はじめに 2026年6月25日、26日に幕張メッセで開催された AWS Summit Japan 2026において、AIエージェントによる建設機械のフリート管理デモ「産業機械の自律診断とリアルタイム安全監視」を展示しました。本記事では、このデモの技術的な構成と考え方を解説します。 建設機械や産業機械の保全業務では、機械の異常をいかに早く検知し、いかに早く適切な対処につなげるかが稼働率を左右します。また、日本をはじめ多くの国で熟練技術者の高齢化と労働力不足が進行しており、保全業務の担い手の確保は年々困難にな

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの 寺山です。 AutoGluon-Cloud v0.5.0 のアップデートにより、Chronos-2 は Amazon SageMaker AI へコード数行でデプロイ/利用できるようになりました。デプロイが簡単になった今、本番運用で本当に悩むのは「どの推論タイプを選ぶか」です。本記事ではアップデートの要点を押さえたうえで、3 つの推論パターン(リアルタイム推論：Realtime Inference、サーバーレス推論：Serverless Inferenc

注意 本記事は、実際のSplunk本番環境を使った移行試験ではありません。Splunkのsaved searchエクスポートを想定したダミーJSONを使い、Automatic Migrationの仕組み、操作、結果の読み方を確認した検証です。 目次 はじめに 最初に知っておきたい用語 LLM ELSER ES|QLとEQL Splunk saved search Splunk CIMとElastic ECS 必要条件と検証環境 必要条件 Match to Elastic prebuilt rules」をO

こんにちは、データサイエンティストの髙橋です。業務では企画/分析/機械学習モデル作成/プロダクション向けの実装/効果検証を一貫して行っています。 この記事では、BUYMA アプリのホーム画面に検索クエリレコメンドを導入し、ホームレコメンド経由の CVR の向上、アプリ全体の商品閲覧ユーザー率（商品詳細を閲覧したユーザー/全体ユーザー）の改善をした事例を紹介します。 レコメンドシステム全体としては、機械学習ロジックとバックエンド実装の両方がありますが、今回は前者の機械学習ロジックを中心に紹介します。バックエ

1. はじめに こんにちは、スタンバイでデータエンジニアを担当している権藤です。 私が所属する Data Platform Group では、データ基盤の開発・運用・保守を担当しています。 今回はデータ基盤の移行について、計画〜実行までの過程を紹介していきます。 2. 移行の背景と計画 移行前のアーキテクチャの問題点 当時開発・運用していたデータ基盤について様々な課題が発生したため、リプレイスすべきだろうという話が挙がりました。 (以下、旧データ基盤と呼びます) 旧データ基盤の構成図は以下になります。 移

はじめに 最近、はじめて機械学習（ML）の案件にアサインされました。 MLというと「Pythonで高度なアルゴリズムを実装して予測モデルを作る」というイメージで臨んだのですが、実際に開発に入ってまず印象的だったのは、その手前にあるデータ分析のためのデータベース設計（ディメンショナルモデリング）が、Webエンジニアとして慣れ親しんできたWebアプリの設計と大きく異なっていたことでした。

本ブログは井村屋グループ株式会社様、株式会社 Hashup 様、Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。AWS アカウントマネージャーの藤川です。 昨今、食品・製造業のお客様から「需要予測の精度向上」や「属人化した業務の自動化」についてご相談いただく機会が増えています。特に食品業界では、賞味期間の制約や季節変動の大きさから、需要予測の精度が欠品・廃棄に直結するため、AI 活用への期待が高まっています。 1896年の創業から130年、19

こんにちは。イノベーションセンターの加藤です。先日私たちのLLMベースJSON生成についての論文がニューラルネットワーク分野の国際会議IJCNN2026 1 に採択され、ポスター発表を行いました。本稿ではその発表内容を紹介します。 プレプリントはこちら： https://arxiv.org/abs/2605.13076 IJCNNについて LLMベースJSON生成 既存手法の問題点 提案手法 今後の方向性 IJCNNについて IJCNN（International Joint Conference on

Cobuild紹介 Cobuildとは Cobuildは、自然言語の指示をもとにDataiku上でデータ活用やAI開発の流れを構築するAIアシスタントです。 Cobuildは「Dataikuでやりたいこと」を文章で伝えると、Flowやモデル、チャート、Wikiなどのたたき台を作る機能です。リリースされたばかりの機能のため、まずは実際に動作させるところまで試してみたいと思います。 Dataiku Cobuildによる支援 Cobuildは、Dataiku上の現在のプロジェクトや選択中のオブジェクトを文脈とし

本記事は 2026 年 6 月 29 日 に公開された「 Optimize your Tableau integration with Amazon Redshift Serverless 」を翻訳したものです。 本記事は、Tableau at Salesforce の Adiascar Cisneros との共著によるゲスト投稿です。 Tableau と Amazon Redshift Serverless を統合すると、サーバーレスのスケーリングと最小限のキャパシティプランニングで高性能なアナリティク

AIファーストな組織デザイン 株式会社エブリーでCTOを務めている今井( @imakei_ )です。 本記事は AIブログリレー 第4本目 です。第1本目の「 オントロジーと組織OSとこれからのエンジニア 」（以下、前回）では、会社の現実を共通言語（オントロジー）として定義し、その上で人とAIが意思決定を回す「組織OS」を、エンジニア組織が主導して作っていく、という話を書きました。 今回はその続きとして、 AI時代の組織デザイン について書きたいと思います。組織OSという「仕組み」の話に対して、今回はそれ

本ブログは株式会社ラクス様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執筆しました。 株式会社ラクス (以下、ラクス) は、「IT サービスで企業の成長を継続的に支援します！」というミッションを掲げ、企業の業務効率化に貢献する複数のクラウドサービスを提供している IT 企業です。「楽楽精算」「楽楽明細」など複数のサービスを提供しています。 今回は AI エージェントプロダクト「伝票作成 AI エージェント」の開発に AWS を活用して迅速にプロダクトをリリースできた成果と、AW

リアルタイム分析、バッチ処理、ビデオエンコーディング、科学モデリング、CPU ベースの機械学習推論など、計算量の多いワークロードを実行する場合、パフォーマンスのあらゆるパーセンテージポイントが重要になります。チェックでのコストを抑えながら、vCPU あたりのスループットが高く、メモリアクセスが速く、ネットワーク帯域幅が大きいインスタンスが必要です。 2026 年6 月 30 日、 AWS Graviton5 プロセッサを搭載した Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon E

レコメンドや最適化の仕事は、モデルの精度を上げることだと思われがちです。しかし、実サービスではそれだけで価値になるとは限りません。ユーザー体験を良くしたい。セッション数を伸ばしたい。広告収益も維持した...

本ブログは、キヤノンITソリューションズ株式会社とアマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社が共同で執筆いたしました。 みなさま、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの戸塚、大久保、寺山です。 Amazon および AWS は、 The Climate Pledge を通じた2040 年までのネットゼロカーボン達成のコミットメントや、再生可能エネルギー活用の拡大などを通じて、事業運営に サステナビリティを組み込む取り組み を継続しています。ホテル・外食産業や流通小売業界等では、需要予測や在庫最