Amazon Web Services ブログ

Tag: 利用事例

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。

スギ薬局様の AWS 生成 AI 事例:業務課題に向き合う組織体制と、生成 AI による現場変革

スギ薬局様の AWS 生成 AI 事例:業務課題に向き合う組織体制と、生成 AI による現場変革

スギ薬局様では、現場の業務課題と技術を組織的に結びつける体制のもと、Amazon Bedrock を活用した年末調整 QA ボットと調剤医薬品在庫確認エージェントを構築。成果が次の AI 活用を呼ぶサイクルが回り始めています。

SageMaker AI アーキテクチャ

寄稿: JFE スチールが挑むインテリジェント製鉄所への道 – Amazon SageMaker AI による CPS 開発実行基盤の構築

JFE スチール株式会社における Amazon SageMaker AI を中核とした CPS 開発実行基盤の構築事例をご紹介します。ブログの中では、プロジェクトの背景、開発体制、AWS の活用方法、そして今後の AWS IoT Greengrass によるエッジ配信基盤の展開についても解説します。

東京海上日動システムズ株式会社様の AWS 生成 AI 事例:全社生成 AI 実行基盤とエンタープライズ RAG システムの構築

東京海上日動システムズ様における全社向け生成 AI 実行基盤の構築事例を紹介しています。マルチアカウント構成による基盤設計の考え方や、RAG システムにおける技術選定と実装の工夫、コスト最適化の取り組みなど、企業での生成 AI 活用を検討される際の参考となる内容です。

東京大学 松尾・岩澤研究室主催の AI エンジニアリング実践講座にて、1400 名を超える受講者に AWS 上でのクラウド開発を体験していただきました [ 後片づけ編 ]

本ブログシリーズでは、2025 年 4 月から 7 月にかけて実施した東京大学 松尾・岩澤研究室の AI エンジニアリング実践講座において、 AWS クラウドを活用した実践的な学習環境を用意し、1400 名を超える受講申し込み者に対して、個別のAWSアカウントを提供する大規模なオンライン講義を開講した取り組みを全 3 回に分けてまとめたものです。
3 回目は、環境の後片付けの実施方法とそこで得た知見について共有します。

東京大学 松尾・岩澤研究室主催の AI エンジニアリング実践講座にて、1400 名を超える受講者に AWS 上でのクラウド開発を体験していただきました [ 演習、運用編 ]

本ブログシリーズでは、2025 年 4 月から 7 月にかけて実施した東京大学 松尾・岩澤研究室の AI エンジニアリング実践講座において、 AWS クラウドを活用した実践的な学習環境を用意し、1400 名を超える受講申し込み者に対して、個別のAWSアカウントを提供する大規模なオンライン講義を開講した取り組みを全 3 回に分けてまとめたものです。
2 回目は、各受講生に割り当てる AWS アカウントに対する権限の適用と管理方法について詳しく説明します。

東京大学 松尾・岩澤研究室主催の AI エンジニアリング実践講座にて、1400 名を超える受講者に AWS 上でのクラウド開発を体験していただきました [ 準備、構築編 ]

本ブログシリーズでは、2025 年 4 月から 7 月にかけて実施した東京大学 松尾・岩澤研究室の AI エンジニアリング実践講座において、 AWS クラウドを活用した実践的な学習環境を用意し、1400 名を超える受講申し込み者に対して、個別のAWSアカウントを提供する大規模なオンライン講義を開講した取り組みを全 3 回に分けてまとめたものです。
1 回目は、講義に参加する受講生にAWSアカウントを準備し、受講者情報と紐づける方法について詳しく説明します。