AWS、開発スキルがなくても生成AIへのプロンプトで業務アプリが作れる「AWS App Studio」プレビュー公開Amazon Web Services（AWS）は、生成AIに自然言語で作りたい業務アプリを説明すると、自動的に業務アプリの開発が行われる新サービス「AWS App Studio」をプレビュー公開しました。 7月11日に開催されたAWS Summit New York City 2024でAWS App Studioが発表された AWS App Studioはソフトウェア開発のスキルがなくとも、業務アプリケーションを数分で開発できるとしています。 生成AIにアプリを説明、要件……
AWS、CodeWhispererにおけるAIによるコード修復やIaCサポート、Visual Studioとの統合を追加
米Amazon Web Servicesは、生産性向上ツール「Amazon CodeWhisperer」における、AIを活用したコード修復とIaCサポートの一般提供およびMicrosoft Visual Studioとの統合のプレビュー提供を11月26日（現地時間）に発表した。 AIを活用したコード修復では、CodeWhisperer上でセキュリティスキャンを実施し、特定された脆弱性を修正するようコード提案を行うようになっている。認証情報の漏洩やログインジェクションといった問題の検出が可能となっており、セキュリティ問題への対処プロセスが高速化され、コードを1行ずつレビューする時間を、他のより価値ある作業に割り当てられるようになった。 セキュリティスキャンは、Java、Python、JavaScript、TypeScript、C#、AWS CloudFormation（YAML、JSON）、
［速報］AWS、Copilot対抗となる「Amazon Q」発表。生成AIによるシステム開発支援や業務支援など、多様なAIサービスを提供。AWS re:Invent 2023
［速報］AWS、Copilot対抗となる「Amazon Q」発表。生成AIによるシステム開発支援や業務支援など、多様なAIサービスを提供。AWS re:Invent 2023 Amazon Web Services（AWS）は、ラスベガスで開催中のイベント「AWS re:Invent 2023」の基調講演で、生成AIを用いて多様なAIサービスを提供する「Amazon Q」を発表しました。 マイクロソフトが「GitHub Copilot」や「Microsoft 365 Copilot」など「Copilot」を同社の生成AIサービスの包括的なブランドとしているように、AWSは「Amazon Q」ブランドにおいてコーディング支援やデータ分析、業務支援、コールセンター支援などの多様なAIサービスを発表しました。 今回発表されたAmazon Qの機能は以下です。 AWS上でのシステム開発支援 AWS
ChatGPT対抗の本命「Claude 2」ついに日本でも利用可能に
Anthropicは10月16日（現地時間）、同社が公開するAIチャットボット「Claude 2」の公開範囲を日本を含む世界95の国と地域に拡大したことを明らかにした。 リストにEU加盟国なし We’re rolling out access to https://t.co/RxKnLNNcNR to more people around the world. Starting today, users in 95 countries can talk to Claude and get help with their professional or day-to-day tasks. You can find the list of supported countries here: https://t.co/PbMuaqJcjU — Anthropic (@AnthropicAI) O
AWS上で生成AIを使用するためのツール「Amazon Bedrock」が正式リリースへ、日本語を話せるClaudeや画像生成のStable Diffusionを利用可能
2023年4月にアナウンスされていた生成AIをAWSで使えるようにするツール「Amazon Bedrock」が2023年9月28日に正式リリースされ、一般ユーザーへの提供が開始されました。 基盤モデル API サービス – Amazon Bedrock – AWS https://aws.amazon.com/jp/bedrock/ Amazon Bedrock Is Now Generally Available – Build and Scale Generative AI Applications with Foundation Models | AWS News Blog https://aws.amazon.com/jp/blogs/aws/amazon-bedrock-is-now-generally-available-build-and-scale-generative-a
「Pulumi AI」発表。自然言語でAWS、Azure、Cloudflare、Kubernetes、Datadogなど130以上のインフラやサービスのInfra-as-Codeを自動生成
「Pulumi AI」発表。自然言語でAWS、Azure、Cloudflare、Kubernetes、Datadogなど130以上のインフラやサービスのInfra-as-Codeを自動生成 クラウドをはじめとするITインフラの構成をコードで定義する、いわゆるInfrastructure as Codeツール「Pulumi」を提供するPulumi社は、自然言語からインフラ構成コードを自動生成する「Pulumi AI」を含む、AIを活用した新サービス群「Pulumi Insights」を発表しました。 Exciting news! Pulumi Insights - intelligence for cloud infrastructure – is here. We’ve tapped into the power of generative AI and GPT-4 to automate
AWSはなぜAIやブロックチェーンに冷たいのか
米Amazon Web Services（AWS）の年次イベント「AWS re:Invent」では興味深いことに、競合のイベントではよく耳にする「AI（人工知能）」と「ブロックチェーン」という2つの単語を聞くことがない。 AWSは2017年11月末に開催したAWS re:Invent 2017で、音声アシスタント「Alexa」をオフィスで利用するためのサービス「Alexa for Business」や、機械学習のモデル構築などを容易にする「Amazon SageMaker」など、様々なサービスを発表している。 しかし、基調講演で新サービスを発表したAWSのAndy Jassy CEO（最高経営責任者）や米Amazon.comのWerner Vogels CTO（最高技術責任者）は、これらのサービスを説明するのに機械学習やディープラーニング（深層学習）といった単語は使っても、AIという単語は
日本の不動産テック企業のほとんどはただのスクレイピング屋である - ヤドリギ
「不動産テック業界 カオスマップ 最新版」「不動産テック業界 資本金グラフ」公表 | Limar Estate 日本において「ビッグデータでAIで機械学習でマーケティングのブランディングでディープラーニングのリードナーチャリングだ！」でごまかせる業界はもう不動産しかないのか、今年に入ってから「不動産テックでデータ可視化で物件価値の向上でウッハウハですよ！」な会社から融資をお願いされることが増えました。 しかし、残念ながら今のところ投資に値する会社はありません。というか適当すぎてやばい。話聞いてる途中で「え、え、ちょっと待って、それテクノロジーって言えるの？」と遮りたくなるレベルの会社だらけでびびります。 不動産テックはアメリカの話を聞いていると面白いんですが、日本の不動産テックはがっかりを通り越してテック名乗るな馬鹿野郎と言いたくなることばかりです。 他社サイトからスクレイピングしすぎ 融
IT企業アマゾンが「音声合成」サービスに本格参入 | NHKニュース
アメリカの大手ＩＴ企業、「アマゾン」は、入力された文字情報を人工知能を活用して自然な日本語で読み上げる「音声合成」のサービスの分野に本格的に参入することになりました。 「音声合成」のサービスは、国内の多くの企業が展開していますが、今回、アマゾンが発表したサービスは、ネットワーク上でソフトを利用できる「クラウド」と呼ばれる形態をとっているのが特徴で、利用者は自前のシステムを用意したりソフトを購入したりする必要がなく、１００万文字で４４０円と格段に安く利用できるとしています。 また大量の音声データを人工知能で分析することで、自然な抑揚のつけ方を学び、新しい用語や流行語も直ちに覚えて発音できるということです。 海外では目の不自由な人に本を読み上げるボランティア活動や外国語の発音を学ぶアプリなどに利用されているということです。 一方、国内では、和歌山市にあるコミュニティーＦＭが、アナウンサーの代わ
ディープラーニング実践入門 〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
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