Amazon Web Services ブログ
Category: Database
AWS IoT を使用した水道およびガスメーターの公益サービスコネクテッドソリューション
この投稿では、機械学習 (ML) の事前学習済みモデルを使用してリークなどのデータの異常を検出する、広く適用可能なソリューションを紹介します。 このソリューションを実現するため、実際の水道メーターの例を使用し、既存の水道・ガスのメーターインフラストラクチャを AWS IoT Greengrass と AWS IoT Core に統合する手順を説明します。
ANA における Amazon Textract と Amazon Rekognition を活用した整備タグ OCR システムの開発
はじめに 全日本空輸株式会社 整備センター 機体事業室 機体計画部 航空機売却・リースチームでは航空機のリース […]
Amazon S3 Express One Zone がカスタマーマネージドキーでの AWS KMS のサポートを開始
Amazon S3 Express One Zone は、高性能のシングルアベイラビリティーゾーン (AZ) […]
AWS Weekly Roundup: Oracle Database@AWS、Amazon RDS、AWS PrivateLink、Amazon MSK、Amazon EventBridge、Amazon SageMaker など
みなさん、こんにちは! いつものように AWS のニュースが満載の興味深い一週間でした。9 月に開催されたさま […]
鴻池運輸様におけるAWS生成AI事例:Amazon Bedrockによる社内ナレッジの共通知化
鴻池運輸株式会社では各拠点ごとに業種や業務内容が大きく異なっており、拠点別に課題解決のために用いた考え方や新しいソリューション、また自動化・省力化機器などの検証結果、費用対効果などの社内ナレッジが各拠点ごとに蓄積されていました。2022年9月にそうした個別のナレッジを全社データベース化したものの、社内ナレッジは自然言語で記載された非構造化データとなっており、類似する業務に対する社内ナレッジへのアクセスが、通常の検索機能ではマッチングしづらく、ナレッジの共通知化がなかなか進まないという課題がありました。
このような課題を解決するため、鴻池運輸ではAWSのサービスを活用したRAGチャットアプリケーションを開発しました。
【開催報告】AWS メディア業界向け勉強会開催報告
2024 年 7 月 11 日(木)に、メディア業界のお客様向けに AWS 勉強会を開催いたしました。放送局の […]
RAG の精度を向上させる Advanced RAG on AWS の道標
本記事では、AWS のサービスを活用したさまざまな Advanced RAG の実装方法や、精度を向上させるための様々なテクニックを紹介します。これらの手法を理解し適用することで、より高度で信頼性の高い AI アプリケーションの開発が可能になります。
Amazon RDS for MySQL と Amazon Redshift のゼロ ETL 統合が一般公開され、ほぼリアルタイムの分析が可能に
ゼロ ETL 統合では、複数のアプリケーションやデータソースにわたるデータを統合し、総体的なインサイトを取得し […]
AWS が SQL Server 向けに最も選ばれるクラウドプロバイダーに-新たな調査結果
2024年の IDC Infobrief – Running SQL Server Workloads in the Cloud のレポートによると、Microsoft SQL Server ユーザーの大半が、主要なクラウドプロバイダーとして AWS を選択していることが明らかになりました。SQL Server ユーザーが、AWS を選ぶ理由と移行の選択肢について紹介いたします。
【開催報告】AWS Summit Japan 2024 物流業界向けブース展示 「倉庫x生成AIからの物流DX」
6 月 20 日と 21 日の 2 日間にわたり、幕張メッセにおいて 13 回目となる AWS Summit […]