Amazon Web Services ブログ
Category: Amazon Neptune
Amazon Finance Automationが重要な財務アプリケーションを動かすため、AWSの目的特化型データベースを使って業務データストアを構築した事例について
Amazon Finance Automation (FinAuto) は Amazon Finance Op […]
【開催報告】AWS Summit Japan 2025 建設・不動産向けブース展示
AWS Summit Japan 2025の建設・不動産向けブース展示では、「デジタルの力で、建設・不動産の”当たり前”を革新する」をテーマに、3つの革新的なソリューションが紹介されました。
まず、RAPID(AI書類審査ソリューション)は、大量の文書審査作業を効率化し、AIによる判断根拠の透明性を確保しながら、人間の確認プロセスと組み合わせた実用的なシステムを提供します。
次に、CEDIXは建設現場のカメラ映像を活用した革新的なソリューションで、様々なカメラからの映像を一元管理し、生成AIによる分析で安全管理や現場監視の効率化を実現します。特に、工事の進捗に応じて柔軟に監視内容を変更できる特徴があります。
最後に、IFC With GraphRAGは、BIMデータの活用を促進するソリューションとして、専門知識がなくても自然言語での問い合わせが可能で、建物情報への直感的なアクセスを実現します。これにより、BIMの活用範囲を大きく広げることが期待されます。
これらのソリューションは、建設・不動産業界のデジタルトランスフォーメーションを加速させる重要な役割を果たすことが期待されています。
AWS Summit Japan 2025 ~ 生成 AI とグラフデータを活用した 業務横断データ活用(Digital Thread)の展示のご紹介
製造業におけるデータの活用はビジネスの成功に不可欠な要素となっていますが、一方で多くの企業は、業務をまたいだデータを包括的に活用することは難しいと感じています。実際、ものづくり白書2025でも、DX の具体的成果が半分以下しか出ていない、と報告されています。この理由の一つとしては、部門や関連会社ごと、さらに部門内のシステムも CRM、PLM、ERP、MES/MOM などに散らばってデータが保存されているからです。このブースでは、データ活用のハードルを下げる提案の一つとして、e-Bike の仮想的なビジネスのデータを集約し、グラフデータと生成 AI を組み合わせ、業務横断のデータ (Digital Thread) の活用を実現するアプリケーションを展示しています。
AWS Entity Resolution と Amazon Neptune を使用して顧客の 360 度ビューを作成
このブログ記事では、AWS における組み合わせ可能なアーキテクチャパターンについて説明します。このパターンは、データエンジニアリングチームが顧客の 360 度ビューをマーケターに提供するために必要な、データの取り込み、マッチング、クエリのソリューションを構築する際に役立ちます。このブログでは、AWS Entity Resolution と Amazon Neptune を使用して、高精度、低コスト、かつ柔軟な設定が可能な統合顧客ビューを開発するために、関連する顧客情報をどのように接続するかを学びます。
AWS Weekly Review: Amazon EKS、Amazon OpenSearch、Amazon API Gateway など (2025 年 4 月 7 日)
4 月 7 日週から AWS Summit のシーズンが始まります! これらの無料のイベントは世界中で開催され […]
GraphRAG Toolkit の紹介
Amazon Neptune チームは 2025 年 1 月 21 日に GraphRAG Toolkit をリリースしました。これは、グラフデータベースを活用した検索拡張生成ワークフローの構築を容易にするオープンソースの Python ライブラリです。このツールキットは、非構造化データから、ベクトル埋め込みを含むグラフを自動的に構築するフレームワークを提供します。ユーザーの質問に答える際に、構造的に関連する情報を取得するために、このグラフをクエリする質問応答戦略を組み立てることができます。
本稿では、GraphRAG Toolkit の使い方について説明します。まず、RAG アプリケーションにグラフを追加することのメリットについて説明します。次に、クイックスタート環境のセットアップ方法とツールキットのインストール方法を説明します。最後に、このツールキットのグラフモデルとコンテンツ取得アプローチに至った設計上の考慮点について説明します。
RAG の精度を向上させる Advanced RAG on AWS の道標
本記事では、AWS のサービスを活用したさまざまな Advanced RAG の実装方法や、精度を向上させるための様々なテクニックを紹介します。これらの手法を理解し適用することで、より高度で信頼性の高い AI アプリケーションの開発が可能になります。
生成 AI アプリケーションのデータベース選択における重要な考慮事項
本投稿では、生成 AI アプリケーションのデータベース選択において鍵となる要素について解説します。解説にあたっては、現在 AWS で利用可能なベクトル検索機能を備えたフルマネージドデータベースに関連する、高レベルの考慮事項とサービス特性に焦点を当てています。各データベースにおける動作とパフォーマンス面の差異を確認し、特定の要件に基づいて情報に基づいた決定を行う方法についてのガイダンスを提供していきます。
非構造化金融データに隠された関連性を Amazon Bedrock と Amazon Neptune で発見する
アセットマネジメント業務において、ポートフォリオマネージャーは、リスクと機会を把握し投資判断を導くために、投資 […]
AWS Weekly Roundup – LlamaIndex による Amazon Neptune のサポート、AWS CloudFormation スタック削除の強制など (2024 年 5 月 27 日)
5月20日週、Amazon Web Services (AWS) の VP for AI Products で […]