非公開ユーザー 通信販売｜営業・販売・サービス職｜20人未満｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 無償利用 企業所属 確認済 投稿日： 2025年06月25日 割と使ってます。 機械学習ソフトで利用 良いポイント コード不要でも使える（SageMaker Autopilot など） GUIベースで機械学習モデルが作成でき、初心者でも予測モデルを構築可能。 データをアップロードするだけで、自動で前処理・モデル選定・チューニングまでやってくれる。 AWSサービスとの連携がスムーズ 小規模な予測から、大規模なリアルタイム処理まで幅広く対応できる。 成長に応じてスケールアップできるのが安心。 改善してほしいポイント サービスが分かりにくい・学習コストが高い 機能が豊富すぎて、「何を使えばいいのか分からない」ことがある。 初心者向けのガイドはあるものの、MLに不慣れな人には敷居が高いと感じる場面も。 どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？ 課題1：社内にMLエンジニアがいない → SageMaker Autopilotなどで、専門知識がなくてもMLモデルを構築・運用できた 課題2：大量データの予測・分析が手動で非効率 → データをアップロードするだけでモデルが構築され、業務時間が大幅に削減 検討者へお勧めするポイント 社内にAI専門人材がいなくても安心 自動化ツールが豊富なので、データサイエンス未経験でも活用可能 特に小売・製造・金融などでの活用事例が豊富です 閉じる 0コメント レビューをシェア 0 参考になった
非公開ユーザー 情報通信・インターネット｜ITアーキテクト｜20人未満｜ユーザー（利用者） 企業所属 確認済 利用画像確認 投稿日： 2021年01月05日 PyTorchが使えるAWS 機械学習ソフトで利用 この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？ 機械学習プラットフォームのクラウドサービスは競合他社ふくめ複数あるのですが、定評のあるクラウドであるAWSによる機械学習では、PyTorchが利用できるのが嬉しいです。 なにげにAWSは全体的にドキュメンテーションがしっかりしていて、導入までの説明がチャントあるのが良いです。 改善してほしいポイントは何でしょうか？ AWS自体にも高評価ですし、機械学習クラウドサービスにしても抜け目ない印象で、特に改善してほしいポイントは現状ありません。 どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？ PyTorchを個人的に気に入っているので、AWSという定評のあるクラウド上で、機械学習モデルを構築、テスト、デプロイできるようになったのは大変助かりました。 ローカルでモンスターマシンを用意しメンテせずとも、クラウドで随時計算リソースが提供されるので節約になります。 続きを開く 0コメント レビューをシェア 0 参考になった
非公開ユーザー 情報通信・インターネット｜ITアーキテクト｜20人未満｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 有償利用 企業所属 確認済 投稿日： 2020年12月29日 クラウドでMLモデルのトレーニングもできる 機械学習ソフトで利用 この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？ クラウドでMLモデルのトレーニングもできるというのは当たり前のようにも思えますが案外、競合のGoogleMLでは想定されていない機能、つまりクラウド実行だけする、というようなものもあるので、トレーニングという計算能力が必要とされる肝心な部分でAWSクラウドを使いたいと考える場合は最適。 改善してほしいポイントは何でしょうか？ 特にないです。新規フレームワークとしてSageMakerが出てきているので、立ち位置というか違いはどうなっていくのかな、という疑問があります。 価格はそれ相応に高くなりがちなので、その辺りのコントロールができればいいと思います。 どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？ 特にクラウドでMLのトレーニングをさせるとなると、優良な選択枝でした。 どの程度計算すれば精度をどの程度あげられるのか？というのが課題でしたが、SageMakerにその課題は渡そうと思います。 続きを開く 0コメント レビューをシェア 0 参考になった
非公開ユーザー 情報通信・インターネット｜システム分析・設計｜20人未満｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 有償利用 企業所属 確認済 投稿日： 2020年12月29日 AWSのMLだがレガシー 機械学習ソフトで利用 この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？ AWSでは少し前にSageMakerという素晴らしい製品がローンチされましたが、これはそれ以前の土台となるもので、ある意味、機械学習をはじめてAWSでやるときには、一応触っていたほうが、AWSでの全体の文脈がわかりやすくなるとおもいます。 ドキュメンテーションも豊富にあるし、基礎的な概念を学ぶにはこちらのほうが地に足がついた印象があります。 改善してほしいポイントは何でしょうか？ 特段ありませんが、ただ最新のSageMakerに比較して、前時代的になっていく感覚は否めないので、その分、価格を安くしたり、付加価値の増大を試みると良いのでは、と感じます。 どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？ そもそも、クラウドMLが存在しなかった時代にかなり早い段階からAWSがこのサービスを提供してくれたので、ローカルアセットとして強力なマシンをメンテする必要がなく、クラウドで時間に応じてという新しい価値をもたらせてくれました。 続きを開く 0コメント レビューをシェア 0 参考になった
非公開ユーザー 情報通信・インターネット｜社内情報システム（その他）｜20人未満｜ユーザー（利用者） 企業所属 確認済 投稿日： 2020年12月29日 資料が豊富で楽に使いやすい 機械学習ソフトで利用 この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？ AWSでは以前から存在していて、Web上のドキュメンテーションが豊富なので導入しやすいです。 MLに必要なマシンリソースがクラウドベースなので管理しやすいです。 かんたんなのが、事前にトレーニング済みのモデルを活用することで、これが一番手軽な活用方法であるように感じます。 またGoogleのクラウドMLとは違い多数のフレームワークが使えるのが嬉しいです。 改善してほしいポイントは何でしょうか？ マシンリソースがクラウドにある分には良いのですが、それ相応のコストがかかります。 再学習が多いシナリオだと、もう一層のことローカルマシンでやろうかと考えてしまうのが悩ましいところ。 どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？ 事前に学習済みモデルが多いので、最初は単純にどれかを選ぶ、というところから始まります。 自分の会社ではなるだけAWSを使う、というような不文律すらあるので、とっかかりやすかった。 続きを開く 0コメント レビューをシェア 0 参考になった
