Category: Artificial Intelligence

組織がクラウドプレゼンスを拡大し続ける中、効果的な運用が成功の鍵としてますます重要になってきています。AWS re:Invent 2025 のクラウドオペレーショントラックでは、業界の専門家、AWS のリーダー、お客様が一堂に会し、監視とオブザーバビリティのモダナイゼーションに関する知見を共有します。このブログ記事では、運用とオブザーバビリティの主要なテーマについて説明し、クラウド運用戦略の変革に役立つセッションを紹介します。

「スモールビジネスを、世界の主役に。」をミッションに掲げるフリー株式会社。創業時から「AI CFO」というビジョンを描いてきた同社は、LLM (Large Language Models、大規模言語モデル) 登場を機に、生成 AI を活用した AI ネイティブな組織への本格的な変革に乗り出した。技術選定、組織体制の構築、そして何より「成功基準」という独自のフレームワークを確立し、全社で AI 活用を推進。チャットサポートの解決率約 50% 向上、営業効率の劇的な改善、そして BPaaS (Business Process as a Service) 事業での構造改革など、着実に成果を積み重ねている。AI プロダクトマネージャーの木佐森氏に、その変革の全貌を聞いた。

2025年7月に、AWS 品川オフィスにて「AWS GenAI Catapult ! 」を開催いたしました。本 […]

Claude Code や Kiro といった AI 駆動の開発ツールや開発環境によりコーディングの生産性が飛躍的に高まっています。さらに、AI DLC をはじめとした開発方法論が AI の適用範囲を開発プロセス全体に広げることで、 “本番リリースまでの時間” は数倍に短縮されつつあります。その生産性向上に着目が集まる一方で、リリース速度が事業の成長を阻害するリスクが観測され始めています。技術的には本番環境に影響するバグが週次になるリスク、ビジネス的には十分に顧客の課題を解決しない機能が増え利用率が下がるリスクが挙げられます。Amazon の実践する「顧客に必要とされないものを作らない」製品開発プロセス Working Backwards は特に事業リスクを低減するのに役立ちます。本記事では、Working Backwards を「誰もが」実践できるよう、生成 AI を用い企画からモックの開発、データの収集から改善まで緻密にデザインされたプログラム ML Enablement Workshop と 20 社超の提供実績から得られたフィードバックを紹介します。

本ブログは アサイクル株式会社様 と Amazon Web Services Japan 合同会社 が共同で執 […]

こんにちは、Amazon Connect ソリューションアーキテクトの梅田です。2025 年 9 月のアップデ […]

AWS の最新の AI を搭載した移行ツールとモダナイゼーションソリューションを使って、 VMware 環境を革新する方法をご紹介します。今年の re:Invent では AWS Transform や Amazon Elastic VMware Service (Amazon EVS) などの新たなブレークスルー、業界リーダーによる実践的な変革戦略、そしてデジタルトランスフォーメーションを開始するためのガイダンスが紹介されています。私たちは重要な VMware に焦点を当てたトップセッションを厳選しました。

AWS では、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) […]

このブログ記事では、公共部門での活用を想定したカスタム大規模言語モデル (LLM) の開発について、科学的アプローチと定量的な成果評価を軸に、そのライフサイクル全体を解説します。

複雑なデータ取得システムを開発する手間をかけることなく、正確かつ最新の情報を提供する AI アプリケーションを […]