Amazon Web Services ブログ

Category: Industries

AWS を活用したオープンバンキング ~ データ受信企業における実装方法

本投稿は AWS のソリューションアーキテクトである Akash Jain による寄稿を翻訳したものです。 2017年11月26日、オーストラリア政府は、消費者データ権 (CDR)の導入を発表しました。オーストラリア競争・消費者委員会 (ACCC)によって管理される CDR は、消費者が自分のデータをより詳細に制御し、商品とサービスの比較や乗り換えする能力を高めることを目指しています。例えば、フィンテックはオープンバンキングデータを使用することで、消費者に最も適したクレジットカードやローンを見つけやすくします。AWS パートナーである Adatree のオープンバンキングユースケースレポートには、このようなユースケースが多数記載されています。CDR によって推進される透明性は、住宅ローン、個人ローン、クレジットカード、貯蓄口座などの銀行商品の価格競争の強化につながるだけでなく、消費者データを活用する革新的な製品やサービスにつながります。

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AWS Elemental LiveにSRT(Secure Reliable Transport)を入力する方法

SRTとは SRT(Secure Reliable Transport)はHaivision社が開発したビデオストリーミングのパフォーマンスを最適化するオープンソースのビデオトランスポートプロトコルです。SRTは2つのエンドポイントを接続し信頼性の低いネットワーク上で低遅延でビデオを配信する技術パッケージとプロトコルを含んでおり、優れたビデオ品質を提供しネットワークの瞬断にも耐えるように設計されています。 SRTはジッター、パケットロス、ネットワーク帯域の変動から保護し視聴者に最高品質の映像を提供します。 またレイテンシーの設定が可能な低遅延プロトコルであり、レイテンシーと信頼性の最適化が可能です。 SRTは接続性の限られたコンサート会場やコンベンションセンターからのライブストリーミングなど、ロスの多いネットワーク上で映像を送信しなければならないお客様に最適なプロトコルです。SRTはこのようなロスの多いネットワーク上でも、信頼性の高い低遅延のストリームを配信することができます。SRTはまた、エンドツーエンドで128ビット、192ビット、256ビットのAES暗号化を提供し、コンテンツの転送中の保護を確実にします。

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Amazon Rekognition, AWS Elemental MediaConvert, AWS Elemental MediaTailorでビデオコンテンツに広告挿入する方法

メディアの収益化やストリーミングの準備に伴う他社との差別化につながらない作業量にお困りとの声をお客様からよく聞きます。従来の広告挿入プロセスでは反復的でエラーが発生しやすく多くの時間がかかります。また広告コンテンツによって視聴者の注意が妨げられないように、視聴の邪魔にならないよう広告が挿入されます。クラウドベースのマネタイズワークフローを使えば、手動で1つ1つコンテンツを確認しなくても、広告挿入に適した場所を簡単に特定することができます。 例えば、シーンや文章の途中、あるいはエンドクレジットの途中に広告が入ることは避けたいものです。一方で、シーンとシーンの間、誰もしゃべっていない時、画面が長時間黒になった時、十分な文脈の変化があった時には、広告を挿入しても視聴を妨げにくいと考えられます。

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クラウドが各国中央銀行の「デジタル通貨 (CBDC)」を変革する

各国の中央銀行で「Central Bank Digital Currency (CBDC)」の活用が論じられる機会が増えています。今回のブログでは、CBDCに関してAWSより発行されたホワイトペーパーの要点を AWSジャパン・パブリックセクターよりお届けします(Contact Us)。──── 「クラウド × 次世代の仮想通貨の在り方」の掛け算の領域での議論が深まることを通じて、日本の政府系金融機関・民間金融機関のお客様の歩むクラウド・ジャーニーに伴走していきたいと、AWSでは考えています。

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金融業界特集 : Amazon Textract

本投稿は AWSのソリューションアーキテクトである Alvin Huang、 Gene Ting と Stefan Natu による寄稿を翻訳したものです。 編集者注 : これは、金融業界特集の月刊連載の第三回目の投稿です。 Amazon SageMaker ノートブックインスタンスについて説明した第一回目もお読みください。 Amazon Comprehend (Comprehend Medicalを除く) について説明した第二回目もお読みください。 — 金融業界特集の連載をご覧頂きありがとうございます。この連載では、AWSのサービスの利用承認を合理化するために、金融機関がフォーカスすべき特定のサービスに関する 5 つの重要な考慮事項 に焦点を当てる予定です。5 つの領域にはそれぞれ特定のガイダンスが含まれており、特定のユースケースと環境に適応する必要がある場合があります。 この特集では、 Amazon Textractを取り上げます。Amazon Textract は、スキャンされたドキュメントからテキスト、手書きやその他のデータを抽出し、フォームとテーブルからのデータの関係を特定し、理解するフルマネージド AI サービスです。

