Amazon Bedrock を使用した製品説明の生成の自動化 | アマゾン ウェブ サービス

今日の進化し続ける e コマースの世界では、魅力的な商品説明の影響力はどれだけ誇張してもしすぎることはありません。 これは、潜在的な訪問者を有料顧客に変えたり、クリックして競合他社のサイトに誘導したりする決定的な要因となる可能性があります。 膨大な数の製品にわたってこれらの説明を手動で作成するのは労働集約的なプロセスであり、新しいイノベーションの速度が遅くなる可能性があります。 ここが アマゾンの岩盤 生成 AI 機能がゲームを再構築するために介入します。 この投稿では、Amazon Bedrock が商品説明の生成プロセスをどのように変革し、電子小売業者が貴重な時間とリソースを節約しながら効率的にビジネスを拡大できるようにしているかを詳しく説明します。

小売業における生成 AI の力を解き放つ

生成 AI は世界中の取締役会や CEO の注目を集めており、「生成 AI をビジネスにどのように活用できるか?」という疑問が生じています。 e コマースにおける生成 AI の最も有望な用途の XNUMX つは、生成 AI を使用して商品説明を作成することです。 小売業者とブランドは、最も効果的な説明のテストと評価に多大なリソースを投資しており、生成 AI はこの分野で優れています。

膨大なカタログに対して魅力的で有益な商品説明を作成することは、特にグローバルな e コマース プラットフォームにとっては大変な作業です。 各市場向けに製品説明を手動で翻訳および適応させるには、時間とリソースがかかります。 その結果、一般的または不完全な説明が生じ、売上と顧客満足度の低下につながります。

Amazon Bedrock のパワー: AI が生成した商品説明

Amazon Bedrock は、生成 AI 開発を簡素化するフルマネージド サービスで、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Amazon などの大手 AI 企業の高性能基盤モデル (FM) を単一の API を通じて提供します。 プライバシーとセキュリティを確保しながら生成 AI アプリケーションを構築するための包括的な機能セットを提供します。 Amazon Bedrock を使用すると、さまざまな FM を試し、微調整や取得拡張生成 (RAG) などの技術を使用して非公開でカスタマイズできます。 このプラットフォームを使用すると、コーディングを必要とせずに、旅行の予約、保険金請求の処理、広告キャンペーンの作成、在庫管理などの複雑なビジネス タスクに対応するマネージド エージェントを作成できます。

たとえば、e コマース プラットフォームは、最初にサイズ、色、価格を含む基本的な製品説明を生成できます。 ただし、Amazon Bedrock の柔軟性により、これらの説明を微調整して顧客レビューを組み込んだり、ブランド固有の文言を統合したり、特定の製品の特徴を強調したりすることができ、その結果、対象ユーザーの共感を呼ぶカスタマイズされた説明が得られます。 さらに、Amazon Bedrock は、直感的な API を通じて Amazon および主要な AI スタートアップ企業の基盤モデルへのアクセスを提供し、プロセス全体をシームレスかつ効率的にします。

AI の使用は、製品説明プロセスに次のような影響を与える可能性があります。

• より迅速な承認 – ベンダーは合理化されたプロセスを体験し、製品リストから承認まで XNUMX 時間以内に移行し、イライラする遅延を排除します。
• 製品リストの速度の向上 – 自動化されると、e コマース マーケットプレイスの商品リストが急増し、消費者がほぼ瞬時に最新の商品にアクセスできるようになります。
• 将来を見据えた – 最先端の AI を採用することで、進化する市場の需要に対応できる先進的なプラットフォームとしての地位を確保できます。
• 革新的手法 – このソリューションはチームを日常的なタスクから解放し、より価値の高い仕事に集中できるようにし、イノベーションの文化を育みます。

ソリューションの概要

技術的な詳細に入る前に、このソリューションが提供するものの概要をプレビューしてみましょう。 このソリューションを使用すると、e コマース プラットフォームの商品説明を作成および管理できます。 これにより、プラットフォームは次のことが可能になります。

• テキストから説明を生成する – Amazon Bedrock は、生成 AI の力を利用して、プレーンテキストの説明を、生き生きとした有益で魅力的な製品説明に変換できます。
• クラフト画像 – テキストだけでなく、商品説明と完全に一致する画像を作成して、商品の視覚的な魅力を高めることもできます。
• 既存のコンテンツを強化する – 新たな視点が必要な既存の製品説明はありますか? Amazon Bedrock は、現在のコンテンツをさらに魅力的で魅力的なものにします。

このソリューションは、 AWS ソリューション ライブラリ。 付属の説明書に詳細な手順が記載されています READMEファイル。 README ファイルには、要件から導入ガイドラインまで、開始するために必要なすべての情報が含まれています。

