【Whitepaper】#002 大学・研究機関で生成 AI の活用にお悩みの全ての方々へ、業務の負荷軽減・効率化に向けたご提案

2024年6月4日 07:45

AWS

大学・研究機関で生成 AI の活用にお悩みの全ての方々へ、業務の負荷軽減・効率化に向けたご提案

2024/05/30 この動画は 2024 年 5 月 14 日に行われたウェビナーのアーカイブ動画です。生成 AI が普及して 1 年以上たち、様々な業界で活用事例がでてくる一方、どのように活用したらよいかわからない、導入してみたいがハードルが高いと感じられている皆様も多いかと思います。本ウェビナーでは大学・研究機関様がお持ちの課題に対して、アマゾンウェブサービス (AWS) が提供する生成 AI のサービス紹介と、構築・運用・請求などで豊富な実績をお持ちのクラスメソッド社のサービスを紹介し、お客様のお悩みにワンストップでお応えする事を目的としています。今後の活用のヒントに向けてぜひご視聴頂けますと幸いです。

大学研究機関におけるAWS生成AIサービスの活用方法を紹介します。Amazon Web Services Japanの佐々が自己紹介し、生成AIの基本概念、代表的な基盤モデル、そして具体的な利用例を説明します。大学研究機関向けに最適なソリューションとして、Amazon BedrockやAmazon Qの機能とメリットが詳述され、生成AIの導入手順とその効果についても触れています。最後に、ラララグ導入パックの具体的な構成とその導入方法について説明があり、セッションは終了します

Fargate 上の Amazon ECS タスクのヘルスチェックの失敗をトラブルシューティングするにはどうすればよいですか?

How do I troubleshoot health check failures for Amazon ECS tasks on Fargate?
Monika が、AWS Fargate 上の Amazon Elastic Container Service タスクのヘルスチェックの失敗をトラブルシューティングする方法を説明します。

AWSのテクニカルアカウントマネージャーであるモニカが、Amazon Elastic Container Service (ECS) におけるヘルスチェックの失敗をトラブルシューティングする方法を紹介しています。ECS タスクのヘルスチェックに関連するエラーが発生した場合、AWS Management コンソールからECSクラスターを選択し、サービス設定、セキュリティグループの確認、CPU使用率の監視、ヘルスチェックのタイムアウト値の設定、ロードバランサーの設定などを通じて問題を特定し、解決策を提供しています。また、504エラーが発生した場合には、接続タイムアウトやネットワークアクセスコントロールリストの問題をチェックし、アプリケーションログとCloudWatchログを確認して問題を特定することが推奨されています

メインフレームから複製されたデータを使用した AWS での AI/ML ベースのカード決済不正検出

AI/ML based Card Payment Fraud Detection on AWS using replicated data from mainframe
2024/05/31 #AWS #AmazonWebServices #CloudComputing この動画では、メインフレームから複製されたデータを使用して、AWS でリアルタイムのカード不正検出システムを構築する方法を説明します。VSAM、DB2、または IMS からのデータは、AWS メインフレームモダナイゼーションサービスの Precisely ソフトウェアを使用して、メインフレームから AWS にほぼリアルタイムで複製されます。複製されたデータは、Amazon Fraud Detection サービスまたは Amazon Sagemaker で AI/ML モデルをトレーニングするために使用されます。トレーニングされたモデルは、リアルタイムの支払い承認中に呼び出され、不正の可能性スコアを生成します。このスコアは、他のビジネスルールとともに使用され、不正を検出し、支払いリクエストを承認または拒否します。

