生成型AIの荒野で、何千もの業界に新たな遊び方をもたらす

生成型 AI の爆発的な増加により、人工知能シナリオの実装に幅広い想像空間がもたらされ、テキスト生成テキスト、テキスト生成画像、知識質問と回答、製品設計など、さまざまなシナリオ革新があらゆる場所で開花しています。生成型AIアプリケーションの実装をどのように促進し、将来の産業価値を再構築するかが重要な課題となっています。その中で、クラウドベンダーの役割はますます重要になってきており、関連業界のイノベーションや能力構築においてそのパフォーマンスは特に優れています。

過去、デジタル変革のプロセスにおいて、クラウド コンピューティングの普及は、IT インフラストラクチャによって制約を受けていた多くの企業に新たなアップグレード パスを提供しました。現在、人工知能の第3の波が到来しており、クラウドベンダーは生成AIの基盤を包括的に再構築し、さまざまなシナリオでの実装の基盤を再び築いています。

ガートナーが発表した「2023年クラウドAI開発サービスマジッククアドラント」レポートでは、アマゾンウェブサービスは4年連続で「リーダー」の一社に挙げられ、垂直実行能力の分野で最高位にランクされました。生成 AI が主導する変化において、Amazon Web Services も先頭に立って、さまざまな業界で数多くの実証事例を蓄積し、エンタープライズレベルの生成 AI の発展に新たなベンチマークを設定しました。

1. データサイロを解体し、エンタープライズレベルのインテリジェントな知識ベースを構築する

イノベーションは企業の回復力ある成長の鍵です。シーメンスは、長年にわたり世界的な電子・電気工学のリーダーとして、このことに対する洞察力を持っていました。データの価値をより良く探求する方法は、継続的な取り組みの重要な方向性となっています。

IT データ分析と人工知能を担当するSiemens China Dayu チームが実施した調査の 1 つは、エンタープライズ ナレッジ ベースの構築です。一方では、企業の知識資産のより優れたマイニングと保護を促進します。一方、従業員は業務活動において関連する知識をより迅速かつ正確に習得できるようになり、専門能力の向上に役立ち、企業の知識を「生きた」ものにし、知識の再利用率を高めます。

しかし、構築の過程で、Dayu チームは、長い間、社内の企業リソースの検索と呼び出しに、構造が乱雑で、検索速度が遅く、やり取りが不便であるなどの問題があることを徐々に発見しました。さらに、知識ベースは複数の異なる分野にまたがり、複数の異なるビジネス ユニットが関係するため、従来の方法で知識ベースを構築すると、これらの問題は常に残ります。そのため、Dayu チームは、大規模なデータベースと生成 AI を新しい「インテリジェント ナレッジ ベース」に適用して、ナレッジ ベースの使いやすさを根本的に向上させることにしました。

この要望に応えて、長期にわたる良好な協力基盤を持つ Amazon Web Services が、再びシーメンスの協力の第一選択肢となりました。徹底的な調査と総合的な検討を経て、Amazon Web Services は最終的に Dayu チームに、対象知識ベースの機能の約 80% を実現できるインテリジェント ナレッジ ベースとインテリジェント会話ロボットのソリューション ガイドを提供しました。その後、シーメンス中国は社内のニーズに基づいて 20% のカスタマイズ開発を実施し、最終的に完全なソリューションを形成しました。

全体的なソリューションには 3 つのハイライトがあります。

まず、「 RAGアーキテクチャ+ベクトルデータベース」設計を採用し、コア主題知識ベースをベクトル方式で構築し、超大規模なベクトルデータを保存できます。さらに、RAG アーキテクチャにより、アクセス速度に影響を与えることなく知識ベースのスケーラビリティがほぼ無制限になり、大規模モデルの可用性が大幅に向上します。

2 つ目は、オープンソース検索エンジン Amazon OpenSearch Service のサーバーレスな性質により、開発者はクラスターを管理したり、本番環境の規模を心配したりする必要がなく、迅速に導入を進めることができることです。

3 つ目は、機械学習サービス Amazon SageMaker が豊富なモデル開発およびトレーニング ツールを提供しているため、顧客はクラウド内で大規模な言語モデルを簡単に調整し、さまざまな種類のオープンソース モデルをテストできます。

