Category: Amazon Athena

DuckDB は軽量なインメモリ SQL エンジンで、追加のサーバー運用なしに対話型のデータ分析を実現します。本記事では、Amazon SageMaker Lakehouse Iceberg REST エンドポイントと AWS Lake Formation のアクセス許可を利用して、AWS CloudShell 上の DuckDB から Amazon S3 Tables に格納された Iceberg テーブルにアクセスし、クエリを実行する手順を紹介します。

本記事は2026年8月12日に公開された「Part 2: Amazon Bedrock cost attrib […]

本記事では、AWS サンプルアセットである AI エージェント SMART（Store Manager Agent for Retail Tech） についてのご紹介と、それを活用した株式会社ユナイテッドアローズ（以下、ユナイテッドアローズ）の取り組みについてご紹介します。小売業にとって、店舗の声をどう本部に届けるかは永遠のテーマです。売上数字の裏には、現場スタッフだけが感じている気づきが必ずあります。しかし店舗の日報や週報のフォーマットだけでは、その気づきを届けるのは難しいのが実情です。SMART は、店舗の気づきを AI の力で引き出し言語化して、本部に届けることを支援するために誕生しました。

AWS の請求書からわかるのは、支出パターンだけではありません。セキュリティ上の問題を特定することもできます。 […]

本記事は アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 疋田、畠 と、Fivetr […]

BMW Group が AWS 上でエージェント検索ソリューションを構築し、ペタバイト規模のデータからインサイトを引き出す取り組みを紹介します。同社の Cloud Data Hub は 20 PB のデータを保存し、1 日平均 110 TB を取り込んでいますが、従来は専門知識がないユーザーにとってデータ分析が困難でした。AWS Professional Services と協力し、Amazon S3 Vectors、Amazon Bedrock、Strands Agents を組み合わせたソリューションを開発。ハイブリッド検索、網羅的検索、SQL クエリの 3 つのアプローチにより、技術スキルに関係なく自然言語でデータにアクセス可能になりました。サーバーレスアーキテクチャによりコスト効率も実現しています 。

こんにちは。ソリューションアーキテクトの松本 敢大です。三井物産デジタル・アセットマネジメント株式会社（以下、 […]

エネルギー環境が分散型モデルへと進化する中、分散型エネルギーリソース (DER) は、エネルギー市場のさまざまなプレーヤー (電力会社、立法機関、アグリゲーター、消費者、サービスプロバイダー) に課題と機会の両方をもたらしています。
さまざまな関係者が Amazon Web Services (AWS) を活用して DER を最大限に活用する方法について、一連のブログを計画しています。最初のブログでは、アグリゲーターが事業の成長に合わせて拡張できる堅牢な分散型エネルギーリソース管理システム (DERMS) を構築するために、AWS サービスがどのように役立つかを探ります。

2025 年 12 月 2 日、Amazon Simple Storage Service (Amazon S […]

2025 年 12 月 2 日、ストレージのパフォーマンスと使用パターンをより深く理解できる Amazon S […]