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過去数週間にわたり、Kiro の料金に関するいくつかの重要なアップデート（Kiro の価格更新 + ウェイトリストへの招待をまもなく開始、Kiro の価格設定を理解する：Spec、Vibe、使用量のトラッキング）を共有してきました。これらのアップデートは、皆さまからのフィードバックに応える形で料金モデルを見直したものです。コミュニティの多くの方々から「プレビュー制限を超えて Kiro を使いたい」という声や、「ウェイトリストから外れて自分で Kiro を試したい」という声をいただいていました。本日（8/15）より料金プランを公開することで、すでにウェイトリストに登録している Kiro 愛用者のオンボーディングを加速し、既存ユーザーにも Kiro の利用に対するより大きなコントロールを提供できるようになります。

Kiro はその組み込み機能によって、私にとって個人的な開発加速装置となってきました。ファイルの読み書きや Bash スクリプトを実行するツールを使うことで、Kiro は仕様駆動開発（spec-driven development）、オートパイロット、エージェントフックといった機能を通じてアイデアを現実に変えます。しかし、開発チームの一員として作業していると、組み込みのツールだけでは十分でない場面があります。そこで Kiro を次のレベルに引き上げるのが Model Context Protocol（MCP） です。開発チームで作業する際には、次のような追加的なやり取りやデータアクセスが必要になることがよくあります：

週刊生成AI with AWS, 暑すぎる2025年8月11日号 – ブログ記事では、GENIAC 基盤モデル開発支援事業の第3期に関する記事や野村総合研究所（NRI）様が AWS の生成 AI 実用化推進プログラムを活用して開発した業界タスク特化型大規模言語モデルについてのインタビュー記事含む4件を紹介。サービスアップデートでは、Amazon Q Business の Agentic RAG 対応、Amazon Bedrock の Anthropic Claude Sonnet 4 のコンテキストウィンドウ拡張含む10件を紹介。

Amazon Finance Automation (FinAuto) は Amazon Finance Op […]

AWS Summit Japan 2025の建設・不動産向けブース展示では、「デジタルの力で、建設・不動産の”当たり前”を革新する」をテーマに、3つの革新的なソリューションが紹介されました。
まず、RAPID（AI書類審査ソリューション）は、大量の文書審査作業を効率化し、AIによる判断根拠の透明性を確保しながら、人間の確認プロセスと組み合わせた実用的なシステムを提供します。
次に、CEDIXは建設現場のカメラ映像を活用した革新的なソリューションで、様々なカメラからの映像を一元管理し、生成AIによる分析で安全管理や現場監視の効率化を実現します。特に、工事の進捗に応じて柔軟に監視内容を変更できる特徴があります。
最後に、IFC With GraphRAGは、BIMデータの活用を促進するソリューションとして、専門知識がなくても自然言語での問い合わせが可能で、建物情報への直感的なアクセスを実現します。これにより、BIMの活用範囲を大きく広げることが期待されます。
これらのソリューションは、建設・不動産業界のデジタルトランスフォーメーションを加速させる重要な役割を果たすことが期待されています。

AWS IoT Core が DeleteConnection API を導入し MQTT 接続を効率化、クラスター配置グループにおける EC2 オンデマンドキャパシティ予約の新しい共有とターゲティング機能、AWS IAM Identity Center が Amazon SageMaker Studio でのユーザーバックグラウンドセッションのサポートを導入、AWS Systems Manager Automation がランブック実行制御を強化し、無料利用枠を更新、AWS Managed Microsoft AD がディレクトリ共有制限を拡大など

AWS Summit Japan 2025で大好評だった「IoTミニ四駆よ！シリコンバレーの風を切れ」の技術的詳細を公開。ESP32マイコンによるIoTハードウェア設計から、Amazon Bedrock AgentsによるAIエージェント実装、Amazon Timestreamを活用した時系列データ処理まで、製造業DXに応用可能な技術アーキテクチャを詳しく解説します。クラウド上のAIが戦略的制御判断を行う新しいアプローチで、予知保全や故障診断の自動化を実現する方法をご紹介します。

物流業界において、特にデータを活用した改善は、物流DXとして総合物流施策大綱でも長年にわたり強く推奨されてきました。このような状況を受けて多くの物流企業がデータ活用を経営戦略の重要項目として位置付けているものの、実態としては有効な施策が打ち出せずにいるケースが多く見受けられます。
本記事ではそういった課題に悩まれる物流事業担当者向けに、データ活用の成功モデルとして日本通運株式会社（以下Nippon Express）のデータ分析基盤「NX Data Station」を解説します。同社は既存リソースを最大限に活用しながら、コスト効果の高いデータ分析基盤を構築し、データを基に業務効率化と意思決定の質向上を実現しています。
記事は2025年7月15日に開催された Amazon SageMaker Roadshow でのNX情報システム および キヤノンＩＴソリューションズ のセッション内容をもとに記載しています。

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス (AWS) ジャパン合同会社 AI / ML 事業開発チーム […]

2025年7月4日、経済産業省と国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構 (NEDO) が実施する […]