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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。

AWS を活用した公共部門向けデータ配信

組織が情報に基づいた意思決定を行い、イノベーションを促進するためには、データの共有が不可欠です。 アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、大規模なデータを安全に配信するためのさまざまなツールとサービスを提供しています。 公共の利益のためにオープンデータの公開、ビジネス目的でのプライベートデータセットの収益化、さらには社内での協業などの用途で、AWS は必要なインフラストラクチャとサポートを提供します。詳細については、この投稿をお読みください。

変数と JSONata を使った AWS Step Functions での開発者エクスペリエンスの簡素化

AWS Step Functions において、変数と JSONata データ変換が導入されました。変数により、開発者は 1 つのステートでデータを割り当て、その後のステップで参照できるようになり、複数の中間ステートを経由してデータを受け渡す必要がなくなったため、ステートのペイロード管理が簡素になります。オープンソースのクエリおよび変換言語である JSONata により、日付と時刻の書式設定や数学的演算などの高度なデータ操作と変換できるようになりました。