Amazon Web Services ブログ
Category: Artificial Intelligence
エージェンティックエンタープライズを AWS for SAP MCP Server on Amazon Bedrock AgentCore で実現
AWS for SAP MCP Server は、SAP ERP のビジネスデータとビジネスプロセスをファーストクラスの MCP ツールへと変換します。Amazon Quick、Strands SDK、SAP Joule Studio でエージェントを構築する場合でも、A2A を使用してマルチエージェントワークフローをオーケストレーションする場合でも、AWS for SAP MCP Server を使えば、エージェントはすぐにライブの SAP データを検出して操作できるようになります。AWS はこの MCP サーバーをコンテナイメージとして無償で提供しており、MCP サーバーを大規模にホスティングするためのフルマネージドサービスである Amazon Bedrock AgentCore Runtime にデプロイできます。Amazon Bedrock AgentCore Runtime は、セッションの分離、SAP リソースへのプライベート接続、そして Amazon Bedrock AgentCore Identity による安全なインバウンドおよびアウトバウンドの認可を担うため、お客様はインフラストラクチャの管理ではなくエージェントの構築に集中できます。
ランタイムインスタンス: Amazon Bedrock AgentCore 上の本番環境の AI エージェント用のパーシステントコンピューティング
AI エージェントをプロトタイプから本番環境に移行すると、インフラストラクチャの課題は倍増します。エージェント […]
Amazon DynamoDB が、あらゆる規模でリアルタイムのベクトル検索をサポートするようになりました
2026 年 8 月 5 日、 Amazon DynamoDB でのベクトル検索の一般提供についてお知らせしま […]
AI Agent は “つながり” で進化する ─ Amazon Connect Customer × Salesforce MCP 連携
統合されたアーキテクチャの「幅広さ」こそが、AI エージェントの能力を左右する ── その理由。 はじめに エ […]
どの AI ツールをどの FinOps ユースケースに使うか?
現在、FinOps プラクティショナーは増え続ける AI ツール群を利用できるようになりました。しかし、それぞ […]
フロンティア AI による脅威変化への備え – 金融庁・日本銀行から金融機関等への要請と AWS サービスの活用
金融庁と日本銀行は 2026 年 5 月、「フロンティア AI による脅威変化を踏まえた金融機関等の短期的な対応」を金融機関等に要請しました。脆弱性の発見から攻撃までの期間が短縮され得るなか、重要システムの特定、パッチ適用の日常業務化、多層防御の強化などの 9 つの対応が求められています。本記事では、これらを AWS 上でどう進められるかを整理します。資産の把握と脆弱性のリスクベースの優先順位付け、責任共有モデルとマネージドサービスによる基盤パッチ運用の負担軽減、脅威インテリジェンスを組み込んだ多層防御、そして脆弱性の発見・検証・修復の工程を支える AI の活用まで、要請の各項目に沿って解説します。
AWS Weekly のまとめ: Bedrock の GPT モデルの値下げ、Prometheus メトリクス向けの CloudWatch マネージドコレクターなど (2026年8月3日)
2026 年 7 月 27 日週、7 歳の息子と一緒に Amazon の「子供を仕事に連れて行く日」に参加でき […]
Kiro Crew の紹介
Kiro Crew は、その仕事を代わりに引き受けます。Crew にメッセージを 1 通投げれば、前回どう対応したかを探し出し、まとめ、同僚に送るところまでを、あなたが再び手を入れることなく進めてくれます。あなたはその日の仕事を終えて外に出て、「問題は解決しました」というチームからのメモを目にするだけです。チケットのキューを渡せば、Kiro Crew はトリアージして振り分け、オーナーを特定し、あなたの判断が必要なものにフラグを立てます。複数リポジトリにまたがるインシデントを指し示せば、あなたが修正に集中している間に調査を進めます。マイグレーションを開始すれば、あなたが会議中でも眠っている間でも、チェックポイントとリトライを通じて前進し続けます。すでにあなたが使っているツールをつなぎ、セッションをまたいで作業を調整するので、戻ってきたときに待っているのは「やり直すべきワークフロー」ではなく「進んだ結果」です。
1 つのエージェントで、あらゆるクライアントに: Kiro エージェントハーネスをどう構築したか
Kiro IDE、CLI、Web に別々に存在した 3 つのエージェントを、単一の Kiro エージェントハーネスに統合した過程を解説します。標準化された Agent Client Protocol (ACP) を採用し、独自の WebSocket トランスポートと Kiro-ACP 拡張、Cedar ベースのケイパビリティ権限モデルを組み合わせることで、仕様駆動開発、カスタムエージェント、フックをすべてのクライアントで一貫して提供します。IDE 1.0、CLI v3、Web、iOS 版で今すぐ試せます。
dSPACE と AWS で実現する自動運転 AI 開発の効率化 ~MLOps によるデータ駆動型開発の実践~
本ブログは dSPACE Japan 様と アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社が共同で執筆いたしまし […]






