Amazon Web Services ブログ

Category: Artificial Intelligence

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。

AWSSummitJapan2025_Retail_nova_canvas_virtual_tryon_eye

【開催報告】AWS Summit Japan 展示 : Amazon Nova Canvas の Virtual try-on でリアルな商品試着と配置を実現し、返品率を削減する

この Virtual try-on の技術は、Amazon Bedrock から利用できるモデルの、Amazon Nova Canvas の Virtual try-on 機能を使って実現することができます。2025 年 7 月 2 日に一般公開されたばかりの最新の機能です。Nova Canvas では、衣料や帽子、靴、アクセサリーの他にも、ソファなどの家具、商品をお部屋やお好みの背景画像に配置するケース、さらには好きな模様を T シャツなどに転送するケースなどにも活用することができます。
本ブログでは、AWS Summit での Virtual try-on 展示について、技術解説をしていきます。

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