Amazon Web Services ブログ

Category: Industries

AWS Deadline Cloud のSMF スクリプトで LucidLink を設定する

AWS Deadline Cloud のサービスマネージドフリートに LucidLink を統合し、スケーラブルで高性能なクラウドベースのレンダリングワークフローを構築する方法を解説します。フリート設定スクリプトによる LucidLink クライアントの自動インストールと、OpenJD ジョブテンプレートによるファイルシステムの動的マウントを設定する手順を紹介します。

AI を活用したゲーム制作: 静的なコンセプトからインタラクティブなプロトタイプへ

AI を活用することで、ゲーム開発の初期段階でコンセプトをインタラクティブにし、数分でプレイ可能なプロトタイプを作成できます。AWS re:Invent 2025 で紹介する Agentic Arcade は、マルチエージェントオーケストレーション、プログラマティックアセット生成、セマンティック検索を組み合わせ、開発サイクルの早い段階で創造的な方向性を探索し検証する方法を示します。

VAMS における NVIDIA Isaac Lab を使用した GPU アクセラレーション型ロボットシミュレーショントレーニング

オープンソースの Visual Asset Management System (VAMS) が NVIDIA Isaac Lab との統合により、ロボットアセット向けの GPU アクセラレーション強化学習に対応しました。このパイプラインでアセット管理ワークフローから直接 RL ポリシーのトレーニングと評価ができ、AWS Batch でスケーラブルな GPU コンピューティングを活用できます。

AWS で DER アグリゲーター向けのスケーラブルな DERMS ソリューションを構築する

エネルギー環境が分散型モデルへと進化する中、分散型エネルギーリソース (DER) は、エネルギー市場のさまざまなプレーヤー (電力会社、立法機関、アグリゲーター、消費者、サービスプロバイダー) に課題と機会の両方をもたらしています。
さまざまな関係者が Amazon Web Services (AWS) を活用して DER を最大限に活用する方法について、一連のブログを計画しています。最初のブログでは、アグリゲーターが事業の成長に合わせて拡張できる堅牢な分散型エネルギーリソース管理システム (DERMS) を構築するために、AWS サービスがどのように役立つかを探ります。

AWS Entity Resolution でのルールベース・機械学習ベースマッチングの精度測定方法

本記事では、AWS Entity Resolution でルールベース・機械学習ベースのマッチング精度を測定する方法を解説します。企業が顧客データを統合する際、アイデンティティマッチングの精度を客観的に評価する手法が不足しているという課題に対し、F1 スコアを用いた評価フレームワークとオープンソースの BPID データセットを活用した実践的な測定方法を紹介します。

SageMaker AI アーキテクチャ

寄稿: JFE スチールが挑むインテリジェント製鉄所への道 – Amazon SageMaker AI による CPS 開発実行基盤の構築

JFE スチール株式会社における Amazon SageMaker AI を中核とした CPS 開発実行基盤の構築事例をご紹介します。ブログの中では、プロジェクトの背景、開発体制、AWS の活用方法、そして今後の AWS IoT Greengrass によるエッジ配信基盤の展開についても解説します。