Category: Analytics

2024 年 11 月 22 日、Amazon OpenSearch Ingestion が AWS Lambda プロセッサのサポートを開始しました。
この機能により、OpenSearch Ingestion パイプラインでログ、メトリクス、トレースデータを加工・変換する柔軟性が高まりました。
本ブログでは、OpenSearch Ingestion の Lambda プロセッサを使用して、ソースデータの埋め込みベクトルを生成し、OpenSearch Serverless ベクトルコレクションに取り込む方法を紹介します。

本ブログはAWSブログ “Globalizing Smart Manufacturing’s Bo […]

グローバルな高級ファッションブランドを擁し、世界中に 1,400 を超える小売店舗を展開し、18,000 人を超える従業員を抱える Tapestry は顧客体験の改善に役立つ豊富な情報を保有しているものの、それを十分に活用できているとは言えませんでした。そこで生成 AI エンジンを活用して、店舗従業員からのフィードバックを収集・分析するアプリケーション「Tell Rexy」と「Ask Rexy」を構築した結果、店舗オペレーション、在庫管理、顧客嗜好に関する前例のないインサイトを得ることができ、アプリケーションを従来より10倍早くリリースできるようになりました。

このブログ記事では、AWS Clean Rooms における AWS Entity Resolution 機能の利点について説明し、広告・マーケティング分野での主要なユースケースを紹介します。さらに、コラボレーターとのデータマッチングを向上させるための、データ準備とマッチングの開始方法の詳細についてご紹介します。

OpenSearch の量子化手法を活用することで、組織はコスト効率、パフォーマンス、再現率のバランスを考慮した選択が可能になり、最適な結果を得るためにベクトルデータベースの操作を微調整できるようになります。これらの量子化手法は、メモリ要件を大幅に削減し、クエリの効率を向上させ、シームレスな圧縮のための組み込みエンコーダーを提供します。大規模なテキスト埋め込み、画像特徴量、その他の高次元データのいずれを扱う場合でも、OpenSearch の量子化手法はベクトル検索の要件に対する効率的なソリューションを提供し、コスト効率が高く、スケーラブルで高性能なシステムの開発を可能にします。

OpenSearch ベクトルエンジンは、OpenSearch 2.17 以降のドメインで、従来の 3 分の 1 のコストでベクトル検索を実行できるようになりました。k-NN (ベクトル) インデックスをディスクモードで実行するように設定し、メモリに制約のある環境に最適化することで、数百ミリ秒単位で応答する低コストで正確なベクトル検索が可能になりました。ディスクモードは、一桁ミリ秒に近いレイテンシーを求めない場合、従来のメモリモードの経済的な代替手段となります。

はじめに 2024 年 12 月、リテールメディアにおけるデータコラボレーションワークショップを開催しました。 […]

2025 年 2 月 17 日更新：日本語フルサポートではないので正式にアナウンスはされていませんが、日本語で […]

組織が情報に基づいた意思決定を行い、イノベーションを促進するためには、データの共有が不可欠です。 アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、大規模なデータを安全に配信するためのさまざまなツールとサービスを提供しています。 公共の利益のためにオープンデータの公開、ビジネス目的でのプライベートデータセットの収益化、さらには社内での協業などの用途で、AWS は必要なインフラストラクチャとサポートを提供します。詳細については、この投稿をお読みください。

本記事では AWS 上で 自社 SaaS データ分析基盤を構築し、「提供している様々な機能を、より多くの SaaS ユーザーに活用してもらうこと」 や 「SaaS ユーザーのデータに基づく営業活動の推進」 を実現された株式会社ｉｉｍｏｎ 様の事例をご紹介します。