Amazon Web Services ブログ

Category: Compute

AWS Weekly Roundup: Amazon S3 Access Grants、AWS Lambda、European Sovereign Cloud リージョンなど (2024 年 7 月 8 日)

7月1日週の月曜日以来の AWS ニュースは 21 件しかなく、そのほとんどは既存のサービスと機能のリージョン […]

ルームクリップ株式会社様の AWS 生成 AI 事例 「軽量基盤モデルを用いた画像内の家具の検出システム」 のご紹介

ルームクリップ株式会社は「日常の創造性を応援する」というミッションを掲げ、住生活の領域に特化した日本最大級のソーシャルプラットフォーム「RoomClip」を運営しています。同プラットフォームでは、ユーザーが投稿した「住生活の実例写真」から欲しいアイテムや好きなブランドと繋がることができます。同社で投稿された部屋写真を自動で解析して類似商品のリンクを記載する機能を実装しました。これによりユーザーは投稿された写真に写る家具を取り扱う EC サイトに遷移したり、一部は Roomclip 内で直接購入できるため、シームレスな購買体験が得られます。この機能のコアとなる家具の検出システムに軽量な基盤モデルを採用し AWS Lambda 上で実行した事例を紹介いたします。

AWS CDK Pipelines と AWS CodeDeploy を使用したブルー/グリーンデプロイ

お客様から Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) に AWS CodeDeploy を使用して ブルーグリーン デプロイを実装するための支援がしばしば求められます。 お客様のユースケースは通常、複数のリージョンおよびアカウント間でのデプロイシナリオが含まれます。 これらの要件だけでも十分に難しいのですが、さらに CodeDeploy を使用する際には特定の設計上の決定が必要となります。 具体的には CodeDeploy の設定方法、CodeDeploy リソース (アプリケーションやデプロイグループなど) の作成時期と方法、アカウントとリージョンの任意の組み合わせにデプロイできるコードの書き方が含まれます。

Big Advance ビジネスマッチング機能の概念図（ココペリ社 HP より引用）

株式会社ココペリにおける AWS 生成 AI 事例: ML Enablement Workshop によるユースケース特定とその検証

本ブログは、株式会社ココペリと Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。
株式会社ココペリは「中小企業にテクノロジーを届けよう」というビジョンのもとサービスを提供しています。より多くの価値提供を行うための活動が実施されており、提供サービスの一つである中小企業 DX 支援プラットフォーム「Big Advance」の体験向上を狙う施策も期待されていました。
Big Advance にはビジネスマッチング機能やホームページ作成など複数の機能が搭載されています。これらの機能が有効に活用されることで、利用者のビジネス課題が効率よく解決されることに寄与します。ココペリ社は、利用者がより効率よく機能を活用できるように AI/ML 技術を使った施策を検討し価値提供を試みていました。一方で、AI/ML の活用は技術的な側面のみならずビジネス視点での成長戦略が必要です。Big Advance 利用者への価値提供とともにココペリ社の成長が行えるような AI/ML の活用施策の考案が求められていました。

Hosted Control Plane (HCP) を備えた Red Hat OpenShift Service on AWS (ROSA) を解説

2015年に AWS で初めてリリースされて以来、Red Hat OpenShift は似たようなアーキテクチャを持ってきました。OpenShift 3 、 OpenShift 4 、自己管理の OpenShift Container Platform (OCP) か、マネージドサービスの ROSA かを問わず、お客様はこれまで自身の AWS アカウント内に存在するコントロールプレーンについて、関連するコストを相殺して投資対効果 (ROI) を最大化する方法を検討してきました。これに応えるべく Red Hat は OpenShift 向けに Hosted Control Plane (HCP) をリリースしました。

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