Amazon Web Services ブログ

Category: Events

Amazon Connect – 機械学習を利用した通話要約機能を搭載

AWS での私たちの使命は、データサイエンティスト、デベロッパー、ビジネスユーザーが機械学習 (ML) にアクセスできるようにすることです。企業が ML の力を簡単に利用できるように、機械学習と深層学習のテクノロジーをビジネスプロセスに直接組み込んで、企業が自社で整理するのではなく、実際の顧客ニーズに対応する専用ソリューションを作成します。 機械学習が影響しているのは、コンタクトセンターの内部です。つまり、顧客からの問い合わせや問題を受け取り、それに対応する場所です。カスタマーエクスペリエンス (CX) の役割が拡大し、電話や電子メールによるコンタクトレスコマースが増えているため、コンタクトセンターは企業の拠り所である人とのつながりを維持するために不可欠です。しかし、アナログな方法や時代遅れの方法では、タイムリーな解決策、優れたエクスペリエンスの提供、顧客ロイヤルティの向上など、あらゆる顧客のニーズに効果的に対応することは困難です。 AWS 機械学習テクノロジーをクラウドコンタクトセンターのソリューションに組み込むことで、通話、チャット、その他のエンゲージメントの煩わしさを軽減できます。また、古いプロセスの自動化も可能になります。 Amazon Connect は、クラウドベースの機械学習を用いた使いやすいコンタクトセンターサービスであり、あらゆる規模の企業が優れたカスタマーサービスを低コストで提供できるよう支援します。Voice ID、Wisdom、Contact Lens の例を 3 つ挙げてみましょう。

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2 つのフォームファクタでの AWS Outposts サーバー

AWS Outposts は、AWS によってモニタリングおよび管理され、同じく使い慣れた AWS API によって制御されるオンプレミスのコンピューティングとストレージを提供します。42U ラック全体を占める AWS Outposts ラックについてはすでにご存知かもしれません。 昨年、スペースに限りがあり、低レイテンシーのコンピューティング性能にアクセスする必要がある支社、工場、小売店、医療クリニック、病院、およびセルサイトなどのロケーションに最適な新しい 2 つの Outposts サイズの導入に取り組んでいることをお伝えしました。2021 年 11 月 30日(米国時間)、3 つの AWS Outposts サーバーをリリースしました。これらはすべて AWS Nitro System を搭載しており、x86 または Arm/Graviton2 プロセッサをお選びいただけます。概要は次のとおりです。

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AWS IoT TwinMaker の紹介

この記事は Introducing AWS IoT TwinMaker の日本語訳です。 「ツイン」というコンセプトは新しいものではなく、実は宇宙開発の初期にさかのぼります。1960 年代に行われたアポロ 13 号ミッションは、ツインを使った初期のユースケースの例です。サービスモジュール内の酸素タンクが爆発し、損傷した宇宙船は設計時に想定していた状況をはるかに超えており、その状態は急速に変化していました。そこでエンジニアたちは、最新のセンサー情報や宇宙飛行士の観測結果と、あらゆるエンジニアリング情報を駆使して、損傷状態の最善の理解を示す「ツイン」を地球上に作りました。これらのツインは、地球上の NASA エンジニアが宇宙飛行士の苦境を理解するのに役立ち、宇宙飛行士のクルーを無事に地球に帰還させるためのオペレーション上の意思決定を促しました。 最近では、デジタルツインが注目を集めており、従来の手法を超えてビジネス価値を高める可能性を秘めた(クラウドでの)大規模コンピューティング、新しいモデリング手法、IoT コネクティビティの進歩と融合により、ますます実現性が高まっています。お客様やパートナーがデジタルツインのメリットを実感し、新たなビジネス成果を生み出すことができるように、私たちは AWS IoT TwinMaker を構築しました。これは、実世界のシステムのデジタルツインをより早く簡単に作成し、産業オペレーションの監視と最適化に利用できる新しい AWS IoT サービスです。この記事では、デジタルツインとは何かを定義し、デジタルツインを構築する際に直面する一般的な課題を説明し、AWS IoT TwinMaker サービスの主要な機能を説明し、AWS IoT TwinMaker を使用してデジタルツインの作成を開始する方法を紹介します。

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Amazon CodeGuru Reviewer Secrets Detector でハードコードのシークレットを特定し、AWS Secrets Manager を使いシークレットを保護

Amazon CodeGuru は、Java アプリケーションと Python アプリケーションをスキャンしてプロファイリングすることで、コードの品質を向上させ、コードレビューを自動化するのに役立ちます。CodeGuru Reviewer は、コード内の潜在的な欠陥やバグを検出できます。例えば、セキュリティの脆弱性、リソースリーク、同時実行性の問題、誤った入力検証、AWS のベストプラクティスからの逸脱に関する改善を示唆します。 最もよく知られているセキュリティプラクティスの 1 つは、パスワード、API キー、認証情報などのシークレットの集中化とガバナンスです。他の多くのデベロッパーが厳しい納期に直面しているように、私はコード内のシークレットを管理して使用したり、ローカル開発中にプレーンテキストの環境変数を使用したり、静的シークレットをハードコーディングしたりして、不注意にコミットしてしまうことがよくありました。もちろん、私はいつもそれを後悔しており、すべてのリポジトリでこれらのシークレットを検出して保護できる自動化された方法があればいいのにと思っていました。 2021 年 11 月 29 日(米国時間)、新しい Amazon CodeGuru Reviewer Secrets Detector を発表しました。これは、デベロッパーがパスワード、API キー、SSH キー、アクセストークンなどのソースコードまたは設定ファイル内のシークレットを検出するのに役立つ自動化ツールです。

