Category: Industries

Python未経験ながらも生成AIを活用しコーディングやエラー解析を通じて、短期間でプログラミング開発を成し遂げた事例を紹介します。

AWS では、金融機関のお客様が AWS 上でシステムを構築する際の参考となる「金融リファレンスアーキテクチャ日本版」を提供しています。このたび、生成 AI に関する新たなコンテンツを追加しました。
金融機関における生成 AI の活用は、業務効率化と顧客体験向上の両面で大きな期待が寄せられています。一方で、機密情報の取り扱いやコンプライアンス要件への対応など、金融機関特有のセキュリティ要件を満たす必要があります。
今回、以下の 2 つのコンテンツを追加しました：
1. 生成 AI ワークロードのリファレンスアーキテクチャ: セキュリティ要件に対応したサンプル実装
2. 金融機関での生成 AI ユースケース: 具体的な活用例の紹介

2025年7月に、AWS 品川オフィスにて「AWS GenAI Catapult ! 」を開催いたしました。本 […]

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの水野です。AWS ではサービスのアップデートだけでなく製造業 […]

（2025/11/14 : 新規公開した生成 AI ワークロードを追記しました。） 「金融リファレンスアーキテ […]

「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。

10 月 23 日、リアルタイム入札 (RTB) 広告ワークロード専用に構築されたフルマネージドサービスである […]

ゲームが急激にヒットした場合に備え、最初から成功に向けた準備をしておくことが重要です。本記事では、Amazon GameLift Servers でマルチプレイヤーゲームを立ち上げる際に考慮すべき重要な点について説明します。ゲームのローンチの 2-3 ヶ月前に必要な作業に焦点を当てます。これは、ゲームの本番ローンチだけでなく、オープンベータ、アーリーアクセス、あるいは実際のプレイヤーが参加する他のマイルストーンも含まれます。

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。

「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。