週刊生成AI with AWS – 2026/8/3 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。今週も生成 AI に関する 1 週間のアップデートをお届けします。

8 月 18 日（火）から、5 年目を迎える「AWS デジタル社会実現ツアー」が全国 8 都市（北海道・新潟・静岡・愛知・広島・愛媛・福岡・宮城）を約 2 週間で巡ります。注目の AI エージェント技術をデモを交えて解説するセッションに加え、地域企業の AI/クラウド活用事例を当事者が語るパート、社会課題に挑んだ学生コンテスト入賞者のプレゼンテーション、自治体・地銀・大学・AWS パートナーによる産学官金パネルディスカッション、経済産業省「GENIAC PRIZE」の懸賞金企画の最新情報までを 1 日で体感できます。参加無料・事前登録制です。お近くの会場にてご参加ください。

それでは 8月 3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

• • ブログ記事「2枚のピザを囲んで語る業務変革 — 35社62名が参加した大阪開催 Claude・Kiro実践ワークショップの記録」
    2026 年 7 月 2 日に AWS 大阪オフィスで開催された「Claude , Kiro実践ワークショップ」の開催報告です。参加者は 35 社 62 名、満足以上の回答率は 98% でした。参加企業の OSP ホールディングス様 IT 企画課 桒原様が 15 分間の事例登壇を行い、4 月のワークショップをきっかけに 3 ヶ月で 30 名規模の Kiro 利用体制を構築した過程を共有しています。メールアーカイブ作業が 514 時間から 3 時間、受注分析が 1 週間から 3 時間になった成果に加え、ワークショップ参加から社内勉強会、実務伴走へと段階的に広げた進め方も紹介されました。ツールを配るだけでは組織は変わらず、現場の担当者が推進役となることが業務変革につながる実例です。
  • ブログ記事「dSPACE と AWS で実現する自動運転 AI 開発の効率化 ～MLOps によるデータ駆動型開発の実践～」
    dSPACE Japan 様とアマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社の共同執筆記事です。自動運転 AI 開発には、1 時間あたり 1 テラバイトを超えるカメラデータやセンサーデータの管理、クラウドで学習したモデルと実車両環境での挙動の乖離、再現性・説明責任の確保といった課題があります。記事では dSPACE 製品と AWS サービスを統合した MLOps アーキテクチャを解説しています。RTMaps でデータを収集し、dSPACE IVS（Intempora Validation Suite）で自動タグ付けやデータセット定義の証跡管理を行い、Amazon SageMaker AI で学習、SIL/HIL での検証結果をデータ準備フェーズへ戻す構成です。Kiro でスクリプト生成や品質チェックを自動化する例も示されています。
  • ブログ記事「フロンティア AI による脅威変化への備え – 金融庁・日本銀行から金融機関等への要請と AWS サービスの活用」
    2026 年 5 月 22 日に金融庁と日本銀行が公表した「フロンティア AI による脅威変化を踏まえた金融機関等の短期的な対応」に係る要請について、9 つの短期的対応それぞれに AWS のサービスがどう役立つかを整理した記事です。要請は経営層の直接関与の下で取り組むことを求めています。2025 年に公開された CVE（共通脆弱性識別子）は 48,185 件（前年比約 20% 増）で、Anthropic の Project Glasswing では約 50 のパートナー組織が約 1 か月で深刻度 High または Critical の脆弱性を 1 万件超発見したことも挙げられています。資産の把握、EPSS や CISA のカタログを加味した優先順位付け、パッチ自動化などを要請項目に対応づけた早見表が、自組織の点検の出発点になります。
  • ブログ記事「どの AI ツールをどの FinOps ユースケースに使うか？」
    FinOps プラクティショナーが使える 5 つの AI ツール——AWS FinOps Agent、Amazon Quick、Kiro、Amazon Q（in Console）、AWS DevOps Agent——の目的といつ使うべきかを整理した翻訳記事です。AWS FinOps Agent（パブリックプレビュー）は Cost Optimization Hub などとネイティブに連携し、コスト異常の原因調査からチケット作成、定期レポート生成までを担います。Amazon Quick は MCP（Model Context Protocol）経由で会話形式にコストを扱い、Kiro は構築時点で高価な構成にフラグを立てるシフトレフトを支援します。6 ペルソナ × 5 ツールのグリッドに具体的なサンプルプロンプトが載っており、自分の役割の行を読むだけで適用先が見つかります。
