Amazon Web Services ブログ

Category: Application Integration

AWS Weekly Roundup: Amazon Bedrock エージェントワークフロー、Amazon SageMaker プライベート接続など (2026 年 2 月 2 日)

2026 年 1 月 26 日週、私たちはラバ祭りを祝いました。これは、旧正月まで残りわずかであることを告げる […]

AWS で DER アグリゲーター向けのスケーラブルな DERMS ソリューションを構築する

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。

smart EuropeがAmazon Bedrockでカスタマーサポート業務を変革した方法

自動車メーカーにとって、新型車のリリース、無線通信(OTA)によるソフトウェアアップデート、コネクテッドサービスの開始は、新鮮な顧客体験を生み出します。これらのイノベーションは運転体験の向上に役立つ一方で、自動車所有者から車両の機能、充電機能、メンテナンス手順、デジタルサービスに関する多数の問い合わせを生み出します。

AWSはsmart Europeと協力し、smart.AI Case Handlerを開発しました。このツールは、問い合わせに関するインサイトとカスタマイズされた対応を提案することで、サポート担当者の効率を大幅に向上させます。

Amazon MWAA Serverless の紹介

本日、AWS は Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) Serverless の提供を発表しました。これは MWAA の新しいデプロイメントオプションで、Apache Airflow 環境の運用オーバーヘッドを排除しながら、サーバーレススケーリングによってコスト最適化を実現します。この新しいサービスは、データエンジニアと DevOps チームがワークフローのオーケストレーションで直面する主な課題、つまり運用スケーラビリティ、コスト最適化、アクセス管理を解決します。

Amazon MWAA における Apache Airflow 2.x から Apache Airflow 3.x への移行のベストプラクティス

Amazon MWAA の Apache Airflow 3.x では、セキュリティと分離性を強化する API ベースのタスク実行など、アーキテクチャの改善が導入されています。その他の主要なアップデートには、ユーザーエクスペリエンスを向上させた UI の再設計、パフォーマンスを改善したスケジューラーベースのバックフィル、Python 3.12 のサポートが含まれています。Amazon MWAA における Airflow のマイナーバージョンのインプレースアップグレードとは異なり、Airflow 2 から Airflow 3 へのアップグレードには根本的な破壊的変更があるため、慎重な計画と移行アプローチによる実行が必要です。

Amazon MWAA における Apache Airflow 3 の紹介：新機能と機能拡張

本日、Amazon Web Services (AWS) は、Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) における Apache Airflow 3 の一般提供開始を発表しました。このリリースにより、組織がクラウド上でデータパイプラインやビジネスプロセスをオーケストレーションするために Apache Airflow を使用する方法が変革され、強化されたセキュリティ、改善されたパフォーマンス、そして最新のワークフローオーケストレーション機能がもたらされます。

成田空港におけるドーリー動態管理システム「DOLYS」をAWSに構築

はじめに 本稿は、日本航空株式会社デジタルEX企画部 空港オペレーショングループの橋本様よりご寄稿いただいた、 […]

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。

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