Amazon Web Services ブログ

AWS re:Invent 2025 で開催されるデジタル主権関連セッションの参加ガイドを紹介します。AWS European Sovereign Cloud の最新情報、ハイブリッドクラウドとエッジコンピューティングでの生成 AI 実装、データレジデンシー要件への対応など、幅広いトピックをカバーするブレイクアウトセッション、コードトーク、ワークショップの詳細を解説します。クラウドの利点を活用しながらデータ管理を維持する方法を学べる貴重な機会です。

「スモールビジネスを、世界の主役に。」をミッションに掲げるフリー株式会社。創業時から「AI CFO」というビジョンを描いてきた同社は、LLM (Large Language Models、大規模言語モデル) 登場を機に、生成 AI を活用した AI ネイティブな組織への本格的な変革に乗り出した。技術選定、組織体制の構築、そして何より「成功基準」という独自のフレームワークを確立し、全社で AI 活用を推進。チャットサポートの解決率約 50% 向上、営業効率の劇的な改善、そして BPaaS (Business Process as a Service) 事業での構造改革など、着実に成果を積み重ねている。AI プロダクトマネージャーの木佐森氏に、その変革の全貌を聞いた。

この記事は、Kiro の新機能「グローバルステアリング」について解説しています。開発者が「関数型の React コンポーネントを使ってほしいことを AI アシスタントに 47 回も伝え」るような繰り返しを解決するため、「AI コンテキストのための個人用の .bashrc のようなもの」として、ホームディレクトリ（~/.kiro/steering/）に永続的な設定ファイルを保存する仕組みを提供します。「好みを一度書けば、それがあなたが触れるすべてのプロジェクトの基盤になり」、「開発者は毎月数時間を節約でき」、「AI アシスタントが毎回、初日からあなたを理解するようになる」効果をもたらします。

複数の AWS アカウントとリージョンにまたがるログの管理は、組織にとって常に複雑な課題でした。本番環境、開発環境、ステージング環境用の個別のアカウントやリージョンを含む AWS インフラストラクチャーが成長するにつれ、ログ管理の複雑さは指数関数的に増加します。特に時間外の重大なインシデント発生時には、チームは複数のアカウントを検索し、異なるリージョン間でイベントを関連付け、複雑なログ集約システムを管理し、クロスアカウントのアクセス権限を維持するために貴重な時間を費やしています。このような従来のログ管理アプローチは、多大なリソースを消費するだけでなく、インシデント解決を遅らせ、顧客体験に影響を与える可能性があります。このブログでは、大規模環境向けのログ管理を簡素化する方法をご紹介します。

Model Context Protocol（MCP）は、エージェントがツールや外部システムに接続するための標準となりました。関数の実行やファイルアクセス、プロンプトの実行などを行うための汎用インターフェイスです。MCP は AI コーディングアシスタントで広く利用されており、大規模言語モデルの機能を拡張するために使われています。
Kiro ユーザーは私たちのローカル MCP サーバーサポートを愛用しており、仕様、ステアリング、フックを MCP と組み合わせることで構築された多くの興味深いアプリケーションを見てきました。これをさらに進化させるために、リモート MCP サーバーサポートとワンクリック MCP インストールを新たに発表します。これらの機能により、Kiro での作業とアプリの構築がより簡単になります。

週刊生成AI with AWS, 嵐(reinvent)の前の静けさを感じる2025年11月3日号。- builders.flash 記事で多くの生成AI関連記事が出ており必見です！ブログ記事では、NTTドコモ様とアサイクル株式会社様のAWS 生成 AI 活用事例紹介含む9件のブログを公開。サービスアップデートでは、Amazon Bedrock AgentCore Runtimeのダイレクトコードデプロイメントサポート、Amazon Cognito M2Mの価格設定の簡素化など3件を紹介。

2025年7月に、AWS 品川オフィスにて「AWS GenAI Catapult ! 」を開催いたしました。本 […]

この記事では、Amazon CloudWatch とApplication Signals 用の2つの新しい MCP サーバーと Amazon Q Developer CLI を活用して運用ワークフローを変革する方法をご紹介します。従来の手動作業に代わる直感的な会話形式のやり取りを通じて、パフォーマンスのボトルネックの特定、権限の問題の解決、アラーム設定の最適化、インシデント修復の加速化を行う方法を学びます。

🎉AWS IoT Core 10周年🎉 こんにちは、ソリューションアーキテクトの服部です。AWS が 2015 […]

Claude Code や Kiro といった AI 駆動の開発ツールや開発環境によりコーディングの生産性が飛躍的に高まっています。さらに、AI DLC をはじめとした開発方法論が AI の適用範囲を開発プロセス全体に広げることで、 “本番リリースまでの時間” は数倍に短縮されつつあります。その生産性向上に着目が集まる一方で、リリース速度が事業の成長を阻害するリスクが観測され始めています。技術的には本番環境に影響するバグが週次になるリスク、ビジネス的には十分に顧客の課題を解決しない機能が増え利用率が下がるリスクが挙げられます。Amazon の実践する「顧客に必要とされないものを作らない」製品開発プロセス Working Backwards は特に事業リスクを低減するのに役立ちます。本記事では、Working Backwards を「誰もが」実践できるよう、生成 AI を用い企画からモックの開発、データの収集から改善まで緻密にデザインされたプログラム ML Enablement Workshop と 20 社超の提供実績から得られたフィードバックを紹介します。