Amazon Wow Careersのご紹介

AWS の技術ブログ

新しい Amazon SageMaker HyperPod の柔軟なトレーニングプランで、トレーニングのタイムラインと予算の要件を満たす

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
AWS

新しい Amazon SageMaker HyperPod タスクガバナンスを使用して、モデル開発のためにアクセラレーターの使用率を最大化

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

NTT ドコモが Amazon QuickSight を利用してマーケティング分析のスケールを実現

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

AWS の Microsoft ワークロードのコストを最適化する方法

本稿は、2024年10月2日に Microsoft Workloads on AWS で公開された “ How to optimize costs for Microsoft workloads on AWS ” を翻訳したものです。 Microsoft on AWS Cost Optimization (MACO) 推奨ガイド は、 Amazon Web Services (AWS) 上の新規および既存の Microsoft ワークロードの最適化に役立つように設計されたコスト最適化戦略のガイドです。ビジネス目標を達成する、コスト効率とパフォーマンス効率の高

Amazon SageMaker Lakehouse の統合アクセスコントロールが Amazon Athena フェデレーションクエリで利用可能に

12 月 3 日、データ、分析、AI の統合プラットフォームである次世代の Amazon SageMaker を発表しました。Amazon SageMaker には、広く採用されている AWS の機械学習と分析機能が統合されています。中核となるのは SageMaker Unified Studio (プレビュー) です。これは、データ探索、準備と統合、ビッグデータ処理、高速 SQL 分析、モデル開発とトレーニング、生成 AI アプリケーション開

Amazon SageMaker Lakehouse と Amazon Redshift はアプリケーションからのゼロ ETL 統合をサポート

12 月 3 日、アプリケーションからのゼロ ETL 統合のための Amazon SageMaker Lakehouse と Amazon Redshift のサポートの一般提供を発表しました。 Amazon SageMaker Lakehouse は、 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) データレイクと Amazon Redshift データウェアハウスにわたるすべてのデータを統合し、単一のデータのコピーでの強力な分析と AI/ML アプリケーションの構築を支援します。SageMaker L

新しい Amazon SageMaker Lakehouse で分析と AI/ML を簡素化

12 月 3 日、Amazon SageMaker Lakehouse の一般提供をお知らせできたことを大変嬉しく思います。これは Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) データレイクと Amazon Redshift データウェアハウス全体のデータを統合する機能で、強力な分析や、人工知能と機械学習 (AI/ML) アプリケーションを単一のデータのコピー上に構築するのに役立ちます。SageMaker Lakehouse は次世代 Amazon SageMaker の一部で

新しい Amazon DynamoDB の Amazon SageMaker Lakehouse とのゼロ ETL 統合

サーバーレスの NoSQL データベースである Amazon DynamoDB は、100 万人を超えるお客様が低レイテンシーで大規模なアプリケーションを構築するために使用している、信頼度の高いソリューションです。データが増加するにつれて、組織は DynamoDB に保存されることが多い運用データから貴重なインサイトを引き出す方法を常に模索しています。しかし、Amazon DynamoDB のこのデー

Amazon SageMaker データと AI ガバナンスを使用してデータと AI を安全に発見、管理し、共同作業を実現

12 月 3 日、データ、分析、AI の統合プラットフォームである次世代の Amazon SageMaker を発表しました。Amazon SageMaker には、広く採用されている AWS の機械学習と分析機能が統合されています。この発表には、データと AI アセットの管理を合理化する一連の機能である Amazon SageMaker Data and AI Governance が含まれています。 データチームは、組織全体でデータや AI モデルを見つけ

次世代の Amazon SageMaker と Amazon DataZone でのデータリネージの一般提供のお知らせ

12 月 3 日、2024 年 6 月の プレビューリリース に続き、 Amazon DataZone でのデータリネージの一般公開についてお知らせできることを嬉しく思います。この機能は、データ、分析、AI の統合プラットフォームである次世代の Amazon SageMaker のカタログ機能の一部としても拡張されています。 従来、ビジネスアナリストはデータの出所を検証するために手作業による文書化や個人

次世代の Amazon SageMaker のご紹介: すべてのデータ、分析、AI が集まる場所

12 月 3 日、データ、分析、AI の統合プラットフォームである、次世代の Amazon SageMaker についてお知らせします。まったく新しい SageMaker には、データ探索、準備と統合、ビッグデータ処理、高速 SQL 分析、 機械学習 (ML) モデルの開発とトレーニング、 生成 AI アプリケーション開発に必要なほとんどすべてのコンポーネントが含まれています。 現在の Amazon SageMaker は Amazon S

Amazon Q Business に新しいワークフロー自動化機能と 50 以上のアクション統合を追加

Amazon Q Business は、さまざまなビジネスアプリケーションの生産性を向上させるように設計された生成 AI 搭載アシスタントで、2024年の初めに 一般提供 が開始されました。Amazon Q Business はリリース以来、従業員の生産性向上の課題に取り組むお客様を支援してきました。 この記事では、Amazon Q Business に関する発表が 2 つあります。 Amazon Q Business での AI を活用したワークフ

Amazon Q Business の新機能により、ISV は生成 AI 体験を強化

Amazon Q Business は、リリース以来、企業のデータや情報に基づいてより良い意思決定を行えるように支援する生成 AI 搭載アシスタントを使用して、従業員の生産性を向上させています。また、従業員は独立系ソフトウェアベンダー (ISV) が提供するさまざまなソフトウェアアプリケーションを使用して、タスクを実行しています。多くの ISV はユーザーの生産性を高めること

ドキュメントの作成、コードレビュー、ユニットテストなどを含む Amazon Q Developer エージェントの新機能

2023 年の AWS re:Invent では、 Amazon Q Developer をプレビュー しました。Amazon Q Developer は、 Visual Studio 、 Visual Studio Code 、 JetBrains IDE 、 Eclipse (プレビュー)、 JupyterLab 、 Amazon EMR Studio 、または AWS Glue Studio などの統合開発環境 (IDE) 全体でソフトウェアを設計、構築、テスト、デプロイ、保守するための 生成 AI 搭載アシスタントです。 Amazon Q Developer は、 AWS マネジメントコンソー

AI を活用した IVR/IVA を Amazon Connect に統合してシームレスな顧客対応を実現

はじめに コンタクトセンターを運用している企業では、生成 AI の力を活用して、ユーザー体験とエージェントの生産性を向上させることを検討しているかもしれません。エージェントアシストやインテリジェントボットなどの機能は、コンタクトセンターの AI を活用した改革の結果として注目を集めています。 当社のお客様の多くはすでに、解決までの時間短縮と運用