Amazon Web Services ブログ

【開催報告】AI ペルソナワークショップ — 自社だけの AI ペルソナを作って、試してみよう

こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクトの辻林です。2026 年 9 月 15 日に、「AI ペルソナワークショップ — 自社だけの AI ペルソナを作って、試してみよう」を開催しました。マーケティングや事業企画に携わる皆様と、自社のデータから AI ペルソナを作り、実際のビジネス課題にぶつけてみる半日のワークショップです。ご参加くださった皆様に、改めて御礼申し上げます。
本ブログでは、ワークショップの狙いと当日の様子、参加者の皆様の声をお届けします。

Kiro で SAP モダナイゼーションを加速 – ベンチマークとユースケース

Kiro ベースのサンプルエージェントを使った SAP モダナイゼーションの6つのユースケースについて、社内ベンチマークとパートナー・お客様の成果を詳しく紹介します。SAP ECC の ABAP コード88オブジェクトを4.5時間で SAP S/4HANA 準拠に変換して工数を87%削減したほか、SAP PI/PO の22インターフェースを約2時間で SAP BTP Integration Suite へ、SAP BW 環境を2.2時間で SAP Datasphere へ変換しました。依存コードの取得、ステアリングファイル、単体テスト、意思決定ログといった、正確性と監査可能性を支えるセーフガードも解説します。

Kiro で SAP モダナイゼーションを加速

AWS の AI 搭載エンジニアリングエージェント Kiro をベースにしたサンプルエージェントを公開しました。カスタム SAP ABAP プログラム、SAP BW、SAP PI/PO のモダナイゼーションを単一のプロンプトで一括実行でき、社内ベンチマークでは ABAP コードのモダナイゼーション工数を最大87%削減しています。SAP S/4HANA 準拠への変換、クリーンコア化、SAP BTP Integration Suite や SAP Datasphere への移行、仕様書生成、単体テスト自動化といったユースケースと、正確性を担保するセーフガード、始め方を紹介します。

OCC が AWS 上に構築したエージェンティック AI 調査ソリューションでセキュリティオペレーションを強化

世界最大の株式デリバティブ清算機関である The Options Clearing Corporation (OCC)® は、Amazon Bedrock で構築した AI 搭載のセキュリティ調査エージェント「SOC エージェント」を導入しました。本記事では、エージェンティックループによってセキュリティアラートの調査を自動化し、解釈可能かつ監査可能な結果を提供する仕組みを紹介します。また、ヒューマンインザループのフィードバックによって、セキュリティ専門家が主導権を保ちながらエージェンティック AI を活用する方法も説明します。

【開催報告】KubeCon + CloudNativeCon Japan 2026 – AWS ブース:Amazon EKS の最新ソリューションに関するデモセッションを実施

2026年7月29日から 2 日間にわたって、アマゾンウェブサービスジャパン合同会社はパシフィコ横浜で開催された KubeCon + CloudNativeCon Japan 2026 においてスポンサーとしてブースを出展しており、たくさんの方にご来場いただきました。(ご来場いただいた皆様、有難うございました!) 

AWS ブースでは、2日間で 12 のデモセッションを行い、多くのご来場者にご視聴いただきました。その際にセッション資料をシェアしてほしいとのご要望をいくつか頂いたことを受け、こちらのブログで各セッションの資料を公開させて頂きます。

Amazon OpenSearch Ingestion と Amazon RDS および Amazon Aurora の統合

Amazon Aurora および Amazon RDS(MySQL / PostgreSQL)と Amazon OpenSearch Service の統合が一般提供開始されました。Amazon OpenSearch Ingestion を使うと、ETL パイプラインを自前で組まずに、データベースの内容をニアリアルタイムで OpenSearch に同期できます。本記事では、サンプルの HR データベースを使って設定の流れと同期の動きを紹介します。

自動推論チェックで回答を書き換えてハルシネーションを抑えるチャットボットのリファレンス実装

Amazon Bedrock Guardrails の自動推論チェックを活用し、大規模言語モデル (LLM) の回答を反復的に書き換えて改善するオープンソースのサンプルチャットボットを紹介します。検出結果の種類 (VALID、INVALID、SATISFIABLE など) に応じた優先順位付けと書き換えループの仕組み、確認のための質問を行うロジック、数学的に検証可能な説明と監査証跡による透明性の向上、バックエンドの主要コンポーネントと導入手順を詳しく説明します。