Amazon Web Services ブログ

Category: Technical How-to

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。

鴻池運輸様におけるAWS生成AI事例:Amazon Bedrockによる社内ナレッジの共通知化

鴻池運輸株式会社では各拠点ごとに業種や業務内容が大きく異なっており、拠点別に課題解決のために用いた考え方や新しいソリューション、また自動化・省力化機器などの検証結果、費用対効果などの社内ナレッジが各拠点ごとに蓄積されていました。2022年9月にそうした個別のナレッジを全社データベース化したものの、社内ナレッジは自然言語で記載された非構造化データとなっており、類似する業務に対する社内ナレッジへのアクセスが、通常の検索機能ではマッチングしづらく、ナレッジの共通知化がなかなか進まないという課題がありました。
このような課題を解決するため、鴻池運輸ではAWSのサービスを活用したRAGチャットアプリケーションを開発しました。

AWS Amplify を使ってアプリに複数のストレージバケットを追加する方法

AWS Amplify を使えば、あなたのニーズに応じて複数のバケットを構成および管理できます。開発者は、Amplify Storage を活用して、単一または複数のストレージバケットにわたってコンテンツを編成・管理でき、各バケット内の個々のパス単位で詳細なアクセス ルールを適用できます。今年の初めに、Amazon Simple Storage Service と統合し、クラウドベースのファイルストレージを管理するための直感的なアプローチを提供する、新しく改良された Amplify Storage をアナウンスしました 。これに加えて、バックエンド構成と JavaScript Storage API を使って、複数のストレージバケットを構成して接続できるようになったことをお知らせできて嬉しく思います。

Amplify Functions の新機能 : スケジューリングとログストリーミング

AWS Amplify は、Amplify Functions に関数の実行ログストリーミングと cron および自然言語によるスケジューリングサポートの 2 つの新機能を発表します。Amplify では、開発者が TypeScript でサーバーレス関数を作成し、数秒でビジネスロジックをデプロイできるため、すばやくイテレーションできます。Amplify Functions の詳細については、AWS Amplify の Functions ドキュメントを参照してください。

AWS 脅威インテリジェンスによる脅威アクターの阻止

AWSでは、グローバルなセンサーネットワークと防御ツールにより、毎日何百ものサイバー攻撃を検知し阻止しています。これらの重要な取り組みで、ネットワーク、インフラ、顧客に対する攻撃を困難にし、他の事業者とも協力してインターネット全体の安全性向上に貢献しています。セキュリティを最優先するAWSの姿勢の一環として、脅威インテリジェンスを迅速に行動に移し、今後も能力向上に努める終わりのない取り組みをご紹介します

エージェントワークスペースで機微情報を扱う方法

コンタクトセンターのエージェントは、複雑なワークフローを伴うトピックでもお客様をサポートしています。ステップバイステップガイドはエージェント向けのワークフロー機能ですが、操作する際、エージェントは機密データや極秘データを収集・入力することも頻繁にあります。そのようなデータは、通話ログやスクリーン録画に記録されるべきではありません。 このブログ記事では、Amazon Connect のコンタクトフローで機密情報を収集するステップバイステップガイドを呼び出す際に、自動的に録画を一時停止し、ワークフローが完了したら録画を再開するソリューションを説明します。

How Amazon CloudWatch Logs Data Protection can help detect and protect sensitive log data

Amazon CloudWatch Logs Data Protection による機密ログデータの検出と保護

Amazon Web Services (AWS) 上で実行されるお客様のアプリケーションでは、個人を特定できる情報 (PII) や保護された健康情報 (PHI) などの機密データを扱う必要がある場合があります。
その結果、機密ログデータがアプリケーションの可観測性データの一部として意図的または意図せずに記録される可能性があります。包括的なログ記録はアプリケーションのトラブルシューティング、監視、(原因)分析に重要ですが、記録された機密情報はデータセキュリティとコンプライアンスの観点から重大なリスクとなります。このブログでは、Amazon CloudWatch Logs Data Protection を使用してログ内の機密データを検出および保護する方法、データ保護を検証する方法、非準拠の結果を収集および報告する方法を学びます。また、Amazon CloudWatch アラーム、通知、さらなる是正アクションを作成する方法についても学び、コンプライアンス要件を満たすために活用方法をご紹介します。