AWS上でAIMLベースのカード詐欺検出ソリューションを構築する方法を紹介します。メインフレームシステム上で動くカード支払い承認アプリケーションは、静的なビジネスルールを使って取引を承認または拒否します。AWSにリアルタイムで詐欺スコアを生成するよう、Amazon Fraud DetectorサービスまたはSageMakerで構築されたAIMLモデルにリクエストを送信するようにアプリケーションを強化します。モデルは、過去48時間の顧客購入履歴や過去24時間の販売者売上履歴などの属性でトレーニングされ、推論時に同じ属性を通して最適なスコアを生成します。ソリューションアーキテクチャをレビューし、顧客がカードをスワイプまたはオンラインで購入を試みると、銀行はメインフレームシステム上で承認リクエストを受け取り、AWS上のプロセスがリレーショナルデータベースから顧客と販売者の履歴を取得し、AIMLスコアリングモデルに提供します。

Microsoft

経営者・情シス担当者に刺さる！Defender for Businessのとらえ方【テレワーク相談会vol.72】

2024/05/30 ＜2024年5月29日（水）のセミナーアーカイブ＞近年、サプライチェーンの弱点を悪用したランサムウェア攻撃など、あらゆる規模の企業でサイバー攻撃が増加しています。エンドユーザーのセキュリティを維持できるように、販売店のみなさまも日夜さまざまなご提案を差し上げていると思います。そのご提案にぜひ加えていただきたいのがMicrosoft Defender for Business。今までMicrosoft 365 Business Premiumの機能の一部として提供していましたが、中小企業のお客様向けにスタンドアロンSKUとして約2年前に提供を開始しました。ITreviewでは総合評価でNo1のリーダーポジション*1を獲得しており、エンドユーザーへの知名度も確実に上がってきています。では、なぜDefender for Businessが選ばれているのか？Defender for Businessとはなんなのか？Microsoftのセキュリティの基本からDefender for Businessのとらえ方を解説します。加えて、Defender for Businessのキャンペーンプロモーションのご案内も実施いたします。

中小企業向けにMicrosoft 365のセキュリティ製品群が紹介されました。司会はSBCの宮で、講師はSBCの高橋さん。テレワークやハイブリッドワークにおける資産保護の重要性が強調され、Microsoft Defender for Businessなどの製品の機能と効果について解説されました。また、サプライチェーン攻撃やランサムウェアなどの脅威に対処するためのソリューションが提案され、キャンペーン価格など詳細も説明されました。最後にアンケートへのご協力と次回のイベント案内が呼びかけられました

Azure セキュリティ更新プログラム 2024! 重要

2024/05/30 Azure についてさらに詳しく知りたいですか? Microsoft エンゲージメントハブにサインアップして、人気の言語やフレームワークのトレーニング、チュートリアル、コードサンプル、開発者ガイドを見つけてください。学習の過程で役立つ特別なリソースを見つけてください。初心者でも経験豊富な開発者でも、当社のハンズオンハブは、自分のペースでより早く、より自信を持って目標を達成するのに役立ちます。

マイクロソフトの開発者向けチャンネルであるMicrosoft Dev radioから、重要なAzureセキュリティに関する発表です。2024年5月14日にAaron Chaplain氏によって発表されたとおり、7月からAzureはテナントレベルのセキュリティ強化を開始し、すべてのAzureユーザーに対して多要素認証を要求します。これはクラウド投資と企業を保護する追加のセキュリティラインを設置します。この変更はAzureポータル、Azure CLI、Azure PowerShellモジュール、およびTerraformなど、Azure管理に関連するすべてのユーザーに影響します。ゲストユーザーも含め、多要素認証のルールに従う必要があります。7月に徐々にロールアウトされ、詳細はマイクロソフトが提供する予定です。Microsoft Dev radioチャンネルでは最新情報を常に提供し、開発者コミュニティに参加するMicrosoftのエンゲージメントハブへのリンクも提供しています

Langflow OpenAI と Azure を使用して RAG アプリを数分で構築 | StudioFP101

Build a RAG app in minutes using Langflow OpenAI and Azure | StudioFP101
2024/05/30 #MSBuild RAG (検索拡張生成) を使用して、本番環境対応の AI チャットボットをライブコーディングしましょう。Langflow を使用してアプリケーションを構築し、OpenAI に接続して、結果に満足するまでアプリケーションを微調整します。完了したら、Python コードをエクスポートして、アプリケーションを Azure にデプロイします。

