目次

• 1. ゲームテクノロジー
• 2. モノのインターネット (IoT)
• 3. Machine Learning (ML) と人工知能 (AI)

前回の記事ではAWSサービスのうち「顧客有効化」、「コンテナ」、「データベース」、「ディベロッパーツール」、「フロントエンドのウェブおよびモバイルサービス」について解説をしていきました。

本記事は前回の記事の続きとなります。

AWSサービス一覧 ver2 〜2025年〜

ゲームテクノロジー

Amazon GameLift

Amazon GameLift は、マルチプレイヤーゲーム向けの専用ゲームサーバーをデプロイ、運用、スケールするマネージドサービスです。インフラ管理を簡素化し、レイテンシーやコストの最適化、DDoS攻撃対策、プレイヤーマッチングを提供します。従量課金制で柔軟に利用できます。

モノのインターネット (IoT)

AWS IoT Analytics

AWS IoT Analytics は、IoT デバイスからの大量データを自動処理・分析するフルマネージドサービスです。データのフィルタリング、変換、時系列保存を行い、SQL クエリや機械学習モデルでの分析を簡単に実行できます。スケーラブルで、Jupyter Notebook などのツールとも連携可能です。

AWS IoT ボタン

AWS IoT ボタン は、Amazon Dash Button をベースにしたプログラム可能な Wi-Fi ボタンです。クラウドでロジックを設定し、AWS Lambda や AWS IoT Core などと連携して、デバイスの操作や通知、サービスの注文などを簡単に実行できます。Twitter や Slack などの API と統合も可能です。

AWS IoT Core

AWS IoT Core は、デバイスとクラウドアプリケーションの安全な通信を可能にするマネージド型クラウドサービスです。数十億のデバイスと何兆ものメッセージを処理し、AWS Lambda、Amazon S3、Amazon SageMaker などと統合して IoT アプリケーションを構築できます。インフラ管理不要で、オフライン時もデバイスを追跡・通信可能です。

AWS IoT Device Defender

AWS IoT Device Defender は、IoT デバイスのセキュリティを維持するフルマネージドサービスです。デバイス設定を継続的に監査し、セキュリティリスクを検出してアラートを送信します。また、AWS IoT Core と連携し、異常な動作をモニタリングし、DDoS攻撃 などの脅威を検出できます。AWS IoT Greengrass や FreeRTOS と統合され、セキュリティメトリクスを提供します。

AWS IoT Device Management

AWS IoT Device Management は、大規模な IoT デバイスフリートのオンボーディング、整理、モニタリング、リモート管理を容易にするフルマネージドサービスです。このサービスを利用することで、数百万のデバイスを一括登録し、アクセス制御を強化しながら、OTA (over-the-air) アップデートやデバイスの状態監視、トラブルシューティングを実施できます。デバイスタイプや OS に依存せず、マイクロコントローラーから自動車まで幅広いデバイスを管理できるため、大規模な IoT デプロイの運用コストと労力を削減します。

AWS IoT Events

AWS IoT Events は、IoT センサーやアプリケーションからのイベントを検出し、適切に対応するためのフルマネージド型サービスです。イベントとは、特定のデータパターンを通じて異常や変化を識別するもので、たとえば機械のベルトが停止した際の状態変化や、モーションセンサーが照明やセキュリティカメラを起動するトリガーなどが該当します。
従来、こうしたイベントを検出するには、データ収集・解析・処理を行うカスタムアプリケーションを開発する必要がありましたが、AWS IoT Events を使用すると、何千もの IoT センサーのデータをシンプルな if-then-else ロジックで処理できるようになります。
このサービスは、AWS IoT Core、AWS IoT Analytics などの AWS サービスと統合されており、イベントの早期検出や異常の特定が可能です。また、定義したルールに従ってアラートやカスタムアクションを自動実行することで、迅速な問題解決やメンテナンスコストの削減、運用効率の向上を実現します。

