Category: Artificial Intelligence

Amazon Bedrock Guardrails の自動推論チェックを活用し、大規模言語モデル (LLM) の回答を反復的に書き換えて改善するオープンソースのサンプルチャットボットを紹介します。検出結果の種類 (VALID、INVALID、SATISFIABLE など) に応じた優先順位付けと書き換えループの仕組み、確認のための質問を行うロジック、数学的に検証可能な説明と監査証跡による透明性の向上、バックエンドの主要コンポーネントと導入手順を詳しく説明します。

本日、Kiro workflows を発表します。複数のエージェントを使い、少ない監督で複雑なタスクを最初から最後までやり遂げられる機能です。私たちは Kiro 自体の開発にも workflows を使ってきました。新しいクラウド構成、クラウドセッション、そして workflows 体験の大部分がその成果です。

オリックス株式会社の SaaS「PATPOST」の既存 REST API を、Amazon Bedrock AgentCore Gateway で MCP サーバー化した取り組みをご紹介します。既存資産に手を入れずに MCP サーバー化する方法を解説します。

規制産業では、AI 応答が定められたポリシーに準拠していることを、数学的な確実性をもって示すことが求められます。2 部構成の第 1 部となる本記事では、形式的検証の技術によって生成 AI の出力を検証する Amazon Bedrock Guardrails の自動推論チェックについて、その技術的な基礎を解説します。7 種類の検出結果タイプ、シナリオ生成やテスト管理などの新機能に加え、病院再入院リスク評価を例に、自然言語のドキュメントからのポリシー作成、テストによる検証、注釈を用いたポリシー改善、ガードレールへの統合までを実装手順とともに紹介します。

長期にわたって保守される組み込みソフトウェアの開発でも、AI エージェントは活用できます。2026 年 7 月、日立産業制御ソリューションズ様向けに、既存コードの読み解きから仕様化、実装、テストまでを Kiro で体験するハンズオンワークショップを 2 回開催し、102 名のエンジニアにご参加いただいた開催報告です。

はじめに 本記事は、HR データ統合基盤を題材に、共通オントロジーの設計の考え方と、取込・質問応答・推論への使 […]

送配電事業（Transmission & Distribution Business）に携わる皆様は、これまでにない変化の波を肌で感じていらっしゃるのではないでしょうか。熟練技術者の高齢化や定年退職が加速し暗黙知が失われる一方で、再エネ大量導入に伴う系統の複雑化、設備の老朽化と新規投資の削減圧力、そして量子コンピュータ時代を見据えたサイバー脅威の高度化 ― 複合的な課題が同時に押し寄せ、従来の「人海戦術＋経験則」だけでは対処しきれない時代が到来しています。

Claude Opus 5.5 が 2026 年 9 月 28 日より Kiro IDE、CLI、Crew、Web のすべてで利用可能になりました。Anthropic のこれまでで最も高性能な Opus モデルであり、ほとんどの作業において Fable 5.1 と同等の性能を、Opus 5 より 40% 低いコストで提供します。

週刊生成AI with AWS, AI エージェントの運用と観測が大きく前進した2026年9月21日号 – 株式会社 PLAY様、株式会社クリエイティブ・ウェブ様の国内事例ブログを紹介。また、Amazon CloudWatch Omni の紹介や AWS for SAP MCP Server、AI-DLC による SAP ABAP 開発などのブログ記事も。サービスアップデートでは Claude Opus 5.5 や OpenAI GPT-6 Sol / Luna の提供開始、Amazon CloudWatch Omni の一般提供をはじめとする 17 件のアップデートを紹介。

SAP Sapphire 2026 で、AWS は SAP との 5 年間の Strategic Collaboration Agreement（SCA）を発表しました。SAP Business AI Platform のプラットフォームサービスと SAP Business Data Cloud を、日本を含む 7 つの新しい AWS リージョンに展開します。これにより、規制産業や新興市場のお客様がデータレジデンシー、コンプライアンス、低レイテンシーの要件を満たしつつ、SAP と AWS の AI・機械学習機能を活用できるようになります。