  • ブログ記事「AI Agent は “つながり” で進化する ─ Amazon Connect Customer × Salesforce MCP 連携」
    Amazon Connect Customer と Salesforce を Model Context Protocol（MCP）で接続する「エージェンティックな統合」の設計原則を解説する翻訳記事です。判断パターンをコンタクトフローに作り込む代わりに、LLM を基盤とするオーケストレーター AI エージェントが呼び出すシステムと順番をその場で判断します。中核は Understand・Reason・Act・Remember の 4 機能から成る推論ループです。航空便の欠航シナリオでは、ナレッジベース、CRM、予約システムとつなぐ先が増えるごとに応対が具体化する「乗数効果」が示されます。Amazon Bedrock と AgentCore Gateway を中心とした構成で、固定的な高頻度処理には従来の API 統合が適するという切り分けも示されています。
  • ブログ記事「ランタイムインスタンス: Amazon Bedrock AgentCore 上の本番環境の AI エージェント用のパーシステントコンピューティング」
    Amazon Bedrock AgentCore Runtime の新しい補完的なコンピューティングオプション「ランタイムインスタンス」を紹介する翻訳記事です。既存の microVM は最大 8 時間の呼び出し環境を提供しますが、複数日間継続して稼働させたい場合や GPU・OS へのアクセス、同じホスト上での複数エージェントの連携が必要な場合には専用の大容量環境が向いています。エージェントは最大 14 日間持続する共有セッション内で同じホストで共同作業でき、記事ではコードを生成するエージェントとレビューするエージェントが共有ファイルシステムを介して連携するデモが示されます。CrewAI や Strands などを持ち込め、パッケージは @app.entrypoint と zip またはコンテナイメージだけです。東京リージョンを含む米国・アジア太平洋・ヨーロッパのリージョンで提供されます。
  • ブログ記事「エージェンティックエンタープライズを AWS for SAP MCP Server on Amazon Bedrock AgentCore で実現」
    Amazon Bedrock AgentCore 上での AWS for SAP MCP Server の一般提供開始を受けて、その仕組みと主要機能を解説する記事です。SAP が API を標準化するために使用している Open Data Protocol（OData）を基盤に、SAP ERP のビジネスデータとプロセスをファーストクラスの MCP ツールへ変換します。現在のリリースは OData V2 をサポートし、AWS はコンテナイメージとして無償で提供、AgentCore Runtime にデプロイすればセッションの分離やプライベート接続、AgentCore Identity による認可が任せられます。カタログ検出はリモートとローカルの 2 モードから選べ、SAP BTP API Management 経由や AWS 上の SAP といった複数のトポロジーに対応します。デプロイは AWS CloudFormation で自動化できます。
  • ブログ記事「1 つのエージェントで、あらゆるクライアントに: Kiro エージェントハーネスをどう構築したか」
    Kiro IDE、CLI、Web でそれぞれ別々に開発されていた 3 つのエージェントハーネスを 1 つに統合した過程と設計判断を解説する翻訳記事です。当初は IDE は TypeScript、CLI は Rust、Web は Python で個別に構築していたため、権限の構文やコンパクション戦略が分岐し、新機能は 3 回作って 3 回保守する必要がありました。重要な判断は、ハーネスをライブラリではなく独立したサーバープロセスとして構築したことです。境界には Agent Client Protocol（ACP）を採用し、Kiro 固有の機能は「Kiro-ACP」として拡張しています。権限はポリシー言語 Cedar に支えられたケイパビリティベースのモデルに統一され、仕様駆動開発は CLI や Web でも動くようになりました。