AWS IoT ExpressLink

AWS IoT ExpressLink は、Espressif、Infineon、Realtek、u-blox などの AWS パートナー によって開発・提供されるハードウェアモジュールを通じて、IoT デバイスのクラウド接続を簡素化するソリューションです。これらの接続モジュールは、AWS の必須セキュリティ要件を満たすソフトウェアを含み、安全なクラウド接続と AWS サービスとのシームレスな統合を実現します。AWS IoT ExpressLink モジュールは、AWS 認定パートナーによって事前にプロビジョニングされており、デバイスのネットワークレイヤーと暗号化レイヤーの統合作業を大幅に簡素化します。これにより、IoT 製品の開発期間を短縮し、安全な接続を迅速に実装できます。

AWS IoT FleetWise

AWS IoT FleetWise は、車両データを効率的に収集し、クラウドで標準化して保存するサービスです。設定したルールに基づき、データ転送のタイミングを最適化できます。これにより、車両の状態分析やメンテナンスの問題発見を早め、自動運転や運転支援システムの改善に活用できるデータを提供します。

AWS IoT Greengrass

AWS IoT Greengrass は、デバイスがクラウドを活用しつつ、ローカルでデータ処理や通信を行うことを可能にするサービスです。インターネットが接続されていなくても、AWS Lambda関数の実行や機械学習モデルによる予測などが行えます。デバイスソフトウェアの開発やテストをクラウドで行い、その後デバイスにデプロイできます。また、サードパーティアプリケーションやAWSサービスとの接続も簡単にできます。

AWS IoT SiteWise

AWS IoT SiteWise は、産業機器からのデータ収集、保存、整理、モニタリングを容易にするフルマネージドサービスです。施設全体の運用を監視し、一般的なパフォーマンスメトリクスを迅速に計算できます。これにより、機器の問題を未然に防ぎ、本番環境のギャップを軽減します。オンプレミスのデータサーバーと安全に接続してデータをクラウドに送信し、産業アプリケーションとインターフェースを提供します。これにより、データ収集と分析のプロセスを自動化し、迅速な意思決定とコスト削減をサポートします。

AWS IoT TwinMaker

AWS IoT TwinMaker を使用すると、デベロッパーは建物、工場、産業機器、生産ラインなどの現実世界のシステムのデジタルツインを簡単に作成できます。デジタルツインを構築するためのツールを提供し、ビルの運用を最適化し、生産出力を増加させ、機器のパフォーマンス向上に役立ちます。複数のデータソースを活用し、既存の3Dモデルと実際のデータを組み合わせることで、オペレーションの全体像を迅速に作成できます。

AWS パートナーデバイスカタログ

AWS Partner Device Catalog は、IoT ソリューションの探索、構築、市場投入に役立つデバイスやハードウェアを見つけるためのリソースです。開発キット、組み込みシステム、ゲートウェイ、エッジサーバー、センサー、カメラなど、IoT プロジェクトに即時統合可能なハードウェアを検索できます。APN パートナーが提供する厳選されたデバイスカタログから選択することで、IoT プロジェクトの展開を効率化できます。また、カタログにリストされているデバイスは、すぐに使用を開始できるようにパートナーから購入することが可能です。

無料RTOS

FreeRTOS は、小型で低電力のエッジデバイスを簡単にプログラミング、デプロイ、保護、接続、管理できるオペレーティングシステムです。一般的なオープンソースのマイクロコントローラー用オペレーティングシステムである FreeRTOS kernel を拡張し、AWS IoT Core などのクラウドサービスや強力なエッジデバイスに安全に接続できるソフトウェアライブラリを提供します。マイクロコントローラー (MCU) は、センサー、アプライアンス、フィットネストラッカー、産業オートメーション、自動車などで使用され、これらのデバイスはクラウドや他のデバイスとのローカル接続を活用できます。FreeRTOSは、こうしたIoTデバイスが効率的にデータを収集し、アクションを実行できるようにするための基盤を提供します。

Machine Learning (ML) と人工知能 (AI)

