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週刊生成AI with AWS – 2026/5/11 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野間です。生成AIを使ったサービスが日々の業務やプライベートに溶け込んできていますが、その裏側でどんなハードウエアが動いているのかまで意識する機会はあまり多くないかもしれません。普段車に乗るときにエンジンの仕組みまで気にしないのと似ていて、たまにボンネットを開けて覗いてみると、自分が使っているサービスへの理解が深まり、技術選定や活用方法を考えるうえでのヒントになることもあります。「10 AI chip terms you should know (知っておきたいAIチップに関する10の用語)」というブログを見つけたのでお時間あるときに是非読んでみてください。
お昼休みの30分で最新情報を知れる場として「もぐもぐAWS」という企画がスタートしました。是非チェックしてみてください。
5 月 28 日には「第7回 AWS ジャパン 生成 AI Frontier Meetup ～学びと繋がりの場～」というイベントが開催されます。生成 AI の最新トレンド紹介や参加者間での情報交換を目的としたイベントですのでぜひご参加ください。
それでは 5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
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- AWS生成AI国内事例ブログ「株式会社アクト・ノード様の AWS 生成 AI 活用事例：Amazon Bedrock Agent Coreで実現する「見守りエージェントAI」。一次産業の人手不足と熟練知識の属人化を解決し、見守り頻度を最大48倍に拡大、生産者の工数を50%削減」
養鶏や果樹、水産養殖といった一次産業の現場で、Amazon BedrockとAmazon Bedrock AgentCoreを活用した「見守りエージェントAI」を構築した株式会社アクト・ノードの事例を紹介するブログです。生産者がチャットで相談すると見守り要件をAIが整理し、既存の定点カメラから取得した画像を自律的に分析して異常時にアラートを出す仕組みになっています。少量の参考画像と説明文だけで多様な見守りニーズに対応できるFew-shot examplesの活用や、Amazon Bedrock AgentCoreの会話メモリでセッションをまたいだ文脈維持を実現している点が特徴です。実証では見守り頻度が1日1〜3回から30分間隔で最大48回へ拡大し、生産者の工数も50%削減されたほか、ベテランの暗黙知を構造化データとして蓄積できる副次的な効果も確認されています。人手不足と知識の属人化に悩む一次産業の現場で生成AIの活用を検討しているユーザーにとって参考になる内容です。 - AWS生成AI国内事例ブログ「「人がいない」を、AIが埋める ── 養鶏・防災・建設・化学の中堅・中小企業4社が示すDX最前線」
人手不足や知識継承といった日本の中堅・中小企業に共通する課題に対して、生成AIとAIエージェントで解決に取り組む4社の事例をまとめたブログです。アクト・ノード（養鶏での見守りエージェント）、ヤマトプロテック（防災・書類電子保管）、大豊建設（社内生成AIツール「大豊AI」）、メック（化学の研究情報検索エージェント）の取り組みが紹介されています。ヤマトプロテックではAmazon BedrockとKiroを使ってわずか2日でAI-OCRによる書類電子保管システムを構築し、手作業入力を85%以上削減した事例、大豊建設では8ヶ月で307名が利用し規程検索で約250時間の業務時間を削減した事例、メックではAmazon Bedrock AgentCore・Amazon S3 Vectors・Strands Agentsを組み合わせた情報検索エージェントを約3週間で開発した事例など、短期間に生成AIを業務に組み込みたいユーザーにとって参考になる内容です。 - AWS生成AI国内事例ブログ「AWS GenAIIC の技術支援で実現する建設・BIM 特化基盤モデル開発 — GENIAC 第 3 期 ONESTRUCTION Ishigaki-IDS 事例」
