Amazon Web Services ブログ
Category: Learning Levels
AWS Lambda を使用した Amazon DynamoDB の変更を Amazon Aurora PostgreSQL へ継続的に複製する方法
(本記事は 2024/05/14に投稿された Continuously replicate Amazon Dy […]
Amazon DynamoDB オンデマンドに設定可能な最大スループットの導入
(本記事は 2024/05/03に投稿された Introducing configurable maximum […]
生成 AI ワークロードのインシデント対応方法論
AWS カスタマーインシデント対応チーム (CIRT) は、生成 AI ベースのアプリケーションに関連するセキュリティインシデントの調査に使用できる方法論を開発しました。生成 AI ワークロードに関連するセキュリティイベントに対応するには、引き続き AWS セキュリティインシデント対応ガイドに記載されているガイダンスと原則に従う必要があります。生成 AI ワークロードでは、いくつかの追加要素も考慮する必要があるため、このブログ投稿で詳しく説明します。
Amazon Connect で簡単に実現する、生成 AI を活かしたより良いカスタマーエクスペリエンス
カスタマーエクスペリエンスの領域における生成 AI の可能性は魅力的です。一方カスタマーサービスに導入する際、ハルシネーションやバイアス(偏見)などの課題・懸念もあります。この記事では Amazon Connect によって、独自モデルのトレーニングなしで生成 AI を活用したり、ハルシネーションやバイアスの少ない応答を得る方法を紹介します。
Zstandard 圧縮による Amazon OpenSearch Service のストレージコスト最適化
Amazon OpenSearch Service は、AWS Cloud 上で OpenSearch クラスターを大規模にセキュアに展開、運用するのを簡単にするマネージドサービスです。OpenSearch Service ドメインでは、データはインデックスの形式で管理されます。使用パターンに基づいて、OpenSearch クラスターには 1 つ以上のインデックスがあり、そのシャードはクラスター内のデータノードに分散されています。各データノードには固定のディスクサイズがあり、ディスク使用量はノードに格納されているインデックスシャードの数に依存します。各インデックスシャードは、ドキュメント数に応じて異なるサイズを占める可能性があります。ドキュメント数に加えて、インデックスシャードのサイズを決定する重要な要因の 1 つは、インデックスに使用される圧縮アルゴリズムです。
ANA X が実践する生成 AI でのお客様の声 (VoC) 分析
生成 AI がコンタクトセンターでの VoC 分析にどのように貢献するか、特に最新の LLM (大規模言語モデル) 技術を用いた手法の利点と従来手法との比較した際の優位性についてを紹介します。
Amazon Connect で 58% のコストダウン
ANA X はこれまでのノウハウとその選択肢を生かし、オンプレミス型の PBX を中心としたコールセンターシステムから、クラウドベースの Amazon Connect にマイグレーションを成功させました。本記事では、その経緯と成功体験を共有し、読者が自らの力でシステム移行と運営を実現できる可能性について触れます。
新機能 – Amazon ElastiCache リザーブドノードにサイズ柔軟性が適用
Amazon ElastiCache は、フルマネージド型の Valkeyと Memcached、Redis OSS 互換のキャッシングサービスです。今回すべてのリザーブドノードにサイズの柔軟性をサポートするようになりました。これにより、予約時に指定したサイズと異なるノードタイプであっても予約ノードの割引が適用されるようになります。
AWS IoT サービスを使用したコネクテッドカーのプロトタイプの構築
自動車業界では大変革が起きています。ソフトウェアのイノベーションに牽引され、自動車の概念は単なる移動手段として […]
AWS IoT を使用した水道およびガスメーターの公益サービスコネクテッドソリューション
この投稿では、機械学習 (ML) の事前学習済みモデルを使用してリークなどのデータの異常を検出する、広く適用可能なソリューションを紹介します。 このソリューションを実現するため、実際の水道メーターの例を使用し、既存の水道・ガスのメーターインフラストラクチャを AWS IoT Greengrass と AWS IoT Core に統合する手順を説明します。