

特徴:

- 時系列データの高速な挿入と照会をサポート
- 自動化されたスケーリングと高い可用性を提供
- ストレージとコンピューティングが分離されているため、コスト効率が高い
- SQLクエリを使用して時系列データを分析可能
- データの暗号化、監査ログ、アクセス制御など、セキュリティ機能が充実

有効なユースケース:

- IoTデバイスからのセンサーデータ収集と分析
- ネットワーク監視やサーバーモニタリングなどのインフラ監視
- アプリケーションパフォーマンスモニタリング
- 産業プロセスの監視と最適化
- 金融取引のログ記録と分析
-科学実験や環境モニタリングでのデータ収集と解析
- 時系列予測モデルの構築とデータ駆動型意思決定

Timestreamは、大規模な時系列データストリームを効率的に処理し、リアルタイムの可視性と分析機能を提供するため、IoT、DevOps、アプリケーションモニタリングなど、さまざまな業界で活用が期待されています。

モデルメトリクス比較

メトリクス Claude 3.5 Sonnet Claude 3 Opus Claude 3 Sonnet
レイテンシー 21728 ms 33579 ms 11096 ms
入力トークン数 7778 1049 1049
出力トークン数 818 533 453

まとめ

Claude 3.5 Sonnet、 2024年3月にリリースされた 先代の Claude 3 Sonnetから 更に進化を遂げました。

今回は簡単な画像解析でしたが、他のユースケースについても進化を確かめてみたいと思います。

また、今後の Claude 3.5は ハイエンドモデルの「Opus」、軽量、高速、廉価に利用できる「Haiku」のリリースも予定されているとの事で、そのリリースも心待ちにしたいと思います。

この記事をシェアする

facebook logohatena logotwitter logo

© Classmethod, Inc. All rights reserved.