Category: Amazon Bedrock

本ブログシリーズでは、2025 年 4 月から 7 月にかけて実施した東京大学 松尾・岩澤研究室の AI エンジニアリング実践講座において、 AWS クラウドを活用した実践的な学習環境を用意し、1400 名を超える受講申し込み者に対して、個別のAWSアカウントを提供する大規模なオンライン講義を開講した取り組みを全 3 回に分けてまとめたものです。
1 回目は、講義に参加する受講生にAWSアカウントを準備し、受講者情報と紐づける方法について詳しく説明します。

Python未経験ながらも生成AIを活用しコーディングやエラー解析を通じて、短期間でプログラミング開発を成し遂げた事例を紹介します。

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの古屋です。 近年、生成 AI 技術は急速な進化を遂げ […]

こんにちは。ソリューションアーキテクトの大南です。 2025 年 11 月 6 日に「AWS 秋のオブザーバビ […]

AI エージェントが大規模に利用されていく中で、独自の Model Context Protocol (MCP) サーバーを作成し、特定のユースケースやドメイン、組織の機能やチーム向けに AI エージェントをカスタマイズするケースが増えています。また、既存の MCP サーバーやオープンソースの MCP サーバーを AI ワークフロー用に統合する必要もあります。カスタムビルド、パブリック利用可能、オープンソースなどの様々な形態の MCP サーバーを、AI エージェントが容易に利用できる組織全体で統一されたインターフェースに効率的に統合する方法が必要です。

「スモールビジネスを、世界の主役に。」をミッションに掲げるフリー株式会社。創業時から「AI CFO」というビジョンを描いてきた同社は、LLM (Large Language Models、大規模言語モデル) 登場を機に、生成 AI を活用した AI ネイティブな組織への本格的な変革に乗り出した。技術選定、組織体制の構築、そして何より「成功基準」という独自のフレームワークを確立し、全社で AI 活用を推進。チャットサポートの解決率約 50% 向上、営業効率の劇的な改善、そして BPaaS (Business Process as a Service) 事業での構造改革など、着実に成果を積み重ねている。AI プロダクトマネージャーの木佐森氏に、その変革の全貌を聞いた。

Claude Code や Kiro といった AI 駆動の開発ツールや開発環境によりコーディングの生産性が飛躍的に高まっています。さらに、AI DLC をはじめとした開発方法論が AI の適用範囲を開発プロセス全体に広げることで、 “本番リリースまでの時間” は数倍に短縮されつつあります。その生産性向上に着目が集まる一方で、リリース速度が事業の成長を阻害するリスクが観測され始めています。技術的には本番環境に影響するバグが週次になるリスク、ビジネス的には十分に顧客の課題を解決しない機能が増え利用率が下がるリスクが挙げられます。Amazon の実践する「顧客に必要とされないものを作らない」製品開発プロセス Working Backwards は特に事業リスクを低減するのに役立ちます。本記事では、Working Backwards を「誰もが」実践できるよう、生成 AI を用い企画からモックの開発、データの収集から改善まで緻密にデザインされたプログラム ML Enablement Workshop と 20 社超の提供実績から得られたフィードバックを紹介します。

本ブログは アサイクル株式会社様 と Amazon Web Services Japan 合同会社 が共同で執 […]

AWS では、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) […]

複雑なデータ取得システムを開発する手間をかけることなく、正確かつ最新の情報を提供する AI アプリケーションを […]