システム アーキテクチャは、いくつかのコア コンポーネントで構成されます。

• UIポータル – これは、ベンダーが製品画像をアップロードするために設計されたユーザー インターフェイス (UI) です。
• Amazonの再認識 – Amazonの再認識 は、画像内のオブジェクト、テキスト、ラベルを検出する画像分析サービスです。
• アマゾンの岩盤 – Amazon Bedrock の基盤モデルは、Amazon Rekognition によって検出されたラベルを使用して製品説明を生成します。
• AWSラムダ – AWSラムダ 処理用のサーバーレス コンピューティングを提供します。
• 製品データベース – 中央リポジトリには、ベンダー製品、画像、ラベル、生成された説明が保存されます。 これは任意のデータベースにすることができます。 このソリューションでは、すべてのストレージが UI 内にあることに注意してください。
• 管理者ポータル – このポータルはシステムと製品リストを監視し、スムーズな運用を保証します。 これは解決策の一部ではありません。 理解のために追加しました。

次の図は、システム内のデータと相互作用の流れを示しています。

ワークフローには次の手順が含まれます。

1. クライアントは、Amazon API Gateway REST API へのリクエストを開始します。
2. Amazon API Gateway は、プロキシ統合を通じてリクエストを AWS Lambda に渡します。
3. 製品画像入力を操作する場合、AWS Lambda は Amazon Rekognition を呼び出して画像内のオブジェクトを検出します。
4. AWS Lambda は、Amazon Titan 言語モデルなど、Amazon Bedrock によってホストされている LLM を呼び出して、製品説明を生成します。
5. 応答は AWS Lambda から Amazon API Gateway に返されます。
6. 最後に、Amazon API Gateway からの HTTP 応答がクライアントに返されます。

ユースケースの例

ベンダーが靴の製品画像をアップロードすると、Amazon Rekognition が「白い靴」、「スニーカー」、「耐久性」などの主要な属性を識別すると想像してください。 Amazon Bedrock Titan AI はこの情報を取得し、次のような製品説明を生成します。「これは、製品写真に基づいたキャンバス ランニング シューズの製品説明草案です。アクティブなライフスタイルに最適な軽量スニーカー、キャンバス ランナーのご紹介です。」 このランニング シューズは、通気性に優れたキャンバスのアッパーにレザーのアクセントを加え、スタイリッシュでクラシックな外観を実現しています。 レースアップデザインがしっかりとしたフィット感を提供し、パッド入りのタンと履き口が快適さを高めます。 内側には取り外し可能なクッション性のあるインソールが足をサポートし快適に保ちます。 EVAミッドソールが歩くたびに衝撃を吸収し、疲労を軽減します。 ラバーアウトソールのフレックスグルーブが柔軟性とトラクションを保証します。 シンプルでレトロなスタイルの Canvas Runner は、ワークアウトから日常着までシームレスに移行できます。 用事をこなすときも、長距離を走るときも、この万能スニーカーは快適かつスタイリッシュに動き続けられます。」

デザインの詳細

コンポーネントをさらに詳しく見てみましょう。

• ユーザーインターフェース：
  • フロントエンド – ベンダー ポータルのフロントエンドにより、ベンダーは製品画像をアップロードし、製品リストを表示できます。
  • API呼び出し – ポータルは API を介してバックエンドと通信し、画像を処理し、説明を生成します。
• アマゾンの認識:
  • イメージ分析 – API 呼び出しによってトリガーされ、Amazon Rekognition は画像を分析し、オブジェクト、テキスト、ラベルを検出します。
  • ラベル出力 – 解析により得られたラベルデータを出力します。
• アマゾンの基盤:
  • NLP テキストの生成 – Amazon Bedrock は、Amazon Titan 自然言語処理 (NLP) モデルを使用してテキストの説明を生成します。
  • ラベルの統合 – Amazon Rekognition によって検出されたラベルを入力として受け取り、製品説明を生成します。
  • スタイルマッチング – Amazon Bedrock は、生成された説明がプラットフォームのスタイルと一致するように、Amazon Titan モデルの微調整機能を提供します。
• AWSラムダ:
  • 処理 – Lambda はサービスへの API 呼び出しを処理します。
• 製品データベース：
  • 柔軟なデータベース – 製品データベースは、顧客の好みと要件に基づいて選択されます。 これはソリューションの一部として提供されないことに注意してください。

追加機能

このソリューションは、単に製品説明を作成するだけではありません。 さらに XNUMX つの素晴らしいオプションが提供されます。

• テキストからの画像と説明の生成 – 生成 AI の力を利用して、Amazon Bedrock はテキストの説明を取得し、詳細な製品説明とともに対応する画像を作成できます。 次の可能性を考慮してください。
  • テキストから商品を即座に視覚化します。
  • 大規模なカタログの画像作成を自動化します。
  • 豊富なビジュアルで顧客エクスペリエンスを向上します。
  • コンテンツ作成の時間とコストを削減します。
• 説明の強化 – すでに既存の製品説明がある場合、Amazon Bedrock はそれらを強化できます。 テキストとプロンプトを入力するだけで、Amazon Bedrock がコンテンツを巧みに強化および充実させ、顧客にとって非常に魅力的で魅力的なものにします。