カーター・ラバサ氏はDataStaxの開発者関係部門の責任者として、開発者がLangflow、Astro DB、Azureを使用してRAG（リトライバル・オーギュメント・ジェネレーション）アプリケーションを構築する方法について語りました。ラバサ氏は、Langflowを使いながら、Wikipediaのデータをもとにインテリジェントなチャットボットを作成し、それをPythonのFlaskアプリケーションに統合し、Azureに展開するプロセスを説明しました。また、LangSmithというツールを使ってAIアプリケーションの可視化を紹介し、開発者が機械学習エンジニアでなくてもAIアプリケーションを構築できるようになっていると強調しました。

責任あるAI実践とイノベーションチャレンジハッカソン

Responsible AI practices and the Innovation Challenge Hackathon
Microsoft の Lucio Tiberi が、Microsoft の Responsible AI 標準、その重要性、そして業界での実践方法について講演します。Responsible AI は、ハッカソンのプロジェクトを審査員が評価する上で重要な要素です。

マイクロソフトの責任あるAIの基準について詳しく説明しています。AI技術の進歩に伴い生じる新たな課題に対処するために、責任あるAIの重要性が強調されています。スクリプトでは、透明性、公平性、信頼性、プライバシー、包括性、責任などの原則を紹介し、それらを適用することでAIアプリケーションを安全かつ信頼性の高いものにすることができました。さらに、ツールやフレームワークを用いてAIアプリケーションのリスクを緩和する方法も提案されています。最後に、問題が発生した場合の対処策や事前テストの重要性についても触れられています

IBM

プロンプトインジェクション攻撃とは何ですか?

What Is a Prompt Injection Attack?
2024/05/30 GAI 時代のサイバーセキュリティガイドを入手する → https://ibm.biz/BdmJg3 AI のサイバーセキュリティについて詳しく知る → https://ibm.biz/BdmJgk チャットボットがどのようにハッキングされるのか疑問に思っていませんか? このビデオでは、IBM の著名なエンジニア兼非常勤教授である Jeff Crume が、大規模な言語モデルのリスクと、プロンプトインジェクションが AI システムを悪用して重大なサイバーセキュリティの脅威をもたらす仕組みについて説明します。組織がこのような攻撃から保護し、AI システムの整合性を確保する方法をご覧ください。

チャットボットにおけるプロンプト注入という問題が議論されています。プロンプト注入とは、チャットボットが人間のように振る舞うように訓練された大型言語モデルに対して、意図的に誤った指示を与えることでシステムを誤解させる攻撃手法です。OWASPによると、これは大型言語モデルにおけるトップ脆弱性の一つです。プロンプト注入は、システムのガードレールを回避し、不正な操作を強制的に実行させる可能性があります。このビデオでは、プロンプト注入がどのように機能し、どのようなリスクが存在し、どのように対処できるかについて説明されています。

ORACLE

Oracle Database 23ai 新機能 (youtube.com)

Oracle Database 23ai: JSON リレーショナルデュアルビュー | Oracle DatabaseWorld AI エディション

Oracle Database 23ai: JSON Relational Duality Views | Oracle DatabaseWorld AI Edition
2024/05/31 #Oracledatabase #JSON #documentdatabase 詳細: https://social.ora.cl/6007j5om1 組織がデータ交換フォーマットとして JSON を採用するケースが増えているため、リレーショナルデータベースとのシームレスな統合が極めて重要になっています。Oracle Database 23c では、画期的な機能である JSON リレーショナルデュアリティビューが導入され、リレーショナルデータベース環境内で JSON データを効率的に保存および処理するための新しいアプローチが提供されます。このセッションでは、Oracle 23c のリレーショナルデュアリティビューを活用してリレーショナルデータモデルと JSON データモデル間のギャップを埋める複雑な点について詳しく説明します。参加者は、基盤となるアーキテクチャに関する洞察を得て、すべての新機能を含む JSON の保存、取得、および処理を最適化するための実用的な戦略を学習します。

