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Category: Generative AI

AWS Transform custom: モダナイゼーションのための包括的コードベース分析

アプリケーションのモダナイゼーションは、多くの場合、困難なタスクから始まります。それは、システムの仕組みを理解するための包括的なレガシーコードベース分析です。多くのレガシーアプリケーションは長年にわたる段階的な変更を経て進化しており、ドキュメントは限られ、依存関係は密結合し、ビジネスロジックは複数のサービスやモジュールに分散しています。AWS Transform の包括的コードベース分析マネージド変換は、アプリケーションの明確でエビデンスに基づいた理解を提供することで、これらの課題に対処します。これにより、数か月分の手作業を節約し、モダナイゼーションへの取り組みを加速できます。この記事では、変換の仕組み、前提条件、実行手順、実践的なシナリオを含めた結果の解釈方法、より広範なモダナイゼーションの取り組みとの関係、ベストプラクティス、トラブルシューティングガイダンスについて説明します。

AWS Transform custom: Learn-Scale-Improve フライホイールによるエンタープライズのコードモダナイゼーション

AWS Transform custom: Learn-Scale-Improve フライホイールによるエンタープライズのコードモダナイゼーション

エンタープライズにおけるモダナイゼーションは、大きな転換点を迎えています。1 つのリポジトリを変換するだけなら容易です。AWS Transform custom でも、他の既存のツールでも、個別のリポジトリに対して十分に機能し、プロセスも確立されています。しかし、50 のリポジトリではどうでしょうか。100、200 ではどうでしょうか。エンタープライズ規模でモダナイゼーションを進めようとすると、コードを変換することは課題全体の一部にすぎません。人員の調整、ナレッジの蓄積、そしてポートフォリオ全体における品質の維持も重要になります。本記事では、AWS Transform custom の大規模な自動化の仕組みが、インテリジェントな学習とスケール実行によって、エンタープライズにおける組織内連携の課題をどう解決するかをご紹介します。

AWS Summit 2026 Supply Chainブースのご紹介

数日かかるサプライチェーンの意思決定を、AI エージェントへの一言で数分に短縮できるとしたら? このブログでは、AWS Summit Japan 2026 の Supply Chain ブースで展示するデモの仕組みと技術的な裏側を詳しく紹介しています。ぜひご一読ください!

AWS Transform と MGN レプリケーションエージェントインストール自動化による VMware マイグレーションの加速

オンプレミスの VMware 環境から AWS への数百台のサーバー移行には、チーム、アカウント、ツール間の調整が必要です。ターゲット環境のセットアップ、ウェーブの計画、レプリケーションエージェントのデプロイ、進捗の監視、テストの実行、カットオーバーの実施が必要であり、多くの場合、複数の AWS アカウントにまたがります。各ステップはそれ自体が困難であり、マイグレーションを成功させるためには全体を通じた慎重な計画と調整が求められます。

AWS Transform は、これらのステップを単一の AI アシスト付きリホスト (リフトアンドシフト) ワークフローに統合します。AWS Transform は AWS Transform for VMware のマイグレーションライフサイクル全体のオーケストレーション機能を基盤とし、プロセスの各ステップで対話型 AI ガイダンスを提供します。

Chronos-2 の紹介:単変量予測の先へ — 多変量も共変量もゼロショットで

Chronos-2は、Amazonが開発した時系列予測の基盤モデルです。従来の単変量予測に加え、多変量予測や共変量を活用した予測をゼロショットで実現します。コンテキスト内学習により、追加学習なしで多様な予測タスクに対応し、既存モデルを大幅に上回る性能を達成しました。