Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon S3 Tables

店舗の気づきを本部に届ける AI エージェント SMART のご紹介 — Amazon Bedrock AgentCore × Strands Agents によるユナイテッドアローズでの取り組み

本記事では、AWS サンプルアセットである AI エージェント SMART（Store Manager Agent for Retail Tech） についてのご紹介と、それを活用した株式会社ユナイテッドアローズ（以下、ユナイテッドアローズ）の取り組みについてご紹介します。小売業にとって、店舗の声をどう本部に届けるかは永遠のテーマです。売上数字の裏には、現場スタッフだけが感じている気づきが必ずあります。しかし店舗の日報や週報のフォーマットだけでは、その気づきを届けるのは難しいのが実情です。SMART は、店舗の気づきを AI の力で引き出し言語化して、本部に届けることを支援するために誕生しました。

Amazon Redshift で Apache Iceberg データをクエリするためのベストプラクティス

Amazon Redshift で Apache Iceberg データをクエリする際のベストプラクティスを紹介します。テーブル設計、パーティション化、列選択、統計生成、メンテナンス戦略、マテリアライズドビュー、レイトバインディングビューの活用方法について詳しく説明します。

Amazon S3 ストレージレンズにパフォーマンスメトリクスの追加、数十億のプレフィックスのサポート、S3 Tables へのエクスポートが追加されました

2025 年 12 月 2 日、ストレージのパフォーマンスと使用パターンをより深く理解できる Amazon S […]

【開催報告 & 資料公開】Apache Iceberg on AWS ミートアップ開催報告

2025 年 5 月 14 日に「Apache Iceberg on AWS ミートアップ ～話題のIcebergをAWSで徹底活用～」と題したイベントを開催しました。ご参加いただきました皆様には、改めて御礼申し上げます。
本セミナーでは、AWS における Iceberg の活用についてさまざまな角度からご紹介しました。Iceberg 活用の全体像に加えて、マネージドな Iceberg のストレージである Amazon S3 Tables Bucket、既存データレイクからの移行における考え方、リアルタイムデータ処理を実現するストリーミングワークロードの実装方法、更には機械学習における活用まで、幅広いトピックをご紹介しました。本ブログでは、その内容を簡単にご紹介しつつ、発表資料を公開致します。
すでに Iceberg を活用されている方も、これからはじめる方も是非ご確認下さい！