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プレビュー — ロボットフリート管理アプリケーションを構築するための AWS IoT RoboRunner

2018 年、AWS RoboMaker をリリースしました。これは、ロボット工学デベロッパーがインフラストラクチャを管理しなくてもシミュレーションを実行、スケーリング、自動化ができるクラウドベースのシミュレーションサービスです。ロボットのデベロッパーやオペレーターと協力してきた中で、自動誘導車両 (AGV)、自律移動車両 (AMR)、ロボットマニピュレーターなど、さまざまなタイプのロボットを操作するうえで課題に直面しているという声を繰り返し耳にしてきました。 多くのお客様は異なるタイプのロボットを選択していますが、多くの場合、単一の施設で異なるベンダーのロボットを選択しています。ロボットオペレータは、複数のロボットにわたって動作するアプリケーションを構築するために必要な統合データにアクセスしたいと考えています。ところが、自律オペレーションに新しいロボットを追加すると、ロボット制御ソフトウェアを作業管理システムに接続するために、複雑で時間のかかるソフトウェア統合作業が必要になります。 2021 年 11 月 29 日(米国時間)、AWS IoT RoboRunner のパブリックプレビューを開始します。

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プレビューに参加しましょう — AWS Graviton3 プロセッサを搭載した Amazon EC2 C7g インスタンス

AWS が設計した第 1 世代の Graviton プロセッサは 2018 年末に発表され、1 年後には第 2 世代の Graviton2 が発表されました。現在、AWS のお客様は、メモリを大量に消費するワークロード用に設計された新しい X2GD インスタンスを含む、12 種類の Graviton2 搭載インスタンスを使用しています。すべての Graviton プロセッサには、各 vCPU 専用のコアとキャッシュに加え、AWS Nitro System によるセキュリティ機能が追加されています。Graviton2 プロセッサには、常時オンのメモリ暗号化のサポートが追加されています。 現在準備中の C7g これからリリースされる C7g インスタンスについてお話しします。

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re:Invent セッションプレビュー – Under the Hood at Amazon Ads

私の同僚は、2021 年 11 月 29 日 (月) ~ 12 月 3 日 (金)まで開催されている AWS re:Invent におけるセッションのコンテンツの作成、レビュー、および改善に何か月もの時間を費やしてきました。特別扱いしないようにベストを尽くしますが、最近私の目に留まったものについてお話ししたいと思います! セッション ADM301 (Under the Hood at Amazon Ads) は、11 月 30 日 (火) 午後 2 時に(米国時間)始まります。このセッションでは、私の同僚が Amazon Ads をご紹介し、大規模な広告システムの構築に伴う課題について概説するとともに、複数の AWS のサービスを使用してこれらの課題をどのように解決したかをご説明します。私はこのセッションのプレゼンテーションの最終版に近いバージョンをレビューする機会に恵まれました。この投稿は、そのレビューから知り得たことに基づいています。

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新機能 – 環境を問わず、Kubernetes クラスターをデプロイできる AWS Marketplace for Containers Anywhere を発表

現在、300,000 を超えるお客様が AWS Marketplace を利用して、Amazon マシンイメージ (AMI)、SaaS (Software-as-a-Service)、コンテナとしてパッケージ化されたサードパーティー製ソフトウェアを見つけ、サブスクライブし、デプロイしています。お客様は AWS Marketplace からコンテナ化されたサードパーティー製アプリケーションを見つけてサブスクライブし、Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) と Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) にデプロイできます。 AWS で Kubernetes アプリケーションを実行する多くのお客様は、レイテンシーやデータガバナンスの要件などの制約から、Kubernetes アプリケーションをオンプレミスでデプロイしたいと考えています。また、Kubernetes アプリケーションをデプロイした後は、ライセンスの追跡、課金、アップグレードを通じてアプリケーションを管理するための追加のツールが必要になります。 2021 年 11 月 29 日(米国時間)、AWS Marketplace for Containers Anywhere を発表しました。

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AWS Data Exchange for APIs の発表: 一貫した認証でサードパーティー API を検索、サブスクライブ、利用が可能に

データは、機械学習モデルのトレーニングに使用される大規模なデータセット、リレーショナルデータベース、API ベースの統合など、多くのプロセスや製品の中心にあります。AWS Data Exchange では、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) を介して、Reuters、Foursquare、Change Healthcare、Vortexa、IMDb などのサードパーティーが提供する何百ものファイルベースのデータセットを検出し、サブスクライブし、使用できます。さらに、AWS Data Exchange for Amazon Redshift では、手作業による処理や変換を行うことなく、Amazon Redshift データウェアハウスにサードパーティーのデータを簡単に取り込むことができるようになります。 しかし、多くの場合、データプロジェクトでは静的データセット以上のものが必要です。これは、少量の情報を頻繁に同期的に取得する必要があるためです。例えば、1 時間ごとに株価を取得する必要がある場合などです。データ API を使用すると、大量のデータセットを取り込み、処理、分析するためのアドホックデータパイプラインを構築することなく、特定の質問にすばやく回答できます。しかし、各 API プロバイダーには独自の使い勝手、SDK、ドキュメント、認証メカニズムがあり、必要以上に困難になっています。 2021 年 11 月 29 日(米国時間)、AWS Data Exchange for APIs の一般提供を開始したことをお知らせします。

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re:Invent 2021 .NET セッション

AWS での.NET アプリケーションの実行はかつてないほど素晴らしいものであり、今年の re:Invent でのセッションは、その興奮を反映しています。すべてのセッションは、アプリケーションにすぐに適用できる実際の洞察とコーディング例を求めているビルダーを対象としています。ラスベガスに行けない人のためのバーチャルオプションもあります。今年は AWS 上の .NET にとって素晴らしい年になるでしょう!

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