Amazon Web Services ブログ
Category: Artificial Intelligence
Kiro で Claude Sonnet 5 が利用可能になりました
2026 年 7 月 1 日より、Claude Sonnet 5 が Kiro の IDE、CLI、Web でご利用いただけるようになりました。Sonnet 5 は Anthropic がこれまでに提供した中で最もエージェント性能に優れた Sonnet モデルであり、Sonnet 4.6 から大幅にアップグレードされ、推論力・ツール利用・コーディング能力が強化されています。しかも価格は Sonnet クラスのままです。
【開催報告 & 資料公開】IT 基盤の環境変化に対応する AWS マイグレーション
こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 パートナーソリューションアーキテクトの深井 宣之です […]
井村屋グループ様:Amazon SageMaker Canvas を活用したチルド製品の AI 需要予測で、業務工数 90% 削減と熟練者同等の予測精度を実現
本ブログは井村屋グループ株式会社様、株式会社 Hashup 様、Amazon Web Services Jap […]
Kiro の超過利用の上限設定と前払い機能のご紹介
Kiro の超過利用に関する 2 つの新機能をご紹介します。チーム向けには、AWS Service Quotas コンソールからアカウント単位で超過利用の上限を設定できるようになりました。個人開発者向けには、有料プラン利用者が前払いで購入できるアドオンクレジットパック (最小 5 ドルから) を追加しました。後から届く想定外の請求書に驚かされることなく、支出をコントロールしながら Kiro を使い続けられます。
AWS Weekly Roundup: AWS での Claude Sonnet 5、AI エージェント向けの Amazon WorkSpaces、AWS サービスの可用性アップデートなど (2026 年 7 月 6 日)
数回前の号で、スタートアップと仕事をすることがどれほど活力になるかについて書きました。2026 年 6 月 2 […]
Amazon Bedrock のゼロデータ保持の強制方法
本記事では、Amazon Bedrock のデータ保持モード (none、default、inherit、provider_data_share) の仕組みと、設定したモードが保持の上限として機能する動作を解説します。Amazon Bedrock Projects による保持要件が異なるワークロードの分離、サービスコントロールポリシー (SCP) を使用して組織全体でモデルプロバイダーとのデータ共有を防止しゼロデータ保持を強制する方法、クロスリージョン推論プロファイルとの相互作用、AWS CLI や API による設定の検証手順を紹介します。
AWS パートナーと実現する生成 AI — 現場を変える8つの実践事例 AWS Summit Japan 2026 Partner Breakout Session レポート
AWS Summit Japan 2026(2026年6月25日〜26日、幕張メッセ)では、「AWS パートナ […]
エムシーディースリー株式会社様:AI-DLC Unicorn Gym による3日間の開発変革
エムシーディースリー株式会社様とAI-DLC Unicorn Gym を実施し、Kiroを使った3日間のプロダクト開発に挑戦しました。AI-DLCで要件定義からアーキテクチャ設計、実装、テスト、デプロイまでの開発ライフサイクル全体でAIを活用し、従来数か月かかっていた開発を3日間で実現可能なレベルまで圧縮できることを実証しました。
国会答弁対応業務の高度化と効率化に向けた中央省庁とのプロトタイピングプログラムの取り組み
国会答弁の想定問答作成業務は、正確性や首尾一貫性などが厳しく求められる重要度の高い業務です。それゆえに職員の負担も大きく、公務員の働き方改革や生成 AI 技術の急速な発展も相まって、AI を活用した高度化・効率化への期待が高まっていました。AWS は中央省庁のシステム担当部局とともに、人間の判断を中心に据えながら、過去資料の検索、ドラフト生成、審査等を AI で支援するアプリケーション「DietSearch」を、AWSのプロトタイピングプログラムでの共創を通じて構築しました。「まず動かして確かめる」というアプローチが、本格導入への道筋をどう後押ししたのかをご紹介します。
AI を活用した Amazon Redshift のパフォーマンスレコメンデーション
Amazon Redshift のパフォーマンスチューニングを自動化する AI ソリューションの構築方法を解説します。AWS Lambda でテレメトリを収集し、シグナルベースのプロンプト設計で Amazon Bedrock から具体的な推奨事項を生成してメール通知します。





