Amazon Web Services ブログ

Category: Industries

BMW Group が AWS 上のエージェンティック検索でペタバイト規模のデータからインサイトを引き出す

BMW Group が AWS 上でエージェント検索ソリューションを構築し、ペタバイト規模のデータからインサイトを引き出す取り組みを紹介します。同社の Cloud Data Hub は 20 PB のデータを保存し、1 日平均 110 TB を取り込んでいますが、従来は専門知識がないユーザーにとってデータ分析が困難でした。AWS Professional Services と協力し、Amazon S3 Vectors、Amazon Bedrock、Strands Agents を組み合わせたソリューションを開発。ハイブリッド検索、網羅的検索、SQL クエリの 3 つのアプローチにより、技術スキルに関係なく自然言語でデータにアクセス可能になりました。サーバーレスアーキテクチャによりコスト効率も実現しています 。

AWS Deadline Cloud のSMF スクリプトで LucidLink を設定する

AWS Deadline Cloud のサービスマネージドフリートに LucidLink を統合し、スケーラブルで高性能なクラウドベースのレンダリングワークフローを構築する方法を解説します。フリート設定スクリプトによる LucidLink クライアントの自動インストールと、OpenJD ジョブテンプレートによるファイルシステムの動的マウントを設定する手順を紹介します。

AI を活用したゲーム制作: 静的なコンセプトからインタラクティブなプロトタイプへ

AI を活用することで、ゲーム開発の初期段階でコンセプトをインタラクティブにし、数分でプレイ可能なプロトタイプを作成できます。AWS re:Invent 2025 で紹介する Agentic Arcade は、マルチエージェントオーケストレーション、プログラマティックアセット生成、セマンティック検索を組み合わせ、開発サイクルの早い段階で創造的な方向性を探索し検証する方法を示します。

VAMS における NVIDIA Isaac Lab を使用した GPU アクセラレーション型ロボットシミュレーショントレーニング

オープンソースの Visual Asset Management System (VAMS) が NVIDIA Isaac Lab との統合により、ロボットアセット向けの GPU アクセラレーション強化学習に対応しました。このパイプラインでアセット管理ワークフローから直接 RL ポリシーのトレーニングと評価ができ、AWS Batch でスケーラブルな GPU コンピューティングを活用できます。