Amazon Web Services ブログ

Category: Best Practices

Amazon Bedrock による予知保全の強化

この技術ブログでは、AWS IoT SiteWise、Amazon Lookout for Equipment、Amazon Bedrock の統合による高度な産業分析システムの構成について説明します。焦点は、発生する機器の故障の検出、関連マニュアルの取得、包括的なメンテナンス計画の作成です。目標は、稼働時間を最大化し、生産性を高め、コストを削減し、工場やプラントの運営効率を飛躍的に高めることです。

サードパーティーアプリケーションのエージェントワークスペースとの統合

エージェントは、優れた顧客体験を提供する上で重要な役割を果たします。では、どうすればエージェントの仕事が楽になり、カスタマーサービスを改善できるのでしょうか。このブログ記事では、Amazon Connect のエージェントワークスペースにサードパーティのアプリケーションを統合することで、エージェントの効率とカスタマーエクスペリエンスがどのように大幅に向上するか詳しく説明します。

Improve application reliability with effective SLOs

アプリケーションの信頼性を効果的な SLO で向上させる

このブログでは、パフォーマンスを客観的に測定し、信頼性を正確に報告することで、インシデント発生時の迅速な対応と不要な警告を減らすことができる信頼性のベストプラクティスについて説明します。また、任意の Amazon CloudWatch メトリクスを使用して Amazon CloudWatch Application Signals で、サービスレベル目標(SLO)の作成、監視、アラートの方法を学びます。

どのようにして実験の文化を築くことができるのか

どのように実験の文化を築くことができるのか?

世界中の何百人もの企業幹部と話をしたところ、彼らは迅速に行動してイノベーションを起こすというアイデアは気に入っているものの、企業のレガシーシステムや制約の中でそれを実現するのは難しいと感じていることがわかりました。生成 AI の可能性を考えると、迅速なイノベーションは急務です。しかし、イノベーションを促進するには、実験が容認されるだけでなく、当たり前の文化を築く必要があります。
この記事では、低コスト、低リスク、低摩擦で、企業に大きな利益をもたらす実験を奨励する文化を徐々に築いていく効果的な方法を説明します。

KPI - テクノロジーからビジネスへのエンタープライズジャーニー

KPI – テクノロジーからビジネスへのエンタープライズジャーニー

AWS は、KPI (Key Performance Indicators: 主要業績評価指標) が明確に定義され、追跡され、調整された組織が、クラウドトランスフォーメーションのジャーニーで成功していると理解しています。しかし、KPI を定義して追跡することは難しい課題です。組織が連携して成果を追跡し、そうすることに価値があるとしても、最初から KPI に注目することが難しい組織もあります。
このブログ記事では、架空の企業 (AnyCompany) が KPI を導入するまでのジャーニーを、複数の顧客とともに取り組んだ実際の経験に基づいて説明します。

xChat アイキャッチ

寄稿:JFE エンジニアリング株式会社による生成 AI を利用した業務効率化の取り組みをご紹介

JFE エンジニアリング株式会社における生成 AI を活用したプラットフォーム「 Pla’cello xChat 」 (以下 xChat) を開発し、建設業における見積りなどの業務を効率化した事例をご紹介します。ブログの中では、プロジェクトの背景、開発体制、 AWS の活用方法についても解説します。

Trusted Advisor Organizational Dashboard の詳しい概要

本ブログ投稿では、Cloud Intelligence Dashboards フレームワークの一部としてインタラクティブでカスタマイズ可能な Amazon QuickSight ダッシュボードテンプレートである Trusted Advisor Organizational (TAO) Dashboard を紹介します。統合された Trusted Advisor レポートを可視化することで、組織はすべての AWS アカウントにわたって、よりコスト効率の高い設定やより強固なセキュリティ体制、よりパフォーマンスに優れたアプリケーションに向けて最適化を行うことができます。

ハノーバーメッセ 2024 に見る製造業への生成AIの革新的な影響

このブログ記事では、製造業界における生成 AI の最新トレンドと、ハノーバーメッセ 2024 での事例について深く掘り下げています。実際のユースケースを探り、AWS のサービスと AWS パートナーソリューションを活用した大手メーカーの説得力のある成功事例を紹介しています。これらは、生成 AIがどのように現場での迅速なトラブルシューティングと意思決定を促進し、設備停止の平均復旧時間 (MTTR) を劇的に短縮し、生産性と製品品質をかつてないほど向上させることを示しています。