  • ブログ記事「Kiro Crew の紹介」
    セッションをまたいで作業を進めるエージェントワークスペース Kiro Crew のオープンソース公開を紹介する翻訳記事です。実際の業務はリポジトリやツール、何日もの時間にまたがるのに、それらをつなぐのは結局人間であり席を離れれば作業が止まる、という課題から始まったプロジェクトです。Amazon 社内の MeshClaw が出発点で、6 か月足らずで 39,000 人を超えるビルダーに採用されました。OS レベルのサンドボックス、デフォルト拒否のコマンド制御、署名付き監査ログなどの多層防御を初日から備え、計画から並列サブエージェントの起動、承認ゲートまでを Activity ビューで追えます。定期ジョブやハートビートで不在時も作業が進み、既存の .kiro 設定をそのまま読み込みます。
  • ブログ記事「Kiro の powers が Agent Plugins に対応」
    Kiro の powers が、エージェント拡張のパッケージ化に関するオープンでベンダーニュートラルな仕様「Agent Plugins 1.0.0」に対応しました。AWS は Cursor、Microsoft、OpenAI、Vercel と並ぶ Technical Steering Committee の創設メンバーで、この標準に沿って公開されたプラグインは Kiro では power としてインストールできます。従来は作者が利用者のクライアントごとに同じ知識を再パッケージする必要があり、開発者側では有用なプラグインが自分のツールで読み込めないという問題がありました。今回の変更で power はスキルを第一級の構成要素として扱えるようになり、skills/ 配下に SKILL.md や scripts/ を持つ複数のスキルを含められます。既存の power も引き続き読み込まれます。

サービスアップデート

• • Amazon Cognito が Agent Toolkit for AWS のスキルとして利用可能に
    Amazon Cognito が Agent Toolkit for AWS のコアスキル（aws-auth）として利用できるようになりました。このツールキットを使う AI コーディングエージェントが、ベストプラクティスに沿ったワークフローで Amazon Cognito のセットアップ、設定、セキュリティ確保、トラブルシューティングを行えるため、ユーザー・AI エージェント・マイクロサービス向けの安全なサインインフローをより速く実装できます。スキルはユーザープールとアプリクライアントの設定、マネージドログインと OAuth 2.0 フロー、トークン管理、JWT オーソライザー、パスキー / WebAuthn の登録、脅威保護、Lambda トリガーの接続、ID プールをカバーします。AWS MCP Server と組み合わせると、IAM ベースのガードレールと CloudTrail の監査ログ記録のもとで AWS CLI コマンドを実行します。
  • Amazon Bedrock AgentCore のTemporal policiesとレート制限が発表
    Amazon Bedrock AgentCore に、ステートフルなエージェント認可のための Temporal policies と、AI トラフィック向けのレート制限という 2 つの新しいコントロールが追加されました。単一のツール呼び出しはそれ自体では安全でも、その前に何が起きたかを踏まえると有害になり得ます。Temporal policies はセッション内の過去のアクションという文脈で各リクエストを評価し、ワークフローの順序の強制、引数が先行する呼び出しの出力と一致することの要求、特権的なアクション前の人間による承認、データの鮮度の強制を可能にします。レート制限は OAuth または AWS IAM でスコープを絞ったルールで、リクエスト数、推論ターゲットのトークン数、同時接続数に上限をかけられます。
  • AgentCore ランタイムインスタンスが一般提供開始
    Amazon Bedrock AgentCore の新機能であるランタイムインスタンスが一般提供されました。インフラストラクチャを管理せずに、自分の Amazon EC2 インスタンス上でエージェントを実行できます。既存の microVM ベースのオプションを補完するもので、プロビジョニング、パッチ適用、スケーリング、ライフサイクル管理は AgentCore が担います。コンソールや CLI、SDK、API から必要な EC2 インスタンスタイプを指定した容量プロバイダーを作成し、エージェントを紐付けます。最大 14 日間の長時間セッションに対応し、デフォルトの microVM ベースのランタイムは高速な起動を必要とする最大 8 時間のセッション向けです。東京リージョンを含む米国東部（バージニア北部、オハイオ）、米国西部（オレゴン）、アジアパシフィック（ムンバイ、シンガポール、シドニー、東京）、欧州（フランクフルト、アイルランド）で利用できます。
