AWSは、生成AIワークロード設計と運用のベストプラクティス提供にフォーカスした、新しいWell-Architected Generative AI Lensの提供を発表した。このLensは、生成AIを使って堅牢かつコスト効率の高いソリューションを提供する責任を持つビジネスリーダー、データサイエンティスト、アーキテクト、エンジニアを対象としている。このドキュメントはクラウドに依存しないベストプラクティス、実装ガイダンス、その他のリソースへのリンクを提供している。
Generative AI Lensは責任あるAIの実践に対応しており、AI駆動機能の出現によって生じた新たな課題を認識し、顧客が確認・対応すべき検討事項をまとめている。本書は従来の機械学習ソリューションと比較して、正確性と堅牢性（すなわち、予期しない入力や敵対的入力に対しても正しいシステム出力を達成すること）の確保が重要であると強調している。
このLensは、生成的AIソリューションの設計、提供、運用のための反復プロセスを推奨している。生成AIライフサイクルの6つのフェーズには、インパクトのスコープ、モデルの選択とカスタマイズ、既存アプリケーションへのモデルの統合、新しいAI駆動機能のデプロイが含まれる。最後のフェーズでは機能を反復的に改善し、イテレーションループをクローズさせる。
生成AIライフサイクルの6つのフェーズ（出典：AWS Architecture Blog）
この記事は生成AIソリューション提供時に生じるデータアーキテクチャの追加課題もカバーしている。このドキュメントは3つの主要ユースケース：モデルの事前学習、モデルのファインチューニング、検索拡張生成（RAG）にフォーカス。これらのユースケースにはそれぞれ異なる要件があるが、全体として大規模データセットと複雑なインフラをサポートできる成熟した適応性のあるアプローチが求められている。
この発表の著者は、このLensが提供する価値をハイライトしている：
Generative AI Lensは、顧客が大規模言語モデル（LLM）を活用してビジネス目標を達成するためのアーキテクチャを評価するための一貫したアプローチを提供します。このLensは、モデル選定、プロンプトエンジニアリング、モデルのカスタマイズ、ワークロード統合、継続的改善に関連する一般的な検討事項に対応しています。
このドキュメントはWell-Architected Frameworkの6つの柱すべてを網羅し、生成AIソリューションの提供に特有の多くの領域についても論じている。また、AWS上で生成AIワークフローを構築する際の設計原則も提示しており、特にAIワークロードにおいて重要となる制御された自律性の必要性をハイライトしている。
AWSのチーフエバンジェリスト(EMEA） Danilo Poccia氏は、彼のX投稿でこの発表をまとめている：
このLensは、公平性、説明可能性、プライバシー、安全性、透明性のための明確な観点から責任あるAIの実践を強調しており、モデルの生産者、提供者、消費者の間で共有される責任を認識しています。