Amazon Web Services ブログ

Category: Industries

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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AWSの機械学習を活用したライブ・放送ビデオモニタリングの自動化

放送およびオーバーザトップ(OTT)ライブストリームのサービスプロバイダーは、大量コンテンツの品質チェックを行う必要があります。品質チェックの範囲は、低レベルの信号エラーからコンテンツ自体のエラーなど高レベルの問題にまで至ります。従来のライブメディア解析ソフトウェアは、ETSI TR 101 290 プライオリティチェック1および2など、信号レベルでの品質チェックに重点を置いています。番組内容、字幕、音声言語の検証など、より高レベルな品質チェックは、放送ストリームで問題がないか人間のオペレーターによって常にモニタリングが行われています。放送ビデオストリームの数が増加するにつれて、追加のチャンネルや番組をサポートするために、手動のモニタリング作業をスケールすることは困難であり、コストもかかります。

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スライド: 小売業界の売上分析ダッシュボード

【開催報告】AWS リテールセミナーシリーズ #4 ~事業成長を促進するデータ活用~

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 デジタルトランスフォーメーションアーキテクトの國田です。2021年4月15日にAWSは消費財・流通小売業界におけるオンラインセミナーを開催いたしました。本Blogでは、今回のテーマである「事業成長を促進するデータ活用」について、レポートしたいと思います。 AWSではこれまで、「Born from Retail, Built for Retailers」というメッセージを掲げ、Amazon での経験をもとにした様々なソリューションを流通小売業のお客様にご提案してきました。しかし、世の中がかつてない変容を遂げようとしている中、消費財・流通・小売業のお客様においても、消費者の新たな購買行動に対応していくために変革を行っていくことが喫緊の課題となっています。そのようなお客様に対し、AWSが持つ知見や技術を広くお伝えするために、このセミナーシリーズが企画されました。 2021年の第1回目となる本セミナーでは、不確実と変化の時代において事業成長をするためのデータ活用というテーマで、消費財業界と、流通小売業界のそれぞれの皆様に向け、AWSが提供できることの概要をご紹介しました。続いて特に可視化と予想という切り口でのAWSのアナリティクスサービスの活用方法をご紹介したあと、最後に株式会社データ・ワン 代表取締役 太田英利氏、技術管掌取締役 北山 禅立本博文氏にご登壇いただき、リアル店舗の実購買データに基づいた新しいマーケティングにAWSをご活用された事例についてご講演をいただきました。 ここから、それぞれのセッションの内容について振り返っていきたいと思います。

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Fuji TV Unified MAM

【お客様事例】株式会社フジテレビジョン 総合コンテンツ管理システムの構築

株式会社フジテレビジョン様では、2019年度の送出マスター設備更新に合わせて、番組素材を一元的に管理する「総合コンテンツ管理システム」を開発・導入されました。これは、従来放送局の送出マスター設備のサブシステムとして構築していた「番組バンク」と呼ばれるシステムとは大きく異なります。クラウドを活用することで、社内設備を最小限にしたシンプルなシステムとなっています。このシステムでは、放送用番組素材だけではなくインターネット動画配信や番組販売用の番組素材も扱い、アーカイブシステムも包括しています。 2020年12 月に開催されたAWS re:Invent 2020では、フジテレビジョン様に「総合コンテンツ管理システム」の導入経緯と効果、今後の展望についてご登壇いただきました。本ブログでは、こちらのセッションをご紹介させていただきます。

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blog-enVista-tn

パートナー対談:enVista のサプライチェーン戦略 – ニューノーマルのためのイノベーション

ブログ連載の紹介 世界中の小売企業がかつてない混乱に見舞われている中、業界のリーダーたちは、レジリエンス、粘り強さ、そしてイノベーションの能力を発揮しています。 私たちは AWS ストラテジックパートナーの経営陣との対談を始め、困難な時代におけるリーダーシップとイノベーションを紹介しています。 このブログ連載をお楽しみください。ご質問やご提案がございましたら、ぜひコメントをお寄せください。 — このブログの紹介 ブログ連載の2回目、「パートナー対談:ニューノーマルのためのイノベーション」では、サプライチェーンとコマースの統合ソリューションに特化したソフトウェア及びコンサルティング事業を提供するグローバル企業、enVista 社のストラテジー&アライアンスの SVP であるジーン・ボーナック氏にお話を伺いました。ジーンは、パンデミックが小売業のサプライチェーンにどのような混乱をもたらしたかについて語り、進化する市場環境に素早く適応するための重要な戦略について考えを述べています。

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