  • Amazon Bedrock が OpenAI GPT モデル向けの Web Search を提供開始
    Amazon Bedrock の Web Search が一般提供されました。AWS 内で完結して Web 検索を実行する組み込みのサーバーサイドツールで、OpenAI モデル（GPT-5.4、GPT-5.5、GPT-5.6 Sol / Terra / Luna）が最新の Web の知識で応答をグラウンディングでき、データはセキュアな AWS 環境内にとどまり外部へのデータ送信は発生しません。これまで必要だったサードパーティ検索プロバイダーのオンボーディングや API キー管理、独自のオーケストレーション構築が不要になり、既存の API 呼び出しにパラメータを 1 つ追加するだけで有効になります。Amazon 運用の Web インデックスとナレッジグラフを組み合わせ、セマンティックなスニペット抽出で引用付きの応答を返します。提供リージョンは米国東部（バージニア北部）、米国東部（オハイオ）、米国西部（オレゴン）です。
  • Amazon Bedrock AgentCore が AWS GovCloud (US-West) でメモリ、ポリシー、ハーネスを追加
    Amazon Bedrock AgentCore が AWS GovCloud（US-West）で新しい機能を提供開始しました。規制のある環境で運用するチームが、コンテキストを認識するエージェントを構築し、組織全体へスケールさせるためのコントロールを備えた形でプロトタイプから本番環境へより速く進められます。AgentCore memory は、目前の会話コンテキストのための短期記憶と、セッションをまたいでインサイトや嗜好を抽出する長期記憶を与えます。Policy はエージェントのコードの外側で動作する集中管理されたコントロールで、自然言語で書いたポリシーが AWS のオープンソースポリシー言語 Cedar に自動変換され、gateway が各リクエストを評価します。マネージドハーネスは、モデル・ツール・指示を設定として宣言し、オーケストレーションのコードなしで実行できます。
  • AWS Transform の継続的モダナイゼーションが一般提供開始
    AWS Transform の継続的モダナイゼーションが、AWS Transform がサポートされるすべての AWS リージョンで一般提供されました。エンジニアリングチームがソースコードリポジトリ全体の技術的負債を大規模に分析し、修正していくための機能です。GitHub の organization、GitLab の group、Bitbucket の workspace を接続し、オンデマンドまたは定期スケジュールで分析を実行して、技術的負債、セキュリティ、エージェント対応の準備状況、モダナイゼーションの準備状況、カスタム基準にまたがって検出結果に優先順位を付けられます。修正が紐付いた検出結果ではブランチを作成し、検証済みのコード変更を含むプルリクエストを作成します。分析と修正はお客様のアカウント内で実行され、ソースコードは管理下にとどまります。
  • OpenAI GPT-5.6 Sol、Terra、Luna が Amazon Bedrock で 100 万トークンのコンテキストウィンドウに対応
    GPT-5.6 Sol、Terra、Luna が Amazon Bedrock で 100 万トークンのコンテキストウィンドウに対応しました。コードベース全体、長い文書、マルチターンのエージェント履歴を 1 回のリクエストで処理でき、チャンク分割や情報の欠落なしに、より広いコンテキストにわたって推論できます。コードレビューやマイグレーションのためのリポジトリ全体の分析、長文の法務・規制文書の処理、複数ステップのワークフローでの会話履歴の保持が挙げられています。明示的なキャッシュブレークポイントを使ったプロンプトキャッシュも適用されます。Sol は米国東部（バージニア北部、オハイオ）、Terra と Luna はこれに米国西部（オレゴン）を加えたリージョンで、bedrock-mantle エンドポイントの Responses API から利用できます。
  • AWS Security Agent がペネトレーションテストでメールベースの MFA に対応
