Life Sciences | Amazon Web Services ブログ

GxP 環境で AI エージェントを構築するためのガイド

ヘルスケア・ライフサイエンスの組織は、生成 AI エージェントによって創薬、医療機器、患者ケアを変革しつつあります。本記事では、GxP 環境で AI エージェントを構築するためのリスクベースの実装、リスクレベルごとの実装上の考慮事項、コンプライアンスにおける AWS の責任共有モデル、リスク低減策の具体例を紹介します。

臨床開発の AI 活用はどこまで進んだのか? 2026年 4つの業務で見る現在地

このブログのポイント 2026 年、臨床開発の 4 つの業務領域すべてで、PoC から実装に移る事例が出そろっ […]

第1回 AWS ライフサイエンス・シンポジウム欧州：エグゼクティブ・インサイト

英語版ブログ： “ Executive Insights from the Inaugural AWS Lif […]

【開催報告】AI エージェントは創薬研究をどう変えるか: 製薬企業向け Claude Code on AWS ワークショップ

2026 年 8 月 4 日、「製薬企業向け Claude Code on AWS ワークショップ〜創薬研究 […]

Amazon Bedrock とロボティクスで目指す「未来の実験室」 ― AWS Summit Japan 2026 の Physical AI ―

本ブログは、コニカミノルタ株式会社と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました […]

Metagenomi が LanceDB と Amazon S3 で実現した 10 億ベクトル超のスケーラブルな検索基盤

Metagenomi は LanceDB、Amazon S3、AWS Lambda を組み合わせ、35 億件のタンパク質エンベディングを低コストで保存・検索するサーバーレスソリューションを構築しました。データをバケット分割して並列インデックス化し、map-reduce 方式で検索する設計により、常時稼働サーバーなしで数十億ベクトル規模の近似最近傍検索を実現しています。