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週刊生成AI with AWS – 2025/8/11週

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。

8 月 22 日に「AWS 生成 AI アプリ構築実践ガイド」というLLMの基礎、RAG、AIエージェントを網羅した本が出版されます。基礎知識の習得に加えてハンズオンで実践力を磨くこともできるようになっています。ぜひご覧ください！

先日 2つの新しいプランを追加した「AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム」も非常に多くの申し込みをいただいています。引き続き募集中ですのでよろしくお願いします。

それでは、8 月 11 日週の生成 AI with AWS 界隈のニュースを見ていきましょう。

さまざまなニュース

サービスアップデート

    • Amazon Q Business がチャットの透明性向上のための Response Events機能 を提供開始
      Amazon Q Business に Response Events 機能が追加されました。これまでクエリ処理がブラックボックス状態で、AI がどのように回答を生成したか分からない課題がありました。新機能により、RAG による企業知識の検索やファイル処理、プラグインとのやり取りをリアルタイムで確認できるようになります。処理過程が可視化されることで、回答への信頼性と透明性を向上させることが可能です。
    • Amazon Q Business が Agentic RAG を開始し、精度と説明可能性を向上
      Amazon Q Business で新機能 Agentic RAG が提供開始されました。複雑な質問に対して AI エージェントが質問を自動的に分解して並列処理することで、より正確で詳細な回答を生成できるようになりました。企業データを対象とした複雑な問い合わせでも、データの整合性をチェックしながら包括的な回答を提供します。詳細はこちらのドキュメントをご参照ください。
    • Amazon Bedrock の Anthropic Claude Sonnet 4 でコンテキストウィンドウが拡張
      Amazon Bedrock の Claude Sonnet 4 でコンテキストウィンドウが 20 万トークンから 100 万トークンに 5 倍拡張されました。これにより、大規模なコードベース全体の分析や、数百の文書を一度に処理する文書統合、複雑なワークフローを持つ AI エージェントの構築が可能になります。従来は分割して処理する必要があった大容量データも、一回のリクエストで完全な文脈を保ったまま処理できるようになりました。現在パブリックプレビューでオレゴン、バージニア北部、オハイオリージョンで利用可能です。
    • Amazon SageMaker HyperPod が新しいクラスター設定エクスペリエンスを提供開始
      Amazon SageMaker HyperPod で新しいクラスター作成体験が提供開始されました。大規模な AI/ML ワークロード向けのネットワーク、ストレージ、コンピュート、IAM 権限などを数クリックで自動設定できます。従来は手動でこれらのリソースを個別に設定する必要がありましたが、新しい設定により AWS インフラの専門知識がない方でもクラスターを構築しやすくなりました。詳細はこちらのドキュメントをご参照ください。
    • Amazon SageMaker HyperPod でカスタム AMI がサポート開始
      Amazon SageMaker AI で新しい GPU インスタンス P6e-GB200 UltraServers のサポートが開始されました。従来の P5en インスタンスと比較して 20 倍以上のコンピュート性能と 11 倍以上のメモリを提供し、最大 72 の NVIDIA Blackwell GPU を活用できます。これにより兆パラメータ規模の大規模 AI モデルのトレーニングを効率よく取り組むことが可能です。現在はバージニア北部リージョンの Dallas Local Zone で利用可能で、SageMaker Flexible Training Plans を通じて予約できます。詳細はこちらのドキュメントをご参照ください。
    • SageMaker HyperPod が LLM タスクの Topology Aware Scheduling をサポート
      SageMaker HyperPod で Topology Aware Scheduling (TAS) が利用可能になりました。大規模言語モデル (LLM) のトレーニングタスクを最適なネットワーク配置で実行できます。従来は複数のインスタンス間でデータ交換する際、ネットワークホップが多く通信遅延が発生していました。今回のアップデートにより、ネットワークトポロジー情報を活用してタスクを自動的に最適な場所にスケジューリングし、インスタンス間通信を削減してトレーニング効率を向上させます。詳細はこちらのドキュメントをご参照ください。
    • SageMaker HyperPod がコンピュートリソースのきめ細かいクォータ割り当てをサポート
      SageMaker HyperPod で、コンピュートリソースの細かい quota 割り当てが可能になりました。これまではインスタンス全体を使う必要がありましたが、GPU や vCPU、メモリを必要な分だけチーム間で配分できるようになります。機械学習のトレーニングや推論タスクで、リソースの無駄遣いを防ぎ、コスト効率を向上させることができます。詳細はこちらのドキュメントをご参照ください。
    • Amazon EC2 シングル GPU P5 インスタンスが一般提供開始
      Amazon EC2 P5 インスタンスに、NVIDIA H100 GPU を 1 つ搭載した新しいサイズが一般提供開始されました。従来は大規模な GPU 環境が必要だった機械学習や高性能コンピューティングを、小さく始めてコスト効率的に利用できるようになります。中小規模のチャットボットや翻訳ツール、製薬研究や金融モデリングなどの用途に最適です。東京リージョンを含む複数リージョンで利用可能です。
    • Amazon OpenSearch Serverless が kNN Byte vector と新しいデータタイプをサポート
      Amazon OpenSearch Serverless で kNN Byte vector サポートなど複数の新機能が追加されました。従来の kNN vector と比べてメモリとストレージ使用量を削減でき、コスト最適化とパフォーマンス向上が期待できます。さらに radial search や nested fields により、1 つのドキュメント内で複数ベクトルの管理が可能になり、複雑な検索・分析ワークロードにも対応しやすくなりました。詳細はこちらのドキュメントをご参照ください。
    • Amazon Neptune が GenAI アプリケーションでのグラフネイティブメモリのために Cognee と統合
      Amazon Neptune Analytics が Cognee という AI エージェント向けメモリフレームワークと統合されました。この統合により、生成 AI アプリケーションでグラフベースの長期記憶機能を利用できるようになります。AI エージェントが過去のやり取りから学習し、時間の経過とともによりパーソナライズ化され効果的な応答を提供できます。詳細はこちらのドキュメントをご参照ください。

著者について

Naoto Kimura

木村 直登(Naoto Kimura)

AWS Japan のソリューションアーキテクトとして、製造業のお客様に対しクラウド活用の技術支援を行なっています。最近は生成 AI と毎日戯れており、特にコード生成と LLM エージェントに注目しています。好きなうどんは’かけ’です。