Amazon Augmented AI

Amazon Augmented AI (Amazon A2I) は、機械学習 (ML) サービスにおいて、人間によるレビューが必要なワークフローを簡単に構築できるサービスです。これにより、すべての開発者は、人間によるレビューシステムを効率的に構築し、多数の人間によるレビュー担当者の管理に関連する手間を排除することができます。

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock は、Amazon および主要な AI スタートアップの基盤モデル (FMs) を API を通じて利用できるようにするフルマネージドサービスです。Amazon Bedrock サーバーレスエクスペリエンスを使用すると、FMs の使用をすばやく開始し、独自のデータでプライベートにカスタマイズして、AWS アプリケーションにシームレスに統合してデプロイできます。利用可能な基盤モデルには、Amazon Titan、Anthropic の Claude 2、Cohere の コマンドと埋め込み、AI21Studio の Jurassic-2、Stability AI の Stable Diffusion などがあります。

Amazon CodeGuru

Amazon CodeGuru は、アプリケーションのコードレビューを自動化し、コード品質やパフォーマンスを向上させる開発者ツールです。CodeGuru Reviewer は、ML を活用してセキュリティ脆弱性やバグを特定し、改善案を提供します。CodeGuru Profiler は、ランタイム動作を分析し、最もコストのかかるコード行を見つけて、パフォーマンスとコスト削減に役立ちます。

Amazon Comprehend

Amazon Comprehend は、ML と自然言語処理 (NLP) を使用して、非構造化データ内のインサイトを抽出します。テキストの言語識別や、場所、人物、ブランド、イベントの抽出、感情分析、トピックの自動整理が可能です。また、AutoML 機能を使用して、カスタムテキスト分類モデルを構築することもできます。医療分野では、Amazon Comprehend Medical を使用して、臨床記録から病状や薬剤、治療情報を抽出し、関係性を分析します。

DevOpsAmazonGuru

DevOpsAmazonGuru は、アプリケーションの運用パフォーマンスと可用性を向上させるためのMLベースのサービスです。このツールは、通常の運用パターンから逸脱する動作を検出し、問題が顧客に影響を与える前に特定します。Amazon.comから得たデータを基に、異常なアプリケーション動作（例えば、レイテンシーの増加、エラー率、リソース制約）を検出し、重大な問題を特定します。
DevOpsAmazonGuru は、問題を特定すると、自動的にアラートを送信し、問題の詳細や可能な修正方法に関するレコメンデーションを提供します。また、AWSアカウント内のすべてのリソースを自動的に取り込み、運用データを視覚化する単一のダッシュボードを提供します。

Amazon Forecast

Amazon Forecast は、ML を使用して高精度な予測を提供するフルマネージドサービスです。企業は、製品の需要やリソースニーズ、財務パフォーマンスなどの予測を行うために、時系列データ を活用しますが、従来のツールでは不規則な傾向を持つデータセットの予測に限界があります。
Amazon Forecast は、Amazon.com で使用されているテクノロジーを基に、時系列データと追加の変数（例：季節や店舗の場所）を組み合わせて予測を行います。このプロセスでは、ML が複雑な関係を特定し、最大 50% より正確な予測を生成します。AWS はフルマネージドサービスとして、プロビジョニングやサーバー管理を必要とせず、使用した分だけ支払いが発生します。

Amazon Fraud Detector

Amazon Fraud Detector は、MLとAmazon の 20 年以上にわたる不正検出の専門知識を活用したフルマネージドサービスです。このサービスは、オンラインでの不正行為を迅速に特定できるように、不正検出 用の ML モデルの構築、トレーニング、デプロイの手間を自動化します。
顧客は、自身のデータセットに基づいてカスタマイズされたモデルを作成でき、現在の不正検出 精度をさらに向上させることが可能です。また、使用した分だけ支払う形式のため、高額な前払い費用を避けることができます。

