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Category: Industries

【随時更新】Inter BEE 2026 AWS ブースのご案内：人が創り、人が決める。AI エージェントが支える次世代放送局

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社（AWS）は、2026 年 11 月 18 日（水）から 20 日 […]

金融機関が AI-DLC を素早く効果的に運用に乗せる方法

金融機関は AI コーディングエージェントを急速に導入していますが、多くの機関には、規制当局や自社のリスクアペタイトを満たすガバナンスの枠組みがありません。その結果、強力なツールが組織の統制の外でコードを生成しています。以前の記事「金融サービスのための AI 駆動開発ライフサイクル」（AI-DLC）では、お客様がこれをどう運用に乗せているかを説明しました。今回はさらに踏み込みます。チームが Amazon の Kiro、Anthropic Claude Code、OpenAI Codex のどれを使っていても、エージェントを組織のルールの範囲内で動かすためのガバナンス層をどう構成すればよいのでしょうか。この記事では、ガバナンスハーネスを数日で構築する方法と、エンジニアリングチームとガバナンス・リスク・コントロール（GRC）チームがそこから何を得られるかを説明します。

Amazon Bedrock AgentCore を使用した電力・公益事業向けのインテリジェントなアラーム管理

Amazon Bedrock AgentCore を使用した電力・公益事業向けのインテリジェントなアラーム管理

北米の大手電力会社が Amazon Bedrock AgentCore 上で運用しているマルチエージェント AI アーキテクチャを紹介します。このアーキテクチャにより、オペレーターがシフトごとに何十回も、複数のシステムをまたいで手作業で行っていた調査が不要になり、アラームのトリアージにかかる時間が数時間から数分に短縮されています。業界の課題、マルチエージェントの設計、GitHub 上のリファレンス実装について説明します。

AWS で AI を活用したスタジオを構築するためのガイダンス

生成 AI は、スタジオのプレミアムコンテンツ制作のあり方を根本から書き換えつつあります。映画品質の画像、動画、音声、3D アセットを生成できるモデルは日々更新されており、それらがもたらすクリエイティブな可能性には期待が高まるばかりです。しかし、AI は高品質なコンテンツを自動的に生成する魔法のボタンではありません。AI は、熟練したストーリーテラーが活用することで、より速く、より高品質で、よりコスト効率の良いアウトプットの創出を支援し得る、非常に効率的なツールなのです。
本ガイダンスでは、AI-Powered Studio (AI を活用したスタジオ)というコンセプトを紹介します。このアーキテクチャは、AI 生成コンテンツから価値を引き出すために必要な 5 つのコアな役割—— Consistency (一貫性)、Context (コンテキスト)、Control (コントロール）、Compliance (コンプライアンス)、Cost (コスト) 規律——を軸に構成されています。

Amazon S3 Access Points で Amazon FSx for NetApp ONTAP 上のデータに AWS サービスからゼロコピーでアクセスする

半導体の検証チームが毎晩生成する大量の EDA ログを、データを移動せずに AI で分析するアーキテクチャを紹介します。Amazon S3 Access Points を使って Amazon FSx for NetApp ONTAP 上のログに S3 API でアクセスし、Amazon Bedrock AgentCore と Amazon Quick により、リグレッションテストで失敗した原因の切り分けを自然言語の質問で行います。

AWS で本番 AI エージェントを構築する: 6つの柱によるウォークスルー

AI エージェントをデモから本番運用へ進めるには、何が必要でしょうか。本記事では、自動車工場の部品在庫エージェントを例に、Build (構築)・Test (テスト)・Run (実行)・Secure (セキュリティ保護)・Observe (観測)・Govern (ガバナンス) の6つの柱を順に解説します。Amazon Bedrock AgentCore や Guardrails、Evaluations、Cedar ポリシーを使った実装方法を紹介します。

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