Amazon Web Services ブログ
Category: Industries
日産自動車、AWS と連携し SDV 実現に向けたソフトウェア開発を加速
日産自動車は、SDV 開発の3つの目標(「迅速かつ継続的な価値提供」「必要な安全性と性能の確保」「EV、HEV からガソリン車まですべての顧客への SDV 提供」)実現に向け、AWS 上に「Nissan Scalable Open Software Platform」を構築した。
その特徴は、1)CI プロセスの自動化による開発効率の向上、2)グローバルな開発環境の統一、3)次世代コンテナ管理によるプラットフォームの革新、などです。
今後は、AI 技術の活用によりさらなる進化を目指します。
AWSとパートナーソリューションによるセキュアなデータメッシュの構築
このブログでは、AWS ネイティブの分析サービスとサードパーティエンジンを同時に活用することを目的としたデータメッシュアーキテクチャを実装するための 3 つの重要な要件を探ります:(1)クロスカタログメタデータフェデレーション、(2)クロスアカウント&クロスエンジンでの認証と認可、(3)分散ポリシーの反映
AWS をデータプロデューサーとコンシューマーの両方として実用的な実装パターンを検討し、Databricks や Snowflake などのパートナーとの統合アプローチを代表例として紹介します。
これらのパターンは、組織が企業全体のガバナンスを維持しながら、データメッシュの中核原則をサポートする柔軟で安全かつスケーラブルなデータアーキテクチャをどのように構築するかを示しています。
東京海上日動システムズ株式会社様の AWS 生成 AI 事例:全社生成 AI 実行基盤とエンタープライズ RAG システムの構築
東京海上日動システムズ様における全社向け生成 AI 実行基盤の構築事例を紹介しています。マルチアカウント構成による基盤設計の考え方や、RAG システムにおける技術選定と実装の工夫、コスト最適化の取り組みなど、企業での生成 AI 活用を検討される際の参考となる内容です。
FISC 安全対策基準・解説書 (第 13 版) に対する AWS の対応
本ブログは、「金融機関向け AWS FISC 安全対策基準対応リファレンス」(以下、AWS FISC 安全対策 […]
グラフデータを使用した Network Digital Twin と Agentic AI を活用した被疑箇所の特定
本記事は 2025 年 8 月 18 日に公開された Beyond Correlation: Finding […]
AWS re:Invent 2025 広告・マーケティングテクノロジーのためのガイド
本記事は 2025 年 11 月 20 日に公開された Anthony Hayes による “Your gui […]
NTT西日本の AWS 事例:Amazon Bedrock Knowledge Bases を活用した営業支援 AI ボットの開発
本ブログでは、NTT西日本の寄稿により、Amazon Bedrock Knowledge Bases を活用した営業支援 AI ボットについて、取り組み背景、実現方法、トライアル結果について解説します
【開催報告】 アフラック生命保険株式会社様 オペレーショナル・レジリエンス ワークショップ
金融機関では近年、デジタル化の進展に伴いリスク環境が急速に変化しています。障害への未然防止策に重点を置いた従来的なリスク管理や事業継続計画(BCP)だけでは、重要な業務を提供し続けられない可能性が出てきており、障害の早期復旧や影響範囲の軽減確保を重視する、オペレーショナル・レジリエンスという考え方が近年注目されています。
AWS では、オペレーショナル・レジリエンスに関心の高いお客様向けに、AWS の取り組みを紹介するオペレーショナル・レジリエンス ワークショップを提供しております。この度、アフラック生命保険株式会社様と共に、本ワークショップを2025年9月中に2回開催しました。本稿ではこちらのワークショップの開催報告をお届けします。
Python 初心者が生成AIとともに短期プログラミング開発に挑戦した結果
Python未経験ながらも生成AIを活用しコーディングやエラー解析を通じて、短期間でプログラミング開発を成し遂げた事例を紹介します。
金融機関向け生成 AI 活用のリファレンスアーキテクチャとユースケースを公開(金融リファレンスアーキテクチャ日本版 2025)
AWS では、金融機関のお客様が AWS 上でシステムを構築する際の参考となる「金融リファレンスアーキテクチャ日本版」を提供しています。このたび、生成 AI に関する新たなコンテンツを追加しました。
金融機関における生成 AI の活用は、業務効率化と顧客体験向上の両面で大きな期待が寄せられています。一方で、機密情報の取り扱いやコンプライアンス要件への対応など、金融機関特有のセキュリティ要件を満たす必要があります。
今回、以下の 2 つのコンテンツを追加しました:
1. 生成 AI ワークロードのリファレンスアーキテクチャ: セキュリティ要件に対応したサンプル実装
2. 金融機関での生成 AI ユースケース: 具体的な活用例の紹介






