Amazon Web Services ブログ

Media Seminar Q1 Asahi Shimbun

【お客様事例】株式会社朝日新聞社様 自然言語処理の取り組みとEC2 Inf1インスタンスの検証

2021 年 3 月 18 日にメディア業界のお客様向けに Analytics & AI/ML をテーマとしたセミナーを開催いたしました。テレビ・動画配信・新聞・雑誌などのメディア企業では、デジタル変革の中でデータを活用する重要性が高まっています。本セミナーではメディア企業がいかにデータを活用し、新たなビジネスを展開していくかに焦点をあてた機械学習の活用方法をご紹介し、お客様に事例をご説明いただきました。

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Media Seminar Q1 Fuji TV

【お客様事例】株式会社フジテレビジョン様 Amazon Rekognition 「メタロウ」の開発と検証

2021年3月18日にメディア業界のお客様向けに Analytics & AI/ML をテーマとしたセミナーを開催いたしました。テレビ・動画配信・新聞・雑誌などのメディア企業では、デジタル変革の中でデータを活用する重要性が高まっています。本セミナーではメディア企業がデータを活用し、新たなビジネスを展開していくかに焦点をあて、データをどのように最新の AI/ML 技術を用い活用していくのかをご紹介させていただきました。

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Media Seminar Q1 MediaDo

【お客様事例】株式会社メディアドゥ様 Amazon Personalize 電子書店システムへの活用

2021年3月18日にメディア業界のお客様向けにAnalytics & AI/MLをテーマとしたセミナーを開催いたしました。テレビ・動画配信・新聞・雑誌などのメディア企業では、デジタル変革の中でデータを活用する重要性が高まっています。本セミナーではメディア企業はいかにデータを活用し、新たなビジネスを展開していくかに焦点をあて、DMP (データマネジメントプラットフォーム) / CDP (カスタマーデータプラットフォーム)のメリットと活用事例について、またそのデータをどのように最新のAI/ML技術を用い活用していくのかをご紹介させていただきました。

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Media Seminar Q1 Analytics

2021Q1メディア企業向けAnalytics & AI/MLセミナー : 大阪リージョン/分析基盤

2021年3月18日にメディア業界のお客様向けにAnalytics & AI/MLをテーマとしたセミナーを開催いたしました。テレビ・動画配信・新聞・雑誌などのメディア企業では、デジタル変革の中でデータを活用する重要性が高まっています。本セミナーではメディア企業はいかにデータを活用し、新たなビジネスを展開していくかに焦点をあて、DMP (データマネジメントプラットフォーム) / CDP (カスタマーデータプラットフォーム)のメリットと活用事例についてご紹介させていただきました。

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2021Q1 メディア企業向け Analytics & AI/ML セミナー : メディア企業での機械学習の活用

2021 年 3 月 18 日にメディア業界のお客様向けに Analytics & AI/ML をテーマとしたセミナーを開催いたしました。テレビ・動画配信・新聞・雑誌などのメディア企業では、デジタル変革の中でデータを活用する重要性が高まっています。本セミナーではメディア企業がいかにデータを活用し、新たなビジネスを展開していくかに焦点をあてた機械学習の活用方法をご紹介し、お客様に事例をご説明いただきました。

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Amazon Connect Customer Profilesを使ってパーソナライズされた顧客体験を提供する

顧客がコンタクトを取りに来るシナリオでは、コンタクトセンターに到達する前に彼らのジャーニーを理解することは、パーソナライズされたセルフサービスおよびエージェント体験を提供するのに非常に役立ちます。過去の保留時間、顧客感情、最近のビジネストランザクションなどのデータは、効果的な顧客解決と顧客満足度スコア(CSAT)の向上において大きな役割を果たします。しかし、この顧客データを、異なるビジネスアプリケーションから単一のプロファイルに統合することは、困難で複雑で、コストがかかり、継続的なメンテナンスを必要とします。 Amazon Connect Customer Profiles は、すべての顧客データを単一のプロファイルインターフェースに統合することで、この課題を解決します。顧客プロファイルには、名前、住所、Eメール、購入履歴、および出荷状況、訪問したウェブページ、カスタマーサービスのコンタクト履歴などのマーケティングデータなどの関連情報を含めることができます。Customer Profiles は、Amazon Connect 内の過去のやり取りと、顧客関係管理 (CRM) システム、マーケティングオートメーションソリューション、業務アプリケーションなどのサードパーティアプリケーションからのデータを組み合わせて、統一された顧客プロファイルを提供します。Amazon Connect からのデータには、以前のキュー期間、保留数、エージェントへの連絡手順、会話記録、顧客の感情など、顧客の連絡履歴が含まれます。同様に、サードパーティアプリケーションのデータの例には、お客様の電話番号、住所、過去のトランザクション、チケットの詳細などがあります。 Salesforce、ServiceNow、Zendesk、Marketo用に用意されている事前構築されたコネクタを活用して、わずか数クリックで、サードパーティのアプリケーションからデータを取り込み、統一された顧客プロファイルを作成できます。お客様は、Amazon Connect Customer Profiles API を使用して、自社開発のアプリケーションとデータストアを統合することもできます。

