Formula One Group ではインフラストラクチャの大部分をオンプレミスのデータセンターから AWS へ移動し、Amazon SageMaker を含む AWS 機械学習サービスで標準化しています。

過去 65 年以上にわたる、車から収集されたレースデータの履歴を使用して、Formula 1 のデータサイエンティストは深層学習モデルのトレーニングをしてレース予測を行い、チームがレース中の意思決定を最適化するのに役立てています。モデルは、チームが車をいつピットインさせるべきかを予測し、タイヤの交換のベストタイミングを決定し、ドライバーのパフォーマンスを評価することができます。

その後 Formula 1 は、AWS データストリーミング、分析、メディアサービスを使用して、5 億人を超えるファンにドライバーの意思決定と車のパフォーマンスに関するインサイトを提供しています。

Formula 1 は AWS のスケーラブルな環境で高性能のコンピューティングワークロードを実行するため、組織は容量の心配をすることなく Formula 1 のレーシングエクスペリエンスやカーデザインなどの革新を図ることができます。

MLB は数十年にわたり、選手とクラブの統計データを収集しており、2015 年には AWS の使用を開始してゲーム日の統計情報を収集、配布しファンエクスペリエンスを向上させました。

Amazon SageMaker を使用することで、MLB は開発者やデータサイエンティストが機械学習モデルをあらゆる規模で、短期間で簡単に構築、トレーニング、デプロイできるようにしています。

処理された各プレイのデータは、Amazon S3 に保存されます。

MLB は、ピッチ予測の精度テストやパーソナライズされたビューワーエクスペリエンスの創造など、選手のパフォーマンスを分析する Statcast のトラッキング技術の改善を継続するため、Amazon ML Solutions Lab との連携を計画しています。

MLB は人工知能を利用した革新を続けます。組織は、Amazon Comprehend を使用して、アイコン的なアナウンサーをシミュレートするライブゲーム向けのスクリプトを作成することができる言語モデルを構築する予定です。

読売新聞社から配信されているニュース原稿（テキスト）をメールで受信します。

メールの受信をトリガーに、 PHP でニュース原稿の文章を合成音声で読み上げやすいように整形し、自社サーバー内の データベースへ保存します。

整形されたニュース原稿を Amazon Polly が音声に変換します。アプリケーションのセキュリティ強化には Amazon Cognito も活用しています。

Amazon Polly で変換した音声データを自社アプリケーションで取得し、放送時間に合わせてJavaScript による AWS への POST を行うことで音声を再生します。

Amazon Polly の合成音声を利用した人工知能アナウンサー「ナナコ」が、リスナーへニュースや天気予報の自動放送を行います。

Epic Games は 2012 年から AWS を利用しています。現在はすべてを AWS クラウドに移して、世界規模のゲームサーバーフリート、バックエンドプラットフォームシステム、データベース、ウェブサイト、アナリティクスパイプライン、処理システムなどを AWS で実行しています。

Epic Games が 2017 年にリリースしたクロスプラットフォームのマルチプレイヤーゲーム『Fortnite』は、瞬く間に人気を博しました。リリース後最初の1年で、Fortnite のユーザーベースは 100 倍以上に膨れ上がり、世界中で 2 億人に達しました。

AWS は Fortnite の成功に不可欠でした。AWS を利用することで、Epic Games はキャパシティーを心配することなく何億人ものユーザーを招待してゲーム内イベントを開催したり、1 分間に 1 億 2,500 万件ものイベントをアナリティクスパイプラインに取り込んだり、1 か月に 5PB を超えるデータウェアハウスの増加に対応したりしています。

AWS を利用することで、Epic Games は常にプレイヤー体験を向上し、ワクワクするような新しいゲームやゲーム要素を提供しています。同社では今後、機械学習やコンテナ化されたサービスなど、AWS のサービスの利用を拡大していく予定です。