HAQM Web Services ブログ
Category: Industries
クラウドベースの SCADA システムによる産業分野の運用改善
本稿は、2024 年 6 月 14 日に公開された “Improve your industrial oper […]
Coca-Cola Andina が AWS 上の Thanos でオペレーションの可視性を強化
飲料会社の Coca-Cola Andina は、生産性、効率性、顧客満足度を向上させるために、データからより良い洞察を引き出すには、クラウドが鍵であることに気付きました。そのため、同社はオンプレミスのデータストア全体を、アマゾンウェブサービス(AWS)に新しく構築したデータレイクに移行しました。
AI と AWS を使用してスケーラブルな損失防止およびビデオインテリジェンスサービスを構築する
多くの防犯カメラシステムは、セキュリティインシデントが発生した際にアクセスされ、保険的な役割や予期せぬ事故に対する事後対策として機能します。Solink は、ビデオ映像とトランザクションデータを組み合わせることで、よりプロアクティブな損失防止ソリューションを提供し、企業がコストを削減するインテリジェントな判断を行うことでリスクを評価し特定することを支援しています。
【開催報告&資料公開】 流通小売・消費財企業向け:2024 年 最新ソリューションによるレガシーシステムのクラウド移行
流通・小売・消費財業界に関わられている方々を主な対象として、2024年11月15日に「流通・小売・消費財業界向 […]
AWS Payment Cryptography が PCI PIN および P2PE に準拠
この記事は、AWS Payment Cryptography is PCI PIN and P2PE cert […]
Contribution: Introduction to the Carbon Credit Evaluation System Using Generative AI by Osaka Gas Co., Ltd. (Second half)
This article is a contribution from Mr. Eiji Natsuaki, Executive Officer and Head of the Business Creation Division of Osaka Gas Co., Ltd., regarding the company’s efforts to use generative AI for a carbon credit evaluation system. It is the second part of a two-part series.
Contribution: Introduction of a carbon credit evaluation system using Generative AI by Osaka Gas Co., Ltd. (First half)
This article is a contribution from Mr. Kazuya Okada, the leader of the Carbon Credit Development Unit in the Future Value Development Department of Osaka Gas Co., Ltd., regarding the company’s efforts to use generative AI for a carbon credit evaluation system. It will be introduced in two parts, this being the first part.
臨床生成 AI ワークフローの AWS Step Functions による オーケストレーション
この記事は、“Orchestrating Clinical Generative AI Workflows U […]
AWS の Sales Concierge で製薬企業の営業生産性と効率を飛躍的に向上
このブログは、“Boost sales team productivity and effecti […]
HAQM Bedrock Guardrails を使用したモデルに依存しない安全対策を実装する
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。HAQM 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。