クラウドコンピューティングコンセプトのハブ

クラウドコンピューティングコンセプトのハブは、クラウドコンピューティングに関する有益な記事を閲覧または検索できる一元的な場所です。「機械学習とは」や「データサイエンスとは」といった幅広いトピックについて、わかりやすい情報が掲載されています。 これらの記事は、クラウドコンピューティングについてよく質問が寄せられるトピックの理解を深めるためのものです。 

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技術ユースケース
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  • データベース

    SQL データベースとは何ですか?

    SQL データベースは、行と列を持つテーブルとして視覚化されたデータコレクションです。データはスプレッドシートと同様に保存され、列はデータ属性を示し、行はデータに関係するエンティティまたはオブジェクトを説明します。ほとんどの SQL データベースは、ユーザーとデータのインタラクションに Structured Query Language (SQL) を使用します。そのため、このような名前となっています。これらのデータベースは、テーブル間のデータ関係を保存できるため、リレーショナルデータベースです。

    例えば、製品テーブルには、製品名、タイプ、コストなどの列があり、行には個々の製品の値が含まれます。顧客テーブルには、顧客名と連絡先の詳細を含む列があります。顧客データと顧客が購入した製品をリンクする 3 つ目のテーブルを作成できます。

  • 分析

    データアーキテクチャとは

    データアーキテクチャは、組織のデータ収集、管理、および使用を記述および管理する包括的なフレームワークです。今日の組織は、さまざまなデータソースから膨大な量のデータを受け取っており、さまざまなチームが分析、機械学習、人工知能、その他のアプリケーションのためにそのデータにアクセスしたいと考えています。最新のデータアーキテクチャは、データのセキュリティと品質を確保しながら、データにアクセスして使用できる、一貫したシステムを提供します。ポリシー、データモデル、プロセス、テクノロジーを定義することで、組織がデータを部門間で簡単に移動し、必要なときにいつでも利用できるようにすると同時に (リアルタイムアクセスを含む)、規制コンプライアンスを完全にサポートできます。

  • 管理とガバナンス

    ISV (独立系ソフトウェアベンダー) とは何ですか?

    独立系ソフトウェアベンダー (ISV) は、基盤となるハードウェアやオペレーティングシステムに依拠しないソフトウェア製品を作成および販売する組織です。このソフトウェアソリューションは通常、売上データや財務データの作成や管理など、特定の顧客の問題を解決します。また、データストレージ、セキュリティ、または認証をサポートするインフラストラクチャソフトウェアである可能性もあります。ベンダーは、幅広い顧客ベースを対象として、さまざまなハードウェアプラットフォームとのソフトウェア互換性を実現しています。

    ISV は、永久ライセンス、一定期間の契約、Software as a Service (SaaS) など、さまざまな形式でソフトウェアを販売しています。ソフトウェアは顧客にライセンスされますが、所有権は ISV が保持します。

  • 人工知能

    チャットボットとは?

    チャットボットは、ユーザーが音声またはテキストを通じて会話できるプログラムまたはアプリケーションです。チャットボットは 1960 年代に初めて開発されましたが、それを支えるテクノロジーは時とともに変化してきました。チャットボットは従来、事前定義されたルールを使用してユーザーと会話し、スクリプト化された回答を提供します。現代のチャットボットは自然言語処理 (NLP) を使用してユーザーを理解し、極めて深い理解と精度をもって複雑な質問に応答できます。組織はチャットボットを使用して、カスタマーサービスのワークフローから DevOps 管理まで、あらゆる場面でのコミュニケーションをスケール、パーソナライズ、改善できます。

  • 人工知能

    エンタープライズ AI とは?

    エンタープライズ人工知能 (AI) は、大規模な組織内で高度な AI テクノロジーを採用することです。AI システムをプロトタイプから本番環境に移行すると、規模、パフォーマンス、データガバナンス、倫理、規制遵守に関するいくつかの課題が生じます。エンタープライズ AI には、大規模な組織内で広く AI を使用するためのポリシー、戦略、インフラストラクチャ、およびテクノロジーが含まれます。多額の投資と労力を必要としますが、AI システムが主流になるにつれて、大規模組織にとってエンタープライズ AI の重要性が高まっています。

  • 人工知能

    AI エージェントとは?

    人工知能 (AI) エージェントは、環境と対話し、データを収集し、そのデータを使用して自己決定タスクを実行して、事前に決められた目標を達成するためのソフトウェアプログラムです。目標は人間が設定しますが、その目標を達成するために実行する必要がある最適なアクションは AI エージェントが独自に選択します。例えば、顧客の問い合わせを解決したいコンタクトセンターの AI エージェントを考えてみましょう。エージェントは自動的に顧客にさまざまな質問をし、内部文書で情報を調べ、回答でソリューションを提示します。顧客の応答に基づいて、クエリ自体を解決できるのか、それとも人間に渡すのかを判断します。

  • 人工知能

    テキスト分類とは?

