Amazon Web Services ブログ
メインフレームのリプラットフォーム: AWS 上の Rocket Software のベストプラクティス
レガシーメインフレームアプリケーションは、企業全体の重要な事業運営のバックボーンの一部ですが、これらのシステム […]
バグ修正のパラドックス:AI エージェントが正常なコードを壊してしまう理由
※ 本記事は 2026 年 2 月 19 日に公開された Jatin Arora による The bug fi […]
AWS Weekly Roundup: OpenAI パートナーシップ、AWS Elemental Inference、Strands Labs など (2026 年 3 月 2 日)
2026 年 2 月 23 日週、私は AI-DLC (AI-Driven Lifecycle) ワークショッ […]
厳選されたパートナーソリューションを通じてフルスタックエンタープライズセキュリティを提供する AWS Security Hub Extended
2025 年の re:Invent 2025 で、AWS は根本から刷新された AWS Security Hu […]
[資料公開 & 開催報告] Amazon Q Developer & Kiro Meetup #5 を開催しました
このイベントは、AWS re:Invent 2025 でアップデートのあった Kiro の機能紹介と、お客様による Amazon Q Developer / Kiroの実践活用事例をテーマに実施しました。まずソリューションアーキテクトの稲田から Kiro の概要と AWS re:Invent 2025 前後で発表されたアップデートをご紹介しました。続いて、株式会社ゼンリンデータコム様、株式会社NTTドコモ様から Amazon Q Developer / Kiro の社内展開や活用方法の事例を共有していただきました。最後に株式会社リクルート様に AI-DLC の導入状況について発表していただきました。
株式会社タイミー様の AI-DLC Unicorn Gym 開催レポート: 全社横断で挑む開発生産性の変革
本稿は株式会社タイミー様と AWS Japan の共同執筆により、AI 駆動開発ライフサイクル(AI-DLC) […]
2025 年 12 月の AWS Black Belt オンラインセミナー資料及び動画公開のご案内
2025 年 12 月に公開された AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画についてご案内させて頂きます。
動画はオンデマンドでご視聴いただけます。
Amplitude が Amazon OpenSearch Service をベクトルデータベースとして活用し、自然言語による分析を実現した方法
Amplitude が Amazon OpenSearch Service をベクトルデータベースとして活用し、自然言語による分析機能 Ask Amplitude を構築した過程を紹介します。PostgreSQL での総当たりコサイン類似度から pgvector による ANN 検索を経て、OpenSearch Service でのハイブリッド検索へと進化させ、アーキテクチャの簡素化、レイテンシーの削減、マルチテナント環境でのスケーラビリティ向上を実現しました。
AWS Security Hub Extended がキュレーションされたパートナーソリューションでフルスタックのエンタープライズセキュリティを提供
AWS Security Hub Extended プランが発表されました。
このプランは、AWS セキュリティサービスに加えて、CrowdStrike、Okta、Zscaler など 14 社の厳選されたパートナーソリューションを統合し、エンドポイント、ID、メール、ネットワーク、データ、ブラウザ、クラウド、AI、セキュリティオペレーション全体にわたるフルスタックのエンタープライズセキュリティソリューションを提供します。
主な特徴は以下の通りです:
– AWS が販売者となり、従量課金制、単一請求書、長期契約なしで利用可能
– Security Hub コンソールから直接パートナーソリューションにアクセス・デプロイ可能
– すべてのセキュリティ検出結果は OCSF スキーマで正規化され、Security Hub に自動集約
– AWS Enterprise Support のお客様向けに統合されたレベル 1 サポートを提供
– 複数のベンダー交渉や調達サイクルの管理が不要
Security Hub が利用可能なすべての AWS 商用リージョンで一般提供されており、初期投資や長期契約なしで利用できます。
AST を活用した Kiro の高精度なコード編集
エージェントが 1 つの関数を見つけるために何千行も読み込み、わずかなフォーマットの違いのせいで更新に失敗することは AI コーディングアシスタントを使っているすべての開発者が経験したことがあるでしょう。現在のアプローチはファイル全体を読み込み、完全一致の文字列マッチングを行いますが、トークンを大量に消費し、簡単に壊れてしまいます。私たちはより良いものを構築しました。