非公開ユーザー 情報通信・インターネット｜システム分析・設計｜50-100人未満｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 有償利用 企業所属 確認済 投稿日： 2020年12月28日 GCPとの利用比較 機械学習ソフトで利用 この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？ セミナーが定期開催されていて、ハンズオン資料が充実しているので利用までのハードルがとても低い点です。また、手動ラベリングが複数ユーザーで行えるので、短時間での教育作業が可能です。 改善してほしいポイントは何でしょうか？ GCPと比べて学習完了までの時間がが少し長いです。同量のデータで2倍ほどかかるので高速化を希望します。 どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？ 画像判定の研究開発の基盤として利用しました。手動ラベリングを組織外のユーザーにも依頼できるので、アルバイトや非正規社員などにも気軽に協力してもらうことができました。 続きを開く 0コメント レビューをシェア 0 参考になった
非公開ユーザー 情報通信・インターネット｜ITアーキテクト｜20人未満｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 有償利用 企業所属 確認済 投稿日： 2020年12月28日 好みのMLフレームワークから選択できるのが高評価 機械学習ソフトで利用 この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？ 競合のGoogleMLはTensorFlowしか利用できませんが、AWSのMLは、TensorFlowも使え、その他PyTorch、Apache MXNetなど一般的なフレームワークから選択できます。 だいたいどのMLフレームワークも一長一短で自分が普段から専門としている好みのものがあると思うので、選択肢が多いのはまず第一に高評価です。 改善してほしいポイントは何でしょうか？ 特段にありません、 AWSは自由度が高いので、合わない人は最初から合わないだろうと思います。 コストに関しては、言うほど安くないので、利用者増加に従って安くしていただくにこしたことはありません。 どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？ 機械学習は大きな計算能力が要求されるので、本気で取り組もうとすると社内に高額なGPUも装備した、高性能なマシンが必要になるところ、CPUとともにGPUも選べるAWSインスタンスの間借り、時間貸しならばコストを抑えることができます。 続きを開く 0コメント レビューをシェア 0 参考になった
非公開ユーザー 情報通信・インターネット｜ITコンサルタント｜20人未満｜ユーザー（利用者） 企業所属 確認済 投稿日： 2020年11月02日 導入しやすいクラウドML 機械学習ソフトで利用 この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？ AWSクラウド上でPytorchはじめ複数のMLプラットフォームが利用できて、学習済みモデルも豊富に用意されていて、AWSエコでのバックアップみたいなものがしっかりしていて導入しやすいです。 はじめてクラウドMLをするにも最適、使い込むにも過不足なしという印象。 改善してほしいポイントは何でしょうか？ 競合と比較してとりたててというほどではないですが、利用局面によっては高額になりうるので、その辺を抑制できる工夫がほしいところです。 どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？ 全般的にAWSはサーバレスなどクラウド技術で常に一歩先んじている印象があり技術力で高い評価を受けており、愛用しています。そのエコでクラウドMLが使えること自体がメリットで、玄人好みする製品設定は相変わらずという感じで助かります。 続きを開く 0コメント レビューをシェア 0 参考になった
非公開ユーザー 保険｜ITアーキテクト｜1000人以上｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 有償利用 企業所属 確認済 投稿日： 2020年10月30日 気軽に機械学習に触れる 機械学習ソフトで利用 この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？ AWSが提供する機械学習サービスということで、AWSの他のサービスを使い慣れているユーザーにとっては”ちょっと使ってみる”が非常にやりやすいサービスだと思います。 改善してほしいポイントは何でしょうか？ 高度な機械学習サービスですので、SageMakerを中心に意外とお金がかかるなという印象です。 機械学習は一度試してみて、よければ継続して使いたいというニーズがあると思うので、最初は低料金でお試しできるということであれば、もっとユーザー数が増えるのではと考えています。 どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？ 機械学習を社内のエンジニアどうしでちょっと触れてみるという用途で使ってみました。結果的に、SageMakerを導入することにしましたが、他のAIサービスといろいろ比較することができ、納得感を以て判断することができました。 続きを開く 0コメント レビューをシェア 0 参考になった
非公開ユーザー 情報通信・インターネット｜プログラミング・テスト｜300-1000人未満｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 分からない 企業所属 確認済 投稿日： 2020年09月25日 手軽にデータを分析できるツール 機械学習ソフトで利用 この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？ S3など、AWSに格納されている各種データを手軽に分析できるところです。 業務でデータ分析を実施していますが、試行錯誤しながら、様々な仮設を検証するため、手軽に素早く使えるツールが重宝します。 また、分析対象の業務データはAWS上に格納されていることが多く、データ取得も容易なAmazon Machine Learningは最適なツールです。 改善してほしいポイントは何でしょうか？ 分析結果の精度を上げるため、チューニング可能なパラメータを追加してほしいです。ただし、現在の機能でも大きな支障はないため、利用料金が高くなるのであれば、追加は不要です。 どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？ 提案中の案件から、受注の可能性が高いものを抽出することで、営業の効率を高める事ができました。 また、ソフトウェアの障害やログを分析して、改善が必要な機能を洗い出し、品質改善を実施することが可能になりました。 続きを開く 0コメント レビューをシェア 0 参考になった
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