Everything you care about in one place
Follow feeds: blogs, news, RSS and more. An effortless way to read and digest content of your choice.
Get Feeder
aws.amazon.com
Amazon Web Services ブログ
Get the latest updates from Amazon Web Services ブログ directly as they happen.
Follow now 119 followers
Latest posts
Last updated about 18 hours ago
寄稿: サンエー様 基幹システムモダナイゼーションの挑戦 – 序章 –
about 19 hours ago
本稿は、沖縄県の小売企業である株式会社サンエー（以降、サンエー）様の内製によるモダナイゼーションのお取り組みをご紹介する AWS との共同寄稿です（サンエー: 丸山氏、高原氏、宮良氏、AWS: 中島）。 はじめに サンエーは、1950 年創業、1970 年設立の沖縄県を拠点とする総合小売企業です。食料品、衣料品、家電、日用雑貨等の住居関連用品の小売業を主力事業とし、沖縄県内で78店舗（2025 年 10 月現在）の小売店舗および外食レストラン等のフランチャイズを展開しています。2025...
AWS でのデジタル資産決済の処理
about 22 hours ago
デジタル資産決済により、迅速かつ低コストのピアツーピア取引が可能になります。 ブロックチェーンベースの決済システムは、従来の決済方法で企業が直面する主要な課題に対処します。 これには、高い処理手数料、キャッシュフローに影響を与える決済遅延、業務に影響を及ぼす複雑な国際取引などが含まれます。 この投稿では、ブロックチェーンベースのデジタル資産決済システムがどのようにコストと遅延を削減できるかを説明します。 USDC、PYUSD、USDG などのステーブルコインを例として、AWS 上でサーバーレス決済システムを構築する方法を紹介します。 このソリューションは、従来の決済方法に代わる低コストでスケーラブル、かつ分散型の選択肢を提供します。 実装は GitHub リポジトリで公開されています。 この投稿は、デジタル資産決済ソリューションの技術的な概要を示すものであり、法的助言や規制上のガイダンスを意図したものではありません。...
AWS Common Runtime で Amazon S3 のスループットを高速化
1 day ago
このブログは 2023 年 11 月 27 日に James Bornholt、Abhinav Goyal、Jonathan Henson、Andrew Kutsy...
AWS WAF で AI ボットを管理し、セキュリティを強化する方法
1 day ago
本稿は、2025 年 8 月 1 日に公開された “How to manage AI Bots with...
AWS re:Invent 2025 におけるクラウドガバナンスの必須ガイド
1 day ago
組織がガバナンスをコンプライアンスの負荷としてではなく戦略的な実現手段 (enabler) として認識するようになってきている中、今年の AWS Cloud Ops トラックにおけるクラウドガバナンスでは、運用の卓越性 (operational excellence) とビジネスイノベーションの間のギャップを埋める最先端のセッションを提供します。 ガバナンスの環境は急速に進化しており、今年のセッションは、今日のクラウドガバナンス専門家が直面している最も差し迫った課題と機会を反映した 4...
[AWS Summit Japan 2025] 生成 AI を用いた自治体向けソリューションデモのご紹介
1 day ago
自治体においては、労働人口減少に伴い職員数の確保が難しくなっていることや住民へのインターネットの普及率の向上から、職員の業務効率化や業務のデジタルトランスフォーメーションが重要な課題となっています。近年の生成AIの登場は、これらの課題に対する有効なソリューションとして期待されています。生成AIを取り巻く技術は目覚ましい発展を遂げており、自治体での活用可能性もますます拡大しています。 こうした状況を踏まえ、2025 年 6 月 25 日・26 日に開催された AWS Summit Japan 2025...
株式会社情報戦略テクノロジー様の AWS 生成 AI 活用事例 : Amazon Bedrock を活用し社員一人ひとりに寄り添いともに成長するAIエージェント秘書「パイオにゃん」 を開発。情報探索業務を83%改善
2 days ago
本ブログは株式会社情報戦略テクノロジー様とAmazon Web Services Japan 合同会社が共同で執筆いたしました。 みなさん、こんにちは。AWS アカウントマネージャーの中道です。 社内の重要な情報が複数のツールに分散し、必要な情報を見つけ出すのに思わぬ時間を費やしていませんか？また、組織の成長に伴い、社員一人ひとりの成長やスキルアップを適切に把握・支援することが難しいと感じることは、多くのお客様の共通課題だと感じています。 伴走型戦略DXファームの株式会社情報戦略テクノロジー様は、社員一人ひとりに寄り添い、共に成長することをコンセプトとしたパーソナルAIエージェント秘書サービス「パイオにゃん」を開発されました。本記事では、AI Agent を活用した、情報探索の効率化や社員の成長の可視化に向けた取り組みについてご紹介します。 お客様の状況と経緯...
