Amazon Web Services ブログ

Tag: Machine Learning

Amazon、Nova モデル強化に向けプライベート AI バグバウンティプログラムを開始

Amazon は、Amazon Nova 基盤モデルを含む AI モデルおよびアプリケーションを対象としたプライベート AI バグバウンティプログラムを開始しました。このプログラムでは、セキュリティ研究者やパートナー大学の専門家と連携し、プロンプトインジェクションやジェイルブレイク、CBRN 関連の脅威の検出など重要な領域でモデルをテストします。参加者は有効な脆弱性の報告に対して 200 ドル から 25,000 ドル の報奨金を獲得でき、次世代の AI セキュリティ研究者の育成も目指しています。

Amazon Bedrock の次世代推論エンジン Mantle におけるゼロオペレーターアクセス

AWS は生成 AI のセキュリティ基準をさらに引き上げました。お客様が機密データを扱う生成 AI アプリケーションを安心して構築できるよう、Amazon Bedrock の次世代推論エンジン Mantle では、オペレーターが顧客データにアクセスできない設計を一から構築しました。本ブログでは、AWS Nitro System で培った技術を活用し、生成 AI ワークロードに最高レベルのセキュリティを提供するゼロオペレーターアクセス設計の詳細をご紹介します。

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。

東京大学 松尾・岩澤研究室主催の AI エンジニアリング実践講座にて、1400 名を超える受講者に AWS 上でのクラウド開発を体験していただきました [ 後片づけ編 ]

本ブログシリーズでは、2025 年 4 月から 7 月にかけて実施した東京大学 松尾・岩澤研究室の AI エンジニアリング実践講座において、 AWS クラウドを活用した実践的な学習環境を用意し、1400 名を超える受講申し込み者に対して、個別のAWSアカウントを提供する大規模なオンライン講義を開講した取り組みを全 3 回に分けてまとめたものです。
3 回目は、環境の後片付けの実施方法とそこで得た知見について共有します。

東京大学 松尾・岩澤研究室主催の AI エンジニアリング実践講座にて、1400 名を超える受講者に AWS 上でのクラウド開発を体験していただきました [ 演習、運用編 ]

本ブログシリーズでは、2025 年 4 月から 7 月にかけて実施した東京大学 松尾・岩澤研究室の AI エンジニアリング実践講座において、 AWS クラウドを活用した実践的な学習環境を用意し、1400 名を超える受講申し込み者に対して、個別のAWSアカウントを提供する大規模なオンライン講義を開講した取り組みを全 3 回に分けてまとめたものです。
2 回目は、各受講生に割り当てる AWS アカウントに対する権限の適用と管理方法について詳しく説明します。

東京大学 松尾・岩澤研究室主催の AI エンジニアリング実践講座にて、1400 名を超える受講者に AWS 上でのクラウド開発を体験していただきました [ 準備、構築編 ]

本ブログシリーズでは、2025 年 4 月から 7 月にかけて実施した東京大学 松尾・岩澤研究室の AI エンジニアリング実践講座において、 AWS クラウドを活用した実践的な学習環境を用意し、1400 名を超える受講申し込み者に対して、個別のAWSアカウントを提供する大規模なオンライン講義を開講した取り組みを全 3 回に分けてまとめたものです。
1 回目は、講義に参加する受講生にAWSアカウントを準備し、受講者情報と紐づける方法について詳しく説明します。

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 […]

JWT を使用した Amazon Bedrock と Amazon OpenSearch Service による SaaS 向けマルチテナント RAG 実装

本ブログでは、RAG 実装で使用される Vector DB の一つである Amazon OpenSearch Service を例に、JSON Web Token（JWT）と FGAC を組み合わせたテナント分離パターンとテナントリソースへのルーティング方法を紹介します。

Amazon Bedrock で AWS Open Data Program のデータを使用する方法

この記事では、AWS オープンデータプログラムのデータを Amazon Bedrock で活用する方法を解説しています。
特に NOAA の気候データセット（GHCN）をナレッジベースとして設定し、基盤モデルと組み合わせることで、技術的知識がなくても気象データに簡単にアクセスできるようになります。チュートリアルは少量のデータを使う基本編と、データセット全体を使う応用編の2部構成になっており、Amazon OpenSearch Serverless を使ったベクトルストアの作成方法も含まれています。

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