Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon SageMaker AI

AWS Weekly Roundup: AWS での Claude Sonnet 5、AI エージェント向けの Amazon WorkSpaces、AWS サービスの可用性アップデートなど (2026 年 7 月 6 日)

数回前の号で、スタートアップと仕事をすることがどれほど活力になるかについて書きました。2026 年 6 月 2 […]

キヤノンIT ソリューションズ様と取り組むホテルのフードロス削減 – 時系列基盤モデル Chronos-2 で最適な提供量を予測する

本ブログでは、サステナビリティを組み込む取り組みの一例として、キヤノンITソリューションズ様と共同で取り組んだ Chronos-2 による需要予測を起点としたフードロス削減 PoC について、アーキテクチャと技術的なポイントをご紹介します。

SageMaker AI アーキテクチャ

寄稿： JFE スチールが挑むインテリジェント製鉄所への道 – Amazon SageMaker AI による CPS 開発実行基盤の構築

JFE スチール株式会社における Amazon SageMaker AI を中核とした CPS 開発実行基盤の構築事例をご紹介します。ブログの中では、プロジェクトの背景、開発体制、AWS の活用方法、そして今後の AWS IoT Greengrass によるエッジ配信基盤の展開についても解説します。

Amazon S3 クライアントを使用した ML トレーニングにおけるデータ読み込みベストプラクティスの適用

この記事では、Amazon S3 汎用バケットから直接データを読み取る ML トレーニングワークロードのスループットを最適化するための実用的な技術と推奨事項を紹介します。ここで説明するデータ読み込み最適化技術の多くは、さまざまなストレージ基盤に広く適用できます。

東京海上日動システムズ株式会社様の AWS 生成 AI 事例：全社生成 AI 実行基盤とエンタープライズ RAG システムの構築

東京海上日動システムズ様における全社向け生成 AI 実行基盤の構築事例を紹介しています。マルチアカウント構成による基盤設計の考え方や、RAG システムにおける技術選定と実装の工夫、コスト最適化の取り組みなど、企業での生成 AI 活用を検討される際の参考となる内容です。

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