何年もの間、FICO は、ソリューションを迅速に開発して市場にデプロイする俊敏性に欠けていました。 新製品を生み出してから市場に出るまで数年かかったこともありました。そこで FICO は、ソフトウェアをより効率的に実装するために、AWS を選びました。

FICO が AWS をクラウドプロバイダーに選択した理由の一つには、既にセキュリティが組み込まれていることがありました。また、AWS は、FICO がますます複雑化する規制およびコンプライアンス要件をクリアするのに役立つ必要な経験も持っていました。

FICO は、AWS を使用することによって、数週間ではなく数時間でソリューションを提供できるようになりました。 FICO のデベロッパーは、サーバーをプロビジョニングおよび管理する代わりに、製品を構築および強化するために時間をかけることができるようになりました。

Peloton は 2012 年に 5 人のチームによって設立された企業で、2013 年に Kickstarter をリリースしました。同社は AWS 上で誕生した企業で、最初のフィットネスバイクの納入は 2014 年のことでした。7 年間の内に、Peloton のメンバーは 140 万人以上までに成長し、そのトータル仮想走行距離は数億マイルに達しています。

Peloton は、ライブストリーミングおよびオンデマンドで提供しているフィットネスクラスのスコアボードを、AWS によって強化しました。結果、自宅でフィットネスバイクに乗る 140 万人以上のメンバーが形成するコミュニティに対してカスタマイズ可能なライディングデータを同時提供し、高い伸縮性、低いレイテンシー、そしてリアルタイムの処理能力を実現しました。

AWS を使用することで Peloton は、フィットネスコミュニティの顧客にユニークな体験を提供するため、新しい機能をより迅速にテストしたりローンチできるようになりました。

Zillow が 約 15 年前に自社の評価ツールである Zestimate を開発したとき、一連のデータを処理するためにオンプレミスの機械学習フレームワークを開発する必要がありました。しかし、Zillow はその人気と複雑さが増すにつれて、全米の 1 億近い世帯に Zestimates を提供するために、より良い方法を必要としていました。

Zillow は Zestimate フレームワークを AWS に移行することにより、スピードとスケールの両方を得て、住宅の評価をほぼリアルタイムで提供できるようになりました。より動的に評価することで、各住戸の特徴や地元の住宅市場の情報を的確に反映し、顧客が購入または販売したいと考える際に、最新のデータを入手することができます。

過熱する住宅市場では、住宅の掲載から商談までわずか数日以内で進むことがあります。Zillow は、 AWS テクノロジーをインフラストラクチャに組み込んで、毎月数億ものメールを迅速かつ確実に配信し、最新のリストや物件ステータスなどを顧客に継続的に通知します。

GE Healthcare では、AWS と Amazon SageMaker を、データの適切な取り込みと保存、チーム間でのキュレーションワークのオーケストレーション、機械学習アルゴリズムの構築のために使用しています。

GE Healthcare は 機械学習モデルのトレーニング時間を日単位から時間単位に短縮しました。これによってモデルのデプロイがより迅速になり、患者へのケアの継続的な改善が実現しています。

Live Nation は、コンサートの制作、チケットの販売、そしてブランドと音楽の橋渡しをする、ライブエンターテイメントのグローバルリーダーです。2016 年、Live Nation は、より良いエクスペリエンスを顧客に提供するために、グローバル IT インフラストラクチャを AWS に移行すると発表しました。

同社が行った、118 のアプリケーションと 668 台のサーバーに関する AWS への移行作業は 17 か月以内に完了し、人員や予算の追加は必要ありませんでした。

AWS に移行することで、Live Nation は、ハードウェアのトラブルシューティングから解放され、顧客により良いサービスを提供するための革新的なアイデア創出に時間を費やせるようになりました。クラウド導入以来、Live Nation は、総所有コスト (TCO) を合計で 58% 削減し、同じ人員で 10 倍のプロジェクトに対応。アプリケーションの可用性は 99% 改善されました。