第一三共、AWSと連携しAIエージェント統合型創薬基盤の構築を開始 ー AI・クラウド・実験自動化技術の融合で次世代創薬研究プロセスを実現
2 days ago
第一三共株式会社（以下、第一三共）はAWSとの連携を強化し、AIエージェントシステムを統合した創薬研究基盤の構築を開始しました。第一三共は現在、AI・クラウド技術を実験自動化技術と融合した次世代の創薬研究プロセスを段階的に構築しており、2026年の運用開始を目指しています。 近年、AIと高品質なデータの融合が、創薬研究に変革をもたらしています。なかでも、注目されているのが、創薬研究プロセス全体をAIエージェントシステムで統合し、研究者の知的活動をサポートする創薬AIプラットフォームです。（※1）英ウェルカムトラストとボストンコンサルティンググループ（BCG）の調査レポート（※2）によると、従来の低分子創薬の領域では探索研究から前臨床試験に至る創薬プロセスでのAI活用により、創薬研究に必要な時間とコストを少なくとも25-50%削減できる可能性が示されています。さらに第一三共が近年強化しているバイオロジクス創薬（※3）の領域においても、大規模言語モデルを活用した創薬の効率化に期待が高まるなど、AI活用が製薬業界における次世代イノベーションの鍵として世界的に注目を集めています。 独自の研究データとAIを融合した次世代創薬プロセスを実現 第一三共では、創薬研究プロセス全体の変革に向けて、研究者が従来、手作業で実施していた医薬品候補物質に関する実験の自動化を進めています。研究機器をAWSクラウド上で統合し、実験プロセスをプログラムコード化することで、実験から生まれたデータとその詳細情報（メタデータ）を自動的に捉え、AWS上の研究データ基盤に保存します。これにより、高品質な研究データを大規模に創出することが可能となります。さらに、この独自の研究データとAIを効果的に活???することで、創薬プロセスにおける医薬品候補物質の設計・合成・評価・分析（Design-Make-Test-Analyze、DMTA）サイクルの大幅な加速を目指しています。 例えば、研究者が医薬品候補物質について実験の指示を出すと、AIエージェントが自律的に過去の研究データを参照して最適な実験を計画し、24時間365日、複数の自動化された研究機器を連携させながら実験を進め、データを保存します。この研究データを国際的に認められるFAIR原則（※4）に基づいて管理することで、研究者だけでなくAIエージェントも自律的にデータを活用できるようになります。 第一三共では2023年に、組織横断でクラウド活用を推進するため、研究部門とIT部門が協働してCloud Center of Excellence（CCoE）を立ち上げ、翌2024年には研究者自身がセルフサービス方式でAWS上のクラウド基盤を創薬研究に利用できる環境を整備しました。今回の取り組みでは、研究機器をAWSクラウド上で統合し、Amazon SageMaker Unified Studioを活用して、データメッシュアーキテクチャを採用した研究データ基盤を構築中です。データガバナンスポリシーに従い適切に管理・統制された環境において、AIエージェントを介したデータアクセスと活用を実現します。AIエージェントの開発には、生成AIアプリケーション構築のためのAmazon...
日本のヘルスケア・ライフサイエンス業界における戦略的ビジョン「Journey for 2030 データがつながる、価値を生む」を発表
2 days ago
データの分断を超えて、革新的な患者体験へ ヘルスケア・ライフサイエンス業界はセキュリティが極めて重要な業界であるため、厳格な規制が設けられており、それらの規制へのコンプライアンス対応が欠かせません。一方で、世界経済フォーラムによると医療機関で生み出されるデータの97％は十分に活用されていないという現状があります。電子カルテや医用画像、検査結果などのデータが個々のシステムや組織に点在し、標準化も進んでいないため、患者理解に不可欠な情報が断片化され、最適な医療提供の障壁となっています。 このたび AWS ジャパンは、日本のヘルスケア・ライフサイエンス業界に向けた戦略的ビジョン「Journey for 2030 データがつながる、価値を生む」を発表しました。このビジョンは、医療機関や製薬企業など患者を取り巻く多様なステークホルダーが、組織の壁を越えてデータを連携させ、革新的な患者体験を実現するうえでの AWS の貢献を示すものです。 「縦」と「横」のつながりで新たな価値を創出 このビジョンの核心は、データを「つなぎ」、そこから「新しい価値を生み出す」という考え方です。...