GENIAC第3期において、ONESTRUCTION株式会社が建設・BIM領域に特化した基盤モデル「Ishigaki-IDS」を開発した事例を紹介するブログです。BIMモデルへの情報付与・照査内容を定義する新しいXML規格「IDS（Information Delivery Specifications）」に対応するため、Qwen3（8B/14B/32B）をベースに、継続事前学習（CPT）、教師ありファインチューニング（SFT）、検証可能な報酬による強化学習（RLVR）の3段階パイプラインで学習を進めています。学習基盤にはAmazon EC2 P5enインスタンス（NVIDIA H200 GPU搭載）を2ノード、AWS ParallelClusterによる分散学習のオーケストレーション、Amazon FSx for Lustreによる高スループットな共有ストレージが使われています。AWS Generative AI Innovation Center（GenAIIC）からは、学習データ設計・評価ベンチマーク・学習テクニック・インフラ・実験結果の診断まで隔週で技術アドバイザリーを受ける形で支援され、最終的に「Ishigaki-IDS-8B」とベンチマーク「IDS-Bench」がHugging Faceで公開されています。 - ブログ記事「3人月の開発を2日間で ─ 日立グループ初の AI-DLC 実践で得たリアルな手応え」
2026年1月22〜23日にAWS Loft Tokyoで開催された「11社合同 AI-DLC Unicorn Gym」に株式会社日立産業制御ソリューションズが参加した体験レポートです。「分散したIT資産・セキュリティデータの統合基盤構築」をテーマに、Kiroを中心にAWS Lambda・Amazon DynamoDB・AWS CDKを使った構成を2日間で形にしています。従来手法で約530時間（3人月相当）と見積もられた開発を、7名×10時間の約70時間で動作するプロトタイプまで到達させた点が特徴です。AI駆動開発を社内で本格的に検討したいユーザーにとって、前提条件（業務担当者の同席、結合テストやセキュリティ審査は別途）も含めて参考になる内容です。 - ブログ記事「実践企業に学ぶ生成 AI 導入の勘所 〜眠るデータを企業価値に変える〜 – AWS Local Executive Roadshow 大阪編（#1/8）開催レポート」
2026年4月13日にAWS大阪支社で開催された「AWS Local Executive Roadshow」シリーズ第1回の開催レポートです。全国5都市・計8回のシリーズの初回として、エグゼクティブや情シス部門に向けて生成AIをビジネス価値に転換するためのポイントが、関西拠点の実践企業の事例を中心に共有されました。文具メーカーのサクラクレパスでは、Amazon BedrockとDifyを組み合わせた社内AI共通基盤を「情シス主導×ユーザー作成」の役割分担で運用している事例、化学メーカーのメックではAWS Amplify、Amazon Bedrock AgentCore、Amazon S3 Vectors、Strands Agentsを使ったAgentic RAGを自前構築している事例が紹介されています。 - ブログ記事「AI ツールで実現する継続収益ビジネス 〜開発力を資産に変える〜 – AWS Local Executive Roadshow 大阪編（#2/8）開催レポート」
2026年4月14日にAWS大阪支社で開催された「AWS Local Executive Roadshow」シリーズ第2回の開催レポートです。AIで顧客を支援するIT企業のエグゼクティブ向けに、開発力をストック型収益に変えるためのビジネスモデル変革をテーマに開催されました。ロジカル・アーツのSaaS「HARMONY」では、Amazon Connectベースに7つのAI機能を組み込んだAIコンタクトセンターソリューションで、アフターコールワーク時間を20分から5分へ短縮し、ランニングコストを85%削減した事例が紹介されています。アプリズムの競走馬見守りプロダクト「aiba」では、Amazon SageMaker AIで独自の骨格推定モデルを反復学習させ、AWS IoT Coreのフリートプロビジョニングでデバイスのプロビジョニング工数を約90%削減した取り組みが共有されています。 - ブログ記事「最新の Amazon Q コスト機能による FinOps の変革」
Amazon Q Developerに追加されたコスト分析・最適化機能を使って、FinOps（クラウド財務運用）の進め方をどう変えられるかを解説するブログです。AWS Cost Explorer、AWS Cost Optimization Hub、AWS Compute Optimizer、AWS Budgets、AWS Pricing APIなど複数のサービスから情報を横断的に取得し、自然言語の質問に対して時間単位・リソースレベルの粒度で回答できるようになっています。設計段階のアーキテクチャを読み取ってAmazon EC2やAmazon S3の料金見積もりを生成したり、AWS GravitonやサーバーレスへのWhat-if分析を行ったりと、開発者がコスト意識を「シフトレフト」させやすくなる点が特徴です。 - ブログ記事「Hannover Messe 2026 AWS ブースレポート」
