Category: Industries

この投稿では、機械学習 (ML) の事前学習済みモデルを使用してリークなどのデータの異常を検出する、広く適用可能なソリューションを紹介します。 このソリューションを実現するため、実際の水道メーターの例を使用し、既存の水道・ガスのメーターインフラストラクチャを AWS IoT Greengrass と AWS IoT Core に統合する手順を説明します。

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 […]

2024 年 8 月 29 日にクリエイティブなコンテンツ制作に関わるお客様向けに、クラウドを活用してクリエイ […]

本ブログは、株式会社 朝日新聞社 と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました […]

Background : 背景 現在、放送、ライブストリーミングそしてビデオ配信をオンプレミスの素材またはロー […]

Amazon Web Services (AWS) 上で実行されるお客様のアプリケーションでは、個人を特定できる情報 (PII) や保護された健康情報 (PHI) などの機密データを扱う必要がある場合があります。
その結果、機密ログデータがアプリケーションの可観測性データの一部として意図的または意図せずに記録される可能性があります。包括的なログ記録はアプリケーションのトラブルシューティング、監視、(原因)分析に重要ですが、記録された機密情報はデータセキュリティとコンプライアンスの観点から重大なリスクとなります。このブログでは、Amazon CloudWatch Logs Data Protection を使用してログ内の機密データを検出および保護する方法、データ保護を検証する方法、非準拠の結果を収集および報告する方法を学びます。また、Amazon CloudWatch アラーム、通知、さらなる是正アクションを作成する方法についても学び、コンプライアンス要件を満たすために活用方法をご紹介します。

6 月 20 日と 21 日の 2 日間にわたり、幕張メッセにおいて 13 回目となる AWS Summit […]

生成 AI の普及が進む中で、活用方法に関する相談が増えています。 AWS のソリューションアーキテクトは、自分の能力を補完することを目的に、お客様に生成AIの活用を提案することがあります。本ブログでは、デザインの専門知識がないソリューションアーキテクトの私が、生成 AI を活用してデザインの能力を補い、ダッシュボードのデザインを改善した事例とその方法をご紹介します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社は 2024 年 7 月 24 日に株式会社ファーストリテイリングをお招きし「ファーストリテイリングにおけるデジタル改革の取り組み」というテーマで、4 時間半に渡ってご講演いただきました。Part2 に引き続きこのブログではイベントの最後に行われたパネルディスカッションの内容をレポートします。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社は 2024 年 7 月 24 日 に株式会社ファーストリテイリングをお招きし「ファーストリテイリングにおけるデジタル改革の取り組み」というテーマで、4 時間半にわたってご講演いただきました。Part1 に引き続きこのブログでは講演内容をレポートします。