Amazon Web Services ブログ

AWS Summit Japan 2026 のブース展示にて、Amazon Bedrock AgentCore を活用したマルチテナント AI CRM のデモを展示しました。AI Agent の台頭により SaaS に求められる要素が変わりつつある中、SaaS に AI Agent を組み込むことで顧客体験をどう変えられるか、その設計上の 4 つのポイントを動くデモを通じて具体的に示しています。

弁護士ドットコム株式会社は、『「プロフェッショナル・テック」で、次の常識をつくる。』というミッションのもと、国内最大級の法律相談ポータルサイト「弁護士ドットコム」や契約マネジメントプラットフォーム「クラウドサイン」などを運営しています。また、最近ではリーガル特化型 AI エージェント「Legal Brain エージェント」を開発し、AI を活用したリーガルサービスの進化にも取り組んでいます。PRE 部は、これらのサービスを支えるインフラの信頼性と運用効率の向上を担っています。本記事では、AWS DevOps Agent を用いたインシデント対応の自動化と運用組織のあり方の見直しを進めている事例を紹介します。

Kiro で初めて OpenAI のモデルが利用可能になりました。あわせてこのローンチは Kiro の 1 周年でもあります。2025 年 7 月 14 日のパブリックプレビュー以降、Kiro は仕様駆動の IDE から IDE / CLI / Web にまたがるエージェンティック開発プラットフォームへ成長してきました。本日（2026 年 7 月 14 日）より GPT-5.6 の Sol / Terra / Luna が Kiro の IDE / CLI / Web が利用可能になりました。性能とコストのカーブ上でそれぞれ異なるポイントにチューニングされた 3 段構成です。

Kiro の IDE / CLI / Web すべてで Claude Opus 5 が本日から利用可能になりました。Opus 4.8 からの意味のある進化として、時間のかかる作業に強くなり、並列エージェントの協調が改善され、長いセッションにおけるコストとレイテンシをより細かく扱える新しいコントロールが備わっています。

2026年7月15日 (水) に開催された「Neuron Community – 2026 Vol.1」の様子をレポートします。このイベントは、「Neuron Community」の協力のもと開催しました。Neuron Community は、ユーザー間で AWS Trainium / AWS Inferentia エコシステムに関する情報や知見の共有を促進するための場として発足したものです。今回は、AWS Summit Japan 2026 開催後ということもあり、AWS Summit Japan の振り返りや、AWS Neuron のアップデート情報が多めの内容となりました。

本記事では、製造業のお客様が OT をクラウドに接続する際に特に重要となるISA/IEC 62443 の様々な概念を、AWS サービスを使ってどのように実現するのかをご紹介します。お客様は、AWS サービスを活用した製造現場向けのクラウドアーキテクチャを構成することで、ISA/IEC 62443 に沿ったクラウド側のセキュリティ対策を実装できます。

2026 年 6 月 25 日(木)、26 日(金)の 2 日間にわたって幕張メッセで開催された AWS Summit Japan 2026 では、AWS Expo の Industry Zone に「AWS for Telecom」として通信業界に関する展示ブースを出展しました。

AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate が MLA-C02 にアップデートされます。生成 AI、エージェンティック AI、基盤モデル / LLM、Amazon Bedrock のカバレッジが追加され、進化する ML エンジニアの役割に対応します。ベータ版試験（英語のみ）の受験予約は 2026 年 9 月 1 日開始、現行版 (MLA-C01) の英語での最終受験日は 9 月 28 日です。日本語を含む他言語は、ベータ期間中も現行版で引き続き受験可能です。全言語対応の標準版 MLA-C02 は 2027 年初頭に提供予定です。

AWS Summit Japan 2026 で展示した「スマートグラス × 音声 AI エージェント」による店舗業務支援デモを紹介します。Amazon Nova 2 Sonic と Amazon Bedrock AgentCore Gateway を中核に、声で話しかけるだけで AI が音声と AR 表示で即答する体験を、システム構成や技術的なポイントとともに解説します。

物流の現場では、基幹・受発注・在庫・配送など複数のシステムにデータが分散しています。今回の展示では、Amazon Quick がこれらの課題をどのように解決するかを、実際の業務シナリオに沿ってデモでお見せしました。皆さまの物流現場でも、こんな課題はありませんか？