こんにちは、エンタープライズクラウド部クラウドリライアビリティ課の呉屋です。 普段はプリセールスやPM業務がメインの私ですが、サーバレス提案に向けての知見を得るために、本セッションに参加することにしました。 現地で受けたセッションは「Amazon ECS によるデータ保護とコンプライアンスのためのアーキテクチャ構築」です。 実際に受けた内容と感じたことを記載します。 はじめに〜事前知識〜 Amazon Elastic Container Service (ECS) とは HIPAAとは Builders'

こんにちは、エンタープライズクラウド部クラウドリライアビリティ課の呉屋です。 普段はプリセールスやPM業務がメインの私ですが、サーバレス提案に向けての知見を得るために、本セッションに参加することにしました。 現地で受けたセッションは「Amazon ECS によるデータ保護とコンプライアンスのためのアーキテクチャ構築」です。 実際に受けた内容と感じたことを記載します。 はじめに〜事前知識〜 Amazon Elastic Container Service (ECS) とは HIPAAとは Builders'

12 月 4 日、 QuickSight の Amazon Q の新機能を発表しました。この機能により、ユーザーはシナリオ分析を実行して複雑な問題の答えをすばやく見つけることができます。この AI 支援データ分析エクスペリエンスは、自然言語プロンプトを使用して、分析アプローチの提案、データの自動分析、推奨アクションによる結果の要約など、詳細なデータ分析を段階的に導き、ビジネスユーザーが複雑な問題に対する答えを見つけるのに役立ちます。この新機能により、スプレッドシートやその他の方法を使用して分析を行うために

私はデータサイエンティストとして、機械学習の経験がないビジネスアナリスト、マーケティングアナリスト、データアナリスト、データアナリスト、データエンジニアが、それぞれの分野の専門家である機械学習（ML）を利用できるようにするという課題を直接経験してきました。だからこそ、 Amazon Q Developer が Amazon SageMaker Canvas で利用できるようになったという 12 月 4 日の Amazon Web Services (AWS) の発表に特に興奮しています。私が注目したのは、

12 月 4 日、 Amazon Bedrock Guardrails の画像サポートによるマルチモーダル毒性検出のプレビューについて発表します。この新機能は、テキストに加えて望ましくない画像コンテンツを検出して除外するため、 生成 AI アプリケーションにおけるユーザーエクスペリエンスの向上とモデル出力の管理に役立ちます。 Amazon Bedrock Guardrails では、望ましくないコンテンツをフィルタリングし、個人を特定できる情報 (PII) を編集し、コンテンツの安全性とプライバシーを強化

12 月 4 日、 Amazon Bedrock は、 生成 AI によるデータ分析の方法を効率化する 4 つの拡張機能を導入しました。 Amazon Bedrock データオートメーション (プレビュー) – Amazon Bedrock のフルマネージド機能で、ドキュメント、画像、オーディオ、ビデオなどの非構造化されたマルチモーダルコンテンツから貴重な洞察を効率的に生成できます。Amazon Bedrock を使用すると、自動化された インテリジェントドキュメント処理 (IDP) 、メディア分析、およ

Amazon Bedrock は 12 月 4 日、 生成 AI アプリケーションのコストとレイテンシーの削減に役立つ 2 つの機能をプレビュー版で導入しました。 Amazon Bedrock インテリジェントプロンプトルーティング – モデルを呼び出すときに、同じモデルシリーズの 基盤モデル (FM) を組み合わせて使用することで、品質とコストを最適化できるようになりました。たとえば、 Anthropic’s Claude モデルシリーズでは、Amazon Bedrock はプロンプトの複雑さに応じて

12 月 4 日、 Amazon Bedrock Marketplace をご紹介します。この新しい機能を使用することで、お客様は、 Amazon Bedrock を通じて 100 を超える人気、新興、専門の 基盤モデル (FM) にアクセスできます。このリリースにより、IBM や Nvidia などのエンタープライズプロバイダーの新しいモデル、韓国語処理用の Upstages の Solar Pro やタンパク質研究用の Evolutionary Scale の ESM3 などの専門モデル、および An

12 月 4 日、データサイエンティストがタイムラインと予算内で大規模な 基盤モデル (FM) をトレーニングし、コンピューティングの可用性に基づいてトレーニングプロセスを管理する数週間の労力を節約するのに役立つ、 Amazon SageMaker HyperPod の柔軟なトレーニングプランの一般提供の開始を発表しました。 AWS re:Invent 2023 では、 SageMaker HyperPod をご紹介 しました。これを使用することで、FM のトレーニング時間を最大 40% 短縮できるほか、

12 月 4 日、 Amazon SageMaker HyperPod タスクガバナンスの一般提供の開始を発表しました。これは、トレーニング、ファインチューニング、推論などの 生成 AI モデル開発タスク全体で GPU と Tranium の使用率を簡単かつ一元的に管理し、最大化するための新しいイノベーションです。 お客様から、生成 AI プロジェクトへの投資が急速に増加しているものの、限られたコンピューティングリソースを効率的に割り当てることにおいて課題に直面しているとの報告を受けています。リソース割り

この記事は 一休.com Advent Calendar 2024 の15日目の記事です。 予定より早く書き上げてしまったので、フライングですが公開してしまいます。 TypeScript の Discriminated Union (判別可能な Union 型) を使うと、いわゆる「代数的データ型」のユースケースを模倣することができます。一休のような予約システム開発においては「ありえない状態を表現しない」方針で型を宣言するためによく利用されています。 「あり得ない状態を表現しない」という型宣言の方針につい

本ブログは、株式会社 NTT ドコモ(以下、ドコモ)の 周成氏, 宮木健一郎氏, 小柳歩巴氏と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 本ブログでは、ドコモ がマーケティング分析をスケールさせるために Amazon QuickSight の ピクセルパーフェクトレポート の機能を使った事例をご紹介します。 背景 : ファンプロファイリングとは ドコモ は、そのビジネス規模から多様で大量のデータを保持しています。そして、それらのデータを活用してユーザーを深く理解し、ターゲ

こちらは、Japan AWS Ambassadors Advent Calendar 2024 の 13 日目の記事です。 こんにちは、エデュケーショナルサービス課の小倉です。 前回のブログから課名が変わっていますが、変わらずAWSトレーナーとしてトレーニングを実施しています。 私は現地には行っていないのですが、AWS re:Invent 2024 のセッション動画がたくさん公開されていますので、確認して内容をアウトプットしています。 セッション動画は以下から確認でき、再生リストタブではカテゴリ(AI/M

本記事は BASEアドベントカレンダー2024 の13日目の記事です。 はじめに Pay IDのテックリードの大木( @roothybrid7 )です。 9/30に、PAY株式会社(以下PAY社)が保有していた「Pay ID」のシステム移管を行い、リニューアルしました。 カートやショップ管理画面、Pay IDアプリとは別の独立したシステムとなっており、アプリケーションの技術選定やアプリケーションアーキテクチャの設計に携わりましたので、その辺の話をしたいと思います。 移管の背景 2021年に 購入者向けショ

はじめに こんにちは、MA部MA基盤ブロックでマーケティングオートメーションのシステムを開発している長澤です。この記事ではBigQueryとDatadogを活用した監視を導入した話を紹介します。 はじめに、日々のマーケティングオートメーション（以下、MA）の開発・運用における課題としてシステム信頼性の向上がありました。ZOZOTOWNは年間の購入者数が1,100万人を超えており、MAによりユーザーの皆さまに向けて多様かつ大規模なキャンペーン配信を展開しています。そのため、MAのシステム信頼性の担保が重要課