Amazon Web Services ブログ

Tag: Machine Learning (ML)

【開催報告】「 Amazon EC2 大活用 ~ 最新ラインナップ、コストパフォーマンス最適化、先進顧客事例などご紹介~」セミナー

ソリューションアーキテクトの松尾です。2021年10月14日に「Amazon EC2 大活用 ~ 最新ラインナップ、コストパフォーマンス最適化、先進顧客事例などご紹介~」をオンライン開催しました。当日は200名超のお客様にご参加いただき、Amazon EC2の歴史、Amazon EC2最新情報、機械学習用インスタンスについて、AWSから発表し、さらに、Graviton2インスタンスご利用事例、Inf1インスタンスご利用事例を、2社のお客様からご発表いただきました。 本記事では、発表内容の概要と、発表資料のご紹介に加え、当日のQ&Aについても記載します。

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【開催報告】「中堅・中小製造業におけるクラウド活用の実例とユースケース徹底解説!」セミナー

皆様こんにちは! アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 ソリューションアーキテクトの内田です。2021年7月1日にオンラインで開催した「中堅・中小製造業におけるクラウド活用の実例とユースケース徹底解説!」セミナーは、170名を超えるお客様にご参加いただき、ご好評いただけたセミナーとなります。 本セミナーでは、実際のお客様事例を通して中堅・中小製造業における Amazon Web Services (AWS) の価値をご理解いただくとともに、製造業の各業務領域における活用ユースケースをご紹介しております。同時に、お客様がクラウド活用に際して直面する不安や懸念に対する解決策を示し、AWSクラウド活用を開始する方法を提案しております。 本記事では、当日使われた資料、動画の掲載、および各発表をまとめた内容も記載しております。是非ご活用ください。

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デジタルコマースの歴史と次の十年で注目すべき 5 つのトレンド

コンピュータ上での売買の歴史は長いですが、e コマースという呼び名で知られるようになったのは 1994 年後半の Netscape Navigator のリリースに始まったと言えます。Netscape Navigator は消費者にインターネット利用が普及するきっかけとなった初期のウェブブラウザの 1 つです。以来、e コマースはユビキタスなショッピング形態となり、消費者売上高全体の約 10 %を占めています。2020 年のパンデミックにより e コマースの活用が加速し、イノベーションが促進されたことで、購買体験は合理化され、商品は見つけやすくなり、ショッピングにおいてもパンデミック対応のためのソーシャルディスタンスが可能になりました。

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消費財企業と物流ベンダーがAWSデータレイクで車両管理を最適化する方法

この一連のブログのパート1 「消費財企業と物流ベンダーにとって車両管理データレイクが必要な理由」では、消費財企業と物流ベンダーが輸送と車両管理のためにデータレイクを必要とする理由を説明しました。 簡単に要約すると、データレイクは輸送と車両のデータを保存、管理、分析し、車両のメンテナンス、ドライバーの安全、配送ルート、小売業者や顧客の満足度を最適化し、コストと CO2 排出量を削減する理想的な方法です。 このフォローアップブログでは、さまざまなデータタイプとフォーマットにわたって、スケーラブルに簡単にデータを分析し、輸送車両を最適化できる AWS データレイクのアーキテクチャを説明します。

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消費財企業と物流ベンダーにとって車両管理データレイクが必要な理由

消費財企業にとって輸送は重要なパズルのピースです。現材料と構成部品を製造施設に配送し、完成品を小売業者と消費者に届けることが重要です。これは、輸送と物流に問題が起こると、消費財企業が大きな影響を受けることを意味します。inboundlogistics.com によると、労働力不足や消費者の購入増加、世界中の輸送の課題、予測困難な気象イベント、COVID-19 パンデミックの全体的な影響のため、2021 年中は輸送はタイトになると予想されています。 これらの要因から考えるべきポイントは何でしょうか?消費財企業は、輸送のニーズを注意深く監視する必要があります。 さらにできれば、問題が発生した際に迅速に対応できるよう、インバウンドおよびアウトバウンドの輸送ニーズを積極的に管理するべきです。 輸送ニーズを積極的に管理するために何ができるのか、疑問に思われるかもしれません。答えは車両管理 (フリートマネジメント) のためのデータレイク構築です。 このブログでは、消費財企業と物流ベンダーが輸送と配送車両を管理するために、データレイクがどのように役立つかを示します。

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データメッシュで作る消費財企業向けモダンデータレイクのアーキテクチャ

COVID-19 パンデミック以来、世界中でオンラインショッピングと消費者向け直販(Direct To Consumer; DTC)への劇的なシフトが見られます。消費財(Consumer Packaged Goods; CPG)業界がどの業界よりもこの変化を感じていることは間違いないでしょう。Statista 社によると「小売ウェブサイトへの訪問者数は全世界で、2020年1月の160億7000万回から、2020年6月には約 220 億回に増加」しました。ウェブサイトへのトラフィックが半年間で27% 増加したことで、データ企業、特に消費財企業にとって管理すべきデータ量が急激に増えました。 これまで消費財企業の多くは消費者と直接的な接点を持ってきませんでした。そのためデータは、小売業者との間の発注や出荷といった内部情報など最小限しかなかったのです。今や優れた消費財企業はエンドユーザーである消費者の行動と、検索分析やソーシャルメディアにおけるセンチメントといった外部データをトラッキングしています。このブログ投稿では、データを大規模に管理するというテーマを深く掘り下げ、なぜ消費財企業がデータメッシュによるデータ管理という新しいアプローチを検討する必要があるのか、その理由について解説します。

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