最終的に、Dayu チームは Amazon Web Services のサポートを受けて、生成型 AI 会話型ロボット「Xiaoyu」の開発、展開、発売をわずか3 か月で完了しました。従来のロボットと比較して、 「Xiao Yu」は回答をより速く生成するだけでなく、検索キーワードのヒット率も高く、より優れたユーザーエクスペリエンスを提供します。シーメンス中国独自のインテリジェント ナレッジ ベースがオンラインになった後、最初の 1 週間で4,000人を超える社内ユーザーが利用し、 12,000 件を超える質問が寄せられ、回答が寄せられました。

2. オンライン教育に焦点を当て、教育モデルの完全な変革を引き起こす

歴史を通じて、科学技術革命のたびに教育の形態に大きな変化がもたらされました。生成 AI は、教育と指導モデルにも大きな変化をもたらしています。

外国語教育研究出版局がデジタル変革を推進するための手段として、外国語教育研究オンラインは、外国語教育のインテリジェントな改善を実現するために、生成AIの構築に積極的に投資しています。ただし、大規模な生成AIの探索とテストの前提条件は、それをサポートする、柔軟で導入が容易で効率的な基盤インフラストラクチャ アーキテクチャを備えていることです。

そのため、Waiyan Online の人工知能チームはまず、生成AIがビジネスに与える影響と課題を詳細に評価しました。第二に、Waiyan Onlineは、自社の教育環境に最も適した基本モデルツールを選択するために、市場で主流の基本大型モデルの大規模な評価と試験を実施したいと考えています。同時に、長期的かつ継続的な推論のニーズを満たすために、Waiyan Online はデータのクリーニング、モデルのカスタマイズ、定量化、微調整、圧縮などの最適化作業を実行し、大規模な言語モデルの使用コストを削減する必要もあります。

上記のニーズを総合的に考慮した結果、 Waiyan Onlineとの長年にわたる協力実績を持つAmazon Web Services が際立っていました。生成 AI アプリケーションを拡張する際に、Waiyan Online は Amazon Web Services インフラストラクチャと製品サービス上に構築することも選択しました。

完全に管理された機械学習サービスである Amazon SageMaker は、データのラベル付け、モデルのトレーニング、モデルのデプロイメント、自動モデリングなどの機能を含む、ツールとフレームワークの完全なセットを企業に提供します。このエンドツーエンドのモデル展開ソリューションは、基本モデルの二次開発と微調整を実現し、すべての開発者がモデルを構築、トレーニング、展開することを容易にします。

Waiyan Online は、生成 AIプラットフォームを構築する際、Amazon SageMakerを使用して大規模モデルを微調整し、データ処理部分はクラウドサーバーAmazon EC2 で実行してサードパーティのオープンソースデータセットを処理し、クラウドストレージAmazon S3 を使用して AI モデルのさまざまなデータとモデルファイルを保存することで、大規模モデル上で生成 AI アプリケーションをより便利に構築できるようになりました。

Waiyan Online が特に懸念している大規模モデルの展開の問題に対して、Amazon Web Services は豊富な専門的な技術サポート リソースを提供しています。同社の専門サービス チームは、Waiyan Online と緊密に連携して、市場にあるほぼすべての大規模モデルと生成 AI ツールの評価を支援し、さまざまなアプリケーション シナリオに対して複数の POC テストを完了します。同時に、Amazon SageMaker を使用して、テストと比較用の複数の大規模モデルをデプロイし、リアルタイム推論を直感的に実証し、バッチ推論タスクを実行することで、複雑なテストをシンプルかつ効率的に実行し、Waiyan AIGC プラットフォームが予定どおりに起動されるようにしました。

Waiyan Online は、Amazon Web Services の協力を得て、 iTEST、iWrite、iTranslate などの新サービスを立ち上げ、インテリジェントなレビューと翻訳の磨き上げ機能を提供し、プロジェクトベースの学習、人間とコンピューターのインタラクティブな共創学習、無制限のパーソナライズ学習、没入型学習などの新しい学習方法を実現し、学生の学習体験を向上させるとともに教師の作業負荷を軽減し、教育の効率と質の向上という目標を達成しました。

3. インテリジェント製造への投資を増やし、クラウド上の工業デザインの早送りボタンを押す

スマートホーム製品の継続的なアップグレードに伴い、市場では工業デザインと製品の市場投入のスピードに対する要求が高まっています。 1994 年に設立されたハイアール イノベーション デザイン センターは、世界中のハイアール スマート ホームの 7 つの主要ブランドのすべての製品に対してデザイン イノベーションとモデル探索を提供しています。ユーザーにより良いサービスを提供するためには、デジタル再構築が不可欠です。

