Amazon Web Services ブログ
週刊AWS – re:Invent 2025 特別号 part 2 (2025/12/8週)
AWS Clean Rooms で ML トレーニング用データセット生成機能をサポート、Amazon EMR Serverless でローカルストレージが不要になりコスト最大 20% 削減を実現、Amazon Connect が Model Context Protocol (MCP) と Amazon Nova Sonic モデルに対応し自然な音声体験を提供、AWS Lambda が最大 1 年間実行可能な Durable Functions と EC2 インスタンス上で実行できる Managed Instances を発表、AI トレーニング向け Amazon EC2 Trn3 UltraServers と推論向け P6e-GB300 UltraServers が提供開始 など
Amazon SageMaker HyperPodでのチェックポイントなしかつ弾力的なトレーニングの紹介
2025 年 12 月 3 日、 Amazon SageMaker HyperPod における 2 つの新しい […]
Amazon OpenSearch Service ベクトルデータベースを自動最適化する
AWS は Amazon OpenSearch Service ベクトルエンジンの自動最適化機能の一般提供を発表しました。この機能により、専門知識やインフラストラクチャ管理なしに、1 時間以内でベクトルデータベースを最適化できます。検索品質、速度、コストのトレードオフを自動評価し、最適なインデックス構成を推奨します。
Amazon OpenSearch Service の GPU アクセラレーションで 10 億規模のベクトルデータベースを 1 時間以内に構築
AWS は Amazon OpenSearch Service での GPU アクセラレーションによるベクトルインデックス作成の一般提供を発表しました。10 億規模のベクトルデータベースを 1 時間以内に構築でき、最大 10 倍高速化しながらコストを 4 分の 1 に削減できます。
Amazon Aurora MySQLのストレージ使用量を理解する
本稿は、“Understanding Amazon Aurora MySQL storage space ut […]
株式会社アプリズムが Amazon SageMaker AI と AWS IoT Core で実現した馬の見守りシステム「aiba」の開発と運用
本ブログは 株式会社アプリズム 様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執筆 […]
Kiro powers の紹介
AI アシスタントは、フレームワークの専門知識への即座のアクセスを提供し、より速くリリースできるようにすべきです。しかし、今日の AI エージェントも同じ課題に直面しています。組み込みの知識がなければ、あなたと同じように推測と反復を繰り返します。Kiro powers は、幅広い開発とデプロイメントのユースケースに対して、その統一されたアプローチを提供します。MCP ツールとフレームワークの専門知識を一緒にパッケージ化し、動的に読み込みます。
[AWS Black Belt Online Seminar] AWS re:Invent 2025 速報 資料及び動画公開のご案内
みなさま、AWS re:Invent 2025 はお楽しみいただけましたでしょうか。 2025 年 12 月 […]
【開催予告】JAPAN BUILD TOKYO 建設DX展への出展お知らせ
2025 年 12 月 10 日からの 3 日間、JAPAN BUILD TOKYO ー建築・土木・不動産の先端技術展ー「建設 DX 展」にてソリューション展示を行います。
昨年に引き続いて出展し、今年はさらに規模を拡大。4 つのテーマで生成 AI を活用した業務改革の具体例をご紹介します。
・物理世界とデジタルをつなぐ AI ロボット
・遠隔臨場×デジタル技能継承
・設計図書の AI レビュー
・エージェンティック AI 時代の BIM 活用
実際に動くデモンストレーションをご覧いただきながら、みなさまの現場が抱える課題や DX の取り組みについてお話しできることを楽しみにしています!
Amazon Quick Suite の埋め込みチャット機能を発表
本日、Amazon Quick Suite の埋め込みチャット機能を発表します。これは、お客様のアプリケーションに直接埋め込むことができる統合された会話体験です。このリリースにより、構造化データと非構造化ナレッジを単一の会話で統合する Quick Suite のエージェント型 AI チャットを、ユーザーが既に使用しているツールに組み込むことができます。これにより、組織は会話インターフェース、オーケストレーションロジック、データアクセスレイヤーをゼロから構築することなく、アプリケーション内にインテリジェントでコンテキストに応じた回答を簡単に追加できます。







