※本記事は、AWS re:Invent 2024のセッション「How generative AI can transform service delivery (WPS321)」の内容を基に作成されています。セッションの詳細情報はhttps://go.aws/reinvent でご覧いただけます。本記事では、AWS SolutionsライブラリーのSteve MoedとIbrahim Mohammedによるライトニングトークの内容を要約しております。

登壇者紹介：

Steve Moed：AWS Solutionsライブラリーのリーダーとして、AWSのサービスとソフトウェアの事前パッケージ化を担当。顧客のクラウド活用を加速させるため、産業特化型データレイク、クラウドセキュリティの自動修復、クラウドオペレーションの自動化など、様々なソリューションの開発を統括している。特に、顧客のユースケースから逆算したソリューション開発アプローチを重視している。

Ibrahim Mohammed：AWS Solutionsライブラリーのテクニカルリーダーとして、生成AIアプリケーションの開発と実装を専門としている。特に、Generative AI Application Builder (GAB)の開発を主導し、高品質で正確な情報を24時間365日市民に提供するためのソリューション開発に注力。公共部門における生成AI活用の第一人者として、実践的な導入事例と技術実装の知見を持つ。

本セッションは、公共部門機関が市民サービスを向上させるために活用できる様々な生成AI技術とテクニックを紹介しています。主にナレッジストアの構築、検索システムの実装、公共サービスへの自然言語インターフェースの追加などのトピックを扱っています。

なお、本記事の内容は原著作者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルのセッション動画（https://www.youtube.com/watch?v=Va3muRxMv-I ）をご視聴いただくことをお勧めいたします。

より多くのAWSイベント情報については、https://go.aws/3kss9CP をご参照ください。また、AWSの最新動画情報はhttp://bit.ly/2O3zS75 、イベント関連動画はhttp://bit.ly/316g9t4 でご覧いただけます。

1. はじめに

1.1 課題認識：アイデアから本番環境までの時間短縮

Steve Moed：皆様、本日は早朝からエキスポセンターにお越しいただき、ありがとうございます。私たちが最初に考えなければならない重要な問題は、アイデアから本番環境までの時間をいかに短縮できるかということです。市民や行政機関から新しいアイデアが提案された時、そのアイデアを具体化し、プロトタイプを作成し、テストを行い、最終的に本番環境へ移行するまでにどれくらいの時間がかかるのか。これが私たちの直面している大きな課題です。

Ibrahim Mohammed：その通りですね。私たちは日々、AWSのサービスとソフトウェアをパッケージ化し、お客様がクラウドをより効果的に活用できるよう支援しています。クラウド導入までの時間を短縮することが、私たちの最重要課題の一つとなっています。

Steve Moed：特に公共部門における課題として顕著なのが、コロナ禍で明らかになったコールセンターの対応能力の限界です。予測不可能な通話量の変動、ピーク時の対応、コスト効率の改善など、これらの課題に対して、AIや生成AIは大きな可能性を秘めています。しかし、多くのお客様は、コールセンターのモダナイゼーションには数年単位の時間が必要だと考えています。

Ibrahim Mohammed：そうですね。しかし、この認識は必ずしも正しくありません。私たちは、これらの課題に対して、より迅速な解決策を提供できると確信しています。実際、後ほどご紹介する事例では、従来24ヶ月かかると想定されていた導入プロジェクトを、わずか3ヶ月で完了させた例もあります。

Steve Moed：まさにその通りです。このような課題に対して、私たちはAWS Solutionsライブラリーを通じて、実践的かつ迅速な解決策を提供しています。アイデアから本番環境までの時間を大幅に短縮し、より早く価値を生み出すことを可能にするソリューションを用意しています。時間短縮は、単なる効率化ではなく、市民サービスの質の向上にも直結する重要な要素だと考えています。