Amazon Comprehend Medical

Amazon Comprehend Medical は、HIPAA に準拠した自然言語処理 (NLP) サービスで、事前トレーニング済みの機械学習を利用して、医療テキストから重要な健康データを抽出します。このサービスは、処方、処置、診断などの医療情報を迅速かつ正確に理解し抽出します。
Amazon Comprehend Medical は、ICD-10-CM や SNOMED CT などの医療オントロジーを使用して、非構造化医療テキストから情報を効率的に抽出します。これにより、RxNorm を用いた処方管理、保険請求処理の迅速化、人口健康の向上、医薬品安全性監視など、医療業界での効率化が進みます。

Amazon Kendra

Amazon Kendra は、ML を利用したインテリジェントな検索サービスで、組織内のさまざまな場所やコンテンツリポジトリに分散された情報を効率的に検索できます。これにより、従業員や顧客は必要なコンテンツを簡単に見つけることができます。
Amazon Kendra を使うと、非構造化データを検索し続ける手間を省き、質問に対する適切な回答を素早く見つけることが可能になります。また、Amazon Kendra はフルマネージドサービスであり、サーバーのプロビジョニングや、ML モデルの構築・トレーニング・デプロイをユーザーが行う必要はありません。

Amazon Lex

Amazon Lex は、音声とテキストを使って会話型インターフェイスを作成するフルマネージドAIサービスです。音声認識（ASR）と自然言語理解（NLU）を使い、会話型のチャットボット や音声レスポンスシステムを簡単に構築できます。深層学習の専門知識は不要で、Amazon Lex コンソールで会話フローを設定するだけで、テキストや音声で動的な応答が可能です。低コストで、無料利用枠 も利用できます。

Amazon Lookout for Equipment

Amazon Lookout for Equipment は、機器のセンサーデータをリアルタイムで分析し、機器の異常を早期に検出するフルマネージドなサービスです。MLの専門知識なしで、自動的にMLモデルをトレーニングし、問題が発生する前に警告を出します。これにより、ダウンタイムを減少させ、コスト削減に貢献します。

Amazon Lookout for Metrics

Amazon Lookout for Metrics は、ビジネスや運用データの異常を自動的に検出し、診断するサービスです。MLを利用して、売上や顧客獲得率の急激な低下などの異常を素早く正確に発見します。Amazon S3やSalesforceなどのデータソースと簡単に接続でき、異常が発生した際にはアラートを送信し、根本原因の調査を支援します。

Amazon Lookout for Vision

Amazon Lookout for Vision は、コンピュータビジョン (CV) を使用して製造業における欠陥や異常を自動的に検出するMLサービスです。これにより、品質向上や運用コスト削減が可能となります。例えば、製品の欠落コンポーネントや損傷、シリコン欠陥などを特定できます。精度が高く、手動の検査を不要にし、品質管理やコンプライアンスの向上に寄与します。MLの専門知識がなくても数分で導入できます。

Amazon Monitron

Amazon Monitron は、産業機械の異常を検出し、予測メンテナンスを可能にするMLベースのシステムです。センサーで機器の振動や温度データを収集し、これをAWSに転送して分析します。異常な動作を検出するとアラートを送信し、予期しないダウンタイムを削減します。複雑な設定なしで数分で導入でき、予測メンテナンスを簡単に実現できます。

Amazon PartyRock

Amazon PartyRock は、生成AIを簡単に学習できる実践的なコードフリーアプリビルダーです。プロンプトエンジニアリングを試し、生成されたレスポンスを確認しながら、生成AIの直感を養うことができます。PartyRockは、Amazon Bedrock を通じて、Amazon および主要なAI企業からの基盤モデルへのアクセスを提供します。

Amazon Personalize

Amazon Personalize は、開発者が簡単にパーソナライズされたレコメンデーションを作成できる ML サービスです。これにより、アプリケーションに製品やコンテンツの推薦を追加したり、ターゲットマーケティングを強化したりできます。ML の専門知識がなくても、ユーザーの行動や属性に基づいたパーソナライゼーションが可能で、セグメンテーションや最適化を自動で行います。

