Amazon Web Services ブログ

Category: Analytics

物流業界のチャレンジを支えるデータ活用 – Nippon Express の事例から

物流業界において、特にデータを活用した改善は、物流DXとして総合物流施策大綱でも長年にわたり強く推奨されてきました。このような状況を受けて多くの物流企業がデータ活用を経営戦略の重要項目として位置付けているものの、実態としては有効な施策が打ち出せずにいるケースが多く見受けられます。
本記事ではそういった課題に悩まれる物流事業担当者向けに、データ活用の成功モデルとして日本通運株式会社(以下Nippon Express)のデータ分析基盤「NX Data Station」を解説します。同社は既存リソースを最大限に活用しながら、コスト効果の高いデータ分析基盤を構築し、データを基に業務効率化と意思決定の質向上を実現しています。
記事は2025年7月15日に開催された Amazon SageMaker Roadshow でのNX情報システム および キヤノンITソリューションズ のセッション内容をもとに記載しています。

JWT を使用した Amazon Bedrock と Amazon OpenSearch Service による SaaS 向けマルチテナント RAG 実装

本ブログでは、RAG 実装で使用される Vector DB の一つである Amazon OpenSearch Service を例に、JSON Web Token(JWT)と FGAC を組み合わせたテナント分離パターンとテナントリソースへのルーティング方法を紹介します。

Amazon S3 Vectors と Amazon OpenSearch Service によるベクトル検索の最適化

ベクトル埋め込みと類似度検索機能の進歩に伴い、データの保存と検索方法が急速に進化しています。ベクトル検索は、生成 AI やエージェント AI などの最新のアプリケーションにとって不可欠なものとなっています。しかし、大規模なベクトルデータを管理することは大きな課題があります。組織は、数百万または数十億ものベクトル埋め込みを保存して検索する際、レイテンシー、コスト、精度のトレードオフに悩まされることが多くあります。従来のソリューションでは、大規模なインフラストラクチャの管理が必要になるか、データ量が増えるにつれて非常に高額なコストがかかります。

私たちは、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Vectors と Amazon OpenSearch Service の 2 つの統合機能のパブリックプレビューを公開しました。これにより、ベクトル埋め込みをより柔軟に格納および検索することができるようになります。