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# 次のステップ
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生成 AI 成熟度モデルは、組織が生成 AI 導入ジャーニーを進めるための構造化されたアプローチを提供します AWS。さまざまな成熟度レベルとアクティビティを理解することで、組織は準備状況を評価し、生成 AI の可能性を最大限に引き出すための情報に基づいた対策を講じることができます。このフレームワークは、生成 AI が成長とイノベーションの主要な推進要因になるように、組織が独自のビジネス目標に沿ったカスタマイズされた戦略を策定するのに役立ちます。

生成 AI の導入はone-size-fits-all的なプロセスではないことを認識することが重要です。各組織のジャーニーは一意であり、業界、ビジネス目標、既存の技術能力などの要因の影響を受けます。ただし、この戦略ドキュメントは貴重なガイドとして機能します。これは、組織が準備状況を評価し、ギャップを特定し、生成 AI の変革の可能性を正常に活用するために必要な対策を実装するためのフレームワークを提供します。

組織は生成 AI の導入ジャーニーに着手し、俊敏性と適応性を維持する必要があります。成熟度レベルを継続的に再評価し、それに応じて戦略を調整します。AI の分野におけるイノベーションの急速なペースには、継続的な学習、スキル開発、ベストプラクティスの採用へのコミットメントが必要です。

このガイダンスに従い、 AWS AI/ML サービスを使用することで、組織はますます AI 主導の世界で新しい機会を開拓し、効率を高め、持続的な競争上の優位性を実現できます。

## リソース
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以下のリソースは、生成 AI の採用について詳しく知るのに役立ちます。

### AWS のサービス ドキュメント
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+ [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html)
+ [Amazon Bedrock ガードレール](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails.html)
+ [Amazon Q Business](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/what-is.html)
+ [Amazon Q Developer](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/what-is.html)
+ [Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html)

### AWS 規範ガイダンス
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+ [生成 AI AWS を使用して でソフトウェア開発ライフサイクルを加速する](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/strategy-accelerate-software-dev-lifecycle-gen-ai/introduction.html)
+ [生成 AI ワークロード評価](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/gen-ai-workload-assessment/introduction.html)
+ [で拡張生成オプションとアーキテクチャを取得する AWS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/retrieval-augmented-generation-options/introduction.html)
+ [生成 AI AWS を使用した でのアプリケーション開発およびメンテナンス運用モデルの変換](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/strategy-transform-adm-operating-model-gen-ai/introduction.html)

### その他のリソース
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+ [AI の状態: 組織が価値を捉えるために再ルーティングする方法](https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai) (McKinsey レポート）
+ [AI パイロットの 88% が本番稼働に失敗しますが、それだけが IT に関するものではありません](https://www.cio.com/article/3850763/88-of-ai-pilots-fail-to-reach-production-but-thats-not-all-on-it.html) (CIO 記事）