Amazon Web Services ブログ
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[資料公開 & 開催報告] Amazon Q Developer & Kiro Meetup #5 を開催しました
このイベントは、AWS re:Invent 2025 でアップデートのあった Kiro の機能紹介と、お客様による Amazon Q Developer / Kiroの実践活用事例をテーマに実施しました。まずソリューションアーキテクトの稲田から Kiro の概要と AWS re:Invent 2025 前後で発表されたアップデートをご紹介しました。続いて、株式会社ゼンリンデータコム様、株式会社NTTドコモ様から Amazon Q Developer / Kiro の社内展開や活用方法の事例を共有していただきました。最後に株式会社リクルート様に AI-DLC の導入状況について発表していただきました。
株式会社タイミー様の AI-DLC Unicorn Gym 開催レポート: 全社横断で挑む開発生産性の変革
本稿は株式会社タイミー様と AWS Japan の共同執筆により、AI 駆動開発ライフサイクル(AI-DLC) […]
ペタバイト規模のコスト最適化:あるビデオホスティングプラットフォームが S3 コストを 70% 削減した方法
ビデオホスティングはストレージを大量に必要とするビジネスです。フルHD 1080p 解像度の映画を約 100 […]
三菱電機のエンジニア 33 名が 3 日間で体感した AI 駆動開発の可能性 — AI-DLC Unicorn Gym 座談会
2026 年 1 月、三菱電機株式会社 電力システム製作所 電力 ICT センターで、 3 日間にわたる「AI-DLC Unicorn Gym」が開催されました。 AI 駆動開発ライフサイクル(AI-DLC)を組織的に体験する Unicorn Gym に、 33 名のエンジニアが参加。本記事では、運営を担当した電力 ICT センターの中村様が聞き手となり、実際に参加した増成様、相原様、小森様に体験を語っていただきました。
週刊AWS – 2026/2/23週
Automated Reasoning ポリシーにソースドキュメントへの参照が含まれるように、WS WAF が AI アクティビティダッシュボードを発表、AI ボットとエージェントトラフィックの可視性を提供、Amazon WorkSpaces Applications が 4K 解像度のサポートを拡張、AWS Marketplace が SaaS およびプロフェッショナルサービス製品の複数購入をサポート、Amazon Bedrock バッチ推論が Converse API 形式をサポート など
第 6 回 AWS ジャパン 生成 AI Frontier Meetup ~学びと繋がりの場~【開催報告】
アマゾン ウェブ サービス ジャパン(以下、AWS ジャパン)が実施する「生成 AI 実用化推進プログラム」は […]
住信 SBI ネット銀行、Amazon Bedrock AgentCore を活用した AI 銀行サービス「NEOBANK ai」で顧客体験を革新
住信 SBI ネット銀行株式会社(以下、住信 SBI ネット銀行)は、Amazon Bedrock AgentCore を中核とした AI エージェントの機能を活用し、AI 銀行サービス「NEOBANK ai」のベータ版を公表いたしました。
「NEOBANK ai」は、アマゾン ウェブ サービス (以下、AWS) の生成 AIサービスを活用した革新的な銀行サービスで、「d NEOBANK 住信 SBI ネット銀行アプリ」内において、自然言語による対話を通じた銀行手続きを可能にします。本ブログでは、住信 SBI ネット銀行の「NEOBANK ai」による新たな顧客体験向上への挑戦とAWS の先進技術について、活用方法の解説を交えてご紹介します。
Amazon が取り組む、Amazon DynamoDB を活用した大規模集計の精度維持
本記事は 2025 年 5 月 19 日に公開された How Amazon maintains accurate totals at scale with Amazon DynamoDB を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の嶋田 朱里が担当しました。
Amazon の Finance Technologies Tax チーム (FinTech Tax) は、世界中の法域で税額計算、税額控除、納付、報告といった重要なサービスを管理しています。このアプリケーションは、複数の国際マーケットプレイスで年間数十億件の取引を処理しています。
この投稿では FinTech Tax チームが Amazon DynamoDB のトランザクションと条件付き書き込みを使用して、段階的な源泉徴収を実装した方法を紹介します。
これらの DynamoDB の機能を使用することで、拡張性と回復力があるイベント駆動の税額計算サービスを構築し、大規模でもミリ秒レベルのレイテンシーを実現しました。
また、一貫したパフォーマンスを実現しながら、データの正確性を厳密に維持するための設計上の決定と実装の詳細についても探ります。
ミツイワ株式会社様の AWS 開発事例「Amazon Bedrock と AWS CloudFormation を活用した次世代インフラ自動構築ソリューション」のご紹介
本ブログは ミツイワ株式会社 様 と Amazon Web Services Japan 合同会社 が共同で執 […]
Agentic AI でサプライチェーン ロジスティクスを変革
本記事は 2025/10/10 に公開された “Transform Supply Chain Lo […]