まとめ

競争の激しい e コマースの世界では、イノベーションの最前線に留まり続けることが不可欠です。 Amazon Bedrock は、商品コンテンツを強化し、出品プロセスを最適化し、売上を促進したいと考えている電子小売業者に革新的な機能を提供します。 AI によって生成された製品説明の力を利用して、企業は顧客の心に深く響く、魅力的で有益で文化的に関連性のあるコンテンツを作成できます。 e コマースの未来が到来し、それは Amazon Bedrock による機械学習によって推進されます。

AI を活用した商品説明の可能性を最大限に引き出す準備はできていますか? e コマース プラットフォームに革命を起こすための次のステップを踏みましょう。 訪問 AWS ソリューション ライブラリ そして、Amazon Bedrock がどのように商品説明を変革し、プロセスを合理化し、売上を伸ばすことができるかを探ってください。 Amazon Bedrock で e コマースを強化する時が来ました!

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著者について

ダヴァル・シャー AWS のシニア ソリューション アーキテクトであり、機械学習を専門としています。 デジタル ネイティブ ビジネスに重点を置き、顧客が AWS を活用してビジネスの成長を促進できるように支援します。 ML 愛好家である Dhaval は、前向きな変化をもたらす影響力のあるソリューションを作成するという情熱に突き動かされています。 余暇には旅行を満喫し、家族との充実した時間を大切にしています。

ダグ・ティファン AWS のファッションおよびアパレルのワールドワイド ソリューション戦略責任者です。 ダグはその役割において、ファッションおよびアパレルの幹部と協力して、彼らの目標を理解し、最適なソリューションについて彼らと連携します。 Doug は小売業界で 30 年以上の経験があり、マーチャンダイジングおよびテクノロジーのリーダーとしての役割をいくつか歴任しています。 Doug はテキサス A&M 大学で学士号を取得しており、テキサス州ヒューストンに拠点を置いています。

ニヒル・シャルマ 彼は、アマゾン ウェブ サービス (AWS) のソリューション アーキテクチャ リーダーであり、ソリューション アーキテクトのチームとともに、AWS クラウド テクノロジーとサービスを使用して AWS の顧客が重要なビジネス課題を解決できるよう支援しています。

ケビン・ベル シアトルを拠点とする AWS のシニア ソリューション アーキテクトです。 彼は約 10 年間、クラウドで何かを構築してきました。 彼は GitHub で @bellkev としてオンラインで見つけることができます。

ニプンチャガリ カリフォルニア州ベイエリアを拠点とするプリンシパル ソリューション アーキテクトです。 Nipun は、お客様がサーバーレス テクノロジーを導入してアプリケーションを最新化し、ビジネス目標を達成できるよう支援することに熱心に取り組んでいます。 彼は最近、デジタル変革を可能にする最新テクノロジーを導入する組織を支援することに重点を置いています。 仕事以外に、ニプンはバレーボールをしたり、料理をしたり、家族と旅行したりすることに喜びを感じています。

マーシャル・バンチ AWS のソリューションアーキテクトとして、北米の顧客がクラウド上で安全かつスケーラブルで費用対効果の高いワークロードを設計できるよう支援しています。 彼の情熱は、データと最新テクノロジーが斬新なソリューションを可能にする長年のビジネス上の問題を解決することにあります。 マーシャルはプロの仕事以外にも、コロラド州の美しいロッキー山脈でのハイキングやキャンプを楽しんでいます。

アルターフ・ダウッジー は、アマゾン ウェブ サービス (AWS) のデジタル ネイティブ ビジネス (DNB) セグメントで AdTech 顧客をサポートするソリューション アーキテクト リーダーです。 彼はテクノロジー分野で 20 年以上の経験があり、分析に関して深い専門知識を持っています。 彼は、AWS クラウドを活用して顧客のビジネス成果の向上を支援することに情熱を注いでいます。

スコット・ベル は、25 年以上のテクノロジー管理経験を持つダイナミックなリーダー兼イノベーターです。 彼は、世界中のユーザーや企業の課題に対応するテクノロジーを提供するチームの指導と開発に情熱を注いでいます。 彼は、35 以上の言語をサポートするグローバルなテクノロジー ソリューションを提供するテクノロジー チームを率いてきた豊富な経験を持っています。 彼はまた、AI と生成 AI がビジネスを変革する方法と、それらが顧客の現在の満たされていないニーズをサポートする方法にも情熱を注いでいます。

サチン・シェティ AWS のプリンシパル カスタマー ソリューション マネージャーです。 彼は、企業の成功とクラウド導入による大きなメリットの実現を支援することに情熱を注いでおり、基本的な移行から人、プロセス、テクノロジーにわたる大規模なクラウド変革まであらゆるものを推進しています。 AWS に入社する前は、Sachin はソフトウェア開発者として 12 年以上勤務し、ヘルスケア、金融サービス、小売、保険におけるテクノロジーの提供と変革を主導する上級管理職を複数歴任しました。 彼はエグゼクティブ MBA と機械工学の学士号を取得しています。

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• 情報源： https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automating-product-description-generation-with-amazon-bedrock/