Amazon Web Services ブログ
Category: Artificial Intelligence
Python 初心者が生成AIとともに短期プログラミング開発に挑戦した結果
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。
re:Invent 2025 で学ぶ AI を活用した運用管理の構築方法
組織がクラウド環境を拡大し進化させ続ける中、効果的な運用管理はこれまで以上に重要になっています。AWS re:Invent 2025 の Cloud Operations トラックにおける運用管理セッションは、AWS 環境全体で回復力があり、セキュアで効率的な運用プラクティスを構築するのに役立つ包括的なラインナップを提供します。複雑なマルチクラウド環境の管理、AI を活用した自動化の実装、災害復旧戦略の強化など、このトラックはあらゆる方々にコンテンツを提供します。
このブログでは、運用管理における主要テーマを紹介し、クラウド運用戦略を変革するのに役立つセッションを紹介します。
株式会社 Berry 様の AWS 生成 AI 活用事例「Amazon Bedrockで医療機器のQMS業務を効率化」
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 […]
【開催報告 & 資料公開】AWS 秋のオブザーバビリティ祭り 2025
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 […]
AgentCore Gateway の MCP サーバー統合による MCP アーキテクチャの変革
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。
re:Invent 2025 における AI 駆動のオペレーションとオブザーバビリティの活用
組織がクラウドプレゼンスを拡大し続ける中、効果的な運用が成功の鍵としてますます重要になってきています。AWS re:Invent 2025 のクラウドオペレーショントラックでは、業界の専門家、AWS のリーダー、お客様が一堂に会し、監視とオブザーバビリティのモダナイゼーションに関する知見を共有します。このブログ記事では、運用とオブザーバビリティの主要なテーマについて説明し、クラウド運用戦略の変革に役立つセッションを紹介します。
[対談記事] 「その AI の精度が 1% 上がったとき、顧客価値は?」 freee が語る、価値創出論と AI ネイティブ組織への変革
「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。
【開催報告】AWS GenAI Catapult ! 〜生成 AI を活用した顧客起点でのユースケース創出イベント〜
2025年7月に、AWS 品川オフィスにて「AWS GenAI Catapult ! 」を開催いたしました。本 […]
顧客駆動のチームでAI 駆動の手綱を握る : ML Enablement Workshop による副作用の解消
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。
アサイクル株式会社様の AWS 生成 AI 活用事例「Amazon Bedrock による顧客との会話要約ソリューションで営業活動を効率化。AI 駆動開発により短期間での構築を実現」のご紹介
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 […]