    AWS Security Agent（現在は AWS Continuum の一部）が、ログインフローの一部としてメールベースの多要素認証（MFA）を使うアプリケーションのペネトレーションテストに対応しました。これまで、メールで送られるワンタイムコードや検証リンクを必要とするアプリケーションは、エージェントがそれらのメッセージを受け取る仕組みを持たないため自動ペンテストの対象外でした。この機能では認証情報ごとに一意の転送用アドレスが生成されるので、既存のメールプロバイダーの転送ルールで MFA メールをエージェントに直接ルーティングできます。エージェントは転送されたメッセージを自動的に読み取って認証を完了させ、メールアカウントの認証情報は保存されません。既存の TOTP サポートを補完し、サポートされているすべての AWS リージョンで利用できます。
  • Amazon SageMaker Studio ノートブックが G7 インスタンスタイプに対応
    NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU を搭載した Amazon G7 インスタンスが、Amazon SageMaker Studio のノートブックで使えるようになりました。G7 インスタンスは前世代の G6 インスタンスと比べて最大 4.6 倍の AI 推論性能を発揮します。最大 8 基の GPU と 700 Gbps の EFA 対応ネットワーク帯域幅を備え、AI 推論、グラフィックス、データ分析のワークロードをより効率的に実行できます。カスタム Intel Xeon 6 プロセッサ、G6 の 7 倍の EFA 対応帯域幅、1.5 倍高い FP16 Flops により、会話型アシスタント、コンテンツ生成ツール、レコメンデーションエンジンといったアプリケーション向けに、より低いレイテンシーでモデルをデプロイできます。提供リージョンは米国東部（バージニア北部、オハイオ）と米国西部（オレゴン）です。
  • Amazon SageMaker AI のサーバーレスモデルカスタマイズがフルファインチューニングに対応
    Amazon SageMaker AI のサーバーレスモデルカスタマイズが、25 を超えるオープンソースモデルのフルファインチューニングに対応しました。対象には gpt-oss、Gemma、Llama、Nemotron、Qwen といったモデルファミリーの人気モデルが含まれます。モデルの重みのごく一部だけを更新する LoRA のような手法に加えて、ユースケースが求める場合にはすべてのパラメータを更新して、より深く適応させられます。専門的な推論パターンの習得や複雑な出力フォーマットの採用、大規模な独自データセットからのドメイン知識の内在化といった能力を獲得させたい場合に特に有効です。インフラの用意や管理なしにジョブを実行でき、使った分だけの料金です。東京リージョンを含む米国東部（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）で利用できます。
  • Kiro IDE 1.0.288 : Agent Plugin 対応とセッションのピン留め
    2026 年 8 月 7 日にリリースされた Kiro IDE 1.0.288 では、オープンな Agent Plugin フォーマットで作られた powers に対応し、Agent Focus Mode のセッションレールが作り直されました。powers はローカルフォルダーまたは GitHub の URL からインストールでき、スキルと MCP をまとめたプラグインに対応するため、互換性のあるエージェントツール間で持ち運べます。Agent Focus Mode では「Pin Session」でセッションをそのセクションの先頭に固定でき、「Open with Kiro CLI」で既存のセッションを CLI で再開できます。あわせて Code OSS が v1.109.5 に更新され、仕様のホバー表示と MCP のインストールが信頼されていないワークスペースのコンテンツを扱う際の挙動が強化されました。

生成 AI の活用を検討されている企業の皆様に向けて、AWS ジャパンでは「AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム」をご用意しています。ぜひご活用ください。また次回の「生成 AI Frontier Meetup」が、2026 年 8 月 末に開催予定ですのでチェックしておいてください。

今週は以上です。それでは、また来週お会いしましょう！

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