Category: Artificial Intelligence

多くの企業が社内ナレッジをさまざまなストレージツール上に保管しています。蓄積された膨大な情報を効率よく活用するのは簡単ではありません。Amazon Quick なら、組織に散らばり保存された社内ナレッジを AI エージェントに接続し、自然言語で質問するだけで必要な情報を引き出せます。
本ブログでは、Amazon Quick の AI エージェントを社内ナレッジへ接続する例として、Microsoft SharePoint Online（以下、SharePoint と記載）での連携方法を取り上げます。ナレッジベース連携とアクション連携の、2 つのアプローチについて、セットアップ手順をステップバイステップで解説します。

2026 年 4 月 28 日の「What’s Next with AWS」では、マット ガーマン […]

私たちが Amazon Q Developer を立ち上げたときの目標は、AI による支援を開発者の作業の流れに直接組み込むことでした。お客様は VS Code、JetBrains、Eclipse、Visual Studio にわたって Q Developer を導入し、コード生成やデバッグ、チャットベースのガイダンスに活用してきました。Q Developer は、AI が日々の開発サイクルに欠かせない存在であることを証明しました。
この 1 年で私たちが学んだのは、もっともインパクトのある AI 開発者体験はコード生成や補完にとどまらないということです。開発者には、プロジェクト全体 —— アーキテクチャ、要件、テスト、そしてコードの背後にある意図 —— を理解する AI が必要です。そのためには、専用に設計された環境が必要になります。それこそが、私たちが Kiro を構築した理由です。

2026 年 4 月 14 日、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社（以下、AWS ジャパン）は、「フ […]

3 月下旬、世界中の AWS スペシャリストが集まる最も活気あふれるイベントの 1 つである Speciali […]

本ブログは、奈良市 AI・行革推進課 染川 実希 様、株式会社日立システムズ 山田 健太郎 様、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 松本 侑也 の共著です。奈良市における個人番号利用事務系ネットワーク上での生成AI活用の取り組みについてご紹介します。自治体の個人番号利用事務系 (マイナンバー系ネットワーク) は、機微情報を扱うためネットワークが厳格に分離されており、生成AIの活用は困難とされてきました。本ブログでは、ガバメントクラウド上の個人番号利用事務系ネットワークにおいても、生成AIを活用することで業務効率化への将来的な期待と、実務における有用性を確認した、奈良市と日立システムズの取り組みをご紹介します。

製造業のお客様を支援しているソリューションアーキテクトの澤、大前、池田です。 2026 年 3 月 31 日に […]

今週の週刊生成AI with AWSでは、Amazon BedrockとKiroで利用可能になったClaude Opus 4.7や、富士通様とのAI-DLC Unicorn Gymの実践事例、Kiro CLIのヘッドレスモード、AgentCore GatewayのVPC egress対応などをご紹介しています。あわせてAI for Scienceの潮流や、IAMプリンシパル単位でBedrockコストを追跡する新機能、SageMaker AIの推論レコメンデーションなど、生成AIの活用と運用に役立つアップデートをまとめてお届けします。

本ブログ記事では、AUMOVIO が Amazon Web Services (AWS) のサービスと知見を活用して、Software-Defined Vehicle (SDV) 領域における革新的な自動車向けコーディングアシスタントを開発した事例をご紹介します。AUMOVIO のソリューションは、複数の AI モデルを活用して開発ライフサイクルの各工程を加速させながら、自動車業界の標準と AUMOVIO 独自のコーディングベストプラクティスに準拠しています。可能な限りコードを再利用し、変更を最小限に抑えることで、このアシスタントは V 字モデルの他の工程に必要な作業を大幅に削減します。

文部科学省は 2026 年 4 月、AI for Science 萌芽的挑戦研究創出事業 ( SPReAD ) の公募を開始しました。1 課題 500 万円以下、計 1,000 件程度の採択が予定され、AWS の 計算資源やAPI 利用料も対象経費に含まれます。本記事では、創薬・ゲノミクス・材料科学など 6 領域の AI 活用ユースケースと先駆者たちの事例を紹介し、AWS の サービス / 技術基盤との対応関係を解説します。SPReAD への応募を検討されている研究者の方にも参考になる内容です。