Amazon Web Services ブログ
Category: Amazon QuickSight
寄稿:製鉄業のデジタル革新 – JFE 条鋼株式会社が挑む AWS による基盤刷新への道
JFE 条鋼株式会社は AWS 移行を通じて製鉄業のデジタル革新に挑戦しています。システム基盤の近代化とデータ活用基盤の整備により、リアルタイムでのデータ分析や業務プロセスの効率化を実現しました。この取り組みは、同社の持続可能な成長への重要な一歩となっております。
Amazon Connect, Amazon Lex, Amazon Bedrock Knowledge Bases を活用してコンタクトセンターに音声とチャットの生成 AI エージェントをデプロイする
本ブログでは、DoorDashが共同で開発した、コンタクトセンター向け生成 AI エージェントソリューションをご紹介します。Amazon Connect、Amazon Lex、Amazon Bedrock Knowledge Basesを活用し、わずか 2 か月で音声・チャット対応の AI エージェントを構築、2.5 秒以内の応答速度を実現しました。実装手順からカスタマイズ方法まで、オープンソースで提供される実践的なソリューションの詳細をご覧ください。
ファーストパーティデータによる D2C (Direct-to-Consumer) マーケティングの実現:生成 AI によるパーソナライズされた体験の提供
消費財 (Consumer Packaged Goods) 企業が長期的な成功を収めるためには、考慮すべき点がたくさんあります。とりわけ、ブランドコントロールを維持し、利益率を改善し、顧客との良い関係を築く新しい方法を見つける必要があります。幸いなことに、生成 AI の出現により、消費財企業がこれらすべての課題に対処できるようになりました。。ただし、これは万能のアプローチではありません。AI を組織に導入するだけでは、最大のメリットは得られません。ビジネス目標に沿った戦略的アプリケーションを採用する必要があります。
Generative BI 機能を活用して Amazon QuickSight の分析の埋め込み体験を強化
Amazon QuickSight は、AWS の AI 搭載のビジネスインテリジェンス (BI) サービスであり、お客様がより迅速にインサイトを得て、より良い意思決定を行うことを支援します。また埋め込み機能を用いて、カスタマイズされたインタラクティブなビジュアルとダッシュボードをあらゆるアプリケーションに簡単に追加できます。本記事では、Amazon Q を使用した、Amazon QuickSight のコンソール埋め込みとダッシュボード埋め込みの新しい機能についてご紹介します。
Formula 1® のパワーユニットの組立プロセス最適化のため AWS が Scuderia Ferrari HP 社をサポート
勝負が紙一重で決まる Formula 1 (F1) の世界では、継続的な成功にはイノベーションが不可欠です。何 […]
Amazon QuickSight の利用状況分析とライセンスコスト最適化の方法
本ブログは 2025 年 3 月 21 日に公開された Blog “Optimize your Amazon […]
Amazon QuickSight の生成 AI アシスタンスを使用して小売データを分析する
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 […]
AWS を活用した公共部門向けデータ配信
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。
株式会社iimon 様の SaaS のデータ分析事例 : データ分析基盤を導入することで、カスタマーサポートチームがユーザーの解約リスクを発見する時間を8割程度削減し、サービス継続率 99% に貢献
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。
生成 AI とデータによる小売体験の刷新
小売業と消費財業界は、デジタルトランスフォーメーションを推し進めるためにデータに基づくインサイトを必要としており、それによってビジネスの成果を実現しようとしています。 データレイク、機械学習 (ML)、人工知能 (AI) などのテクノロジーにより、こうしたインサイトを得て、それに基づいて行動することがこれまでになく簡単になっています。