Category: Artificial Intelligence

AI 駆動開発の新常識。Kiroによる開発速度の飛躍的向上は、同時にコードレビューの負荷増大という課題をもたらします。本記事では、GitLab Self-Hosted Model (Amazon Bedrock 活用) を組み合わせることで、発注側のレビュー工数を削減しながら、開発側は Kiro のライセンス費用を適切に管理。両者の生産性を最大化する、持続可能な開発パートナーシップモデルを提案します。

Apache Iceberg V3 では deletion vectors と row lineage が導入されました。AWS は Amazon EMR、AWS Glue、Amazon SageMaker、Amazon S3 Tables、AWS Glue Data Catalog でこの機能を提供しています。本記事では、新機能の概要、業界横断のユースケース、AWS サービスでの実装方法を紹介します。

2025 年 12 月 1 週は、AWS の最新ニュース、専門家によるインサイト、グローバルなクラウドコミュニ […]

2025年8月にAmazon Bedrock上で利用可能になったOpenAIのオープンウェイトモデル「gpt-oss」」の日本語能力を、AWSパートナーのアクロクエストテクノロジー様に検証いただきました。

本ブログは三菱電機ビルソリューションズ株式会社様と Amazon Web Services Japan 合同会 […]

本記事は 2025 年 11 月 20 日に公開された Anthony Hayes による “Your gui […]

2025 年 11 月 18 日、アプリケーションに必要なパフォーマンスレベルを維持しながら、AI ワークロー […]

週刊生成AI with AWS, 充実の2025年11月17日週号 – 三遠ネオフェニックス様、NTT西日本様・エルガナ様、ANAシステムズ様の国内事例ブログを紹介。Kiro Week in Japan特集として5日間の連載記事とre:Invent 2025セッションガイドを公開。サービスアップデートでは、SageMaker の AI エージェント機能、Bedrock の Model Import 拡張と Priority/Flex ティア、EC2 P6 B300 インスタンス、Polly 生成的TTSエンジンをはじめとする23件のアップデートを紹介。

私たちの Kiro における目標は、最高の価格で最高の結果をお届けすることです。この目標を達成するため、私たちは以前から Auto を開発してきました。Auto は Sonnet 4.5 などの最先端モデルと、意図検出、キャッシュなどの専門的なモデルや最適化技術を組み合わせたエージェントです。Auto の品質については高い基準を設けており、最先端モデルが提供するレベル以下のものは受け入れません。11 月 7 日に新バージョンの Auto をリリースした結果、リクエストで消費するクレジットが大幅に削減されました。日常的な一般的なリクエストでは、お客様のクレジット使用量が 21 % 削減されました。最も要求が厳しく複雑なリクエストをお持ちのお客様では、36 % の削減を実現しています。

Claude Opus 4.5 のサポート提供を開始できることを嬉しく思います。Opus 4.5 は、Anthropic 社の最新かつ最も高性能なモデルで、コーディングとエージェントワークフローにおいて新たな基準を打ち立てています。Opus 4.5 は、SWE-bench において最先端のパフォーマンスを達成しています。開発タスクの実装や複雑なバグの修正において、複数のシステムにわたって推論を行いながら、トレードオフと曖昧さのバランスをより適切に取ることができます。Opus 4.5 は、長時間のタスクを実行し、複雑なコードベース全体にわたって推論できるエージェントを動かすことに最適であり、仕様駆動開発に理想的です。