Amazon Web Services ブログ
Category: Customer Solutions
東京海上日動システムズ株式会社様の AWS 生成 AI 事例:全社生成 AI 実行基盤とエンタープライズ RAG システムの構築
東京海上日動システムズ様における全社向け生成 AI 実行基盤の構築事例を紹介しています。マルチアカウント構成による基盤設計の考え方や、RAG システムにおける技術選定と実装の工夫、コスト最適化の取り組みなど、企業での生成 AI 活用を検討される際の参考となる内容です。
Octus が Amazon OpenSearch Service へのゼロダウンタイム移行でインフラストラクチャコストを 85% 削減した方法
データ量が指数関数的に増加し続ける中、ミッションクリティカルなワークロードが求める高いパフォーマンスと信頼性を維持しながら、検索インフラストラクチャのコストを最適化するプレッシャーが高まっています。多くの企業は、運用オーバーヘッドが大きく、効率的なスケーリングを制限する複雑で高コストな検索システムを管理しています。検索システム間の移行が必要な場合、この課題はさらに深刻になります。従来、移行には大幅なダウンタイム、複雑なデータ同期、ビジネス運用への大きな影響が伴います。エンタープライズアプリケーションは、カスタマーエクスペリエンス、ビジネスインテリジェンス、運用継続性に影響を与えるサービス中断を許容できません。移行戦略は、移行プロセス全体を通じてゼロダウンタイムを維持し、完全なデータ整合性を確保しながら、コスト最適化と運用改善を実現する必要があります。
2013年に設立された Octus(旧 Reorg)は、世界をリードするバイサイド企業、投資銀行、法律事務所、アドバイザリー企業向けの重要なクレジットインテリジェンスおよびデータプロバイダーです。比類のない人間の専門知識を実績のあるテクノロジー、データ、AI ツールで補完することで、Octus は金融業界全体で決定的なアクションを促す強力なインサイトを提供しています。
この記事では、Octus が Elastic Cloud で実行していた Elasticsearch ワークロードを Amazon OpenSearch Service に移行した方法を紹介します。複数のシステムを管理する状態から、OpenSearch Service を活用したコスト効率の高いソリューションへの移行の道のりをたどります。また、移行を成功させたアーキテクチャの選択と実装戦略を共有します。その結果、移行中もサービスの可用性を中断することなく、パフォーマンスの向上とコスト効率の改善を実現しました。
Oracle Database から Amazon Aurora PostgreSQL への移行を加速する生成 AI エージェント
本ブログは三菱電機ビルソリューションズ株式会社様と Amazon Web Services Japan 合同会 […]
AWS DMS によるリアルタイムでの Iceberg の取り込み
本投稿は、 Caius Brindescu と Mahesh Kansara による記事 「Real-time […]
株式会社 Berry 様の AWS 生成 AI 活用事例「Amazon Bedrockで医療機器のQMS業務を効率化」
みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの古屋です。 近年、生成 AI 技術は急速な進化を遂げ […]
福井県と共同で実現する安全な道路情報提供 – 株式会社ほくつう様の AWS 活用事例
本ブログは 株式会社ほくつう様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執筆いた […]
株式会社ジェネコム、Amazonの「Working Backwards」手法で顧客体験を起点としたFileMakerソリューション開発の進化を目指す
本ブログは株式会社ジェネコム様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執筆しま […]
三菱電機グループエンジニアコミュニティの新たな地平 – MAWS-UG が生み出す実務への好循環と次世代への継承
本記事は、2024 年 11 月に公開した「三菱電機グループエンジニアが作る新しい風 “Mitsubishi Electric AWS User Group (通称:MAWS-UG)” の軌跡」の続編です。前回記事では、三菱電機の一人のエンジニアの小さな行動から 300 人を超えるコミュニティ「MAWS-UG」へと成長した誕生ストーリーをお届けしました。MAWS-UGとは何か、どのように誕生したかについては、まずは前回記事をお読みください。本記事では、MAWS-UG がもたらした具体的な成果と変化、そして次世代への継承に向けた新たな挑戦について深掘りしていきます。数字が物語る成長の軌跡、実務への昇華、そして経営層との対話まで。MAWS-UG が示す大企業変革の可能性を、メンバーの生の声とともにお伝えします。
[対談記事] 「その AI の精度が 1% 上がったとき、顧客価値は?」 freee が語る、価値創出論と AI ネイティブ組織への変革
「スモールビジネスを、世界の主役に。」をミッションに掲げるフリー株式会社。創業時から「AI CFO」というビジョンを描いてきた同社は、LLM (Large Language Models、大規模言語モデル) 登場を機に、生成 AI を活用した AI ネイティブな組織への本格的な変革に乗り出した。技術選定、組織体制の構築、そして何より「成功基準」という独自のフレームワークを確立し、全社で AI 活用を推進。チャットサポートの解決率約 50% 向上、営業効率の劇的な改善、そして BPaaS (Business Process as a Service) 事業での構造改革など、着実に成果を積み重ねている。AI プロダクトマネージャーの木佐森氏に、その変革の全貌を聞いた。
D2L が Amazon Quick Sight のビジュアルデータ準備を使用して教育分析を変革した方法
本ブログでは、D2L が Amazon Quick Sight の新しいデータ準備機能を活用し、Performance+ パッケージの Brightspace Analytics 機能を強化した事例をご紹介します。この取り組みにより、教育機関全体でデータインサイトが民主化され、技術的な専門知識を必要とせず、シンプルなクリック操作だけで教育者や管理者が生データを実用的なインサイトに変換できるようになりました。QuickSight の新しいデータ準備エクスペリエンスは、データ変換のための視覚的でローコードなインターフェースを提供することで、技術的な障壁を取り除き、あらゆるスキルレベルのユーザーがデータを直接扱えるようにし、D2L の教育分析アプローチに革命をもたらしました。