Oracle Database 23aiの主な特徴であるJSON関係性デュアル性ビューについて解説します。Julian Dontcheffは、リレーショナルデータベースとドキュメントストア、特にJSONドキュメントデータベースの良い点と悪い点を比較し、両者の良い点を組み合わせる方法を探求します。JSON関係性デュアル性は、データの一貫性と効率を確保し、アプリケーションの柔軟性を高める革新的な情報科学の機能です。Oracle Databaseを通じて、開発者はシンプルなアプリケーションにはJSON、より複雑なアプリケーションにはリレーショナルデータベースを選択し、両方の利点を最大限に活かせます。

True Cache でアプリケーションを高速化 | Oracle DatabaseWorld AI Edition

Accelerate Your Applications with True Cache | Oracle DatabaseWorld AI Edition
2024/05/31 #Oracledatabase #appdev #oltp 詳細: https://social.ora.cl/6005j5olZ 多くのビジネスアプリケーションでは、リレーショナルデータベースの前に新しいオブジェクトキャッシュ層を追加することで、キャッシュ層を使用してパフォーマンスを向上させています。アプリケーションは、別の API を使用してキャッシュ内のデータの読み込みと無効化を行う必要があります。別のキャッシュ層が必要であり、選択したキャッシュ層の機能に基づいてデータ保護、データセキュリティ、可用性が低下するだけでなく、ライセンス、運用、リソースのコストも増加します。このセッションでは、インメモリ SQL キャッシュである Oracle True Cache がバックエンドデータベースと自動的に同期してこれらの問題に対処し、アプリケーションがキャッシュを同期させる必要がなくなる方法について説明します。

Oracle True Cacheを紹介するビデオスクリプトです。True Cacheは、SQLとオブジェクトのキャッシュを統合し、アプリケーションのパフォーマンスを高速化します。従来のオブジェクトキャッシュの欠点を補完し、データの自動読み込み、キャッシュの一貫性、セキュリティー、そしてエンタープライズグレードの機能を提供します。キャッシュの近くに展開することでリードパフォーマンスを劇的に向上させることが証明され、顧客からの評価も高いです。Oracle True Cacheは、データベースの機能をフル活用し、AI技術にも対応しています

Oracle Machine Learning と AutoML でアプリケーションをよりスマートに | Oracle DatabaseWorld AI Edi

Make Your Applications Smarter with Oracle Machine Learning and AutoML | Oracle DatabaseWorld AI Edi
2024/05/31 #Oracledatabase #appdev #AI 詳細: https://social.ora.cl/6008j5otg アプリケーションをよりスマートにするには、データサイエンティストやデータアナリストが分析を行うために必要なものを提供できる俊敏性を備えた特定のデータアーキテクチャ、一貫性とセキュリティを維持するためにデータの重複や移動を回避できるプラットフォーム、機械学習 (ML) モデルを本番環境に簡単にデプロイする方法が必要です。架空の映画ストリーミングサービスのユースケースを調べてみましょう。このユースケースでは、顧客がプラットフォームを離れないようにする必要があります。さらに、AutoML UI を使用して解約予測モデルを構築し、それをデータベースに直接デプロイして、アプリ開発チームがすぐに使用できるようにする様子をご覧ください。

こんにちは、マルコス・アランシビアです。今日は、オラクルの機械学習とAutoMLを使ってアプリケーションを賢くする方法をご紹介します。機械学習モデルをデータベース内で実行することで、顧客やプロセスの分析が向上し、外部パッケージのコスト削減が可能です。また、OracleのAutoML UIを使って簡単にモデルを構築・展開し、さまざまなAPIを通じて利用できます。特に、顧客離脱の予測モデルのデモを通じて、その有用性を示します。オラクルの機械学習は、データ移動の手間を省き、迅速なプロジェクト展開を可能にします。

