Amazon SageMaker | Amazon Web Services ブログ

Amazon SageMaker AI の新しいサーバーレスカスタマイズにより、モデルのファインチューニングが加速します

2025 年 12 月 3 日、Amazon Nova、 DeepSeek 、 GPT-OSS 、Llama、 […]

Amazon SageMaker HyperPodでのチェックポイントなしかつ弾力的なトレーニングの紹介

2025 年 12 月 3 日、 Amazon SageMaker HyperPod における 2 つの新しい […]

株式会社アプリズムが Amazon SageMaker AI と AWS IoT Core で実現した馬の見守りシステム「aiba」の開発と運用

本ブログは株式会社アプリズム様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執筆 […]

Amazon Bedrock Knowledge BasesでSAPおよびエンタープライズデータから新たな可能性を解き放つ

生成AI(Generative AI)の力とエンタープライズデータインテリジェンスを組み合わせた新しいソリューションを見てみましょう。この記事では、Amazon Bedrock Knowledge Basesが組織のSAPおよびエンタープライズデータの活用方法をどのように革新し、イノベーション、効率性、戦略的意思決定のための新たな可能性を創出しているかを探ります。自然言語クエリから自動化されたドキュメント処理、インテリジェントなインサイト生成まで、このソリューションが企業のSAP投資をAI時代の戦略的資産に変革する方法をご紹介します。

東京海上日動システムズ株式会社様の AWS 生成 AI 事例：全社生成 AI 実行基盤とエンタープライズ RAG システムの構築

東京海上日動システムズ様における全社向け生成 AI 実行基盤の構築事例を紹介しています。マルチアカウント構成による基盤設計の考え方や、RAG システムにおける技術選定と実装の工夫、コスト最適化の取り組みなど、企業での生成 AI 活用を検討される際の参考となる内容です。

Apache Iceberg V3 の deletion vectors と row lineage でデータレイク操作を高速化する

Apache Iceberg V3 では deletion vectors と row lineage が導入されました。AWS は Amazon EMR、AWS Glue、Amazon SageMaker、Amazon S3 Tables、AWS Glue Data Catalog でこの機能を提供しています。本記事では、新機能の概要、業界横断のユースケース、AWS サービスでの実装方法を紹介します。