Category: Generative AI

本ブログは、KDDIアジャイル開発センター株式会社 テックエバンジェリスト 御田稔氏、同ソフトウェアエンジニア […]

※ 本ブログは、株式会社レアジョブテクノロジーズとAmazon Web Service Japan が共同で執 […]

本ブログは、株式会社システムインテグレータ様と Amazon Web Service Japan が共同で執筆しました。

株式会社システムインテグレータは、「時間を与えるソフトウェアを創り続ける」というミッションを掲げる IT 企業です。パッケージ・ソフトウェアやクラウドサービス（SaaS）の企画開発・販売、コンサルティングなどを幅広く手掛けています。

同社では、エンジニアの採用や教育に役立つ、プログラミングスキル判定サービス「TOPSIC（トップシック）」を提供しています。

生成 AI 技術の発展により、顧客は Amazon Bedrock などの Amazon 生成 AI サービスを利用して、受注から現金化、調達から支払い、採用から退職、設計から生産などのビジネスプロセスでイノベーションを加速することを期待しています。このため、先週 AWS と SAP は 戦略的パートナーシップの拡大を発表しました。これには新しい生成 AI 機能も含まれています。Amazon Bedrock モデルが SAP AI Core の SAP 生成 AI Hub で利用可能になりました。これにより、SAP ERP を利用する企業は、SAP Business Technology Platform (SAP BTP) と Amazon Bedrock の基盤モデル(FM) を利用して生成 AI 対応のアプリケーション拡張を構築できます。このようにコアシステムを維持しつつイノベーションを行えます。このブログでは、AWS と SAP の技術的ガイダンスとして、「ジョイントリファレンスアーキテクチャ」(JRA) を提供します。これは、SAP エコシステム内で Amazon Bedrock の FM を利用したいお客様向けのものです。

5月20日週、Amazon Web Services (AWS) の VP for AI Products で […]

このブログでは、AWS Application Migration Service (AWS MGN)のカスタマイズした起動後アクションと、Amazon CodeWhisperer を利用したテスト/移行スクリプトを紹介します。AWS のリソースにサービスや機能をアタッチしたりデタッチしたりして、反復可能なテスト方法を作成するためにどのように役立つかを説明します。

このブログでは、AWS Application Migration Service (AWS MGN)とそれに関連する AWS サービスを中心に、ブルー/グリーンデプロイの実装にフォーカスを当てた合理的かつ効率的なサーバー移行プロセスに触れていきます。オペレーション負担を軽減し、ダウンタイムが最小限に抑えた AWS へのシームレスな移行が可能になります。

このブログ記事では、製造業界における生成 AI の最新トレンドと、ハノーバーメッセ 2024 での事例について深く掘り下げています。実際のユースケースを探り、AWS のサービスと AWS パートナーソリューションを活用した大手メーカーの説得力のある成功事例を紹介しています。これらは、生成 AIがどのように現場での迅速なトラブルシューティングと意思決定を促進し、設備停止の平均復旧時間 (MTTR) を劇的に短縮し、生産性と製品品質をかつてないほど向上させることを示しています。

イノベーションとアジリティは、デジタル環境で優位に立ち続けるための重要な鍵であり、そのため企業はますますクラウドサービスの力を活用しようとしています。しかし、多くの組織が直面する大きな障害は、インターネット上で機密データを送受信することによるリスクです。この課題を認識し、本ブログでは、SAP Private Link が SAP Business Technology Platform (BTP) 内で AWS の標準サービスを安全かつプライベートに利用できる経路を提供する方法を探っています。このアプローチにより、セキュアで制御されたネットワーク環境でイノベーションを促進することができます。

Amazon Q は企業のシステムにあるデータや専門知識を使用して、会話、問題の解決、コンテンツの生成、アクションの実行を提供する生成 AI 搭載アシスタントで、 Amazon Connect 内で直接利用できます。このブログ記事では、Amazon Q in Connect とその仕組み、生成 AI による機能を使用してナレッジベースを最適化し、コンタクトセンター業務への効果を最大化する方法について学びます。