Amazon Web Services ブログ
Category: Amazon Bedrock
小売業界の未来を切り拓く:東芝テックが AWSの AI エージェントを活用した店舗運営支援ソリューションを開発
はじめに 東芝テック株式会社は、流通・小売業界やさまざまなワークプレイスに向けたソリューションを開発、提供して […]
メック株式会社の事例:Amazon Bedrock AgentCore で研究業務を効率化 – AI エージェントによる情報検索と更新の自動化
本ブログは、メック株式会社 様と Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしました […]
AWS Weekly Roundup: Amazon EC2 M8azn インスタンス、Amazon Bedrock の新しいオープンウェイトモデルなど (2026 年 2 月 16 日)
2021 年に AWS に入社して以来、私は Amazon Elastic Compute Cloud (Am […]
BMW Group が AWS 上のエージェンティック検索でペタバイト規模のデータからインサイトを引き出す
BMW Group が AWS 上でエージェント検索ソリューションを構築し、ペタバイト規模のデータからインサイトを引き出す取り組みを紹介します。同社の Cloud Data Hub は 20 PB のデータを保存し、1 日平均 110 TB を取り込んでいますが、従来は専門知識がないユーザーにとってデータ分析が困難でした。AWS Professional Services と協力し、Amazon S3 Vectors、Amazon Bedrock、Strands Agents を組み合わせたソリューションを開発。ハイブリッド検索、網羅的検索、SQL クエリの 3 つのアプローチにより、技術スキルに関係なく自然言語でデータにアクセス可能になりました。サーバーレスアーキテクチャによりコスト効率も実現しています 。
AWS Weekly Roundup: Amazon Bedrock の Claude Opus 4.6、AWS ビルダー ID による Apple でのサインインなど (2026 年 2 月 9 日)
2026 年 2 月 2 日週に行われた注目のリリースとアップデートをご紹介します。これらはすべて、AWS で […]
エンタープライズにおける AI エージェント: Amazon Bedrock AgentCore を活用したベストプラクティス
本記事では、Amazon Bedrock AgentCore を活用してエンタープライズ向け AI エージェントを構築するための 9 つのベストプラクティスを紹介します。Amazon Bedrock AgentCore は、AI エージェントの作成、デプロイ、管理を大規模に行うために必要なサービスを提供するエージェンティックプラットフォームです。初期のスコーピングから組織全体へのスケーリングまで、すぐに実践できるガイダンスを幅広くカバーしています。
Amazon、Nova モデル強化に向けプライベート AI バグバウンティプログラムを開始
Amazon は、Amazon Nova 基盤モデルを含む AI モデルおよびアプリケーションを対象としたプライベート AI バグバウンティプログラムを開始しました。このプログラムでは、セキュリティ研究者やパートナー大学の専門家と連携し、プロンプトインジェクションやジェイルブレイク、CBRN 関連の脅威の検出など重要な領域でモデルをテストします。参加者は有効な脆弱性の報告に対して 200 ドル から 25,000 ドル の報奨金を獲得でき、次世代の AI セキュリティ研究者の育成も目指しています。
AI を活用したゲーム制作: 静的なコンセプトからインタラクティブなプロトタイプへ
AI を活用することで、ゲーム開発の初期段階でコンセプトをインタラクティブにし、数分でプレイ可能なプロトタイプを作成できます。AWS re:Invent 2025 で紹介する Agentic Arcade は、マルチエージェントオーケストレーション、プログラマティックアセット生成、セマンティック検索を組み合わせ、開発サイクルの早い段階で創造的な方向性を探索し検証する方法を示します。
AWS Weekly Roundup: Amazon Bedrock エージェントワークフロー、Amazon SageMaker プライベート接続など (2026 年 2 月 2 日)
2026 年 1 月 26 日週、私たちはラバ祭りを祝いました。これは、旧正月まで残りわずかであることを告げる […]
Amazon Nova Multimodal Embeddings 実践ガイド
Amazon Nova Multimodal Embeddings を使って、テキスト、画像、ドキュメント、動画、音声にまたがるマルチモーダル検索・検索ソリューションを構築する方法を解説します。ユースケースに合わせた Embedding パラメータの最適化や、商品検索、ドキュメント検索、動画クリップ検索、オーディオフィンガープリンティングの実装パターンを紹介します。








