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Formula One Group は Amazon SageMaker を使用してレーシングを最適化
詳細はこちらFormula 1 が Amazon SageMaker やその他の AWS サービスを使用し、どのようにレーシング決定の最適化とファンの体験改善を行っているかご覧ください。
変換を開始
Formula One Group ではインフラストラクチャの大部分をオンプレミスのデータセンターから AWS へ移動し、Amazon SageMaker を含む AWS 機械学習サービスで標準化しています。
機械学習によるレーシング最適化
過去 65 年以上にわたる、車から収集されたレースデータの履歴を使用して、Formula 1 のデータサイエンティストは深層学習モデルのトレーニングをしてレース予測を行い、チームがレース中の意思決定を最適化するのに役立てています。モデルは、チームが車をいつピットインさせるべきかを予測し、タイヤの交換のベストタイミングを決定し、ドライバーのパフォーマンスを評価することができます。
トラックにファンを引き込む
その後 Formula 1 は、AWS データストリーミング、分析、メディアサービスを使用して、5 億人を超えるファンにドライバーの意思決定と車のパフォーマンスに関するインサイトを提供しています。
未来志向の構築
Formula 1 は AWS のスケーラブルな環境で高性能のコンピューティングワークロードを実行するため、組織は容量の心配をすることなく Formula 1 のレーシングエクスペリエンスやカーデザインなどの革新を図ることができます。
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音声合成
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FM 和歌山は Amazon Polly を活用した AI アナウンサーによるラジオ放送を実現
FM 和歌山は Amazon Polly を活用することで、より人の声に近く安定したアナウンスクオリティでの無人ラジオ放送を年間 400 ～ 800 円という低コストで運用しています。詳細はこちら
ニュース原稿（テキスト）をメールで受信
読売新聞社から配信されているニュース原稿（テキスト）をメールで受信します。
ニュース原稿を自社サーバーのデータベースへ保存
メールの受信をトリガーに、 PHP でニュース原稿の文章を合成音声で読み上げやすいように整形し、自社サーバー内の データベースへ保存します。
ニュース原稿を Amazon Polly が音声に変換
整形されたニュース原稿を Amazon Polly が音声に変換します。アプリケーションのセキュリティ強化には Amazon Cognito も活用しています。
Polly から音声データを自社アプリで取得し再生
Amazon Polly で変換した音声データを自社アプリケーションで取得し、放送時間に合わせてJavaScript による AWS への POST を行うことで音声を再生します。
人工知能アナウンサー「ナナコ」によるラジオ放送
Amazon Polly の合成音声を利用した人工知能アナウンサー「ナナコ」が、リスナーへニュースや天気予報の自動放送を行います。
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機械学習
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MLB Statcast は、ファンの盛り上がりを AWS でのビッグデータ分析によりもたらす
MLB が、北米全土の球場から複数のデータポイントをすばやく取り込み、ほぼリアルタイムで分析するソリューションを作り上げた方法についてご覧ください。詳細
球場でのデータ収集
立体視カメラでフィールドの選手のデータが毎秒 30 回収集され、ドップラーレーダーシステムでボールのデータが毎秒 2,000 回収集されます。
データの関連付け
MLB の "ブラックボックス" である Amazon EC2 によって、フィールドデータの収集システムの両方 (ボールを追跡するドップラーレーダーと選手を追跡する 3D カメラ) からデータが取得され、相互に関連付けられます。
プレイ分析
MLB Statcast では、ボールの初速度、選手の反応時間、走者のトップスピードといったプレイ結果の詳細な分析を行います。
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サーバーレス
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Matson における AWS を利用した海外輸送およびロジスティック事業
Matson が AWS を使用して、イノベーションとワールドクラスのカスタマーサービスを推進し、運用上の信頼性やセキュリティ、およびインフラストラクチャのコスト削減を実現している方法について説明します。詳細
リアルタイムのコンテナ追跡
Matson ではコンテナをグローバルに追跡できる主力モバイルアプリケーションを構築し、お客様がご自身の輸送貨物をリアルタイムで追跡できるようにしています。このアプリケーションには、他にもインタラクティブな貨物船スケジュール検索、位置情報に基づく港の地図検索、ゲート地点のライブカメラ映像といった役立つ機能が用意されています。
モバイル端末でのアクセス
モバイルデバイスから AWS へのアクセスは常に Amazon API Gateway 経由で行われるため、可用性の高いエッジロケーションのエンドポイントから、Matson の既存の仮想プライベートクラウド上のリソースにアクセスできます。
サーバーレスコンピューティング
AWS Lambda 関数は、マイクロサービス向けのパターンを利用して設計されており、貨物の追跡や貨物船のスケジュールといった海上を拠点としたビジネスに固有の状況に応じてモデル化されています。
データベースの設定とストレージ
モバイルデバイスから送信されるユーザーフィードバックの設定とユーザーフィードバックの通知の設定は、Amazon DynamoDB で管理されます。リアルタイムの通知は DynamoDB ストリームによって Matson のカスタマーサービスチームに送られます。
データのモニタリングとアラート
Matson をご利用になるお客様は、コンテナ追跡と貨物船のステータスに関する正確な最新の情報を必要としています。システムイベントのモニタリングとアラートは、Amazon CloudWatch、Amazon SNS、Amazon SES、AWS Lambda、CloudWatch Logs を使用してアーカイブされます。
エンドツーエンドのサーバーレスアプリケーション
Matson では、エンドツーエンドのサーバーレスアプリケーションを提供することで、お客様に貨物を追跡していただけるようになりました。さらに、インフラストラクチャの管理も不要になりました。
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IoT
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iRobot Roomba 900 が掃除を完了する
Roomba 900 シリーズは、家の中の掃除作業を完了すると、充電のためにドックに戻ります。
データストリームの利用
iRobot では、AWS IoT ルールを使用してメッセージを Amazon Kinesis ストリームに保存します。iRobot で Kinesis の掃除作業のデータを処理することができます。Kinesis を使用すると、複数のチームが同じデータのストリームを受信できます。
データストレージと分析
AWS Lambda で掃除作業のメタデータを受信し、Amazon DynamoDB 向けにフォーマットを解析します。Amazon Kinesis で作業データをまとめて、Amazon S3 に保存します。Amazon S3 を iRobot の分析用データレイクとして使用し、すべてのメッセージデータを圧縮および保存します。Amazon S3 にデータが到着すると、iRobot で AWS Analytics ツールセットを使用します。Amazon Athena を使用すると、コンピューティングリソースを常時実行させることなく、iRobot でデータの調査とパターン検出を行うことができます。
顧客への通知
Roomba 900 シリーズの掃除作業が正常に完了すると、使用者に完了を知らせるアラートが送信されます。
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エンタープライズアプリケーション
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ミサワホームは、複数システムの AWS 移行により約 30 %のコスト削減を実現
ミサワホームでは、人事システム、経理システム、顧客管理システム等をオンプレミスから AWS へ移行し、当初と比較し、約 30 % のコスト削減を実現するだけでなく、計画変更時も無駄の少な
