Amazon Web Services ブログ

Category: AWS Step Functions

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【開催報告】コンテナ/サーバーレスによるモダン・プロジェクト実践 – 事例セミナー

2024年11月1日に、「コンテナ/サーバーレスによるモダン・プロジェクト実践」と題して 3社にご講演いただき […]

【開催報告 & 資料公開】今から始める！Publisher 向け生成 AI

はじめに 2024 年 10 月 10 日、新聞・出版・メディア業界のお客様向けに、「AWS Media Se […]

【開催報告】AWS メディア業界向け勉強会開催報告

2024 年 7 月 11 日（木）に、メディア業界のお客様向けに AWS 勉強会を開催いたしました。放送局の […]

Big Advance ビジネスマッチング機能の概念図（ココペリ社 HP より引用）

株式会社ココペリにおける AWS 生成 AI 事例: ML Enablement Workshop によるユースケース特定とその検証

本ブログは、株式会社ココペリと Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。
株式会社ココペリは「中小企業にテクノロジーを届けよう」というビジョンのもとサービスを提供しています。より多くの価値提供を行うための活動が実施されており、提供サービスの一つである中小企業 DX 支援プラットフォーム「Big Advance」の体験向上を狙う施策も期待されていました。
Big Advance にはビジネスマッチング機能やホームページ作成など複数の機能が搭載されています。これらの機能が有効に活用されることで、利用者のビジネス課題が効率よく解決されることに寄与します。ココペリ社は、利用者がより効率よく機能を活用できるように AI/ML 技術を使った施策を検討し価値提供を試みていました。一方で、AI/ML の活用は技術的な側面のみならずビジネス視点での成長戦略が必要です。Big Advance 利用者への価値提供とともにココペリ社の成長が行えるような AI/ML の活用施策の考案が求められていました。

Use Amazon DynamoDB incremental exports to drive continuous data retention

Amazon DynamoDB の増分エクスポートを使用した継続的なデータ保持

Amazon DynamoDB の Amazon S3 への増分エクスポート機能により、DynamoDB テーブル内のデータをダウンストリームのデータ コンシューマへ簡単にエクスポートできるようになりました。本ブログでは、DynamoDB Continuous Incremental Exports (DCIE) という GitHub でオープンソースで公開されているソリューションを用いて、エクスポートされているテーブルデータを継続的にアップデートする方法をご紹介します。

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