2. AWS Solutionsライブラリーの概要

2.1 公共部門向けソリューション群

Steve Moed：私たちAWS Solutionsライブラリーは、お客様のユースケースから逆算して、AWSのサービスとソフトウェアを事前にパッケージ化しています。例えば、業界特化型のデータレイク構築、クラウドセキュリティ上の問題の自動修復、クラウドオペレーションの自動化など、幅広いソリューションを提供しています。

Ibrahim Mohammed：その通りですね。特に公共部門向けのソリューションについて補足させていただきますと、教育分野では、学生の入学管理システム、奨学金管理、学習管理システムなど、教育機関特有のニーズに応えるソリューションを提供しています。

Steve Moed：そうですね。さらに政府機関向けには、国家安全保障や防衛研究、司法・公共安全、緊急対応などの分野で特化したソリューションを用意しています。これらは単なるテクノロジーの提供ではなく、各分野の特殊性や規制要件を十分に考慮した上で設計されています。

Ibrahim Mohammed：重要な点は、これらのソリューションが実際の顧客のユースケースに基づいて開発されているということです。例えば、後ほど詳しくご紹介する司法分野では、地方裁判所の判例検索システムの改善など、具体的なニーズに応えるソリューションを提供しています。

Steve Moed：また、これらのソリューションは、単独で機能するだけでなく、相互に連携することで、より包括的なサービス提供を可能にしています。例えば、教育機関向けのソリューションでは、入学管理システムと学習管理システムを連携させることで、学生のライフサイクル全体をシームレスにサポートすることができます。

Ibrahim Mohammed：そして、これらすべてのソリューションは、AWSのセキュリティとスケーラビリティの基準を満たしながら、各機関の特殊なニーズにも対応できる柔軟性を備えています。実際の導入事例を見ても、大規模な政府機関から小規模な教育機関まで、幅広い組織で効果的に活用されています。

2.2 アーキテクチャパターンの体系化

Steve Moed：AWS Solutionsライブラリーの重要な特徴の一つは、様々な顧客での実績に基づいたアーキテクチャパターンを体系化していることです。私たちは、AWS Well-Architectedフレームワークに基づく設計原則を厳密に遵守し、セキュリティと開発のベストプラクティスを組み込んでいます。

Ibrahim Mohammed：そうですね。特に公共部門向けのソリューションでは、セキュリティとコンプライアンスが最重要です。私たちのアーキテクチャパターンは、多くの公共機関での実装経験から得られた知見を活かし、高度なセキュリティ要件にも対応できるように設計されています。

Steve Moed：実際、これらのパターンは、単なる技術的な設計図以上のものです。例えば、コールセンターモダナイゼーションのケースでは、顧客のピーク時の需要に対応できるスケーラビリティと、システムの信頼性を両立させる必要がありました。これらの要件を満たすために、私たちは実績のあるアーキテクチャパターンを活用しています。

Ibrahim Mohammed：さらに付け加えると、これらのアーキテクチャパターンは、AWSの各種サービスを最適に組み合わせることで、開発効率の向上とコスト最適化も実現しています。例えば、Amazon ConnectやLex、Pinpoint、SageMaker、Translateなどのサービスを効果的に統合することで、包括的なソリューションを提供しています。

Steve Moed：そして、これらのパターンは常に進化し続けています。最新のケースでは、AmazonのBedrock経由でサードパーティの大規模言語モデルとの統合も可能になっています。このように、私たちは常に新しい技術やサービスを取り入れながら、実績のあるアーキテクチャパターンを更新し続けています。

Ibrahim Mohammed：その通りです。また、これらのパターンは柔軟性も備えています。顧客は自身の規制要件やリスク許容度に応じて、例えば生成AIの使用範囲を調整するなど、アーキテクチャをカスタマイズすることができます。これにより、各機関の特殊なニーズにも対応しながら、高い信頼性とセキュリティを維持することが可能になっています。

