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Amazonの倉庫で出荷前に製品が破損・欠損しているかどうかを自動チェックするAI「Project P.I.」の仕組み

Amazonは生成AIと画像認識を使って、発送前の製品に破損したものや色・サイズが間違っているものがないかをチェックするシステム「Project P.I.」を発表しました。Project P.I.はすでにアメリカの一部フルフィルメントセンターで導入されているとのことです。 Amazon: AI spots product defects, reduces waste https://www.aboutamazon.com/news/innovation-at-amazon/amazon-ai-sustainability-carbon-footprint-product-defects How Project P.I. helps Amazon remove imperfect products - Amazon Science https://www.amazon.science/new

kenzy_n 2024/06/05

検品をAIが担う社会は既に近くにある。

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[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO

[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出はじめに Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(電話番号,日時,名前,人数)を正しく抽出できるか検証しました。コールセンターでは、有人対応から無人対応に変更したいニーズが増えているように思います。電話予約の無人対応を想定し、1回の発話で、下記の５つの予約情報を抽出できるか確認します。お名前電話番号予約日予約時間人数発話で予約情報を抽出する方法として、GPT-4 Turbo のJSONモードを利用します。 JSONモードの詳細は、下記を参照ください。例えば、「名前はクラスメソッドで、電話番号は09011111111。来週の火曜日の19時に4名で予約できます