世界最大級の産業見本市「Hannover Messe 2026」のAWSブースを紹介するレポートです。スマート生産・サプライチェーン・製品設計開発・スマートプロダクトの4領域で、Amazon Bedrock、Amazon Bedrock AgentCore、Amazon Nova、Amazon Quick、AWS IoT Core、Amazon Connect、Kiroなどを組み合わせたデモが展示されました。また、注目の「AI-Driven Product Journey」では、来場者がキオスクで入力したデザインから生成AIがオリジナルデザインを作り、AMR・協働ロボット・レーザー彫刻機・AI画像検査・ヒューマノイドロボットが連携して金属コースターを製造する一連のフローを、エージェントAIが自律的にオーケストレーションする様子が披露されました。スマート生産の「Investigation Trace」によるエージェントの推論過程の可視化や、Kiroで7インチHMI向けの空調管理システムをC++で開発するデモを30分以内で完了させる事例など、実運用フェーズに進みつつある産業AIの最新動向を把握したいユーザーにとって参考になる内容です。 - ブログ記事「Specがさらに高速にスマートに進化」
Kiroの仕様駆動開発（spec-driven development）機能に、開発スピードを高めながら品質を維持するための3つの新機能が追加されました。タスクリストの依存関係を自動でグラフ化して独立タスクを並列実行する「Run tasks in parallel」、要件・設計・タスクを一度に自動生成する「Quick plan mode」、そしてLLMと自動推論を組み合わせるNeurosymbolic AIで要件の曖昧性や論理矛盾を検出する「Requirements analysis」の3つです。タスクの並列実行では、同じファイルを編集するタスクは並列化を避けつつ、独立タスクは「waves」としてまとめて同時実行する仕組みになっており、1時間以上かかっていた大規模な仕様の実装時間が約4分の1に短縮された例が紹介されています。Quick plan modeでは2〜4個の的を絞った質問とワークスペースの自動スキャンで承認プロセスを簡略化し、Requirements analysisでは「レコードを削除」がハード削除かソフト削除かといった解釈のばらつきを実装前に検知できます。 - ブログ記事「探求のための広い余地：20ドル分の有料ティアサインアップボーナス」
Kiroの新規有料サブスクライバー向けサインアップボーナスが、これまでの500クレジットから1,000クレジット相当（20ドル分）に倍増されました。初日からClaude Opus 4.7を含むプレミアムモデルにフルアクセスでき、ソーシャルログインまたはBuilder IDで登録した利用者が対象になります。無料ティアの構成も見直され、Claude Sonnet 4.5に加えてQwen3 Coder Next、DeepSeek v3.2、MiniMax 2.1といったオープンウェイトモデルがクレジットカード不要で使えるようになりました。
- AWS生成AI国内事例ブログ「株式会社アクト・ノード様の AWS 生成 AI 活用事例：Amazon Bedrock Agent Coreで実現する「見守りエージェントAI」。一次産業の人手不足と熟練知識の属人化を解決し、見守り頻度を最大48倍に拡大、生産者の工数を50%削減」
サービスアップデート
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- Claude Platform on AWSが一般提供開始
Anthropic社のネイティブなClaude Platformの体験を、既存のAWSアカウントから直接利用できる「Claude Platform on AWS」が一般提供開始されました。AWSがこの体験を提供する最初のクラウドプロバイダーとなり、AWSのIAM認証情報、統合請求、AWS CloudTrailによる監査ログをそのまま利用できます。Claude Managed Agents（ベータ）、Advisor strategy（ベータ）、ウェブ検索、ウェブフェッチ、コード実行、Files API（ベータ）、Skills（ベータ）、MCPコネクタ（ベータ）、プロンプトキャッシング、引用、バッチ処理など、Anthropic側の最新機能に同じAPIで直接アクセスできる点が特徴です。東京リージョンを含む17のAWSリージョン（米国・欧州・アジアパシフィックなど）で利用でき、別アカウント・別請求の管理を増やさずにClaudeの最新機能を試したい開発チームや企業にとって参考になる内容です。 - Amazon Bedrockが高度なプロンプト最適化と移行ツールを発表
