Amazon Web Services ブログ

Category: CPG

AWS Entity Resolution の高度なルールベースファジーマッチングを使用して不完全なデータを解決する

AWS Entity Resolution で高度なルールベースファジーマッチング機能を発表しました。これにより、Levenshtein Distance (レーベンシュタイン距離)、Cosine Similarity (コサイン類似度)、Soundex (サウンデックス) などのファジーマッチングアルゴリズムを使用してレコードをマッチングできるようになります。このブログでは、ルールベースファジーマッチング機能の概要と、基本的な使い方を説明します。

AWS サーバレスサービスで実現するラーメン山岡家のキッチンオペレーション効率化

本ブログ記事は、株式会社丸千代山岡家様と AWS Japan が共同執筆したブログです。AWS Summit Japan 2025 での展示内容をもとに、従来の厨房タイマー装置が抱えていた視認性の問題や熟練職人への依存といった課題を、AWS Fargate や Amazon ElastiCache Serverless 、Amazon Bedrock などのサーバレスサービスを活用してどのように解決したかを詳しく解説しています。記事では、導入によりスタッフのスキル習得期間が 500 日から 350 日に短縮され、提供時間も平均 30 秒削減されるなど、具体的な成果を示しながら、外食産業におけるデジタルトランスフォーメーションの実践例として紹介しました。

AWSSummitJapan2025_Retail_nova_canvas_virtual_tryon_eye

【開催報告】AWS Summit Japan 展示 : Amazon Nova Canvas の Virtual try-on でリアルな商品試着と配置を実現し、返品率を削減する

この Virtual try-on の技術は、Amazon Bedrock から利用できるモデルの、Amazon Nova Canvas の Virtual try-on 機能を使って実現することができます。2025 年 7 月 2 日に一般公開されたばかりの最新の機能です。Nova Canvas では、衣料や帽子、靴、アクセサリーの他にも、ソファなどの家具、商品をお部屋やお好みの背景画像に配置するケース、さらには好きな模様を T シャツなどに転送するケースなどにも活用することができます。
本ブログでは、AWS Summit での Virtual try-on 展示について、技術解説をしていきます。

ファーストパーティデータによる D2C (Direct-to-Consumer) マーケティングの実現：生成 AI によるパーソナライズされた体験の提供

消費財 (Consumer Packaged Goods) 企業が長期的な成功を収めるためには、考慮すべき点がたくさんあります。とりわけ、ブランドコントロールを維持し、利益率を改善し、顧客との良い関係を築く新しい方法を見つける必要があります。幸いなことに、生成 AI の出現により、消費財企業がこれらすべての課題に対処できるようになりました。。ただし、これは万能のアプローチではありません。AI を組織に導入するだけでは、最大のメリットは得られません。ビジネス目標に沿った戦略的アプリケーションを採用する必要があります。

AWS の生成 AI を活用してリテールインサイトを変革する

グローバルな高級ファッションブランドを擁し、世界中に 1,400 を超える小売店舗を展開し、18,000 人を超える従業員を抱える Tapestry は顧客体験の改善に役立つ豊富な情報を保有しているものの、それを十分に活用できているとは言えませんでした。そこで生成 AI エンジンを活用して、店舗従業員からのフィードバックを収集・分析するアプリケーション「Tell Rexy」と「Ask Rexy」を構築した結果、店舗オペレーション、在庫管理、顧客嗜好に関する前例のないインサイトを得ることができ、アプリケーションを従来より10倍早くリリースできるようになりました。

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