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Category: Artificial Intelligence
【開催報告】Neuron Community – Vol.2
2025年7月15日に開催された「Neuron Community – Vol.2」の様子をレポートします。このイベントは、「Neuron Community」の協力のもと開催しました。Neuron Community は、ユーザー間で AWS Trainium / AWS Inferentia エコシステムに関する情報や知見の共有を促進するための場として発足したものです。今回は、AWS Trainium / AWS Inferentia を実際に利用した経験を共有していただき、さらに Amazon EC2 Inf2 インスタンス上で推論サーバーを立ち上げるハンズオンを実施しました。
詳解: Amazon EKS 超大規模クラスター
本日、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) は最大 10 万台のノードをサポートするクラスターの提供を発表しました。Amazon EC2 の新世代高速コンピューティングインスタンスタイプを活用することで、これは単一の Kubernetes クラスターで 160 万個の AWS Trainium チップまたは 80 万個の NVIDIA GPU を実現することを意味します。これにより、最先端のモデルトレーニング、ファインチューニング、エージェント推論などの超大規模人工知能 (AI) および機械学習 (ML) ワークロードが可能になります。
Amazon S3 Vectors と Amazon OpenSearch Service によるベクトル検索の最適化
ベクトル埋め込みと類似度検索機能の進歩に伴い、データの保存と検索方法が急速に進化しています。ベクトル検索は、生成 AI やエージェント AI などの最新のアプリケーションにとって不可欠なものとなっています。しかし、大規模なベクトルデータを管理することは大きな課題があります。組織は、数百万または数十億ものベクトル埋め込みを保存して検索する際、レイテンシー、コスト、精度のトレードオフに悩まされることが多くあります。従来のソリューションでは、大規模なインフラストラクチャの管理が必要になるか、データ量が増えるにつれて非常に高額なコストがかかります。
私たちは、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Vectors と Amazon OpenSearch Service の 2 つの統合機能のパブリックプレビューを公開しました。これにより、ベクトル埋め込みをより柔軟に格納および検索することができるようになります。
AWS AI League: 新しい究極の AI 対決で学習し、イノベーションを起こし、競い合う
2018 年以来、AWS DeepRacer は世界中で 560,000 人超のビルダーを魅了し、デベロッパー […]
AWS Summit Japan 2025 で次世代のフードマネジメントに挑戦! AI と IoT で実現する スマート廃棄物管理
2025 年 6 月 26 日に AWS Summit Japan 2025 の AWS Builders’ Fair にて、カメラと重量センサーを活用した新しいスマート廃棄物管理ソリューションを展示しました。これは、過去に AWS Blog で紹介されたソリューションを基に、日本の食品を取り扱う企業が直面する課題に合わせて改良を加えたものです。
Amazon SageMaker AI での Amazon Nova のカスタマイズの発表
7 月 16 日、Amazon SageMaker AI の Amazon Nova 向けのカスタマイズ機能ス […]
Amazon Bedrock Agentsと Powertools for AWS Lambda で生産性を向上
この記事は「Enhance productivity with Amazon Bedrock Agents and Powertools for AWS Lambda」をソリューションアーキテクトの松本が翻訳したものです。
公共部門は、生産性とサービス提供を向上させるための革新的なソリューションを必要とする独自の課題に直面しています。大規模言語モデル (LLM) はさまざまなアプリケーションで大きな可能性を示していますが、その真価は、最新データ、時間、天気、速報イベントなどのリアルタイム情報にアクセスできるときに発揮されます。この能力は、効果的な公共部門の計画と意思決定に不可欠です。
AWS Transform での Export for vCenter の使用
Export for vCenter は、AWS Transform for VMware で利用するために vCenter からインベントリデータをエクスポートする、新しい AWS オープンソース Python プロジェクトです。RVTools の代替手段として開発され、AWS Transform が必要とするデータフィールドのみを CSV 形式でエクスポートします。
Amazon Bedrock AgentCore のご紹介: AI エージェントをあらゆる規模で安全にデプロイおよび運用する (プレビュー)
わずか数年で、基盤モデル (FM) は、ユーザーのプロンプトに応じてコンテンツを直接作成するために使用されるも […]
Amazon SageMaker Catalog の新機能を使用して、データからインサイトを得るプロセスを効率化
現代の組織は、構造化データベース、非構造化ファイル、個別のビジュアライゼーションツールなど、複数の分断されたシ […]