75+
構築されたデータパイプライン
45%
平均コスト削減
10PB+
処理されたデータ
99.5%
モデル精度
サービスカテゴリー
AWS データ & AI エンジニアリング
理想的な用途
AWS 上で分析プラットフォーム、ML パイプライン、または GenAI 機能を構築するデータ駆動型企業。
タイムライン
4 – 10 週間
AWS データ & AI に MicrocosmWorks を選ぶ理由
AWS は最も幅広いデータおよび ML サービスを提供していますが、適切なものを選択し、効果的に連携させるには深い専門知識が必要です。当社は、AWS 上でエンドツーエンドのデータプラットフォームを設計します。データ取り込みパイプラインやデータレイクから、SageMaker を使用したモデルトレーニング、リアルタイム推論エンドポイントまで、適切なガバナンスとコスト管理をすべて行います。
当社の AWS データ & AI 機能
- データレイクアーキテクチャ — Lake Formation ガバナンス、Glue カタログ、Athena を使用して、S3 ベースのデータレイクを設計し、サーバーレス分析を実現します。
- ETL パイプライン開発 — Glue、Step Functions、Kinesis を使用して、バッチ処理およびリアルタイムデータ処理用のスケーラブルなデータパイプラインを構築します。
- SageMaker ML プラットフォーム — SageMaker を使用して、データラベリング、モデルトレーニング、ハイパーパラメータチューニング、モデルデプロイメントなどのエンドツーエンドの ML ワークフローをセットアップします。
- リアルタイム ML 推論 — モデルをリアルタイムエンドポイント、バッチ変換ジョブ、またはオートスケーリングと A/B テストを備えたサーバーレス推論としてデプロイします。
- データガバナンス — データプラットフォーム全体でデータ品質チェック、リネージュトラッキング、アクセスコントロール、コンプライアンスタグ付けを実装します。
- GenAI 統合 — Bedrock 基盤モデルとカスタムのファインチューニング済みモデルを RAG パターンで本番アプリケーションに統合します。
AWS 特有のテクノロジースタック
当社は、AWS のデータエコシステム上に構築します。ストレージには S3 と Lake Formation、処理には Glue と Kinesis、分析には Redshift と Athena、ML には SageMaker、生成 AI には Bedrock を使用し、これらすべてを Step Functions でオーケストレーションし、CloudWatch と SageMaker Model Monitor で監視します。
対象者
AWS 上で分析プラットフォーム、ML パイプライン、または GenAI 機能を構築しようとしているデータ駆動型企業が対象です。データジャーニーを開始する場合でも、既存の ML 運用を拡張する場合でも、データ投資からの ROI を最大化するためのアーキテクチャ専門知識を提供します。
私たちのプロセス
1
データ評価
データソースを棚卸し、品質を評価し、分析要件を定義し、ML の機会を特定します。
2
プラットフォームアーキテクチャ
データレイクアーキテクチャ、パイプラインのトポロジー、ML ワークフロー、ガバナンスフレームワークを設計します。
3
パイプライン実装
データ取り込みパイプライン、変換ジョブ、データ品質チェック、カタログ管理を構築します。
4
ML 開発
モデルをトレーニングし、ハイパーパラメータを最適化し、推論エンドポイントを展開し、監視を実装します。
5
本番運用
MLOps プラクティス、データパイプライン監視、モデル再トレーニングトリガー、コストガバナンスを確立します。
技術スタック
データ & ストレージ
S3Lake FormationRedshiftAthenaGlue
ML & AI
SageMakerBedrockComprehendRekognition
ストリーミング & ETL
KinesisStep FunctionsGlue ETLEventBridge
ガバナンス
Lake FormationCloudWatchDataBrewData Quality
サービスを提供する業界
FinTechヘルスケア小売アドテック物流製造
よくある質問
MicrocosmWorksは、モデルのトレーニングとデプロイメントにSageMaker、ETLにGlueとEMR、分析にRedshiftとAthena、ストリーミングにKinesis、データエンジニアリングのライフサイクル全体を通じたMLパイプラインのオーケストレーションにStep Functionsを専門としています。
AWS SageMakerおよびデータエンジニアリングコンサルティングは、モデルトレーニングパイプラインのセットアップ、エンドポイントのデプロイ、フィーチャーストア、および既存のデータインフラストラクチャとの統合を網羅し、1時間あたり$30〜$50でご利用いただけます。
はい、当社は自動化されたデータ前処理、分散トレーニング、ハイパーパラメータチューニング、モデル評価、モデルレジストリ、およびリアルタイムとバッチ推論のエンドポイントを備えたA/Bテスト展開を用いたSageMaker Pipelinesを使用して、本番環境のMLパイプラインを構築します。
もちろんです。MicrocosmWorksは、Glueクローラー、ETLジョブ、およびData Catalogを備えたS3ベースのデータレイクを設計し、ガバナンスのためにLake Formationを実装し、SageMakerトレーニングジョブに直接供給される特徴量エンジニアリングパイプラインを構築します。
はい、当社は Deep Learning Containers を使用して SageMaker 上にカスタムおよびオープンソースの LLM をデプロイし、大規模モデル向けにモデル並列処理を用いて推論エンドポイントを構成し、プロプライエタリモデルと基盤モデルを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャ向けに AWS Bedrock と統合します。