Category: Artificial Intelligence

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。
3 回目は、環境の後片付けの実施方法とそこで得た知見について共有します。

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。
2 回目は、各受講生に割り当てる AWS アカウントに対する権限の適用と管理方法について詳しく説明します。

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。

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。

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。

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。

「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。