Amazon Web Services ブログ
Tag: AI/ML
株式会社サンブリッジ様のAWS生成AI事例「採用担当向け育成 AI コーチの構築により育成業務の一部を自動化し、年間 360 時間の工数削減と育成の質の高度化を実現」のご紹介
本ブログは株式会社サンブリッジ様と Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしまし […]
【EdTech Meetup】AI 時代の EdTech ~プロダクト・開発・運用の変革と EdTech の未来~【開催報告】
アマゾン ウェブ サービス ジャパン(以下、AWS)は 2025 年 11 月 11 日に、「【EdTech […]
Amazon Bedrock を活用した太陽光発電データの異常検知・分析システムの構築事例
本ブログは、株式会社エナリス 星野 友宏 氏、KDDI アジャイル開発センター株式会社 御田 稔 氏、アマゾン […]
Amazon Bedrock AgentCore ゲートウェイインターセプター: きめ細かなアクセス制御の実現
企業が AI エージェントを採用してワークフローを自動化する中で、組織全体で数千のツールへの安全なアクセスを管理することが重要な課題となっています。数百のエージェントや自動化されたワークフローが、異なる部門にまたがる数千の Model Context Protocol (MCP) ツールにアクセスする統合 AI プラットフォームでは、各呼び出し元が許可されたツールのみにアクセス できるようにする必要があります。また、ユーザー ID やエージェントのコンテキストに基づいてツールへのアクセスを動的にフィルタリングし、マルチホップのワークフローを通じて機密データを保護しながら、パフォーマンスを維持することが求められます。これらの課題 に対応するため、Amazon Bedrock AgentCore Gateway はゲートウェイインターセプターという新機能を提供開始し、きめ細かなセキュリティ、動的なアクセス制御、柔軟なスキーマ管理を可能にします。
Python 初心者が生成AIとともに短期プログラミング開発に挑戦した結果
Python未経験ながらも生成AIを活用しコーディングやエラー解析を通じて、短期間でプログラミング開発を成し遂げた事例を紹介します。
【開催報告 & 資料公開】AWS 秋のオブザーバビリティ祭り 2025
こんにちは。ソリューションアーキテクトの大南です。 2025 年 11 月 6 日に「AWS 秋のオブザーバビ […]
[対談記事] 「その AI の精度が 1% 上がったとき、顧客価値は?」 freee が語る、価値創出論と AI ネイティブ組織への変革
「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。
製造・金融・メディア・レジャー ~業界における生成AI活用の最前線~
生成AIの向かう先 2025年10月時点での生成AI活用はまず生産性の向上、つまり人間が行う業務の代わりをさら […]
Amazon Q Developer で Audible のユニットテスト自動化を強化
Amazon の子会社である Audible は、オーディオストーリーテリングの大手プロデューサーかつプロバイダーです。オーディオブック、ポッドキャスト、特別にキュレーションされた Audible Originals を含む 100 万タイトル以上の膨大なライブラリを持っています。Audible は没入感のあるオーディオ体験で、日常を学習や想像力、エンターテイメントの機会に変えています。数百万のエンドユーザーがデバイス間でシームレスな体験を楽しめるよう、堅牢なテストが重要です。
テストカバレッジが不十分なコードベースを引き継いだ経験はありませんか?あるいは、締切に間に合わせるために急いでコードを書き、「後で」テストを追加すると約束したことは?私たちは皆そのような経験があります。テストは重要ですが、締切が迫ると優先度が下がりがちです。そこで Amazon Q Developer のエージェント機能が登場し、開発者のテスト生成アプローチを変革しています。このブログでは、Audible が Amazon Q Developer を活用してユニットテストカバレッジを向上させた方法を紹介します。
業界タスク特化型⼤規模⾔語モデルの開発 〜 野村総合研究所様へのインタビュー 〜
みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス (AWS) ジャパン合同会社 AI / ML 事業開発チーム […]





