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Category: Financial Services

モダンアプリケーションアーキテクチャ

イベントドリブンな金融モダンアプリケーション実装を公開(金融リファレンスアーキテクチャ日本版 2025)

「金融リファレンスアーキテクチャ日本版」は、金融で求められるセキュリティと可用性に関するベストプラクティスを提供するフレームワークとして 2022 年 10 月に正式版として発表し、多くのお客様にご利用いただいております。この度、モダンアーキテクチャのサンプルとして、オンラインバンキングアプリケーションのユースケースを公開しました。本ブログ記事では、オンラインバンキングアプリケーションのユースケースを解説いたします。

サイバーレジリエンス:サイバーイベントリカバリの実装 (金融リファレンスアーキテクチャ日本版 2025)

サイバーレジリエンスとは、サイバー攻撃を受けることを前提として、攻撃を予防し、検知し、対応し、復旧する能力を総合的に高めることです。従来の「攻撃を防ぐことに主眼を置く」という考え方に加えて、「攻撃を受けても事業を継続し、迅速に復旧する」という考え方も求められています。 特に可用性に影響を与えるランサムウェア攻撃やDDoS攻撃といったサイバーイベントに対する防御や復旧策は、実装が急務とされています。

昨今のこのような状況を踏まえ、この度、金融リファレンスアーキテクチャの新たなユースケースを提供いたします。金融機関におけるサイバーイベントからの迅速な復旧について、具体的なアーキテクチャと実装サンプルをセットでご紹介します。

レジリエンスライフサイクルで進化する – ミッションクリティカル[勘定系] ワークロード(金融リファレンスアーキテクチャ日本版 2025)

「AWS 金融リファレンスアーキテクチャ 日本版」は金融機関の厳格な要件に応えるためのリファレンス実装として 2022 年 10 月に初版をリリースして以来、継続的に進化を続けています。GitHub で公開されている本アーキテクチャは、金融機関が AWS 上でセキュアかつレジリエントなシステム構築を行うための実装例として活用いただいています。

AWS でのデジタル資産決済の処理

デジタル資産決済により、迅速かつ低コストのピアツーピア取引が可能になります。
ブロックチェーンベースの決済システムは、従来の決済方法で企業が直面する主要な課題に対処します。
これには、高い処理手数料、キャッシュフローに影響を与える決済遅延、業務に影響を及ぼす複雑な国際取引などが含まれます。

この投稿では、ブロックチェーンベースのデジタル資産決済システムがどのようにコストと遅延を削減できるかを説明します。
USDC、PYUSD、USDG などのステーブルコインを例として、AWS 上でサーバーレス決済システムを構築する方法を紹介します。
このソリューションは、従来の決済方法に代わる低コストでスケーラブル、かつ分散型の選択肢を提供します。

住信SBIネット銀行 次世代クラウド勘定系 アーキテクチャ図

住信 SBI ネット銀行が勘定系システムのクラウド化に AWS を採用 – AWS を推奨クラウドプロバイダーに選定する同行の全ての主要システムが AWS で稼働

住信 SBI ネット銀行株式会社は、勘定系システムの更改に向けてアマゾン ウェブ サービス(以下、AWS)のクラウド環境を採用することを決定しました。2028 年初旬の本番稼働を目指し、AWS 上での次世代勘定系システムの設計・構築が進められており、移行完了後は、同行の主要システム全てが AWS 上で稼働することとなります。将来的なスケーラビリティを見据えた、デジタルバンク向けの次世代クラウド勘定系アーキテクチャーへの移行により、3,000 万口座を超える膨大なデータボリュームへの対応が可能となるほか、今後の事業拡大にも柔軟に対応できる設計が実現されます。

金融若手エンジニア向け AWS JumpStart Zero For FSI を開催しました

[開催報告] 金融若手エンジニア向け AWS JumpStart Zero For FSI を開催しました

2025年8月22日に、金融業界の若手エンジニア80名以上が参加した「AWS JumpStart Zero For FSI」イベントが開催されました。このイベントでは、クラウドの基礎知識やアーキテクチャ設計のワークショップ、金融業界向けのクラウドユースケースの紹介などが行われ、参加者の高い関心と学習意欲が感じられました。多くの参加者が今後のAWS JumpStart本編への参加を予定しており、金融業界向けのAWSユーザーコミュニティの立ち上げも検討されています。

業界タスク特化型⼤規模⾔語モデルの開発 〜 野村総合研究所様へのインタビュー 〜

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス (AWS) ジャパン合同会社 AI / ML 事業開発チーム […]

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。