最も効率的なリソースの割り当てを実現するには、デジタル化を最新の業界アプリケーションと組み合わせる必要があります。これらがハイアールデザインのデジタル変革の2つの重要なポイントです。以前、Haier Design は自社の IDC に導入された自社構築のプライベート クラウド システムを使用していました。このプライベートクラウドシステムには、デスクトップシステムのリソースが圧迫される、ファイルストレージシステムは容量が限られているため履歴文書を長期間保存できない、レンダリングシステムはリソースが限られているため待機時間が長い、基本システムは保守が複雑で弾力的に拡張できないなど、多くの問題があり、ビジネスに大きな影響を与えています。

ハイアールデザインは、デジタル変革を通じて設計効率を向上させるとともに、市場を開拓し、世界的な課題により適切に対応するための新しいソリューションやアイデアを獲得したいと考えています。これが、Haier Design が最終的に Amazon Web Services との協力を選択した主な理由です。

これを基に、Amazon Web Services は Haier Design に4 つの完全なクラウド ソリューションを提供し、同社の独自のコンピュータ ルームを完全に置き換え、デザイン センターのワークフローを完全にクラウドベースにすることを可能にしました。具体的には、3D クラウド デスクトップ システム、ファイル共有システム、レンダリング ファーム システム、自動設計システムの 4 つの部分が含まれます。

3D クラウド デスクトップ システム: ハイアール デザインの青島オフィスでは、3D クラウド デスクトップ システムにより、300 人を超える 3D デザイナーとグラフィック デザイナーに便利で使いやすいデスクトップ環境を提供しています。ハイアールデザインは、パブリッククラウド上でのリソースの分離と分割を通じて、「リソースの圧迫によるフリーズ、クラッシュ、ダウンタイムの発生」や「複数人での使用時のパフォーマンス低下」といった、従来の自社構築IDC VDIソリューションの課題を完全に解決し、パフォーマンスも約30％向上し、一挙に複数の目標を達成しました。

ファイル共有システム: Amazon S3 の機能をベースに構築されたファイル共有システムで、企業、グループ、個人がストレージを共有できます。ホットデータとコールドデータを自動的に階層化するこの無制限容量のストレージシステムにより、データセキュリティが 3 倍向上しました。自社構築のIDCで1人あたり最大500Gの容量を割り当て、1日1回のバックアップのみを許可し、最大7日間保持するという従来の設定は、もはや過去のものとなりました。

レンダリングファームシステム：レンダリングファームシステムの構築にあたり、画像レンダリング用にAmazon Web Services独自のレンダリング製品であるAmazon Thinkbox DeadlineソフトウェアとHPCクラスターを導入しました。高いパフォーマンスと柔軟性を備えており、デザイナーはタスクを送信した後にレンダリング結果を取得できるため、レンダリング タスクのキューイングの問題が完全に解決されます。負荷が低い場合は、Amazon EC2 Spot の数を自動的に減らし、実際の使用時間 (秒単位の精度) に応じて支払うため、無駄がなくなります。

自動設計システム: 自動設計システム/インテリジェント設計レンダリングシステムは、Amazon EC2、Amazon Thinkbox Deadline、Amazon DynamoDB などを通じて自動設計ソフトウェアを実行し、手動で完了すると数日かかる大量のレンダリングを 10 分で自動的に生成できます。これにより、元々自作した IDC に存在していたコンピューティング能力のボトルネックの問題が完全に解決されます。

Amazon Web Services が Haier Design Center 向けにカスタマイズした 4 つのシステムは、完全なエンドツーエンドの工業デザイン ソリューションを形成し、デザイン センターのワークフローを完全にクラウドベースかつ自動化します。オンライン化後、自動化設計システムの適用により、当初のプロジェクトサイクルが 30% 短縮され、大きな成功を収め、工業デザイン業界の模範例となりました。

4. サービスアップグレードの支援と越境電子商取引ビジネスシナリオの深化

電子商取引分野では長年にわたり、より優れた技術ツールを通じてコストを削減し、効率を高める方法を模索してきました。生成AIの画期的な発展により、AIによって生成されたマーケティングコンテンツや画像も、電子商取引分野で爆発的な成長期を迎えています。

