Amazon Web Services ブログ

Category: Artificial Intelligence

AWS Summit Japan 2025 で次世代のフードマネジメントに挑戦！ AI と IoT で実現する スマート廃棄物管理

2025 年 6 月 26 日に AWS Summit Japan 2025 の AWS Builders’ Fair にて、カメラと重量センサーを活用した新しいスマート廃棄物管理ソリューションを展示しました。これは、過去に AWS Blog で紹介されたソリューションを基に、日本の食品を取り扱う企業が直面する課題に合わせて改良を加えたものです。

Amazon Bedrock Agentsと Powertools for AWS Lambda で生産性を向上

この記事は「Enhance productivity with Amazon Bedrock Agents and Powertools for AWS Lambda」をソリューションアーキテクトの松本が翻訳したものです。

公共部門は、生産性とサービス提供を向上させるための革新的なソリューションを必要とする独自の課題に直面しています。大規模言語モデル (LLM) はさまざまなアプリケーションで大きな可能性を示していますが、その真価は、最新データ、時間、天気、速報イベントなどのリアルタイム情報にアクセスできるときに発揮されます。この能力は、効果的な公共部門の計画と意思決定に不可欠です。

AWS Transform での Export for vCenter の使用

Export for vCenter は、AWS Transform for VMware で利用するために vCenter からインベントリデータをエクスポートする、新しい AWS オープンソース Python プロジェクトです。RVTools の代替手段として開発され、AWS Transform が必要とするデータフィールドのみを CSV 形式でエクスポートします。

Amazon Bedrock AgentCore のご紹介: AI エージェントをあらゆる規模で安全にデプロイおよび運用する (プレビュー)

わずか数年で、基盤モデル (FM) は、ユーザーのプロンプトに応じてコンテンツを直接作成するために使用されるも […]

Amazon SageMaker Catalog の新機能を使用して、データからインサイトを得るプロセスを効率化

現代の組織は、構造化データベース、非構造化ファイル、個別のビジュアライゼーションツールなど、複数の分断されたシ […]

Amazon Bedrock で AWS Open Data Program のデータを使用する方法

この記事では、AWS オープンデータプログラムのデータを Amazon Bedrock で活用する方法を解説しています。
特に NOAA の気候データセット（GHCN）をナレッジベースとして設定し、基盤モデルと組み合わせることで、技術的知識がなくても気象データに簡単にアクセスできるようになります。チュートリアルは少量のデータを使う基本編と、データセット全体を使う応用編の2部構成になっており、Amazon OpenSearch Serverless を使ったベクトルストアの作成方法も含まれています。

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