Amazon Polly

Amazon Polly は、テキストをリアルな音声に変換するサービスで、会話型アプリケーションや音声対応製品の開発に使用されます。高品質な音声合成を実現するため、深層学習技術を使用し、さまざまな言語や声のバリエーションを提供します。音声はリアルタイムで生成され、MP3 などの形式で保存・再生が可能です。また、ニューラル TTS 音声により、より自然な発音やカスタム音声を作成できます。料金は変換した文字数に基づき、コスト効率良く利用できます。

Amazon Q

Amazon Q は、ソフトウェア開発を加速し、内部データを活用するための生成 AI アシスタントです。
・Amazon Q Business は、企業システムのデータを基に、質問への回答、概要の提供、コンテンツ生成、タスクの安全な完了を支援し、従業員の効率を向上させます。
・Amazon Q Developer（旧 Amazon CodeWhisperer）は、アプリケーションのコーディング、テスト、エラー診断、セキュリティスキャン、AWS リソース最適化など、開発者や IT プロフェッショナルを支援します。また、既存コードの変換や新機能の実装もサポートします。

Amazon Rekognition

Amazon Rekognition は、ML の専門知識を必要とせずに、イメージ分析とビデオ分析を簡単にアプリケーションに追加できるサービスです。以下の機能があります。
・イメージやビデオ内のオブジェクト、人物、テキスト、シーン、アクティビティの識別
・不適切なコンテンツの検出
・高精度の顔分析および顔検索機能（顔検出、人数カウント、公共安全など）
・Amazon Rekognition Custom Labelsでは、特定のビジネスニーズに合わせてオブジェクトやシーンを識別するモデルを作成できます。機械学習の経験は不要で、画像を提供するだけでモデル開発を自動化できます。

Amazon SageMaker AI

Amazon SageMaker AI は、フルマネージド型のインフラストラクチャ、ツール、ワークフローを提供し、ML モデルの構築、トレーニング、デプロイをサポートします。これにより、ML プロセスの各ステップでの面倒な作業を排除し、高品質なモデルの開発を容易にします。SageMaker AI は、ML 用のすべてのコンポーネントを単一のツールセットで提供し、モデルの本番環境への投入を迅速かつ低コストで行えます。

Amazon SageMaker AI Autopilot

Amazon SageMaker AI Autopilot は、データに基づいて最適な ML モデルを自動的に構築、トレーニング、調整します。ユーザーは、表形式のデータセットと予測する列を選択するだけで、SageMaker AI Autopilot が最適なモデルを自動的に探索します。さらに、ワンクリックで本番環境にデプロイしたり、Amazon SageMaker AI Studio でモデルの品質を向上させるための繰り返し作業が可能です。

Amazon SageMaker AI キャンバス

Amazon SageMaker AI Canvas は、ML の専門知識がなくても、ビジネスアナリストがビジュアルなポイント・アンド・クリックインターフェイスを使って正確な ML 予測を生成できるツールです。これにより、1 行のコードを記述することなく、ML へのアクセスが拡張され、より多くのユーザーが予測分析を活用できるようになります。

Amazon SageMaker AI Clarify

Amazon SageMaker AI Clarify は、機械学習デベロッパーがトレーニングデータやモデル内のバイアスを特定して制限し、予測を説明できるようにするツールです。データ準備中、モデルトレーニング後、デプロイされたモデル内で指定した属性を調べることで潜在的なバイアスを検出します。特徴量重要度グラフを使用してモデル予測の説明を行い、レポートを生成して修正ステップを特定することができます。

Amazon SageMaker AI データラベリング

Amazon SageMaker AI は、画像、テキストファイル、動画などの生データを識別するためのデータラベリング製品を提供します。このツールを使用することで、機械学習（ML）モデルのトレーニングに必要な高品質なデータセットを作成するために、データに適切な情報ラベルを追加できます。

