Amazon Web Services ブログ

Big Advance ビジネスマッチング機能の概念図（ココペリ社 HP より引用）

株式会社ココペリにおける AWS 生成 AI 事例: ML Enablement Workshop によるユースケース特定とその検証

本ブログは、株式会社ココペリと Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。
株式会社ココペリは「中小企業にテクノロジーを届けよう」というビジョンのもとサービスを提供しています。より多くの価値提供を行うための活動が実施されており、提供サービスの一つである中小企業 DX 支援プラットフォーム「Big Advance」の体験向上を狙う施策も期待されていました。
Big Advance にはビジネスマッチング機能やホームページ作成など複数の機能が搭載されています。これらの機能が有効に活用されることで、利用者のビジネス課題が効率よく解決されることに寄与します。ココペリ社は、利用者がより効率よく機能を活用できるように AI/ML 技術を使った施策を検討し価値提供を試みていました。一方で、AI/ML の活用は技術的な側面のみならずビジネス視点での成長戦略が必要です。Big Advance 利用者への価値提供とともにココペリ社の成長が行えるような AI/ML の活用施策の考案が求められていました。

GitHub からの AWS CloudFormation デプロイ自動化

AWS CloudFormation は、AWS とサードパーティのリソースをモデル化、プロビジョニング、管理できる Infrastructure as Code (IaC) サービスです。このサービスでは、追跡対象の Git リポジトリが更新されるたびに自動的にデプロイをトリガーする Git 同期を利用できるようになりました。これにより、開発者は Git ワークフローに統合し、コンテキストの切り替えによる時間の浪費を減らすことで、CloudFormation の開発サイクルを大幅に高速化できるようになりました。この新しい Git 同期は、GitHub、GitHub Enterprise、GitLab、Bitbucket に対応しています。

この記事では、GitHub のネイティブツールと CloudFormation の Git 同期を使った最新の開発体験について説明します。GitHub CodeSpace を使ってクラウド開発環境を作成し、GitHub Actions と CloudFormation Linter を使ってプルリクエストにダイレクトフィードバックをセットアップし、安全なデプロイを自動化する手順が詳しく説明されています。

どのように実験の文化を築くことができるのか？

世界中の何百人もの企業幹部と話をしたところ、彼らは迅速に行動してイノベーションを起こすというアイデアは気に入っているものの、企業のレガシーシステムや制約の中でそれを実現するのは難しいと感じていることがわかりました。生成 AI の可能性を考えると、迅速なイノベーションは急務です。しかし、イノベーションを促進するには、実験が容認されるだけでなく、当たり前の文化を築く必要があります。
この記事では、低コスト、低リスク、低摩擦で、企業に大きな利益をもたらす実験を奨励する文化を徐々に築いていく効果的な方法を説明します。

KPI – テクノロジーからビジネスへのエンタープライズジャーニー

AWS は、KPI (Key Performance Indicators: 主要業績評価指標) が明確に定義され、追跡され、調整された組織が、クラウドトランスフォーメーションのジャーニーで成功していると理解しています。しかし、KPI を定義して追跡することは難しい課題です。組織が連携して成果を追跡し、そうすることに価値があるとしても、最初から KPI に注目することが難しい組織もあります。
このブログ記事では、架空の企業 (AnyCompany) が KPI を導入するまでのジャーニーを、複数の顧客とともに取り組んだ実際の経験に基づいて説明します。