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[新しいブログシリーズのご紹介] 金融業界特集 : Amazon SageMaker ノートブックインスタンス

本投稿は AWSのソリューションアーキテクトである John Formento と Syed Shareef による寄稿を翻訳したものです。 3 週間にわたる re:Invent バーチャル カンファレンスをまとめるにあたって、金融業界特集の最初のブログの投稿をします。この連載は、金融業界のお客様に特定のサービスに関する 5 つの重要な考慮事項 を深く掘り下げ、世界規模の金融機関を支援した当社の経験に基づき、AWS サービス利用の承認を効率化することを目的としています。 コンプライアンスの達成 データ保護 コンピューティング環境の隔離 API による監査の自動化 運用上のアクセスとセキュリティ これら 5 つの各領域には、特定のサービスに対するサービス利用の承認を効率化するのに役立つ具体的なガイダンスが含まれています。これは、特定のユースケースと環境に適応する必要がある場合があります。 金融業界のお客様の間で SageMaker の使用が増加したため、Amazon SageMaker ノートブックインスタンスでこの連載を始めます。 Fraud.net のような金融機関は、Amazon の機械学習サービス群を採用し、機械学習モデルを容易に構築してトレーニングし、オンライン決済詐欺を効果的に検出できるようにしています。 または、顧客により多くの価値を提供するレコメンデーションプラットフォームを構築し、データサイエンティストが、プロジェクトを設計から本番環境に迅速に動かします。これはNerdWalletが達成していることです。この組織では、 Amazon の機械学習サービス群を使用して 20 を超える機械学習モデルを提供しており、Amazon DynamoDB と AWS Lambda を使用して、サーバーのプロビジョニングや管理を行わずにコードを実行しています。

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Amazon QuickSightのBIダッシュボードで小売りデータを分析する

社内に眠っているデータを一か所に集約(=データレイク)したら、次はそれを全社員で活用します。データからインサイトを抽出するための可視化・分析サービスとしてBusiness Intelligence(BI)がありますが、データは年々増加していきますし、その速度は加速しています。そういった規模の増加に自動対応でき、かつコストパフォーマンスが高い環境が求められます。そんな時代のニーズを満たすのがAmazon QuickSightです。大規模なデータ量・ユーザー数に対応するサーバーレスなセルフサービスBIです。 BIから効果を得るには、もちろん使い方の習得もありますが、どのような可視化・分析を通じてビジネスインサイトを得るかの計画が大切です。数字が羅列している集計表に慣れているとBIならではの効果的な表現が分からないという課題もあります。本ブログでは、小売り業界で頻繁に使われる可視化パターンを盛り込んだAmazon QuickSightのダッシュボードを例に、どのような分析手順でインサイトを抽出するか説明します。

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HTML5 モーショングラフィックスオーバーレイでライブストリームを強化する

ライブコンテンツにHTML5のグラフィック要素を追加することは、その容易さからリニア放送の強化のため一般的に利用されるようになってきています。これらのグラフィック要素は標準的なウェブ技術を用いて構築されているため、コンテンツ制作者は専用のオーサリングツールやレンダリングツールを使用する必要がありません。一般的な使用例としては、スポーツイベントにスコアボードやチームステータスを追加したり、ニュースチャンネルのLower Third(ローワーサード)をスクロールさせたり、エピソードコンテンツに今と次のバナーを表示したり、単にチャンネルロゴを追加したりすることが挙げられます。AWSはお客様からのご要望にお応えしてクラウド型のAWS Elemental MediaLiveとオンプレミス型のAWS Elemental Liveのビデオ処理ソリューションにHTML5ベースのグラフィックスのレンダリング機能を追加しました。

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金融サービスのデータ管理と分析をシンプル化する新しい Amazon FinSpace

データの管理は、金融サービス業界 (FSI) における中核です。私がプライベートバンキングや資金管理会社で働いていたときは、アナリストがポートフォリオ管理、注文管理、および会計システムなどの内部データソースだけでなく、リアルタイムのマーケットフィードと株式価格の推移、および代替データシステムなどの外部データソースからも、数百ペタバイトにおよぶ収集して、それらを集約し、分析できるように援助しました。その頃、規模と複雑さが増加する一方の環境で、私は組織のサイロにまたがるデータにアクセスし、アクセス許可を管理して、反復的なタスクを自動化するシステムを構築しようとすることに時間を費やしていました。 本日、私がこのようなプロジェクトに費した時間を短縮したであろうソリューション、Amazon FinSpace がローンチされます。Amazon FinSpace は、金融サービス業界専用に構築されたデータ管理と分析のソリューションです。Amazon FinSpace は、データを見つけて準備するためにかかる時間を数か月から数分に短縮するため、アナリストは分析により多くの時間を費やすことができます。

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