3. コールセンターモダナイゼーションの事例

3.1 Q&A Bot on AWSの特徴と機能

Steve Moed：コールセンターのモダナイゼーションは、多くの機関が直面している重要な課題です。この課題に対応するため、私たちはQ&A Bot on AWSを開発しました。これは、すぐに利用可能な包括的なマルチチャネルチャットボットソリューションです。

Ibrahim Mohammed：その通りですね。技術的な観点から補足させていただくと、このソリューションの特徴的な点は、AWSの主要サービスとのシームレスな統合です。具体的には、Amazon Connect、Lex、Pinpoint、SageMaker、Translateなどのサービスと自動的に連携する機能を備えています。

Steve Moed：さらに重要な点として、私たちは柔軟な統合オプションも提供しています。例えば、GSIS CloudやTwilioなどのサードパーティ製品との連携も可能です。また、Amazon Bedrock経由でサードパーティの大規模言語モデルを活用することもできます。

Ibrahim Mohammed：導入の容易さも重要なポイントですね。クラウドフォーメーションテンプレートを使用して素早く導入でき、必要なモジュールの選択や質問応答の設定などを柔軟にカスタマイズできます。

Steve Moed：はい、特に注目すべき機能として、回答方式の選択肢があります。例えば、厳密に管理された事前定義の回答を使用するか、生成AIを活用して動的に回答を生成するか、あるいはその中間的なアプローチを取るかを、各機関の規制要件やリスク許容度に応じて選択できます。

Ibrahim Mohammed：そうですね。また、運用面でも重要な特徴があります。システムは継続的に学習を行い、質問と回答のパターンを分析することで、サービスの品質を向上させることができます。これにより、時間とともにより正確で効果的な回答が可能になっています。

Steve Moed：実際の導入事例でも、この柔軟性と機能の豊富さが高く評価されています。例えば、後ほど詳しくご紹介する事例では、大規模な通話量の処理から、エージェントのトレーニング時間の短縮まで、幅広い効果が確認されています。

3.2 導入事例1：ケンタッキー運輸局

Steve Moed：ケンタッキー運輸局の事例は、コールセンターが直面していた深刻な技術的課題を劇的に改善した好例です。導入前、彼らは深刻なシステム安定性の問題に直面していました。特に注目すべきは、ピーク時には1日に2回もコールセンターのサーバーを再起動しなければならず、その都度30分もの停止時間が発生していたことです。これは市民サービスにとって大きな支障となっていました。

Ibrahim Mohammed：その通りですね。しかし、Q&A Bot on AWSの導入後、状況は劇的に改善されました。最も印象的な指標は、通話の処理効率です。なんと900,000件の問い合わせのうち、実際にライブエージェントが対応する必要があったのはわずか1,000件、つまり99.9%の通話がボットによって適切に処理されるようになったのです。

Steve Moed：さらに、顧客の待ち時間も30〜50%削減されました。しかし、私が特に注目したいのは、エージェントに関連する改善効果です。エージェントの離職率が150%も改善されたことは、このソリューションが単なる効率化ツール以上の価値を持っていることを示しています。

Ibrahim Mohammed：そうですね。また、新規エージェントのトレーニング期間も4週間から2週間に短縮されました。これは、システムが提供する一貫した回答と、効率的な業務プロセスによって実現されたものです。

Steve Moed：重要な点は、これらの改善がサービス品質を犠牲にすることなく達成されたことです。むしろ、自動化によってエージェントがより複雑な問い合わせに集中できるようになり、全体的なサービス品質が向上しました。

Ibrahim Mohammed：また、導入にかかった期間もわずか2ヶ月という短期間でした。これは、私たちのソリューションが持つ導入の容易さと、事前に用意された機能の豊富さを示す良い例だと考えています。エージェントの働き方改革という観点からも、このケースは非常に示唆に富んでいますね。

Steve Moed：その通りです。技術的な改善だけでなく、組織全体の業務効率と職場環境の向上にも貢献できたことは、私たちのソリューションの価値を証明する重要な事例となっています。

