Amazon Web Services ブログ

Category: Compute

岩崎電気株式会社様の AWS 生成 AI 事例「カメラ付き照明で冠水検知を実現。照明の専門メーカーとして80年以上の歴史を持つ製造業のモノとコト融合

製造業における「モノ」と「コト」の融合事例として注目される岩崎電気様の取り組み。80年以上の歴史を持つ照明専門メーカーが、 AWS の生成AIサービス「 Amazon Bedrock 」を活用して道路冠水自動検知システムを開発しました。従来は専用センサーが必要だった冠水検知を、カメラ付き照明と生成 AI の組み合わせで実現。監視員の労力を80%削減し、24時間リアルタイム監視を可能にしています。企画から約2ヶ月という短期間でプロトタイプを完成させ、 GenU を用いた効率的な検証とコスト効率を考慮した AI モデルの使い分けが成功要因となりました。暗所でも照明との一体化により鮮明な画像で冠水検知が可能になり、今後は検知対象を火災や交通事故にも拡大する計画で、生成 AI 活用による製品開発の可能性を広げています。

re:Invent 2024 における AWS for VMware のプレイリスト

本ブログでは、re:Invent 2024 で公開された VMware から AWS への移行に関するオンデマンドセッションのプレイリストを厳選しています。AWS の新機能の活用方法、セキュリティの強化方法、インフラストラクチャコストの最適化方法について学ぶことができます。

Amazon Elastic Block Store（Amazon EBS）スナップショットを使用して、業務では新しいボリュームを作成する際のベースライン基準となるアプリケーションデータボリュームのポイントインタイムコピーを取得します。これにより、異なる AWS リージョンでアプリケーションのワークロードを迅速に起動したり、データ保護や災害復旧の要件を満たすことができます。ユーザーが異なる AWS リージョンやアカウント間で AWS ワークロードを移行する際、セキュリティと規制コンプライアンスは依然として最優先事項であり、きめ細かなアクセス制御を可能にする API コールのリソースレベルアクセス制御が求められます。

スナップショットから Amazon EBS ボリュームを作成するときのリソースレベル権限が強化

Amazon Elastic Block Store（Amazon EBS）スナップショットを使用して、業務では新しいボリュームを作成する際のベースライン基準となるアプリケーションデータボリュームのポイントインタイムコピーを取得します。これにより、異なる AWS リージョンでアプリケーションのワークロードを迅速に起動したり、データ保護や災害復旧の要件を満たすことができます。ユーザーが異なる AWS リージョンやアカウント間で AWS ワークロードを移行する際、セキュリティと規制コンプライアンスは依然として最優先事項であり、きめ細かなアクセス制御を可能にする API コールのリソースレベルアクセス制御が求められます。

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