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Category: AWS Glue DataBrew

物流業界のチャレンジを支えるデータ活用 – Nippon Express の事例から

物流業界において、特にデータを活用した改善は、物流DXとして総合物流施策大綱でも長年にわたり強く推奨されてきました。このような状況を受けて多くの物流企業がデータ活用を経営戦略の重要項目として位置付けているものの、実態としては有効な施策が打ち出せずにいるケースが多く見受けられます。
本記事ではそういった課題に悩まれる物流事業担当者向けに、データ活用の成功モデルとして日本通運株式会社（以下Nippon Express）のデータ分析基盤「NX Data Station」を解説します。同社は既存リソースを最大限に活用しながら、コスト効果の高いデータ分析基盤を構築し、データを基に業務効率化と意思決定の質向上を実現しています。
記事は2025年7月15日に開催された Amazon SageMaker Roadshow でのNX情報システム および キヤノンＩＴソリューションズ のセッション内容をもとに記載しています。

データと AI でサプライチェーンの価値を引き出す

先月、2024 年のサプライチェーンについての予測ブログを共有しました。 このブログでは、複数のシステムに分散 […]

AWS Glue を使用した個人情報の検出・マスキング・編集および Amazon OpenSearch Service へのロード

大企業や中小企業を問わず、多くの組織がアマゾン ウェブ サービス(AWS)上で分析ワークロードの移行と近代化に取り組んでいます。AWS への移行にはさまざまな理由がありますが、主な理由の 1 つは、インフラストラクチャのメンテナンス、パッチ適用、モニタリング、バックアップなどに時間を費やす代わりに、フルマネージドサービスを利用できることです。リーダーシップと開発チームは、現在のインフラストラクチャのメンテナンスではなく、現在のソリューションの最適化や新しいユースケースの実験などにより多くの時間を費やすことができます。

AWSローコード-ノーコードサービスによる投資プロセスの高速化

機関投資家向け資産運用会社としてAWS ローコード・ノーコード（以下LCNCと表記）のデータおよびAIサービスを活用することで、技術系チームを超えた初期のデータ分析および優先順位付けのプロセスを拡張し、意思決定を加速させる方法について説明します。AWS LCNCサービスを利用することで、多様なサードパーティのデータセットへのサブスクライブと評価・データの前処理・機械学習（ML）モデルによる予測能力の確認を、コードを一行も書かずに迅速に行えるようになります。

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