治せない未来を変えるために——日本の医療を支えるすべてのBuilderたちへ
2 days ago
「先生、この薬は本当に使えないのですか？」 40代の母親がそう尋ねたとき、主治医は言葉を失いました。 効果があると知っているのに—「日本ではまだ承認されていません」。 生きられたかもしれない命が、静かにこぼれ落ちていく。そんな現実が、この国の医療で起きています。 数字が物語る、日本の医療の危機 2024年、国立大学病院長会議の発表によれば、全国42の国立大学病院のうち32病院が赤字見込み1）。医療機関の倒産は事業者（施設運用主体者）数ベースで64件、休廃業・解散は722件。過去最多を更新しました。2) これは単なる経営の問題ではなく、医療の質や安全性に直結します。 医療DXの遅れが、新薬開発の足かせに 電子カルテの普及率は、医療施設種別で差があり、一般病院では約65.6%・診療所では約55%（2023年医療施設調査）と報告されています。400床以上の病院では、90%が導入済みとされていますが、世界的には、医療機関が日々生成するデータのうち約97%が活用されていないとの指摘があり4) 日本も例外ではありません。医師の働き方はすでに逼迫しており、業務効率の観点でも問題ですが、加えて、臨床試験の効率低下、研究時間の不足、リアルワールドデータ（RWD）の質と量の不足といった深刻な問題を引き起???しています。 特に、新薬開発に欠かせない臨床試験において、複雑化する適格基準に対応するためには、単なるデジタル化や従来型の検索では限界があり、医師が夜遅くまでカルテや検査データを照らし合わせても、見落としや誤選定のリスクが付きまといます。結果として、試験の達成率は下がり、エントリー期間は延び、治験開始後においても、労働集約的で高コストな環境に、製薬企業は日本での開発投資を躊躇う。日本の患者は「治せるはずの未来」から遠ざかってしまうのです。 ドラッグ・ラグとドラッグ・ロス——命の選択肢が奪われる現実...
ヘルスケア・ライフサイエンスの意思決定と業務の高度化を実現する HealthData x Agent を発表
2 days ago
ヘルスケア・ライフサイエンス業界では、患者ケアの質の向上とイノベーションの加速が強く求められています。一方で、現場では様々な課題に直面しています。ヘルスケアの現場では、診療記録の作成や情報検索に多くの時間が費やされ、患者と向き合う時間の確保が課題となっています。また、診療データの標準化や部門間での情報共有も容易ではありません。電子カルテやPHR（個人健康記録）、検査データなど、様々な形式のデータを統合的に活用することは、依然として大きな課題です。ライフサイエンス業界においても、研究開発の過程で生み出される膨大なデータの処理や、過去の知見の効率的な活用が重要な課題です。臨床開発では、試験計画の立案から実施、解析まで、データに基づく迅速な意思決定が求められています。さらに、リアルワールドデータの活用や、早期の安全性シグナルの検出など、より高度なデータ活用のニーズも高まっています。このような状況の中、生成AIへの期待が高まっています。自然言語での対話的なデータ活用や、複雑な分析タスクの自動化により、業務効率の大幅な改善が期???できます。特に、生成AIを活用したエージェントは、ユーザーの意図を理解し、必要な情報やアクションを適切に提供することで、業務プロセスを大きく改善する可能性を秘めています。 世界、そして日本のお客様からのこうした声を踏まえ、本日AWSは、ヘルスケア・ライフサイエンス業界に特化した生成AIソリューション「HealthData x Agent」（ヘルスデータエージェント）を発表しました。これは、実際の業務シーンですぐに活用できる生成AIデモとツール群です。HealthData x Agentは、診療現場での記録作成の効率化から、創薬研究におけるデータ分析の高度化まで、数十のユースケースに対応します。業務フローに自然に組み込める形で、生成AIの活用を支援します。また、医療情報の取り扱いに求められる高度なセキュリティ要件や、各種規制へのコンプライアンスにも十分な配慮がなされています。本ブログでは、HealthData x Agentが提供するソリューションのうちお客様のご要望の多かったものと、その活用シーンについてご紹介します。ヘルスケア・ライフサイエンス業界の業務担当者の皆様に、生成AI活用の具体的なイメージを持っていただければ幸いです。 ヘルスケア業界のソリューション 医療現場での業務効率化と質の向上を支援するため、HealthData x Agentは以下の3つの領域でソリューションを提供します。医療従事者の方々が、より多くの時間を患者のケアに充てられるよう、AIエージェントが様々な業務をサポートします。...
Amazon Connect アップデート まとめ – 2025年9月
3 days ago
こんにちは、Amazon Connect ソリューションアーキテクトの坂田です。ようやく過ごしやすい季節になってきましたね！秋の味覚もいろいろですが、皆さんは何がお好きですか？わたしはなんでも好きなので、食べ過ぎ注意です。。 さて、2025年8月のアップデートまとめ はご覧いただけましたか？前回はなんといっても、Amazon Connect に組み込まれたAI 機能のバッジプログラムに注目でした。今回ももちろん、AI 関連のアップデートがありましたよ。それでは9月のアップデートを確認していきましょう！ 1. 注目のアップデートについて Amazon...