Amazon SageMaker AI Data Wrangler

Amazon SageMaker AI Data Wrangler は、ML のデータ集約と準備にかかる時間を大幅に短縮します。このツールを使用すると、データ選択、クレンジング、探索、視覚化などのデータ準備ワークフローを、1 つのビジュアルインターフェイスで簡素化できます。これにより、従来数週間かかる作業を数分で完了できるようになります。

Amazon SageMaker AI Edge

Amazon SageMaker AI Edge は、エッジデバイスでの機械学習を最適化するツールです。セキュリティ保護とモデルのデプロイ、そしてデバイス上のモデルのモニタリングを通じて、スマートカメラやロボットなどのエッジデバイスでの運用を支援します。SageMaker AI Edge Compiler は、トレーニングされたモデルをエッジデバイス向けに最適化し、SageMaker AI Edge には、モデルをオーバー・ザ・エア（OTA）でデバイスにデプロイするメカニズムが組み込まれています。また、SageMaker AI Edge Agent を使って、同一デバイスで複数のモデルを実行し、収集したデータをクラウドにアップロードして、定期的なモデルの再トレーニングを支援します。

Amazon SageMaker AI Feature Store

Amazon SageMaker AI Feature Store は、機能（特徴量）の保存と管理のための専用リポジトリで、チーム間で再利用可能です。これにより、トレーニングやリアルタイム推論中に機能の一貫性が保たれ、追加のコードや手動作業なしで機能を提供します。保存された機能のメタデータは追跡され、Amazon Athena でクエリを実行できます。また、機能は更新され、トレーニングや推論中に常に最新のデータが使用されます。

Amazon SageMaker AI の地理空間機能

Amazon SageMaker AI の地理空間機能により、データサイエンティストやMLエンジニアは地理空間データを効率的に使用してMLモデルの構築、トレーニング、デプロイを加速できます。専用アルゴリズムや事前トレーニング済みモデル、視覚化ツールを活用して、地理空間データの準備や予測結果の調査、チーム間でのコラボレーションを通じて生産性を向上させます。

Amazon SageMaker AI HyperPod

Amazon SageMaker AI HyperPod は、大規模言語モデル（LLMs）や基盤モデルの構築を支援するインフラストラクチャで、トレーニングの手間を削減します。事前設定された分散トレーニングライブラリと、AWS TrainiumやNVIDIA A100、H100 GPUを活用し、トレーニングワークロードを自動的に分割します。中断なくトレーニングを継続できるよう、定期的にチェックポイントを保存し、ハードウェア障害時には自己修復クラスターが障害を検出して再開します。

Amazon SageMaker AI JumpStart

Amazon SageMaker AI JumpStart は、ML の導入を迅速化するためのソリューションで、数回のクリックで最も一般的なユースケース向けのモデルを簡単にデプロイできます。自然言語処理、オブジェクト検出、画像分類モデルなど、150 を超えるオープンソースモデルのワンクリックデプロイと微調整をサポートし、AWS CloudFormation テンプレートとリファレンスアーキテクチャを活用してカスタマイズが可能です。

Amazon SageMaker AI モデル構築

Amazon SageMaker AI では、ML モデルの構築に必要なツール、ライブラリ、アルゴリズムが提供されており、ユースケースに最適なアルゴリズムを見つけるプロセスを支援します。15 種類以上の組み込みアルゴリズムや、750 種類以上の構築済みモデルを選択でき、SageMaker AI Studio、JupyterLab、Code-OSS、RStudio などのツールを活用してモデルを構築、テスト、評価できます。これにより、高品質なプロトタイプを効率的に作成できます。

Amazon SageMaker AI モデルトレーニング

Amazon SageMaker AI は、インフラストラクチャの管理なしで大規模な ML モデルのトレーニングとチューニングを効率化します。最先端の ML コンピューティングインフラを活用し、必要に応じて自動でスケールアップやスケールダウンを行います。使用した分だけ支払う料金体系でコスト管理も容易になり、さらに Amazon SageMaker AI 分散トレーニングライブラリや、DeepSpeed、Horovod、Megatron などのサードパーティーライブラリでトレーニングパフォーマンスを向上させることができます。

