Amazon Web Services ブログ

Category: Artificial Intelligence

Agentic AI でつなぐモノ・サービスの改善サイクル 〜 蓄積する運用フェーズのデータを Amazon Quick で次の開発に活用する方法を学ぼう

モノやサービスが生まれる現場では、開発から運用に至るさまざまなフェーズで、日々多くのデータが生まれています。か […]

【開催報告】AWS Summit Japan 2026 レポート:SUMCO が挑む、Amazon Redshift × 生成 AI による半導体ウェーハ製造 DX

本記事は 2026 年 6 月 25 日から 26 日に幕張メッセで開催された AWS Summit Japan 2026 の開催報告です。AWS for Industries Zone に出展した株式会社 SUMCO のブース展示 「Amazon Redshift × 生成 AI で挑む 半導体ウェーハメーカーの DX」 の内容を、SUMCO と AWS が共同で振り返ります。

【開催報告】Amazon Quick ではじめるデータドリブン実践ワークショップ in 大阪

こんにちは。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の辻林です。2026 年 7 月 29 日に、大阪オフィスにて「AWS Business Innovation Series – West Japan」の第 3 回を開催いたしました。本シリーズは、西日本のお客様のデジタル変革を加速することを目的に、生成 AI を活用した実践的なプログラムを約 3 ヶ月に 1 回のペースでお届けしているものです。ご参加いただいた皆様に、改めて御礼申し上げます。
本ブログでは、イベントの背景や当日の様子、参加者の皆様からいただいた声をお届けいたします。

どの Kiro アプリを選べばいい?

Kiro は IDE、CLI、Web、Mobile、Kiro Crew という複数のアプリとして提供されるソフトウェアエンジニアリングエージェントです。これらは ACP(Agent Client Protocol)を介して単一のエージェントハーネスに接続する「玄関口」であり、どれかを選ぶのではなく作業や場面に応じて使い分けるのが正解です。本記事では、各アプリの特徴と成熟度、そして「今この瞬間に選ぶべきアプリ」を判断するためのフレームワークを解説します。

寄稿:Claude Code on AWSで創薬研究・業務を加速する – JCRファーマのAIエージェント活用事例

本稿は、JCRファーマ株式会社による、Amazon BedrockでClaude Codeを導入した約2ヶ月間の取り組みについて、蘆田 勇平様、服部 将太様、東本 伸一様、前田 善貴様、倉本 航佑様より寄稿いただきました。

MGI、Sentieon、AWS で強化するゲノムデータストレージとワークフロー

MGI、Sentieon、AWS の協業により、ゲノミクスラボは大規模なシーケンシングデータを効率的に管理・解析できます。ベルリンの MGI 欧州本社では、3 台の DNBSEQ-T7 シーケンサーが週あたり合計で最大 63 テラベース生成するゲノムデータを AWS HealthOmics Sequence Store に取り込み、Sentieon の DNAscope や TNseq を Ready2Run ワークフローまたはプライベートワークフローで実行します。Ready2Run の固定料金と自動リソース管理により、コストを予測しやすく、迅速で高精度な発見を実現します。

AWS HealthOmics ワークフローで PacBio 全ゲノムシーケンシングのバリアント解析パイプラインをベンチマークする

PacBio HiFi の全ゲノムシーケンシング (WGS) バリアント解析パイプラインを AWS HealthOmics 上に実装し、大規模運用に向けてベンチマークしました。DeepVariant を GPU (NVIDIA Tesla A10G / omics.g5.2xlarge) で実行すると、CPU 比 21.3 パーセントのコスト削減と 8.5 パーセントの高速化を達成。run_analyzer の推奨構成なら 19.15 ドルまで削減できる見込みです。