Category: Amazon Bedrock

本稿では、AWS Well-Architected Framework の運用上の優秀性 (operational excellence) の柱をベースラインとして、AI を安全に大規模利用するために実際のプロジェクトで開発したベストプラクティスとガイドラインを共有します。

製造業におけるデータの活用はビジネスの成功に不可欠な要素となっていますが、一方で多くの企業は、業務をまたいだデータを包括的に活用することは難しいと感じています。実際、ものづくり白書2025でも、DX の具体的成果が半分以下しか出ていない、と報告されています。この理由の一つとしては、部門や関連会社ごと、さらに部門内のシステムも CRM、PLM、ERP、MES/MOM などに散らばってデータが保存されているからです。このブースでは、データ活用のハードルを下げる提案の一つとして、e-Bike の仮想的なビジネスのデータを集約し、グラフデータと生成 AI を組み合わせ、業務横断のデータ (Digital Thread) の活用を実現するアプリケーションを展示しています。

株式会社 Nint 様は、Amazon Bedrock エージェントを活用して、自然言語によるデータ分析を可能にする AI 機能を開発しました。これにより、データ分析の専門知識がない人でも自然言語による分析が可能となり、熟練者の作業効率も最大 80% 向上しました。この記事では、本事例の背景やソリューションの詳細、お客様の声をご紹介します。

生成 AI は、Amazon の Rufus や Amazon Seller Assistant などの会話型アシスタントを含む様々なアプリケーションを通じて、ビジネスの運営に革命をもたらしています。
さらに、最も影響力のある生成 AI アプリケーションの一部は、舞台裏で自律的に動作しており、これは企業が運用、データ処理、コンテンツ作成を大規模に変革するために不可欠な機能です。
この投稿では、Amazon.com における生成 AI アプリケーションの 4 つの多様な例を検証します。

この記事では、拡散モデル (diffusion-based model) による画像生成プロセスの概要と、Amazon Nova Canvas を使用したテキストからの画像生成に必要な入力パラメータについて詳しく解説します。

はじめに 製造業では、モノ（ハードウェア）を中心とした売り切り型のビジネスから、スマートな製品、すなわちモノを […]

株式会社 NTT データは、2024 年度の AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラムに参画し、AI Agent によるクリエイティブ業務支援ソリューションを開発しました。本稿では、開発の背景となるビジネス的課題から、具体的なソリューションのアーキテクチャ、そして実際の導入による効果を包括的に紹介します。また、デザイン関連の企業様との協業を通じて得られた実践的な知見についても共有します。

テクノロジーコミュニティには、志を同じくする他の人々と学び、人脈を築く多くの機会があります。5 月 19 日週 […]

Anthropic は 5 月 22 日、次世代の Claude モデルである Opus 4 と Sonnet […]

本ブログでは、DoorDashが共同で開発した、コンタクトセンター向け生成 AI エージェントソリューションをご紹介します。Amazon Connect、Amazon Lex、Amazon Bedrock Knowledge Basesを活用し、わずか 2 か月で音声・チャット対応の AI エージェントを構築、2.5 秒以内の応答速度を実現しました。実装手順からカスタマイズ方法まで、オープンソースで提供される実践的なソリューションの詳細をご覧ください。