    テキスト分類は、人工知能と機械学習 (AI/ML) システムを使用して、自由形式のテキスト文書に所定のカテゴリを割り当てるプロセスです。多くの組織には、法的文書、契約書、研究文書、ユーザー生成データ、E メールなど、大量の文書を継続的に生成する大規模な文書アーカイブとビジネスワークフローがあります。テキスト分類は、このデータをさらに分析できるように整理、構造化、分類するための最初のステップです。文書のラベル付けとタグ付けを自動的に行うことができます。これにより、文書を手作業で読み、理解し、分類する必要があった時間を何千時間も節約できます。

  • 機械学習

    倫理的 AI とは?

    倫理的人工知能 (AI) とは、AI システムの責任ある開発とデプロイを促進する一連の原則と実践です。他の新しいテクノロジーと同様に、AI システムはユーザー、社会、環境に変革をもたらします。倫理的 AI とは、AI の開発方法と使用方法に関する公平性と透明性を優先させながら、ポジティブな影響を高めるための措置を講じることを意味します。倫理的 AI は、AI の革新とデータ主導の意思決定により、市民的自由と人権が侵害されないようにします。

  • コンテナ

    クラウドコンテナとは何ですか?

    クラウドコンテナは、アプリケーションのコード、ライブラリ、およびクラウドで実行するのに必要なその他の依存関係を含むソフトウェアコードパッケージです。どのソフトウェアアプリケーションコードでも、実行する前にライブラリと依存関係と呼ばれる追加ファイルが必要です。従来、Windows、Linux、Mac、モバイルなどのさまざまな環境で実行するには、ソフトウェアを複数のフォーマットでパッケージ化する必要がありました。ただし、コンテナはソフトウェアとそのすべての依存関係をどこでも実行できる 1 つのファイルにパッケージ化します。コンテナをクラウドで実行することで、規模に応じて柔軟性とパフォーマンス上のメリットをさらに得られます。

  • デベロッパー用ツール

    デベロッパーツールとは何ですか?

    デベロッパーツールは、ソフトウェア開発をより迅速かつ効率的にするテクノロジーです。ソフトウェア開発は、現実世界の対象を、機械が理解して操作できる数学的および電子的な表現に変換する複雑なプロセスです。デベロッパーツールは、物理的な現実とコンピューティングプロセスの間のインターフェースとして機能しています。さまざまなレベルの複雑さを抽象化するプログラミング言語、フレームワーク、プラットフォームを含みます。つまり、コンピューターとのやり取りはより簡単にし、より複雑な課題が解決できるようになります。ハードウェアコンポーネントやレベルが低いコーディング言語を使用する代わりに、ライブラリ、API、またはビジネスユースケースを優先事項とする他の抽象化内容を利用できます。また、デベロッパーツールには、コーディングプロセスを簡素化するソフトウェアアプリケーション、コンポーネント、およびサービスが含まれています。

  • データベース

    サーバーレスデータベースとは何ですか?

    サーバーレスデータベースは、基盤となるデータベースサーバーと IT インフラストラクチャをサードパーティのクラウドプロバイダーによって完全に管理されるデータベーステクノロジーです。従来、組織は自己管理型のサーバーにデータベースシステムをデプロイし、需要の増加に応じてサーバー設定の更新、ならびに適切にメンテナンスすることを確保しなければなりません。対照的に、サーバーレスデータベースは完全に管理されたクラウドインフラストラクチャに実行し、ワークロードの変化に応じて柔軟にスケールできます。人気のあるサーバーレスデータベースには、リレーショナルデータベースや NoSQL データベースがあります。可用性、耐障害性、信頼性が備わっているため、実際のデータベース使用量に対して支払うことになります。サービスレベル契約 (SLA) によってパフォーマンス機能が管理されるため、データベースインフラストラクチャではなく、データの収集と分析に安心して集中できます。

  • 人工知能

    AWS インテリジェントドキュメント処理 (IDP) とは何ですか?

    インテリジェントドキュメント処理 (IDP) は、紙ベースのドキュメントやドキュメント画像から手動でデータを入力するプロセスを自動化して、他のデジタル・ビジネス・プロセスと統合します。たとえば、在庫レベルが低いときにサプライヤーに注文を自動的に発行するビジネスプロセスワークフローを考えてみましょう。プロセスは自動化されていますが、サプライヤーが支払いを受け取るまで注文は発送されません。サプライヤーは請求書を電子メールで送信し、経理チームは支払いを完了する前にデータを手動で入力します。これにより、ボトルネックやエラーの原因となる手動チェックポイントが生じます。代わりに、IDP システムは自動的に請求書データを抽出し、必要な形式で会計システムに入力します。文書処理を使用すると、機械学習 (ML) やさまざまな人工知能 (AI) 技術を使用して文書管理を自動化できます。

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