Microsoft Azure と Oracle Database Cloud を使用したマルチクラウド開発 | Oracle DatabaseWorld AI 編集

Multicloud Development with Microsoft Azure and Oracle Database Cloud | Oracle DatabaseWorld AI Edit
024/05/31 #Oracledatabase #multicloud #exadata 詳細: https://social.ora.cl/6009j5o0W Oracle と Microsoft は、Azure と Oracle Cloud 全体で顧客のワークロードをシームレスに実行できるように協力しています。Azure Active Directory と Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management を使用して、人気の Oracle ドライバーでシングルサインオンと自動トークン管理を利用できる方法を学びます。さらに、Azure に精通した開発者が Azure Portal から Oracle データベースをデプロイし、Azure の自動化されたクロスクラウドネットワークプロビジョニングと ID フェデレーションに Oracle Database Service を使用し、単一の監視パネルで監視できるようにする方法もご覧ください。

このビデオスクリプトでは、マルチクラウド開発におけるOracle ExadataデータベースクラウドサービスとMicrosoft Azureの活用について紹介しています。マルチクラウドは新標準となり、98％以上の企業が複数クラウドを利用または計画していると報告されています。データの主権、コスト最適化、ビジネスの柔軟性とイノベーション、そして合併・買収がその理由とされています。OCIを活用することで、異なるクラウドプロバイダー間の相互運用性の問題を解決し、統一されたセキュリティとパフォーマンスを維持しながら、クラウド間のデータベースとアプリケーションの遅延を最小限に抑えることが可能です。OracleとMicrosoft Azureのパートナーシップにより、OCI Azure Interconnectを通じた高速なネットワーク接続を実現し、OracleデータベースサービスをAzureに直接配置することで、企業はアプリケーションの移行、モダン化、イノベーションをスムーズに進めることができます。

グローバルに分散された自律型データベースを使用したグローバル規模のアプリケーション | Oracle DatabaseWorld AI Edition

Global-Scale Apps Using Globally Distributed Autonomous Databases | Oracle DatabaseWorld AI Edition
2024/05/31 #Oracledatabase #sharding #faulttolerant 詳細: https://social.ora.cl/6004j5oFn 企業内のデータとトランザクションの量は爆発的に増加しており、アプリケーションは24時間365日利用可能で、データ主権規制に準拠することが求められることがよくあります。その結果、エンタープライズアプリケーションは、インターネット規模のアプリケーションで使用される分散データベースのような設計パターンを採用しています。ペタバイトのデータを使用して1秒あたり数百万のトランザクションに拡張し、ダウンタイムを排除し、データ主権規制に準拠できるグローバル規模のアプリケーションをお客様が構築している方法をご覧ください。Oracle Globally Distributed Autonomous Databaseが、強力なデータ一貫性、SQLのフルパワー、構造化データと非構造化データ、生成AIのサポートを実現しながら、これらすべてをシームレスに実現する方法をご覧ください。

Oracleのグローバル分散型自律データベースについて紹介するビデオスクリプトです。シールディングされたデータベースは、データのスケーラビリティ、生存性、データ主権のために世界中にデータを透過的に分散します。2017年にネイティブデータベースシールディングがリリースされ、現在では世界中の重要な分散アプリケーションを支えています。データ主権の透明性や超スケーラビリティを備えた単一の論理データベースとして動作し、データセンターやリージョン間でデータが再分散されることでアクティブアクティブアーキテクチャが可能になります。また、データ規制が増加する中でOracleのデータベースはその波を乗りこなすのに役立ち、分散データベースの複雑さを解消し、コストを削減します。

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