Amazon Web Services ブログ

ものづくりの DX が叫ばれて久しい昨今、「データドリブンな意思決定」という言葉を聞く機会も増えていると思います。AWS の製造業に携わるメンバーでも、お客様とデータドリブンについてディスカッションすることが多いです。
今回は原点に立ち戻って、データドリブンな意思決定の進め方について、スタートを切るためのアプローチや必要な思考プロセス、ステークホルダーとの調整という観点で考察してみたいと思います。

北半球の天候が良くなるにつれて、学びやつながりの機会が増えます。3 月 10 日週、私はサンフランシスコにいま […]

AWS は皆様の IoT の取り組みをサポートするため、「Get Started with AWS IoT (英語版)」の提供を開始することをお知らせいたします。このハンズオンワークショップでは、AWS IoT Device Client を使用した IoT プロジェクトの概念実証 (PoC) を、ステップバイステップで解説します。

世界中で年間約 395 万人の労働者が非致死的な負傷を負っているため、企業は統合的で予防的な安全対策の必要性を認識するようになってきました。企業は全体的に安全な作業環境を提供し、事故やケガのリスクを軽減し、従業員の健康を向上させることを目指しています。従来の縦割り方式では、全体的な問題の可視性が制限されるため、重要な洞察が見落とされ、企業の事故の根本原因の究明、安全対策の立案、改善点の理解が難しくなります。また、政府による環境と安全に関する規制が強化されたことから、企業の事業活動全体で環境・健康・安全 (EHS) ソリューションの導入が進んでいます。

製造業における「モノ」と「コト」の融合事例として注目される岩崎電気様の取り組み。80年以上の歴史を持つ照明専門メーカーが、 AWS の生成AIサービス「 Amazon Bedrock 」を活用して道路冠水自動検知システムを開発しました。従来は専用センサーが必要だった冠水検知を、カメラ付き照明と生成 AI の組み合わせで実現。監視員の労力を80%削減し、24時間リアルタイム監視を可能にしています。企画から約2ヶ月という短期間でプロトタイプを完成させ、 GenU を用いた効率的な検証とコスト効率を考慮した AI モデルの使い分けが成功要因となりました。暗所でも照明との一体化により鮮明な画像で冠水検知が可能になり、今後は検知対象を火災や交通事故にも拡大する計画で、生成 AI 活用による製品開発の可能性を広げています。

タップルは、好きなことから恋の相手を見つけることができるマッチングアプリです。株式会社サイバーエージェントのグ […]

はじめに アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクトの山本です。 先日、AWS […]

※ この記事はお客様に寄稿いただき AWS が加筆・修正したものとなっています。 本稿は株式会社 NTT ドコ […]

※ この記事はお客様に寄稿いただき、AWS が加筆・修正したものとなっています。 本稿は株式会社 NTT ドコ […]

アセットを大規模に活用する CDK 開発者は、時間の経過とともにブートストラップされたバケットやリポジトリに古いデータや使用されていないデータが蓄積されることに気付くかもしれません。ユーザーが自分でこのデータをクリーンアップしようとしても、CDK は安全に削除できるデータを判断する明確な方法を提供していませんでした。この問題を解決するために CDK Garbage Collection のプレビュー版リリースを発表できることを嬉しく思います。これは、ブートストラップされた Amazon S3 バケットと Amazon ECR リポジトリ内の古いアセットを自動的に削除する CDK の新機能で、ユーザーの時間とコストを節約します。この機能は AWS CDK バージョン 2.165.0 から利用可能です。
CDK Garbage Collection により、お客様の CDK の使用体験を損なうことなく、関連するストレージコストを削減できるでしょう。