Amazon SageMaker AI モデルのデプロイ

Amazon SageMaker AI は、ML モデルのデプロイを簡単に行い、最適な価格パフォーマンスで予測を実施できます。幅広いデプロイオプションと MLOps ツールと統合されており、スケーリング、推論コストの削減、モデルの効果的な管理をサポートします。

Amazon SageMaker AI パイプライン

Amazon SageMaker AI Pipelines は、easy-to-useML 向けの最初の専用で継続的な統合と継続的デリバリー (CI/CD) サービスです。 SageMaker AI Pipelines を使用すると、ML ワークフローを大規模 に作成、自動化、管理できます。

Amazon SageMaker AI Studio Lab

Amazon SageMaker AI Studio Lab は、無料で利用できる ML 開発環境で、コンピューティング、最大 15GB のストレージ、セキュリティを提供します。Eメールアドレスさえあれば利用でき、インフラ設定や AWS アカウントの作成は不要です。GitHub 統合や主要な ML ツールが事前設定され、作業は自動的に保存されるため、後で簡単に再開できます。

MXNet での Apache AWS

Apache MXNet は、高速でスケーラブルなトレーニングおよび推論フレームワークで、初心者から上級者まで使いやすい Gluon インターフェイスを提供します。これにより、数行のコードでディープラーニングモデル（線形回帰、畳み込みネットワーク、LSTMs など）を構築できます。Amazon SageMaker AI や AWS Deep Learning AMIs を活用して、MXNet を大規模にトレーニング、デプロイできます。

AWS Deep Learning AMIs

AWS Deep Learning AMIs は、深層学習の実務者や研究者向けに、クラウドでのモデルのトレーニングを加速するためのインフラとツールを提供します。Amazon EC2インスタンスに、Apache MXNet、Chainer、PyTorch、TensorFlow、Keras などの深層学習フレームワークがプリインストールされており、すぐに高度なAIモデルを構築、トレーニング、試すことができます。深層学習に関連する追加料金はなく、使用したAWSリソースに対してのみ料金が発生します。

AWS 深層学習コンテナ

AWS 深層学習コンテナ (AWS DL コンテナ) は、PyTorch、TensorFlow、Apache MXNet などの深層学習フレームワークがプリインストールされた Docker イメージです。これにより、カスタム ML 環境のデプロイが迅速に行え、環境構築の手間を省けます。AWS DL コンテナは、Amazon SageMaker、Amazon EKS、EC2、ECS で使用でき、Amazon ECR を通じて無料で提供され、使用したリソースにのみ料金が発生します。

Amazon SageMaker AI を使用した地理空間 ML

Amazon SageMaker AI の地理空間機能により、地理空間データを使って ML モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイできます。事前トレーニング済みのモデルやデータ変換ツールを活用し、インタラクティブな 3D マップで予測結果を視覚化できます。これにより、農業、リスク評価、都市開発などのさまざまな分野で活用できます。

Amazon SageMaker AIのHugging Face

Amazon SageMaker AI の Hugging Face を使用すると、事前トレーニング済みの自然言語処理 (NLP) モデルを迅速にデプロイして微調整できます。これにより、NLP モデルの構築とトレーニングにかかる時間を短縮でき、翻訳やテキスト分析などのタスクを効率的に実行できます。Hugging Face と AWS の協力により、フルマネージドな環境で最先端の NLP モデルを活用可能です。

PyTorchのAWS

PyTorch は、機械学習モデルの開発とデプロイを支援するオープンソースの深層学習フレームワークで、AWS と Facebook が協力して提供しています。TorchServe を使用することで、PyTorch モデルを迅速に本番環境にデプロイできます。さらに、AWS では、高性能な分散トレーニング用の動的計算グラフとライブラリが提供され、Amazon SageMaker や AWS Deep Learning AMIs を活用することで、PyTorch を大規模に効率的かつ費用対効果良く使用できます。

