AWS

自作SaaSをMarketplaceで売るとき、従量課金を自動計算する仕組み。ユーザーのAPIコール数や時間を記録して請求できるから、販売者が独自請求システムを作らなくても済むんだ。

SageMakerの利用者ごとに“この人は学習ジョブOK”などの権限を分かりやすく作れる管理機能。IAMポリシーを意識せずGUIでロール設定できるから、データサイエンティストも扱いやすい。

ユーザーがカスタマイズした3Dシーンをエクスポートして再利用できる機能。似たような環境で複数ロボットを試したいとき、いちいち作り直さず世界データをコピーできるんだ。

地理空間データ(衛星画像など)をSageMakerで機械学習処理できる拡張。画像分類や土地利用判定をクラウド上で大規模に実施できるから、地理情報系AIを開発しやすくなるんだ。

複数アカウントでVPCサブネットやLicense Manager情報を共有するとき、この仕組みで操作する。組織単位で共有設定をやれば、個別アカウント間のややこしい連携が要らないんだ。

チャット窓口でLexを使って自動応答する機能。問い合わせが簡単な場合はAIが答えて、人間のオペレーターを必要なときだけ呼び出せるから効率が上がる。

複数のテスト結果やカバレッジ情報を一つのグループにまとめ、履歴を追いやすくする。継続的インテグレーションでテスト数千件を扱う場合も、一括管理で見通しが良くなるんだ。

会話の内容を文字起こしして感情やキーワードを解析する機能。顧客が怒っているか喜んでいるかをスコア化したり、NGワードを検知したりできるから、コール品質の向上に役立つ。

EC2インスタンスを新旧で分けて、動作確認後に切り替えるデプロイ方法。失敗したら一瞬で旧環境に戻せるので、リリースに自信が持てないときも安全に試せるんだ。

デバイス上で動くGreengrassアプリをローカルでトレースし、エラーやログをチェックしやすくする機能。クラウドに上げる前に手元でしっかり動作確認できるんだ。