Dianjiang Technology は、国境を越えた電子商取引のシナリオに重点を置き、グローバルな独立ウェブサイト販売に注力するSaaSエンタープライズ レベルのテクノロジー企業です。 Dianjiang Technology は、小売業者とのコミュニケーションを通じて、衣料品、履物、帽子などの製品は頻繁に更新され、繰り返し使用されるため、コンテンツ素材に対する要求が高く、描画に大きなプレッシャーがかかることを発見しました。素材写真の撮影や加工には、撮影の創造性、著作権、コストなどの問題だけでなく、各国の消費者、モデル、商品展示の多様性も考慮する必要があるからです。

Dianjiang Technology は、衣料品販売業者により良いサービスを提供するために、素材画像の高い制作コストや、すぐに商品を棚に並べる必要性などの問題点に対処するために、AI 生成画像アプリケーション BetaCreator を立ち上げることを決定しました。

しかし、この新しいアプリケーションの開発において、Dianjiang Technology は多くの課題に直面しました。まず、電子商取引業界は急速に発展しており、企業が独自にモデルを構築して展開するには時間と労力がかかり、柔軟に拡張することは容易ではありません。第二に、人工知能によって生成される画像には一定のアルゴリズムとエンジニアリングの限界があり、企業には専門的なアルゴリズムの人材と成熟した実践経験が不足しています。 3 つ目は、新しいアプリケーションのユーザー エクスペリエンスが非常に重要であり、これらのニーズを満たし最適化するには、革新的で使いやすい人工知能テクノロジが必要であるということです。

総合的に検討した結果、Dianjiang Technology は最終的に Amazon Web Services と連携してこれらの困難な問題に取り組むことを選択しました。

両者の共同の努力により、Dianjiang Technology は Amazon SageMaker でモデルを簡単にホストできました。これを基に、BetaCreatorを迅速に構築しただけでなく、モデル生成、モデル顔の置き換え、製品の変更、背景の置き換え、クリエイティブな人気製品などの応用シナリオでの実験も迅速に完了しました。これは、マーチャントが電子商取引の素材画像の自動生成と自動処理を迅速に実現するのに役立つだけでなく、生成された電子商取引の素材画像が詳細、品質、一貫性の点で鮮明でリアルな表現を持つことを保証します。

さらに、 Amazon SageMaker JumpStart Machine Learning Center は、Dianjiang Technology に数百の組み込みアルゴリズムと事前トレーニング済みのモデルライブラリを提供し、モデルの構築と展開を加速します。同時に、Amazon SageMaker JumpStart は、ポルノやテロの検出などの独自の機能を備えた責任ある人工知能テクノロジーも提供します。ポルノやテロに関連する入力または生成されたコンテンツがある場合は、リスクを軽減するために自動的に検閲されます。

製品プロトタイプの構想から最終的な発売まで、Amazon Web Services の技術チームは、技術的な困難を克服するために、Dianjiang Technology に幅広い技術サポートとサービスを提供しました。

Dianjiang Technology は、Amazon SageMaker のフルマネージドサービスを使用することで、機械学習モデルのトレーニング速度と効率を大幅に向上させ、製品開発サイクルを6か月から2か月に短縮し、モデルのトレーニングとチューニングの時間コストを大幅に削減しました。 Amazon SageMaker JumpStartによって提供される、常に更新されるモデルライブラリと組み合わせることで、Dianjiang Technology は新しいモデルを簡単かつ柔軟に試し、製品機能を最適化できます。全体として、これを基盤として構築されたBetaCreatorは、マーチャントが広告を掲載する際にさまざまな素材画像をテストする時間を節約するだけでなく、 eコマースの素材画像の出力効率を大幅に向上させ、eコマース分野における生成AIの実装のもう一つの代表的な例を提供します。

結論

すべてのアプリケーションと製品を AI を使用して作り直したらどうなるでしょうか?ここには想像の余地が大いにあります。しかし、人工知能が中国の主要産業を再構築する強力な力となることが期待されていることは間違いない。

しかし、特に何千もの業界で包括的に適用することになると、見通しと現実の間にはまだギャップが存在します。中国企業のビジネスに人工知能を統合する能力には、まだ改善の余地が大いにある。

生成 AI の嵐の中、クラウド コンピューティングの世界的リーダーである Amazon Web Services は現在、テクノロジ ルートと実践的な道を選択しており、より多くの企業が生成 AI 戦略を実装するためのパートナーになりつつあります。上記の事例から、どんな技術でも、真に開発の原動力となるためには、実際の応用シナリオで価値の変換を実現する必要があることがわかります。また、これらのベンチマーク事例を参考に、さまざまな業界の企業が独自の生成 AI クラウド アトラスをより迅速に構築できるようになることを期待しています。