3.3 導入事例2：カリフォルニア州DMV

Steve Moed：カリフォルニア州DMVの事例は、私たちのソリューションの導入スピードと効果を端的に示す良い例です。彼らは新しいReal ID要件の導入により、コールセンターの通話量が急激に増加し、深刻な課題に直面していました。顧客の待ち時間は最大2時間にも及び、平均でも30分もの待ち時間が発生していました。

Ibrahim Mohammed：そうですね。当初、彼らは従来のアプローチでコールセンターのモダナイゼーションを進めようとしていました。その場合、導入から投資回収まで24ヶ月以上かかると見積もられていました。しかし、私たちのソリューションを採用することで、状況は劇的に変わりました。

Steve Moed：はい、実際の導入期間はわずか3ヶ月でした。さらに印象的なのは、250人以上のライブエージェントとともに本番稼働を開始し、わずか2ヶ月で投資回収を達成したことです。彼らはこのチャットボットを「Miles」と名付け、市民サービスの重要な一部として位置づけています。

Ibrahim Mohammed：特に注目すべき点は、このシステムが90%という高い顧客満足度を達成していることです。これは、自動化システムとしては非常に高い数値です。待ち時間の大幅な短縮と、一貫性のある正確な回答の提供が、この高い満足度につながっているのでしょう。

Steve Moed：その通りです。このケースは、従来24ヶ月かかると想定されていたプロジェクトを、わずか3ヶ月で完了させ、さらに2ヶ月で投資回収を達成するという、私たちのソリューションの効率性を明確に示しています。

Ibrahim Mohammed：また、250人以上のエージェントが関わる大規模なシステムでこのような成果を上げられたことは、私たちのソリューションのスケーラビリティを証明する重要な事例となっていますね。Real ID要件という新しい行政ニーズに対しても、迅速かつ効果的に対応できることが示されました。

3.4 導入事例3：オクラホマ州立大学OKCキャンパス

Steve Moed：オクラホマ州立大学OKCキャンパスの事例は、高等教育機関における私たちのソリューションの可能性を示す興味深いケースです。導入前、彼らは学生の感情を把握する手段を持っておらず、新入生の登録プロセスにおけるコールセンターエージェントの対応品質を追跡することもできませんでした。当初は約2,000件の会話がピーク時の処理限界で、学生の登録体験にも一貫性が欠けていました。

Ibrahim Mohammed：その通りですね。しかし、Q&A Bot on AWS導入後、彼らは驚くべき成果を達成しました。処理可能な会話数が34,000件以上に拡大し、スタッフの作業時間も800時間以上削減することができました。これは単なる数字の改善以上の意味を持っています。

Steve Moed：特に注目すべき点は、データ分析から得られた新たな知見です。例えば、彼らは学生からの問い合わせデータを分析することで、キャンパス内の住居に関する大量の問い合わせが存在することを発見しました。これは興味深い発見でした。なぜなら、彼らの大学はそもそもキャンパス内の住居施設を提供していなかったからです。

Ibrahim Mohammed：そうですね。このデータ分析により、彼らはコミュニケーション戦略の重要な改善点を特定することができました。ウェブサイトの情報を更新し、入学前の学生とのコミュニケーション方法を見直すことで、この誤解を解消する対策を講じることができました。

Steve Moed：このケースは、私たちのソリューションが単なる問い合わせ対応の自動化だけでなく、組織の意思決定に役立つインサイトを提供できることを示しています。データに基づく改善サイクルを確立できたことは、非常に重要な成果だと考えています。

Ibrahim Mohammed：はい、特に教育機関にとって、学生とのコミュニケーションの質を向上させることは極めて重要です。このケースでは、効率化と同時に、より深い洞察を得ることができました。これは、私たちのソリューションの持つ分析機能の価値を明確に示していますね。

