AWS の事前トレーニング済み AI サービスは、アプリケーションやワークフロー用のすぐに使用できるインテリジェンスを提供します。AI サービスは、アプリケーションと簡単に統合し、パーソナライズされたレコメンデーション、コンタクトセンターのモダナイゼーション、安全性の向上とセキュリティの強化、カスタマーエンゲージメントの強化などの一般的なユースケースに対応します。

機械学習 (ML) でコストを削減しながら、データからより深いインサイトを得ましょう。AWS は、極めて包括的な一連の ML サービスと専用のインフラストラクチャにより、ML 導入ジャーニーのあらゆる段階でお客様をサポートします。Amazon SageMaker を利用することで、機械学習と基盤モデルを大規模かつ簡単に構築、トレーニング、デプロイできます。SageMaker を利用すると、データサイエンティストと ML エンジニアは、インフラストラクチャとツールを柔軟かつきめ細かくコントロールして、250 を超える FM を事前トレーニング、評価、カスタマイズ、デプロイして、パフォーマンス、レイテンシー、コストを最適化できます。

AI を使用する場面が増えるのに伴って、インフラストラクチャリソースの使用量、管理、コストが増加します。パフォーマンスを最大化し、コストを削減して、基礎モデルのトレーニングと本番環境へのデプロイ中の複雑さを回避するために、AWS は AI のユースケース向けに最適化された特殊なインフラストラクチャを提供します。

生成 AI を含むあらゆるワークロードやユースケースをサポートするエンドツーエンドのデータ基盤向けに極めて包括的な一連のデータ機能を提供しているのは AWS だけです。エンドツーエンドのデータガバナンスにより、すべてのデータに迅速かつ簡単に接続して、それらのデータを利用できるため、チームが自信をもってより迅速に行動できるようになります。また、AWS では AI がデータサービスに組み込まれており、複雑なデータ管理がより容易になるため、データの管理に費やす時間が減り、データから価値を引き出すことにより多くの時間を費やすことができます。