TensorFlowのAWS

TensorFlow は、コンピュータビジョンや自然言語処理などの機械学習アプリケーションに利用できる深層学習フレームワークです。AWS は、TensorFlow モデルの構築、トレーニング、デプロイを支援するフルマネージド型の ML サービスである Amazon SageMaker AI を提供し、インフラ管理の手間を省きます。また、AWS Deep Learning AMIs や Deep Learning Containers を使用することで、最新の TensorFlow バージョンでカスタム ML 環境を迅速にデプロイできます

Amazon Textract

Amazon Textract は、スキャンされたドキュメントからテキストやデータを自動的に抽出するサービスです。OCR を超えて、テーブルやフォームの内容も識別し、手動作業なしで正確にデータを抽出します。自然言語の質問形式で必要な情報を指定でき、異なるドキュメント形式にも対応。データ抽出は数分で完了し、Amazon Augmented AI を利用してヒューマンレビューも可能です。これにより、ローン処理や請求書管理などの自動化が簡単に行えます。

Amazon Transcribe

Amazon Transcribe は、自動音声認識 (ASR) サービスで、音声をテキストに変換します。オーディオファイル（MP3、WAV など）の文字起こしや、ライブオーディオのリアルタイムトランスクリプト提供が可能です。バックグラウンドノイズやアクセントなどに対応し、カスタマーサービスコールや音声コンテンツ分析に利用できます。さらに、医療向けの Amazon Transcribe Medical や、通話分析機能を提供する Amazon Transcribe Call Analytics もあります。

Amazon Translate

Amazon Translate は、高速で高品質、コスト効率の良いニューラルマシン翻訳サービスです。深層学習モデルを使用し、従来の翻訳アルゴリズムよりも正確で自然な翻訳を提供します。ウェブサイトやアプリケーションのコンテンツを多言語にローカライズしたり、大量のテキストを翻訳して、ユーザー間のクロスリンガル通信を効率的に実現できます。

AWS DeepComposer

AWS DeepComposer は、ML を搭載した音楽キーボードで、開発者がオリジナルの音楽を作成しながら Generative AI を学ぶことができるツールです。USB キーボードと AWS Management Console を通じてアクセスでき、チュートリアルやサンプルコード、トレーニングデータが提供され、生成モデルの構築をサポートします。

AWS DeepRacer

AWS DeepRacer は、強化学習 (RL) を学ぶための 1/18 スケールのレースカーです。クラウドベースの 3D シミュレーターで仮想車とトラックを使用して実践でき、トレーニング済みモデルを実際の車にデプロイしてレースを楽しんだり、グローバルリーグに参加することも可能です。RL の学習を楽しく体験できます。

AWS HealthLake

AWS HealthLake は、医療データの保存、変換、クエリ、分析を行うための HIPAA 対応サービスです。構造化されていない臨床記録や医療画像などを統合し、自然言語処理 (NLP) 機能を活用して非構造化データを分析・構造化できます。安全で監査可能な方法で患者情報を管理でき、医療提供者に役立つ情報を抽出できます。

AWS HealthScribe

AWS HealthScribe は、医療ソフトウェアベンダーが患者と臨床医の会話を分析し、臨床メモを自動的に生成できる HIPAA 対応サービスです。音声認識と生成 AI を活用して、会話を文字起こしし、予備的な臨床ノートを作成します。機密性の高いデータを保護するため、セキュリティとプライバシーが組み込まれています。

AWS Panorama

AWS Panorama は、オンプレミスの IP カメラにコンピュータビジョン (CV) 機能を追加する ML デバイスとソフトウェア開発キットのセットです。これにより、人手による検査が必要だったタスクを自動化し、潜在的な問題を迅速に検出できます。エッジでの低レイテンシー予測を提供し、製造ラインの異常検出やトラフィック管理、サプライチェーンの運用最適化などに役立ちます。

まとめ

今回は、「ゲームテクノロジー」、「モノのインターネット (IoT)」、「Machine Learning (ML) と人工知能 (AI)」、カテゴリのサービスについてまとめました。次回は別のカテゴリサービスについて解説します！