Amazon Web Services ブログ

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。

この投稿は、JR東日本、ドイツ鉄道、JEISが、車両外観検査の画像にAIを活用する取り組みについて紹介したものです。従来の手法の課題を克服するため、大規模マルチモーダルAIを用いた異常画像検知システムの実現可能性を検証しました。

このブログ記事では、売上予測を例にテスト用に作成した合成データを使って Chronos を Amazon SageMaker Pipeline に統合するプロセスを案内します。これにより、最小限のデータで正確かつ効率的な予測が可能になります。ファインチューニングからデプロイメントまでの全ワークフローをオーケストレーションする機能の使い方を学びます。この解説を通じて、開発プロセスを合理化し、Chronos をあらゆる時系列データに適用して、予測アプローチを変革する準備が整います。

【サンブリッジ様の生成AI活用事例】
わずか 2 週間で Amazon Bedrock と Kendra を活用した社内AIチャットボットを構築し、1 週間で約 29 時間の業務時間削減を実現。
Slack との連携で問い合わせを集約し、分散していた社内ドキュメントへのアクセス問題を解決した先進的な取り組みをご紹介します。

AWS Step Functions は、ステートマシンの構築をより簡単にするために、ローカル IDE 機能がより強化されました。これにより、Workflow Studio が AWS Toolkit 拡張機能を通じて Visual Studio Code (VS Code) で利用できるようになりました。
開発者は AWS コンソールと同じ強力な視覚的な編集機能を使用して、ローカル IDE でステートマシンを作成および編集できます。

AWS WAFがURIフラグメントをサポート、次世代のAmazon Connect発表、Salesforce Contact Centor with Amazon ConnectがGA、Amazon Bedrock Model Evaluation LLM-as-a-judgeがGA、Amazon Bedrock RAG 評価がGA 他

週刊生成AI with AWS, 桜が咲くのが楽しみになってきた2025年3月17日号 – Amazon Q Developer CLI エージェントの使い方やデモの紹介記事含む4件のブログを公開。サービスアップデートでは、Amazon Bedrock Guardrailsの利用を強制する機能、Model Evaluation LLM-as-a-judgeとRAG Evaluationの一般提供開始を含む7件をお知らせしています。