Amazon Web Services ブログ

Category: Industries

回復力のあるサプライチェーンの構築: Amazon Bedrock を活用した小売・消費財向けマルチエージェント AI アーキテクチャー

午前2時。携帯電話に緊急のアラートが届きます: 主要港湾の閉鎖、47件の入荷便への影響、そして72時間後に迫ったプロモーション開始。急いでノートパソコンを開き、在庫ダッシュボード、物流プラットフォーム、サプライヤーポータルといった十数個の異なるシステムを確認します。これらは今起きている状況の一部しか伝えておらず、必要な答えは得られません。市場シェアを競合他社に奪われる前に、どのように出荷を再ルーティングし、在庫を再配分し、プロモーションでコミットした出荷量を維持できるのでしょうか?

お客様事例をベースとした金融アーキテクチャ解説を公開(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」では、2022年の初版公開以来、継続的にコンテンツの拡充を進めています。今回のアップデートでは、特定のユースケースにおける具体的なお客様事例をもとに、より詳細な考慮点やアーキテクチャ上の決定根拠を知りたいというニーズに対応しました。国内のみならずグローバルも含めた先進事例を分析し、アーキテクチャ上の重要ポイントを整理したドキュメントとして公開しています。

Rivian と Volkswagen Technology Group が Amazon Kinesis Video Streams で構築したリアルタイム車両セキュリティ

Rivian と Volkswagen Technology Group が、Amazon Kinesis Video Streams を活用して車両セキュリティの向上を実現した事例を紹介します。Rivian のギアガードフィーチャーの強化により、車内カメラからのリアルタイムビデオストリーミングがモバイルアプリから可能になりました。低遅延、高スケーラビリティ、堅牢なセキュリティなど Kinesis Video Streams の特徴が、車両オーナーに即時のビジュアルアクセスを提供することに貢献しています。WebRTC の活用、地域最適化されたシグナリングサーバー、コスト管理の工夫など、Rivian の設計の詳細も紹介しています。ドライバーの安全とプライバシーを第一に考えた、先進的な車載セキュリティソリューションの事例です。

2D から 3D へ: Amazon SageMaker AI を使用したスケーラブルなヒューマンメッシュリカバリパイプラインの構築

コンピュータグラフィックスとアニメーションの絶えず進歩する分野において、動画データから現実的な 3D ヒューマンアニメーションを自動生成する技術がデジタルコンテンツの作成方法を変革する可能性があります。この記事では、AWS 上に構築されたスケーラブルなヒューマンメッシュリカバリパイプラインについて、スコアガイド付き HMR (ScoreHMR) モデルと Amazon SageMaker AI を活用した実装を説明します。

Amazon フルフィルメントセンターツアーの没入型バーチャルリアリティ体験の構築

Amazon フルフィルメントセンターの没入型 VR ツアーを構築し、AWS サービスとフィジカル AI を活用した倉庫運用の効率化を実証する方法を紹介します。Treedis と Matterport を使用したエンドツーエンドのソリューションアーキテクチャを解説します。

Amazon GameLift Serversでプレイヤーレイテンシーを最適化する

本記事では、 Amazon GameLift Servers の機能を活用したゲームタイトルのレイテンシーの測定と改善方法について説明します。Amazon GameLift Servers は、クラウド上にセッションベースのマルチプレイヤーゲーム専用の低コストサーバーをデプロイ、運用、およびスケールするために使用されます。 シミュレートされたプレイヤーのトラフィックパターンと異なるリージョンの デプロイ設定 の分析を通じて、プレイヤーのゲーム体験を最適化するための実用的なソリューションを示します。

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統合、モダナイズ、変革:現代の小売業におけるエッジコンピューティング

現在、小売業者は「計画的な資本投資を維持しながらインフラストラクチャをモダナイズする」という圧力の高まりに直面しています。お客様との対話から、一貫して3つのテーマが浮かび上がってきています。高額な店舗サーバーを統合する必要性、クラウドとエッジ全体で統一されたアーキテクチャを確立したいという要望、そして高度な店舗内アプリケーションをサポートする緊急性です。企業は、店舗を次世代の小売体験を提供できるインテリジェントなハブに変革しようとしていますが、既存のインフラストラクチャでこの取り組みをどのように始めればよいか苦慮していることがよくあります。本記事では、小売業者がエッジコンピューティングを活用して、既存の投資を最大限に活用しながらインフラストラクチャを統合し、統一されたクラウド-エッジアーキテクチャの確立を経て、次世代の店舗アプリケーションを実現する方法について説明します。