連載で学ぶ
Architecture Journey
架空のB2B企業を題材に、業務システムをAWSへ移行して成長させる過程と、AWSマネージドサービスで社内AIを構築する過程を、それぞれLevel 0から順に追って学ぶ連載です。
連載Level 0〜5
Business Systems
業務システム編
CRM・SFAをAWSへ移行し、SaaSへ成長させる
中堅B2B企業の社内CRM・SFAが、オンプレミスからのAWS移行、高可用化、複数企業向けSaaS化、大規模化、エンタープライズ対応へと成長する過程を追体験します。
前提：一般的な業務システム（AI要素なし）
公開状況3 / 6 Level
既存の業務システムをAWSへ移行し、成長させたい人
連載を読む連載Level 1〜5
Managed AI on AWS
マネージドAI編
AWSマネージドサービスで社内AIを構築する
Amazon BedrockとKnowledge Basesを前提に、社内文書RAGのPoCから権限制御、本番運用、複数データソース横断、AIエージェントへ発展させます。GPUを持たずAWSの範囲で組み立てる道筋です。
前提：GPUを持たない／AWSマネージドで完結
公開状況0 / 5 Level
AWSの範囲で素早く社内AIを立ち上げたい人
連載を読む業務システム編
Business Systems
CRM・SFAをAWSへ移行し、SaaSへ成長させる
マネージドAI編
Managed AI on AWS
AWSマネージドサービスで社内AIを構築する
自前GPUでAI基盤を作るなら
機密文書を外部へ出せない企業を想定し、要件定義からLLM・GPU選定、推論サーバー、RAG、権限制御、GPUサイジング、本番構成までを扱います。実機での性能実測を伴う連載です。
上のマネージドAI編が「AWSマネージドで作る」道筋であるのに対し、AI基盤編は「自前GPUでSelf-hostする」道筋です。機密文書を外部へ出せるかどうかが分かれ目になります。
AI基盤編を見る →