データと AI でイノベーションを促進

生成 AI を活用してより多くの情報に基づいた意思決定を行い、業務を改善し、差別化を図りましょう
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強固なデータ基盤を構築する

データベースからストレージ、生成 AI などに至るまで、最も包括的なデータ機能のセットをお客様のユースケースに最適な料金パフォーマンスでご利用いただけます。

データ統合サービスとゼロ ETL の機能により、データの保存場所に関係なく、すべてのデータにすばやく簡単に接続して処理できます。

データワークフローのあらゆる段階で、データの保存場所、データにアクセスできるユーザー、データを使用して実行できるアクションを管理できます。

データで生成 AI を差別化

AWS 上に構築されたデータ基盤によって生成 AI の採用がどのように加速されるかをご覧ください。

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データを活用する

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AWS でデータ基盤を構築

  • AWS は、エンタープライズグレードの商用データベースの 10 分の 1 のコストで比類ないパフォーマンスを発揮するリレーショナルデータベースと、それぞれのユースケースに最適なパフォーマンスを提供するために独自に設計された 8 つの目的別データベースエンジンを提供しており、決して妥協する必要はありません。AWS でのデータベースをご覧ください。 

  • ゼロ ETL 機能により、AWS では、データの保存場所に関係なく、すべてのデータを簡単に接続して操作できます。ETL が必要な場合、AWS Glue の生成 AI を使用すると作業が簡単になります。AWS のサービスは、SaaS、オンプレミス、その他のクラウドを含む何百ものデータソースに接続します。 AWS とのデータ統合の詳細をご覧ください。

  • 何十万ものお客様が、 Amazon S3 、AWS Glue、AWS Lake Formation などのサービスを使用して AWS 上にデータレイクを構築しています。Amazon Redshiftはペタバイトスケールの高速データウェアハウスで、他のクラウドデータウェアハウスよりも最大 6 倍の優れた価格パフォーマンスを実現します。AWS でのデータレイクとデータウェアハウスの構築をご覧ください。

  • AWS は、サーバーレスオプションを含む、最も幅広く、最も深い分析サービスを提供します。データの移動、ビッグデータ分析、ログ分析、およびストリーミング分析など、AWS は最高の料金パフォーマンス、スケーラビリティ、最低コストを実現する目的に合わせて構築されたサービスを提供します。AWS の分析をご覧ください。

  • Amazon Bedrock は、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Meta、StabilityAI、Mistral、Amazon などの大手 AI 企業の基盤モデル (FM) と、データを使用してモデルを安全にカスタマイズするツールを使用して、生成 AI アプリケーションを構築およびスケーリングする最も簡単な方法です。独自の機械学習モデルを構築するために、Amazon SageMaker には大規模な機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを簡単に行うために必要なすべてのツールが用意されています。AWS での機械学習と AI をご覧ください。

  • Amazon QuickSight と Amazon Q in QuickSight を使用すると、ビジネスユーザーは、インタラクティブなダッシュボードを簡単に作成して調べたり、自然言語で質問したり、パターンや外れ値を自動的に探したりして、データを理解できます。これらはすべて生成 AI と機械学習を活用しています。Amazon SageMaker Canvasは、ビジネスアナリストが ML の経験がなくても正確な ML 予測を生成する能力を提供します。

  • Amazon DataZone などの AWS データサービスを使用すると、組織全体でデータをカタログ化、発見、共有、管理できるため、ユーザーは必要なときに必要な場所で安全にデータにアクセスできます。Amazon Titan 基盤モデルを使用して、責任を持って生成 AI アプリケーションを構築することもできます。AWS によるエンドツーエンドのデータガバナンスの詳細をご覧ください。

AWS データサービス図

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