4. Generative AI Application Builder (GAB)の詳細

4.1 アプリケーション構造の課題

Ibrahim Mohammed：コールセンターの事例を超えて、生成AIの可能性をより広く活用するために、私たちは生成AIアプリケーションの開発における本質的な課題に着目しました。一般的なアプリケーション開発とは異なり、生成AIアプリケーションには特有の技術的課題が存在します。

Steve Moed：その通りですね。特に注目すべき課題の一つは、モデルのレイテンシーの問題です。生成AIモデルは応答生成に30秒以上かかることも珍しくありません。このような長い待ち時間は、ユーザー体験に大きな影響を与える可能性があります。

Ibrahim Mohammed：これに対処するために、ソケットストリーミングを設定し、応答が生成され次第すぐにユーザーに提供する仕組みが必要です。しかし、この実装は開発者にとって大きな負担となっています。また、生成AIモデルには本質的な制限もあります。例えば、セッションストレージの概念がなく、設定情報やメモリの保持ができません。

Steve Moed：そうですね。これらの機能はすべて開発者が独自に実装する必要があります。つまり、開発者は生成AI特有の課題に対処しながら、従来のアプリケーション開発で必要な機能も実装しなければならないという二重の負担を抱えているわけです。

Ibrahim Mohammed：これらの課題は、開発者が本来注力すべき生成AI体験の構築から注意を逸らしてしまう要因となっています。特に、認証、セッション管理、設定の永続化など、アプリケーションの基本機能の実装に多くの時間を費やさなければならない状況です。

Steve Moed：まさにその点が、私たちがGABを開発した理由の一つです。開発者がこれらの共通の技術的課題に時間を費やすのではなく、実際のビジネス価値を生み出すAI機能の開発に集中できる環境を提供する必要があると考えました。

Ibrahim Mohammed：そうですね。従来のアプリケーション開発で当たり前とされている機能も、生成AIの文脈では新たな課題として捉え直す必要があります。例えば、エラーハンドリング、スケーリング、モニタリングなども、生成AIアプリケーションならではの考慮が必要になります。

4.2 GABの主要機能

Ibrahim Mohammed：これらの課題に対応するため、私たちはGAB（Generative AI Application Builder）を開発しました。GABの特徴は、開発者が生成AI体験に特化した要素に集中できるユーザーインターフェースを提供することです。具体的には、使用したいモデルの選択、ナレッジベースの設定、データストアの選択など、生成AI特有の設定に注力できる環境を整えています。

Steve Moed：カスタマイズ性という観点では、データストアの選択肢とモデルの選択において大きな柔軟性を提供していますね。これにより、各組織の要件や規制に応じた最適な構成を選択することができます。

Ibrahim Mohammed：その通りです。さらに、実験環境の特徴として、事前構築されたユーザーインターフェースを提供しています。これにより、異なるモデル間のレイテンシー、パフォーマンス、コストを比較検証することが可能です。開発者は、アプリケーションの周辺作業に時間を取られることなく、純粋にモデルの評価に集中できます。

Steve Moed：本番環境の運用面でも重要な機能を備えていますね。セキュリティ、スケーラビリティ、信頼性、そして可観測性など、本番環境で期待される要件を標準で満たしています。これは多くの開発者にとって大きな価値になると思います。

Ibrahim Mohammed：はい。特に重要なのは、すべてのソリューションを網羅することはできないという認識のもと、拡張可能なモジュラーアーキテクチャを採用していることです。これにより、各組織が自身のニーズに合わせてソリューションを拡張できる柔軟性を確保しています。

Steve Moed：また、GABは既存のアプリケーションやAPIとの統合も考慮していますね。特に、Amazon Bedrockを通じた様々な言語モデルの利用や、既存のビジネスルールの統合など, 実際の業務環境で必要となる機能が充実しています。

Ibrahim Mohammed：そうですね。そして重要なのは、これらの機能がすべてAWS Solutions Libraryで今日から利用可能だということです。完全なコードパッケージ、オープンソースのGitHubリポジトリ、そして詳細な実装ガイドも提供されています。これにより、開発者は迅速にプロジェクトを開始できます。

