Amazon Web Services ブログ

(本記事は 2024/11/06 に投稿された How チャネルコーポレーション modernized the […]

生成 AI モデルは幅広いトピックに関する情報を生成できますが、その応用には新たな課題があります。これには関連性の維持、有害なコンテンツの回避、個人を特定できる情報（PII）などの機密情報の保護、ハルシネーション（幻覚）の軽減が含まれます。Amazon Bedrock の基盤モデル（FM）には組み込みの保護機能がありますが、これらはモデル固有であることが多く、組織のユースケースや責任ある AI の原則に完全に合致しない可能性があります。

AWS re:Invent 2024 に向けた準備が着々と進む中、11 月 6 日は最新の AWS ヒーローた […]

Amazon OpenSearch Service は、複数のデータソースにわたる包括的な可観測性を実現する、最新の運用分析機能をリリースしました。これにより、OpenSearch や他の統合されたデータソースから一括でインサイトを得ることができます。このリリースでは、メジャーなユースケースに合わせた体験を提供し、アクセス制御をサポートする OpenSearch Workspaces も導入されました。これにより、ユースケースに応じたプライベートスペースを作成し、コラボレーターだけと共有することが可能です。次世代のユーザーインターフェース（UI）では、Discover 機能が改善され、インタラクティブな分析が簡素化されました。自然言語クエリ生成などの機能を利用して、簡単にデータからインサイトを得ることができます。

みなさん、こんにちは。事業開発統括本部、ソリューション事業開発本部、SaaS 領域の事業開発をしている三石です […]

本ブログは、IQVIA サービシーズ ジャパン合同会社 と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。IQVIA サービシーズ ジャパンでは、臨床試験や市販後調査（PMS）、医薬品関連文書の作成等の業務において、日本における医薬品の臨床試験の実施の基準に関する省令や治験業務を行う上での規制のように一般に公開されているドキュメントの内容を確認する必要がたびたび発生します。それらの症例や規制の内容について疑問がある場合にはガイドブックやウェブで公開されている情報を元に手作業で調査を行っていましたが、この調査に時間がかかることが課題になっていました。
調査効率の向上のために、IQVIA サービシーズ ジャパンでは Amazon Bedrock のナレッジベースを用いた RAG(Retrieval-Augmented Generation) ベースの AI チャットソリューションを構築しました。Amazon Bedrock のナレッジベースは、データソースへのカスタム統合を構築してデータフローを管理することなく、取り込みから取得、迅速な拡張まで、RAG ワークフロー全体を実装するのに役立つフルマネージド機能です。

こんにちは！アマゾンウェブサービスジャパン合同会社で製造業のお客様を支援しているソリューションアーキテクトの村 […]

本ブログは、味の素食品株式会社と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。
同社では製品の写真から自動で賞味期限を読み取る機能を実装しました。これにより、工程管理における賞味期限印字の正誤確認 (指図通りの賞味期限を印字しているか) の作業品質の向上と作業負荷軽減を実現しています。この機能を実現するための Amazon Rekognition をはじめとしたサービスを活用した事例を紹介いたします。

Amazon OpenSearch Service は、アプリケーション監視、ログ分析、オブザーバビリティ、Web サイト検索などのユースケースで、ビジネスデータや運用データのリアルタイム検索、監視、分析を安全に実現にします。

この記事では、2023 年 11 月 29 日に導入された、OpenSearch 最適化インスタンスタイプ OR1 について検討します。

OR1 は Amazon OpenSearch Service のインスタンスタイプで、大量のデータを保存するためのコスト効率の高い方法を提供します。OR1 インスタンスを使用するドメインでは、Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) ボリュームをプライマリストレージとして使用し、データが書き込まれるとすぐに Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に同期的にコピーされます。OR1 インスタンスは、高い耐久性と共に、インデックス作成スループットが向上します。

OR1 の詳細については、紹介ブログ記事をご覧ください。

インデックスに対して書き込みを行っている間は、レプリカを 1 つ維持することをお勧めします。ただし、ロールオーバー後にインデックスに対する書き込みが行われなくなった後は、レプリカを 0 に切り替えることができます。

これは、データが Amazon S3 に永続化されているため、安全に行えます。

ノードの障害と交換が発生した場合、データは Amazon S3 から自動的に復元されますが、修復操作中は一部利用できなくなるため、アクティブに書き込まれていないインデックスの検索に高可用性が必要な場合は、この機能を使用しないでください。

サーバーログ、サービスログ、アプリケーションログ、クリックストリーム、イベントストリームなどの時間制限のあるデータに Amazon OpenSearch Service を使用する場合、ストレージコストはソリューション全体のコストの主要な要因の 1 つです。昨年、OpenSearch Service では、ログデータを様々な階層に保存できる新機能がリリースされ、データの待機時間、耐久性、可用性のトレードオフが可能になりました。2023 年 10 月、OpenSearch Service は最大 30TB の NVMe SSD ストレージを備えた im4gn データノードのサポートを発表しました。2023 年 11 月、OpenSearch Service は OpenSearch 最適化インスタンスファミリー or1 を導入し、社内ベンチマークで既存インスタンスに比べ最大 30% のパフォーマンス価格比の改善を実現し、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) を使用してイレブンナインの耐久性を提供しました。最後に、2024 年 5 月、OpenSearch Service は Amazon OpenSearch Service と Amazon S3 の zero-ETL 統合 の一般提供を発表しました。これらの新機能は、既存の UltraWarm インスタンス (GB あたりのストレージコストを最大 90% 削減) と、UltraWarm のコールドストレージ オプション (UltraWarm インデックスを分離し、アクセス頻度の低いデータを Amazon S3 に永続的に保存できる) に加わります。