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公開：2024-09-11

Ragate社がAmazon Bedrock特化の生成AI体験ハンズオンを開始、AIの基礎から応用まで4-6時間で学習可能に

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• Ragate社がAmazon Bedrock特化の生成AI体験ハンズオンを開始
• 4-6時間のプログラムで生成AIの基礎から応用まで学習可能
• Amazon BedrockとOpenSearchを活用したRAG検索精度向上を体験

Ragate社のAmazon Bedrock特化生成AI体験ハンズオン開始

Ragate株式会社は2024年9月10日、Amazon Bedrock特化の生成AI体験ハンズオンの提供を開始した。このプログラムは4~6時間で行われ、生成AIの概要からユースケースの理解、そしてAmazon Bedrockを通じた実践的な技術理解まで幅広くカバーしている。AI活用の障壁を下げることを目的としたこのハンズオン型トレーニングは、企業のAI導入を加速させる可能性を秘めている。^[1]

ハンズオンの内容は多岐にわたり、Amazon Bedrock KnowledgeBase、Amazon Bedrockエージェント、Amazon Bedrockのガードレールなどの技術理解を深めることができる。特筆すべきは、Amazon BedrockとAmazon OpenSearchを活用したRAG（Retrieval-Augmented Generation）の検索精度向上手法を体験できる点だ。これにより、参加者は最新のAI技術を実践的に学ぶことが可能となっている。

Ragate社は、このハンズオンを通じて生成AIの基礎から応用まで一貫して把握できるプログラムを提供している。さらに、モデル選定に関して実際にモデルを切り替えて精度を確認できる点も特徴的だ。このような実践的なアプローチは、企業が生成AIを効果的に導入する上で重要な知見を提供するものと期待される。

Amazon Bedrock特化生成AIハンズオンの特徴

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RAG（Retrieval-Augmented Generation）について

RAGとは、Retrieval-Augmented Generationの略称で、情報検索と生成AIを組み合わせた手法のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 外部知識ベースからの情報検索と生成AIの統合
• 最新または特定のドメイン知識を生成プロセスに組み込み可能
• 生成AIの出力の正確性と関連性を向上

Ragate社のハンズオンプログラムでは、Amazon BedrockとAmazon OpenSearchを活用してRAGの検索精度向上手法を体験できる。これにより、参加者は生成AIの出力品質を高める実践的な方法を学ぶことができる。RAGは、企業が生成AIを業務に適用する際の重要な技術となる可能性が高く、このハンズオンはその理解を深める貴重な機会となるだろう。

Amazon Bedrock特化生成AIハンズオンに関する考察

Ragate社のAmazon Bedrock特化生成AIハンズオンは、AI活用の障壁を下げるという点で非常に価値がある。特に、RAGの検索精度向上手法やモデル切り替えによる精度確認など、実践的な内容を含んでいることは高く評価できる。これにより、参加者は単なる概念理解にとどまらず、実際のビジネス課題にAIを適用する方法を学ぶことができるだろう。

しかし、4~6時間という限られた時間で生成AIの基礎から応用まで網羅することには課題もある。参加者の事前知識レベルによっては、内容の理解度に差が出る可能性がある。この問題に対しては、事前学習材料の提供や、フォローアップセッションの実施などが解決策として考えられる。さらに、個々の企業のニーズに合わせたカスタマイズオプションを提供することで、より効果的な学習体験を実現できるかもしれない。

今後、このようなハンズオンプログラムには、より多様なユースケースや業界固有の課題に対応したコンテンツの追加が期待される。また、参加者同士のディスカッションやプロジェクト形式の学習を取り入れることで、より深い理解と実践的なスキル習得につながる可能性がある。Ragate社には、継続的な内容の更新とフィードバックの反映を通じて、常に最新かつ実用的なAI学習プログラムを提供し続けることを期待したい。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「Ragate株式会社、『Amazon Bedrock特化』生成AI体験ハンズオンの提供開始 | Ragate株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000023.000119123.html, (参照 24-09-11).

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