Amazon Bedrockに、プロンプトの最適化と複数モデル間での比較評価を一括で行える「Advanced Prompt Optimization」機能が追加されました。プロンプトテンプレート、サンプル入力、任意の正解データ、評価指標または自然言語の評価基準を入力すると、元のプロンプトと最適化後のプロンプトを最大5モデルで同時に比較できます。JPG・PNG・PDFなどのマルチモーダル入力にも対応しており、出力には最終プロンプトに加えて評価スコア・コスト見積もり・レイテンシーがまとめて表示されます。現行モデルをベースラインに据えて移行先候補と比較できるため、モデル変更時のパフォーマンスの後退（リグレッション）を事前に検知しやすくなる点も特徴です。 - Kiro CLI 2.3.0でMCPサーバー接続の拡充、~/.kiroの再配置、TUIのリマップに対応
Kiro CLIのバージョン2.3.0がリリースされ、MCPサーバーへの接続性、Kiroのインストール場所、ターミナルUIのキーバインドのカスタマイズ性を高める4つの機能が追加されました。動的クライアント登録に対応していないHTTPベースのMCPサーバーに対しては、設定ファイルに事前登録済みのoauth.clientIdを指定することで、Slack・GitHub・Figmaなどのサービスを独自プロキシなしで使えるようになります。KIRO_HOME環境変数を設定するとグローバルエージェント・プロンプト・スキル・設定・セッションの保存先を変更でき、複数マシンでのdotfiles管理や仕事用・個人用プロファイルの分離、コンテナ環境での状態の隔離がしやすくなります。V2 TUIのキャンセル・メニュー終了・終了アクションのキーバインドをリマップできるようになったほか、エージェントの実行結果を$AGENT_DISPLAY_OUTと$AGENT_CONTEXT_OUTという2つの新チャネルに出力する仕組みも追加され、コンテキスト消費を抑えつつ進捗表示と内部メモを使い分けられるようになっています。 - Amazon SageMaker AIがQwen3.6のサーバーレスモデルカスタマイズに対応
Amazon SageMaker AIで、Alibaba Cloudが提供する「Qwen3.6 27Bパラメータモデル」に対するサーバーレスのファインチューニングがサポートされました。教師ありファインチューニング（SFT）と強化学習ファインチューニング（RFT）の両方に対応しており、これまではベースモデルのデプロイのみだったところから、特定のドメインやワークフローに合わせたカスタマイズが可能になります。インフラのプロビジョニングやトレーニングのオーケストレーションはAmazon SageMaker AIが担い、利用した分だけの従量課金モデルで使える点が特徴です。東京リージョンを含む4つのAWSリージョン（米国東部（バージニア北部）、米国西部（オレゴン）、アジアパシフィック（東京）、欧州（アイルランド））で提供されています。 - AWS Transformがエージェントビルダーツールキット「Kiro Power」を提供開始
AWS Transform向けのエージェントビルダーツールキット「Kiro Power」の一般提供が開始されました。「AWS Transform composability initiative」の一環として提供され、移行・モダナイゼーションを担うパートナーやISV、ユーザーが、自社の専門エージェント・ツール・ナレッジベース・ワークフローをAWS Transformのエージェント型AI機能と統合できます。ツールキットはエージェントの構築から共有、AWS Transformへの登録、ディスカバリーまでのライフサイクル全体をカバーしており、構築したカスタムエージェントは「Kiro Power Marketplace」を通じて他のユーザーからも利用される形で展開できます。 - AWS Transformがカスタマー所有のアーティファクトストアをサポート
