複数の拠点に工場やプラントを持つ企業では何千もあるモーターやポンプなど設備の保全タイミング管理は操業品質とコストに影響する重要な課題です。 AWS Japan ソリューションアーキテクトチームはこの課題に対するソリューションのデモを開発しました。 このブログは デモ解説の Part 2として、利用している各サービスの役割、デモ開発のための工夫と実運用へ適用するための検討点を解説します。 開発したデモのサービス構成 Part 1 で解説したデモのユーザーストーリーを決めた後、私達はデモを行うための設計を開始
Introduction Hello! This is Wada ( @cognac_n ), a data scientist at KINTO Technologies. In January 2024, KINTO Technologies launched the " Generative AI Development Project team " and I was assigned to be a team member. This article serves as an
Introduction Hello. I'm Kazuki Morimoto from the Analysis Group in the Data Analysis Division. I usually work in the Osaka office and handle analysis topics such as those from the retention project, credit project, used vehicle division and the MyRout
はじめに こんにちは、クラウドエースの岸本です。 今回は、前回の記事で作成した LINE と Vertex AI Search and Conversation の社内チャットボットの続編です。 LINE で受け取った質問をカテゴリ化し、Looker Studio で可視化してみたいと思います。 Looker Studio については以下の動画、記事で簡単に説明されています。 今回の構成図です。 対象読者 Google Cloud を触るのが初めての方 Google Cloud が好きな方 やること・やら