5. 実装シナリオ

5.1 シナリオ1：既存データへのGen AI機能統合

Ibrahim Mohammed：それでは、実際の実装シナリオについて具体的に説明しましょう。最初のシナリオは、既存のデータと業務ルールを持つ組織が、新しい生成AI機能を統合するケースです。このアプローチでは、既存のアプリケーションとデータリポジトリが片側にあり、もう片側にビジネスルールが存在する状況から始めます。

Steve Moed：そうですね。このシナリオでの最初のステップは、既存データをAWS環境に取り込むことですね。具体的には、Amazon Bedrockのナレッジベースを活用して、データを適切な形式に変換し、効率的に利用できる状態にします。

Ibrahim Mohammed：その通りです。また、既存のビジネスルールについても、ガードレールやセーフガードとして体系化する必要があります。これらのルールは、生成AIの出力を制御し、組織のポリシーや規制要件に確実に準拠させるために重要です。

Steve Moed：具体例として、地方裁判所の判例検索インターフェースの改善案を見てみましょう。既存の判例データベースを活用しながら、より関連性の高い判例を表示し、それらを適切にリンクさせる必要があります。

Ibrahim Mohammed：そうですね。このケースでは、データとビジネスルールを生成AIアプリケーションに統合した後、テストと反復的な改善を行います。ここで重要なのは、テキスト生成やデータ分析、探索、要約など、具体的なユースケースに焦点を当てることです。

Steve Moed：そして最終的に、APIインターフェースが提供され、これを直接本番環境で使用することができます。重要なのは、このソリューションがAWS Well-Architectedフレームワークの考慮事項に基づいて構築されているため、本番環境での運用に必要な要件を満たしているということですね。

Ibrahim Mohammed：その通りです。また、このアプローチの利点は、既存のシステムを完全に置き換えることなく、段階的に生成AI機能を導入できることです。これにより、組織は低リスクで新しい機能を試験的に導入し、効果を確認しながら展開を進めることができます。

5.2 シナリオ2：既存APIへのGen AI インターフェース追加

Ibrahim Mohammed：二つ目のシナリオは、既存のAPIとデータを持っていて、その上に生成AIインターフェースを追加したいケースです。例えば、市の公園・レクリエーションサービスを例に説明しましょう。通常、このようなサービスには、利用可能なプログラムを確認するAPIや、子供の水泳教室を予約するためのAPI、そしてプログラム登録方法に関する文書など、様々なリソースが存在します。

Steve Moed：そうですね。これらの異なるリソースを統合して、より自然な対話型インターフェースを提供することが課題となります。この統合には、Amazon Bedrock agentが重要な役割を果たしますね。

Ibrahim Mohammed：はい。Bedrock agentは大規模言語モデルを活用して、これらの異なるツールを調整し、ユーザーの意図に応じて適切なアクションを実行します。例えば、ユーザーが「子供を水泳教室に登録したい」と言えば、システムは自動的に適切なAPIを呼び出し、必要な情報を取得して登録プロセスを案内できます。

Steve Moed：ただし、このステップまでは、エージェントはAWSコンソール内に限定されていますね。これを実際のアプリケーションとして展開するためには、GABソリューションを活用する必要があります。

Ibrahim Mohammed：その通りです。GABにエージェントを統合することで、ユーザー管理、認証、設定の保存など、本番環境で必要な機能が提供されます。その結果、自然言語インターフェースを持つ完全な機能を備えたアプリケーションとして展開することができます。

Steve Moed：このアプローチの利点は、既存のシステムやワークフローを維持しながら、より直感的なインターフェースを追加できることですね。組織は既存の投資を活かしつつ、ユーザー体験を大幅に向上させることができます。

