Category: Artificial Intelligence

この記事では、AWS インフラの構成図作成を自動化する方法として、Diagram-as-code と Amazon Bedrock を組み合わせたアプローチを紹介しています。CloudFormation テンプレートから構造化された中間ファイルを生成し、効率的かつ一貫性のあるアーキテクチャ図を作成する実践的な手法を解説しています。

はじめに 2024年、経済産業省は GENIAC（Generative AI Accelerator Chal […]

本ブログは株式会社フレイ・スリー様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執筆 […]

株式会社ニント様のAmazon Bedrock エージェントを活用したデータ分析自動化事例を紹介。また、80,000以上のAWS AIチップでスケーリングしたAmazon Rufusや、製造業・小売業向け生成AI活用事例、Amazon Nova Canvasの実践的活用法など12件の充実したブログ記事を掲載。サービスアップデートでは、Amazon Q DeveloperのMCPサポート開始、SageMaker・EC2 GPU価格の最大45%削減、Amazon LexのLLM支援NLU機能強化、Qwenモデルのサポート開始など、開発効率と費用対効果を高める8件の重要アップデートを紹介。

この記事では、Amazon Nova Canvas が高度な画像生成技術を通じて実際のビジネス課題をどのように解決できるかを探ります。特に、この技術の強力さと柔軟性を示す 2 つの具体的なユースケースとして、インテリアデザインと商品写真に焦点を当てます。

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。

はじめに メインフレームのモダナイゼーションは、重要なアプリケーションの複雑なレガシーコードベース、メインフレ […]

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。

Amazon Rufus は、生成AIを活用したショッピングアシスタントです。Amazon の商品情報やウェブ上の様々な情報を活用して回答を作成し、お客様のよりスマートなお買い物をサポートします。
この記事では、Rufus が Neuron SDK や Inferentia2、Trainium チップ、そして AWS の各種サービスを活用して、数十億のパラメータを持つ LLM を安定的にデプロイし、運用する方法をご紹介します。