【re:Invent2024参加レポート】Workshopに参加してみた

2024.12.10

この記事を書いたメンバー：

平野真弓

米国ラスベガスで開催されたre:Invent2024に現地参加しました。

英語が苦手な筆者ですが、作業中心のハンズオンならなんとついていけるかもしれないと思い、「MAM310 | Build generative AI assistants for SAP supply chain and manufacturing」というワークショップに参加してきました。

Workshopとは

re:invent2024の公式ページには各セッションでどのようなことをするかの紹介があり、ワークショップについては以下のように説明されています。

■原文

Interactive sessions where attendees work in small groups to build a solution to a problem using AWS. Workshops encourage interaction and provide attendees with an opportunity to learn from and teach each other. You must bring your own laptop to participate in this session.

■日本語訳

参加者が小グループに分かれて AWS を使って問題の解決策を構築するインタラクティブなセッションです。ワークショップでは交流が促進され、参加者は互いに学び合い、教え合う機会を得られます。このセッションに参加するには、自分のラップトップを持参する必要があります。

今回のWorkshopの概要

今回受講したワークショップについては以下のような説明がありました。

■原文

SAP customers must take full advantage of their enterprise data to stay ahead. In this hands-on workshop, use SAP, generative AI, and both structured and unstructured data to optimize multiple manufacturing processes. Build a secure generative AI assistant to engage with SAP supply chain data using a conversational interface to identify top-performing suppliers, dependencies, and risk factors. Next, employ a generative AI agent to promptly address machinery issues on the shop floor leveraging unstructured data to advise users on immediate solutions and triggering processes in SAP to deploy additional resources when necessary. You must bring your laptop to participate.

■日本語訳

SAP のお客様は、優位に立つためにエンタープライズデータを最大限に活用する必要があります。この実践的なワークショップでは、SAP、ジェネレーティブ AI、構造化データと非構造化データの両方を使用して、複数の製造プロセスを最適化します。会話型インターフェイスを使用して SAP サプライチェーンデータと連携する安全なジェネレーティブ AI アシスタントを構築し、パフォーマンスの高いサプライヤー、依存関係、リスク要因を特定します。次に、ジェネレーティブ AI エージェントを使用して、非構造化データを活用して製造現場の機械の問題に迅速に対処し、ユーザーに即時の解決策をアドバイスし、必要に応じて SAP のプロセスをトリガーして追加のリソースを展開します。参加するには、ラップトップを持参する必要があります。