Amazon Web Services ブログ
【寄稿】株式会社 GEOTRA 未来の人流シミュレーションへの取組
GEOTRAは、独自の人流シミュレーションサービスの基盤としてAWSを採用し、フルマネージド型サービスを中心としたアーキテクチャを構築しています。AWS Step Functions、Amazon ECR、Amazon RDSを効果的に活用することで、GPS位置情報から「非集計トリップデータ」を安全に生成・分析しています。
AWSの採用理由は、充実したコミュニティ、サーバーレスによる運用負荷軽減などのメリットを評価いただいた。GEOTRAは、橋梁・道路建設などの影響の高精度な人流シミュレーションサービスを展開しています。
コンタクトセンターのワークフォース管理を最適化する Amazon Connect の予測、キャパシティプランニング、スケジューリング機能 (2025 年第 2 四半期)
コンタクトセンターの成功には効果的なワークフォースマネジメントが不可欠です。この記事では、Amazon Connect の予測、キャパシティプランニング、スケジューリング機能について紹介します。特に 2025 年第 2 四半期に発表された、スケジュールの管理に役立つ、予測の編集やアクティビティの管理機能について説明します。
コンタクトセンター運用を最適化する Amazon Connect の予測、キャパシティプランニング、スケジューリング機能
コンタクトセンターの成功には効果的なワークフォースマネジメントが不可欠です。この記事では、Amazon Connect の予測、キャパシティプランニング、スケジューリング機能について紹介します。AI を活用したこの機能により、問い合わせ量の正確な予測、最適な人員配置、エージェントスケジュールの最適化が可能になります。この機能はクリック一つで有効化でき、内部運用の効率化、サービス目標の達成、エージェントと顧客満足度の向上に貢献します。
Nova Act IDE 拡張機能で AI エージェント開発を加速
9 月 23 日は、皆さんに Nova Act 拡張機能をご紹介したいと思います。この拡張機能は、IDE から […]
東京海上日動システムズ株式会社様の AWS 生成 AI 事例:金融業界初 AI-DLC Unicorn Gym による開発変革への挑戦
はじめに 以前、AWS は東京海上日動システムズ株式会社様(以下同社)との生成 AI を活用したアプリケーショ […]
Amazon Q Developer for GitHub によるインタラクティブなコードレビュー体験の紹介
Amazon Q Developer for GitHub においてプルリクエスト向けの対話型コードレビュー機能が利用可能になりました。新機能では /q コマンドで Amazon Q Developer に質問でき、コードの検出結果について詳細な説明を求めたり、変更提案を受けたりできます。開発者は従来のようにドキュメントを検索してコンテキストを探す必要がなくなり、レビューサイクルの短縮と開発速度の向上が期待されます。Amazon Q Developer for GitHub は現在プレビュー版として利用可能で、GitHub Marketplace からインストールできます。
Amazon SageMaker レイクハウスアーキテクチャによる Amazon S3 上の Apache Iceberg テーブルの最適化設定の自動化
本記事は、2025 年 8 月 8 日に公開された The Amazon SageMaker lakehous […]
AWS Weekly Roundup: Amazon Q Developer、AWS Step Functions、AWS Cloud Club Captain の締め切りなど (2025 年 9 月 22 日)
3 週間前、ニュージーランドの新しい AWS リージョン (ap-southeast-6) に関する記事を公開 […]
Amazon Bedrock エージェントで SAP インスタンスを管理
このブログでは、Amazon Bedrock Agentsを活用してSAPインスタンスの開始と停止、ヘルス状態とパラメータ値の確認などの基本的なSAP運用タスクの実行を支援する使用例を実演します。また、Knowledge Baseを利用して、膨大な量のログファイル内で関連するログエントリを見つける支援も行います。
Amazon Bedrock における Anthropic の Claude 3.5 Sonnet から Claude 4 Sonnet に移行する
この投稿では、Amazon Bedrock で Anthropic の Claude 3.5 Sonnet から Claude 4 Sonnet に移行するための体系的なアプローチを提供します。主要なモデルの違いを検証し、重要な移行の考慮事項を強調し、この必要な移行を組織にとって測定可能な価値をもたらす戦略的優位性に変える実証済みのベストプラクティスを提供します。






