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Amazon FSx for NetApp ONTAP を使用して電子健康記録を大規模に最適化する

電子健康記録 (EHR) アプリケーションの市場規模は、高い年間成長率で 400 億ドル規模に近づきつつあります。EHR の利用者は、革新的な医療の実現に引き続き注力しながら、運用上の負担、管理オーバーヘッド、資本支出、総所有コストを削減するクラウドベースのアプローチを採用することで恩恵を受けることができます。EHR の導入は本質的に複雑で、相互接続された多数のアプリケーションと周辺環境で構成されており、それぞれに独自のストレージとパフォーマンス要件があります。EHR の中核にある本番環境データベースのパフォーマンスは、オンプレミスでもクラウドでも制約要因になる可能性があります。ほとんどの場合、本番環境データベースのストレージ環境は、現在の要件だけでなく、3 ～ 5 年の成長も考慮して構築されています。
Amazon FSx for NetApp ONTAP (FSx for ONTAP) と Amazon Elastic Block Store (EBS) は、医療機関がクラウド導入の過程で直面するあらゆる EHR のストレージ要件に対応できます。

週刊生成AI with AWS – 2025/1/27週

週刊生成AI with AWS, みなさんDeepSeekに興味津々ですね、の2025年2月3日号 – DeepSeekに関する2件のブログ記事を含む、8件のブログ記事を公開。国内事例ブログとして東京海上日動システムズ様のLLMによるモダナイゼーションに関する記事は必見です。サービスアップデートに関してはAmazon Q関係の3件と、SageMaker Unified Studioのプレビューリージョン拡大をお知らせしています。

デジタル庁主催の AI ハッカソンに参加しました

デジタル庁主催で「AI ハッカソン、アイデアソン」が実施され、AWS も参加しました。私たち AWS のエンジニアチームは、Amazon Bedrock をはじめとする最新の生成 AI 技術を活用し、デジタル庁・東京都の行政職員から提示された業務上の課題に対するプロトタイプの開発に取り組みました。

金融業界における生成 AI 活用動向

昨今、生成 AI は、様々な業界や業種のお客様へと徐々に浸透しております。
この記事では、アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 AI / ML 事業開発チームのメンバーが、金融領域の事業開発チームのメンバーに「金融業界における生成 AI 活用動向」をインタビューしていきます。

Import/Export for NSX によるネットワーク構成データのエクスポート

Import/Export for NSX は、VMware NSX の設定を ZIP ファイルにエクスポートできる AWS のオープンソースツールです。エクスポートしたファイルを Amazon Q Developer transformation capabilities for VMware にインポートでき、NSX の設定を VPC、サブネット、セキュリティグループなどの AWS ネイティブな構成要素に変換することができます。このツールは、VMware Cloud on AWS とオンプレミスの VMware Cloud Foundation の両方に対応しており、VMware ワークロードの AWS への移行を簡素化および加速化します。

AWS PrivateLink の VPC リソースサポートを使用した、AWS アカウント間での SaaS 機能の拡張

本稿では、VPC リソースに対する AWS PrivateLink サポートを使用して、VPC やアカウントの境界を越えて、さらにはオンプレミス環境からも、共有リソースへのプライベートで安全かつ効率的な接続を実現する方法について探ります。また、SaaS プロバイダーとそのクライアントに特化した、新しい AWS PrivateLink の機能を実装するための一般的なユースケースと実装のベストプラクティスについても検討します。

東京海上日動システムズ株式会社様の AWS 生成 AI 事例：LLM を活用したアプリケーションモダナイゼーション

生成 AI の活用が様々な分野で広がる中、アプリケーション開発においても、コード生成や言語間の変換といったタスクでその力を発揮しています。今回ご紹介する事例は、これらの一般的なユースケースを超えた、よりチャレンジングな取り組みです。それは、アプリケーションのモダナイゼーションプロセス全体に生成 AI を活用するという挑戦です。
東京海上日動システムズ株式会社と AWS は、リファクタリングによるクラウドネイティブ化への道のりに、生成AIを積極活用しようと取り組みました。従来、高度な専門知識と膨大な時間を要するこのプロセスを、生成AIの力を借りてどこまで効率化・最適化できるのか、多くの企業の皆様にとって参考になると思います。

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