アセスメント・移行・モダナイゼーションをAI駆動で進めるAWS Transformで、変換アーティファクトの保存先として、ユーザー自身が所有するAmazon S3バケットを設定できるようになりました。任意でAWS KMSキーによる暗号化を組み合わせることもでき、自社のIAMポリシーでアクセス制御を行えます。S3バケットへ直接ファイルをアップロードすればAWS Transformのエージェントが即座に利用でき、複数のAWSアカウントにまたがるアーティファクトを集約管理できる点が特徴です。 - Amazon SageMaker JumpStartで画像生成・テキスト埋め込みの新モデルが利用可能に
Amazon SageMaker JumpStartに、Black Forest Labsの画像生成モデル「FLUX.2-klein-base-4B」と、Qwenのテキスト埋め込みモデル「Qwen3-Embedding-0.6B」の2つが追加されました。FLUX.2-klein-base-4Bはコンパクトなアーキテクチャでリアルタイム画像生成とマルチリファレンス編集に対応し、13GBのVRAMがあれば動作します。Qwen3-Embedding-0.6Bは100以上の言語に対応したテキスト埋め込みモデルで、検索・分類・クラスタリング・バイテキストマイニングといった用途に向き、出力次元の柔軟な指定や指示認識型の埋め込みにも対応しています。 - Amazon SageMaker JumpStartで音声認識・テキスト読み上げの3つの新モデルが利用可能に
Amazon SageMaker JumpStartに、Qwenの音声系モデル3種が追加されました。多言語TTSで音色・感情・韻律の指示制御に対応する「Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice」、3秒の音声入力からの高速ボイスクローニングが可能な「Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base」、52言語・方言に対応し複雑な音響環境に強い音声認識モデル「Qwen3-ASR-1.7B」の3つです。数クリックでデプロイできるJumpStartの特性を活かし、リアルタイム対話型のボイスアプリ、仮想アシスタント、文字起こしや多言語カスタマーサポート、リアルタイム字幕といった幅広いユースケースに対応します。 - Amazon SageMaker JumpStartでエージェント型コーディングと効率的AI向けの2つの新モデルが利用可能に
Amazon SageMaker JumpStartに、Z.aiの「GLM-5.1-FP8」とMicrosoftの「Phi-4-mini-instruct」の2つの新モデルが追加されました。GLM-5.1-FP8はリポジトリレベルのコード生成、ターミナルタスク、複雑なデバッグワークフローを得意とするエージェント型ソフトウェアエンジニアリング向けのモデルで、長期的な反復推論で解を磨き上げるタイプです。Phi-4-mini-instructはメモリやレイテンシーの制約がある環境向けにコンパクトに作られており、24言語と関数呼び出しに対応し、推論・数学・論理処理に強みがあります。自動コードレビューパイプラインやAI開発環境を構築したいユーザーや、エッジ・低レイテンシー環境で多言語チャットボットやリソース制約下の推論を扱いたいユーザーにとって参考になる内容です。 - Amazon SageMaker Data AgentがIAM Identity Centerドメインで利用可能に
Amazon SageMaker Unified StudioのData Agentが、AWS IAM Identity Centerで構成されたドメインでも利用できるようになりました。Amazon Athena、Amazon Redshift、Amazon S3、AWS Glue Data Catalogなどに接続し、自然言語で分析目的を伝えるとPythonまたはSQLのコードを生成します。ノートブックのセル、選択中のテーブル、クエリ履歴を会話のコンテキストとして引き継ぎ、コード生成前に段階的な実行プランを提示する仕組みになっています。 - Amazon SageMaker Feature StoreがSageMaker Python SDK V3をサポート
機械学習モデル向けの特徴量を保存・共有・管理するAmazon SageMaker Feature Storeが、SageMaker Python SDK V3（v3.8.0以降）に対応しました。フィーチャーグループの作成時にAWS Lake Formationを有効化することで、オフラインストアのデータに列レベル・行レベルのアクセス制御を適用できます。加えて、Apache Icebergのコンパクションやスナップショットの有効期限といったテーブルプロパティを、SDK経由で直接設定できるようになっています。 - Amazon SageMakerノートブックインスタンスでG6インスタンスのリージョン拡大
