Amazon Web Services ブログ
AWS re:Invent 2024 recap: Amazon Connect の新しいアナウンス
AWS re:Invent 2024 は、世界中から集まった参加者にとってイベント盛りだくさんの1週間となりました。カンファレンスの期間中、様々な業界のお客様が中心となり、自社の変革の道のりを共有しました。これらのストーリーは、組織がどのようにクラウドとAIを活用してカスタマーエクスペリエンス戦略を変革し、大きなビジネス成果を達成しているかを浮き彫りにしています。Amazon Connect はまた、AI のパワーを活用し、オムニチャネル機能を強化する新機能の数々を発表しました。
Amazon Connect チャットによる機密情報の収集
Amazon Connect は、チャットのやり取りにおける機密データ収集機能により、これらの課題に対するソリューションを提供します。ノーコード UI ビルダーを使用して、企業はチャット内で直接顧客の機密情報を収集するフォームを作成できます。このソリューションは、機密データがチャットトランスクリプトや問い合わせ記録に記録されないようにしながら、支払いの処理、顧客プロフィールの更新、その他の重要な取引のためにバックエンドシステムへの安全な送信を可能にします。
Istio と ARC ゾーンシフトによる Amazon EKS におけるモニタリングとAZ障害からのリカバリ自動化
マイクロサービスアーキテクチャをクラウドで実行することは、すぐに複雑な運用になる可能性があります。個々のワークロードにおける複数のインスタンスのような増え続ける変動要素を、インフラストラクチャの依存関係と合わせて考慮する必要があります。Amazon EKS 環境では、1 つのワーカーノード、一部のワーカーノード、または AZ 全体に問題が発生することがあります。AZ の障害が発生した場合は、回復力と復旧戦略の一環として Amazon Application Recovery Controller (ARC) のゾーンシフトを使用できます。ARC ゾーンシフトを使用すると、クラスター内のネットワークトラフィックを、影響を受けた AZ から一時的にリダイレクトできます。この投稿では、ゾーンシフトを管理するためのシグナルとして Istio のメトリクスを利用し、AZ における異常または劣化が発生した際に、アプリケーションの迅速な復旧を監視および自動化する方法に焦点を当てています。
個性的なモデルに出会える Amazon Bedrock Marketplace で基盤モデルの選択肢を増やそう
2024 年、さまざまな高精度なモデルが登場するにつれて ChatGPT 以外のモデルも試してみたいな? 試してみる必要があるのでは? と感じる方もいるのではないでしょうか。AWS の年次イベント re:Invent 2024 にて、Amazon Bedrock Marketplace の機能が公開されました。Anthropic Claude や Meta Llama 、そして Amazon 自身の開発した Amazon Nova といったサーバーレスで使用できるモデルのラインナップに加えて、100 以上の企業または Hugging Face 等でオープンに公開されているモデルを AWS にデプロイし Bedrock の API を通じて利用することができるようになりました。すでに日本企業が開発したモデルも出品がされています。ブログ執筆時点はビジネス知識に特化した Stockmark LLM 、パラメーターにより出力のカスタマイズが容易な Karakuri LM、日本語のベンチマーク Jaster 等で GPT4 を超える性能を記録した Preferred Networks (PFN) の PLaMo、22B と軽量ながら日本語ベンチマークで Llama-3-70B-Instruct と同等性能である CyberAgent の CyberAgentLM3 が利用できるため、本ブログでは Amazon Bedrock Marketplace でモデルを「お買い物」する方法と各モデルの特色を実際の出力結果を交えながら紹介します。
Stable Diffusion 3.5 Large が Amazon Bedrock でご利用いただけるようになりました
AWS re:Invent 2024 で事前発表した通り、Amazon Bedrock の Stable Di […]
Amazon Bedrock アプリケーションで責任ある AI のコアディメンションに対応するための考慮事項
AWS では、Amazon Bedrock ガードレールのような目的に特化したサービスや機能を使い始めるためのツール、ガイダンス、リソースを提供することで、お客様が責任ある AI を理論から実践へと変換できるよう支援しています。本ブログでは、責任ある AI のコアディメンションを紹介し、Amazon Bedrock アプリケーションでこれらのディメンションに対処するための考慮事項と戦略を探ります。
AWS Backup for SAP を使用した SAP HANA データベースのクロスリージョン、クロスアカウント バックアップとリストアの実行
AWS Backup は、AWS サービス全体のデータのバックアップを一元化し、自動化するフルマネージドバック […]
マルチ AZ 展開における SAP ネットワーク パフォーマンスの自動化と最適化
はじめに Amazon Web Services(AWS)には、あらゆる規模の組織のニーズを満たす SAP の […]
【開催報告】資産運用業務における、データ活用最前線~データアナリティクスから生成AI活用まで~
はじめに アマゾン ウェブ サービス ジャパン(以下、AWS ジャパン)はファクトセット・パシフィック様(以下 […]
Amazon Connect でさらにサステナブルなコンタクトセンターを実現
コンタクトセンターの運用は大きな環境負荷を伴います。この記事では、Amazon Connect を活用して持続可能なコンタクトセンター運用を実現する方法を紹介します。そしてクラウドの利用、リソースの最適化、AWS のサステナビリティへの取り組みとの連携により、環境への影響を軽減しつつ、効率的なコンタクトセンター運用を実現する方法を解説します。