Ibrahim Mohammed：そして、テストと反復の段階を経て、最終的にはこの自然言語インターフェースを本番環境に展開できます。GABは必要な認証やユーザー管理機能を提供し、セキュアで信頼性の高いサービスとして運用することができます。

6. 今後の展望

6.1 様々な産業分野への応用可能性

Ibrahim Mohammed：私たちのGABソリューションは、現在AWSソリューションライブラリーで利用可能となっています。このソリューションは、完全なコードパッケージ、オープンソースのGitHubリポジトリ、そして詳細な実装ガイドを含んでおり、様々な産業分野での活用が期待できます。

Steve Moed：その通りですね。私たちのソリューションは、自動車産業、ヘルスケア、ライフサイエンス、司法・公共安全、教育、非営利組織、連邦政府など、幅広い分野をカバーしています。各分野で特有のニーズに対応できる柔軟性を備えています。

Ibrahim Mohammed：具体的な活用例として、自動車産業では製造プロセスの最適化や品質管理、ヘルスケアでは患者ケアの向上や医療記録の分析、教育分野では学生支援サービスの強化など、様々な可能性があります。

Steve Moed：各分野での期待される効果として特に注目したいのは、業務効率の向上だけでなく、新しい洞察や価値の創出です。例えば、先ほどのオクラホマ州立大学の事例のように、データ分析から予期せぬ課題を発見し、サービス改善につなげることができます。

Ibrahim Mohammed：実装に向けた課題としては、各産業特有の規制要件への対応や、既存システムとの統合、そしてデータのプライバシーとセキュリティの確保が挙げられます。しかし、私たちのソリューションはこれらの課題に対応できるよう設計されています。

Steve Moed：そして重要なのは、これらのソリューションが継続的に進化し、改善されているということです。AWSソリューションライブラリーを最初の検討先として活用することで、組織はクラウドジャーニーを加速することができます。

Ibrahim Mohammed：また、私たちは各業界のベストプラクティスを取り入れ、ソリューションを常に更新しています。これにより、新しい技術や要件に迅速に対応し、より良いサービスを提供し続けることができます。

6.2 国立公園・森林保護での活用例

Ibrahim Mohammed：生成AIの活用可能性を示す具体例として、国立公園や森林保護区域での応用例を見てみましょう。例えば、国立公園・森林保護局が直面している重要な課題の一つに、山火事の予測と管理があります。生成AIを活用することで、どの管轄区域で次の山火事が発生する可能性が高いかを予測し、効果的な予防措置を講じることができます。

Steve Moed：興味深い例ですね。このケースでは、気象データ、地形データ、植生データなど、様々なデータソースを統合的に分析する必要があります。GABソリューションを使用することで、これらの複雑なデータを効率的に処理し、意味のある予測モデルを構築することができます。

Ibrahim Mohammed：その通りです。データ分析アプローチとしては、過去の山火事データ、気象パターン、地形条件などの履歴データを活用します。生成AIモデルは、これらの複雑な相関関係を学習し、リスクの高いエリアを特定することができます。

Steve Moed：予測精度の向上に向けては、継続的なモデルの改善と検証が重要ですね。実際の山火事発生データとモデルの予測を比較し、その結果をフィードバックすることで、予測の精度を段階的に向上させることができます。

Ibrahim Mohammed：このように、生成AIは自然環境の保護と管理において大きな可能性を秘めています。今後は、より多くの環境保護機関がこのような技術を活用し、より効果的な予防措置を講じることができるようになるでしょう。

Steve Moed：最後に強調したいのは、このような革新的なソリューションも、AWS Solutions Libraryを通じて容易にアクセス可能だということです。ビジネス上の課題に直面した際は、ぜひAWS Solutions Libraryを最初の検討先として活用していただきたいと思います。

Ibrahim Mohammed：はい、私たちはセッションサーベイを通じて、皆様のニーズをより深く理解し、より良いソリューションを提供していきたいと考えています。本日は貴重なお時間をいただき、ありがとうございました。