Amazon SageMakerノートブックインスタンスで利用できるAmazon EC2 G6インスタンスが、東京リージョンを含む8つのAWSリージョン（東京、ムンバイ、シドニー、ロンドン、パリ、フランクフルト、ストックホルム、チューリッヒ）に拡大されました。G6は最大8基のNVIDIA L4 Tensor Core GPU（1基あたり24GBメモリ）と第3世代AMD EPYCプロセッサを搭載しています。 - Amazon SageMaker StudioノートブックがP6-B200インスタンスのリージョン拡大
Amazon SageMaker Studioノートブックで、Amazon EC2 P6-B200インスタンスが米国東部（バージニア北部）リージョンで利用できるようになりました。NVIDIA Blackwell GPUを8基（高帯域幅GPUメモリ合計1,440GB）と第5世代Intel Xeonプロセッサ（Emerald Rapids）を搭載しており、AIトレーニングでP5enと比較して最大2倍の性能が示されています。現時点では東京・大阪リージョンは対象外です。 - Amazon SageMaker StudioノートブックでG6eインスタンスのリージョン拡大
Amazon SageMaker Studioノートブックで、Amazon EC2 G6eインスタンスが東京リージョンを含む6つのAWSリージョン（東京、ソウル、ドバイ、フランクフルト、ストックホルム、スペイン）に拡大されました。G6eは最大8基のNVIDIA L40s Tensor Core GPU（1基あたり48GBメモリ）と第3世代AMD EPYCプロセッサを搭載しており、EC2 G5と比べて最大2.5倍の性能が示されています。 - Amazon SageMaker StudioノートブックでG6インスタンスのリージョン拡大
Amazon SageMaker Studioノートブックで利用できるAmazon EC2 G6インスタンスが、中東（ドバイ）とアジアパシフィック（マレーシア）の2つのAWSリージョンに新たに拡大されました。G6は最大8基のNVIDIA L4 Tensor Core GPU（1基あたり24GBメモリ）と第3世代AMD EPYCプロセッサを搭載し、EC2 G4dnと比較してディープラーニング推論性能が約2倍となります。 - Amazon SageMaker StudioノートブックでP4deインスタンスのリージョン拡大
Amazon SageMaker Studioノートブックで利用できるAmazon EC2 P4deインスタンスが、東京リージョンを含む3つのAWSリージョン（東京、シンガポール、フランクフルト）に拡大されました。P4deは80GBのHBM2eメモリを搭載したNVIDIA A100 GPUを8基使用し、合計640GBのGPUメモリを提供します（P4d比でGPUメモリが2倍）。 - Amazon SageMaker StudioノートブックでP5.48xlインスタンスのリージョン拡大
Amazon SageMaker Studioノートブックで利用できるAmazon EC2 P5.48xlインスタンス（NVIDIA H100 Tensor Core GPU搭載）が、東京リージョンを含む7つのAWSリージョン（サンフランシスコ、東京、ムンバイ、シドニー、ジャカルタ、ロンドン、ストックホルム）に拡大されました。ディープラーニングやハイパフォーマンスコンピューティング向けに設計されたインスタンスです。 - Amazon SageMaker StudioノートブックがP5.4xlインスタンスタイプをサポート
Amazon SageMaker Studioノートブックで、Amazon EC2 P5.4xlインスタンス（NVIDIA H100 Tensor Core GPU搭載）が一般提供開始されました。東京リージョンを含む7つのAWSリージョン（米国東部（バージニア北部）、米国東部（オハイオ）、米国西部（オレゴン）、ムンバイ、東京、ジャカルタ、サンパウロ）で利用できます。
- Claude Platform on AWSが一般提供開始
「AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム」も引き続き実施中ですので検討してみてください。
今週は以上です。それでは、また来週お会いしましょう！