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Amazon RDS Online Seminar 「マルチリージョンを利用した高可用性構成と Amazon Aurora のチューニング」資料・動画及び QA 公開

先日(2021/3/11) に開催した Amazon RDS Online Seminar「マルチリージョンを利用した高可用性構成と Amazon Aurora のチューニング」の資料・動画を公開しました。

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Amazon Lookout for Metrics が一般提供開始となり、東京リージョンでお使いいただけます

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、シニアエバンジェリストの亀田です。 2020年12月、AWS re:Invent でアナウンスされた、Amazon Lookout for Metricsが一般提供開始となり、東京リージョンでご利用いただける用になったのでお知らせいたします。 Amazon Lookout for Metrics Lookout for Metrics は与えられたデータの各メトリクスの異常を自動的に検出し、その根本原因を特定することを可能とするサービスです。機械学習 (ML) を使用して、例えば、売上高や顧客獲得率の急激な低下など、ビジネスおよび運用の時系列データの異常 (標準からの外れ値など) を自動的に検出および診断します。複雑な要因が絡み合ったデータの場合、異常であると特定できても、何が異常を引き起こしているかの関係性を見出すことが難しく、時には複数の項目が相関を持ち異常を引き起こしている可能性があります。 Lookout for Metrics を用いると、数回クリックするだけで、Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon Relational Database Service (RDS) などのAWSが提供する一般的なデータストアや、Amazon CloudWatch の運用データ、Salesforce、ServiceNow、Zendesk、および Marketo などのサードパーティーの SaaS アプリケーションに接続することができ、ビジネスにとって重要なメトリクスの監視を開始します。 また、検出された異常に関するフィードバック機能を用いることで、結果を調整し、時間の経過とともに精度を向上させていくこともできます。同じイベントに関連する異常をグループ化し、潜在的な根本原因の概要を含むアラートを送信することで、検出された異常を簡単に診断でき、また、異常を重大度の順にランク付けするため、調査の効率を上げることも可能です。 アラートをカスタマイズすることも可能で、Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS)、AWS Lambda 関数 等のAWSサービスや、Datadog、PagerDuty、Webhook、Slack など、サポートされている出力コネクタを使用してアラートを出力することが可能であり、ビジネスのデータだけではなく、例えばシステム運用関連のログなどを用いることで、可観測性を高めるような利用方法も可能です。さらに、同時に発生する異常を論理グループとして、グループ化し、個別のアラートではなく、異常グループに対して単一のアラートを送信するなどの手法を取ることが可能となっています。 How it works Lookout for Metrics […]

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AWS Backint Agentの活用 – SAP HANAリダイレクトリストア

このブログは、Amazon Simple Storage Service (S3)バケットからSAP HANAデータベースのリダイレクトリストアを実行することで、運用上のオーバーヘッドを削減することを目的としています。本番環境のSAP HANAデータベースをAmazon S3バケットから、同一または異なるAWSアカウントの下、別のAmazon Elastic Compute Cloud (EC2)インスタンス上で稼働しているターゲットSAP HANAデータベースにリストアするプロセスを説明します。AWS Backint Agent for SAP HANAを使ってSAP HANAデータベースをS3バケットに直接バックアップすることができるので、リダイレクトリストアを使って、非本番のSAP HANAデータベースをリフレッシュすることができます。

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AWS Backupで実現するAWS大阪リージョンを活用したクロスリージョンバックアップ

AWS BackupがAWS大阪リージョンでのサービスを開始しましたのでお知らせします。このアップデートにより、東京リージョンで取得したバックアップをAWS Backupのクロスリージョンバックアップ機能を利用して大阪リージョンにコピーできるようになります。また、バックアッププランをスケジューリングし、自動的にコピーすることも可能です。 AWS Backupを利用することでお客様の大切なデータをファイルシステム、ブロックストレージ、データベースなどに保存して管理することがさらに容易に実現できます。今日では、ストレージのクラウドマイグレーションも数多く実施されています。その理由のひとつは必要な時にいつでもリソースを拡張できることにあります。しかしながら、重要なデータをクラウド上に保存する際にビジネスやコンプライアンスの要件を満たすためのデータ保護を実現することが求められます。この課題に対して、AWS Backupを利用することで、日本国内で距離の離れたAWS リージョンにバックアップをコピーして、ビジネス継続性、災害対策、コンプライアンス要件をより簡単に満たすことができます。 AWS Backup は複数のリソースから取得したバックアップの自動化と集中管理を実現します。ポリシー設定、実行中バックアップのモニタリング、コンプライアンス確認、バックアップを検索してリストアなどの作業を管理コンソールから実施できます。既存のスナップショット機能とAWS Backupを組み合わせることでAWS Backupでは現在Amazon EC2インスタンス、Amazon EBS ボリューム、Amazon EFSファイルシステム、Amazon FSxファイルシステム、Amazon Auroraデータベース、Amazon RDSデータベース、Amazon DynamoDBテーブル、AWS Storage Gatewayボリュームを含むバックアップデータをAmazon Simple Storage Service (S3)に保存して集中管理することが可能です。AWS Backupの用途はAWS内部のバックアップに留まりません。AWS Storage Gatewayボリュームを介してお客様のオンプレミス環境から取得したバックアップデータも管理対象にすることができます。

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