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解決する課題

多くの組織は、AI/ML のアイデアを実際の製品成長に変えることに苦労しています。ML Enablement Workshop は、クロスファンクショナルチーム（ビジネス、開発、データサイエンス）が顧客ニーズに沿って連携し、プロセス全体で生成 AI を使用してアイデアを迅速に検証できるように支援することで、この課題に取り組みます。顧客中心の実践的なワークフローを教えることで、ML プロジェクトの高い失敗率を減らし、約 6 か月での本番リリースを目指します。

仕組み

ワークショップは 3 つの段階で構成されています。Day0（1 時間、リモート可）では役割と準備状況を確認します。Day1（実践、3.5 時間）では、参加者が Amazon の「Working Backwards」プロセスを体験し、AI 支援によるプレスリリースを生成し、仮説検証用のモックアップを構築します。Day2（改善、3 時間）では、モックからの学びを統合し、プレスリリースを更新し、リリースに向けた最初のステップを計画します。Kiro（仕様駆動の生成 AI）と呼ばれるツールを使用して仕様書の作成を練習し、プロセスを説明するための出力例（プレスリリース、モックアプリ）が提供されます。

対象者

これは、製品の生成 AI ユースケースを特定し検証するために協力したいプロダクトチーム（プロダクトマネージャー、エンジニア、データサイエンティスト、ビジネスステークホルダーを含む）向けに設計されています。また、クロスファンクショナルなコラボレーションを構築し、Amazon の製品開発文化を採用したい組織にも適しています。ワークショップはオープンソース資料として提供されているため、チームは社内で実施できます（一部の命名制限あり）。条件が満たされれば、AWS が提供することもできます。

ハイライト

• 短時間で実践的な形式で Amazon の「Working Backwards」プロセスを学び実践
• アイデアからモック構築まで生成 AI を適用し、製品開発の習慣を改善
• モックベースのフィードバックを使用して机上の空論を避け、実際のユーザー入力に基づいて意思決定
• 具体的な例（プレスリリース、モックアプリ）と MUFG、JINS、BASE などの企業の顧客事例を含む
• オープンソースライセンスで無料で使用でき、その後のプロトタイピングには AWS サポートがオプションで利用可能