Yoshinori Sawada | Amazon Web Services ブログ

AWS Customer Carbon Footprint Tool の算出方法論の更新

このブログでは、AWS Customer Carbon Footprint Tool (CCFT) の 3 つの主要な更新内容について説明しています。具体的には、1) 請求とコスト管理データエクスポートサービスを通じた炭素排出量データへのアクセス簡易化、2) AWS リージョン別の詳細な炭素データの提供、3) 更新された独立検証済みの方法論（v2.0）の導入について解説しています。特に v2.0 では、未使用キャパシティの全顧客への配分、専用ハードウェアを持たない AWS サービスの排出量配分ロジックの改善、データセンター運営に関連するオーバーヘッドの配分更新など、より正確な炭素排出量の計算方法が導入されました。これらの変更は 2025 年 1 月以降の AWS 利用に適用され、それ以前のデータは従来の方補論 v1.0 が継続して使用されることも説明されています。

株式会社平和様の AWS 生成 AI 活用事例 : 社員全員が使える生成 AI アシスタントをリリース

本ブログでは、株式会社平和が開発した社内生成 AI 基盤の概要とその中でどのように Amazon Bedrock が活用されているかを紹介します。

AWS 持続可能性のベストプラクティスに照らした AWS リソースの評価、監査、評価

このブログでは、お客様が AWS Config を使用して、AWS Well-Architected framework の持続可能性の柱のベストプラクティスに照らした AWS リソースの大規模に評価、監査、評価する方法について説明します。

AWS を活用して持続可能な水管理のためのデータの力を解き放つ

水不足は世界的な課題であり、人口増加や気候変動により深刻化しています。効率的な水管理は持続可能性に不可欠です。特に発電や石油・ガス産業など、水を大量に使用する産業での効率化が重要です。AWSは、クラウドベースの技術を活用して水使用量データを収集・監視・最適化するためのガイダンスを提供しています。このガイダンスは、IoTデバイスによるデータ収集、AWSサービスを使用したデータ処理・分析、リアルタイムダッシュボードの構築などを含むため、企業は運用コストの削減、環境の持続可能性向上、規制遵守の改善、データ駆動型意思決定の実現などの利点を得ることができます。