Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon Machine Learning

Amazon S3 Access Points で Amazon FSx for NetApp ONTAP 上のデータに AWS サービスからゼロコピーでアクセスする

半導体の検証チームが毎晩生成する大量の EDA ログを、データを移動せずに AI で分析するアーキテクチャを紹介します。Amazon S3 Access Points を使って Amazon FSx for NetApp ONTAP 上のログに S3 API でアクセスし、Amazon Bedrock AgentCore と Amazon Quick により、リグレッションテストで失敗した原因の切り分けを自然言語の質問で行います。

エージェンティック AI システムのための 4 つのセキュリティ原則

AWS が NIST CAISI の情報提供依頼 (RFI) に提出した回答を基に、エージェンティック AI の 4 つのセキュリティ原則を紹介します。4 つの原則は、セキュアな開発ライフサイクル、従来のセキュリティ制御の継続適用、エージェントの外部に置く決定論的な制御 (セキュリティボックス)、評価に基づく段階的な自律性の拡大です。さらに、Amazon Bedrock AgentCore によるコンピューティングの分離、アイデンティティとアクセス管理、ポリシーの適用、オブザーバビリティといったアーキテクチャの構成要素も説明します。

Amazon Bedrock を使った AWS Systems Manager Session Manager ログの AI による異常検知

Session Manager のセッションで実行されたコマンドはトランスクリプトとして記録されますが、数百台のノードで毎日数千件になると、SOC チームが手作業で確認することはできません。このブログでは、Amazon Bedrock、AWS Lambda、Amazon S3、Amazon Bedrock AgentCore を使い、セッションの終了時にトランスクリプトを自動で分析して Normal・Suspicious・Critical に分類し、不審なセッションを SOC にメールで通知する仕組みを構築します。分類の基準、CloudFormation テンプレートでのデプロイ手順、セッションの履歴を自然言語で問い合わせる方法を説明し、多層的なセキュリティ戦略の中での位置付けにも触れます。

AWS Weekly Roundup:数字で見るプライムデー2026、クロード・ハイク 5.5、Amazon Nova 2.5 Sonic など (2026 年 10 月 13 日)

数字の中には、しばらく向き合ってみないと想像しにくいものもあります。2026 年 10 月 5 日週、プライム […]

AWS で本番 AI エージェントを構築する: 6つの柱によるウォークスルー

AI エージェントをデモから本番運用へ進めるには、何が必要でしょうか。本記事では、自動車工場の部品在庫エージェントを例に、Build (構築)・Test (テスト)・Run (実行)・Secure (セキュリティ保護)・Observe (観測)・Govern (ガバナンス) の6つの柱を順に解説します。Amazon Bedrock AgentCore や Guardrails、Evaluations、Cedar ポリシーを使った実装方法を紹介します。

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