みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの三厨です。

Kiro が公開から 1 周年を迎えました。1 年間の歩みを振り返る記事では、最初の 5 日間で 10 万人以上が Kiro IDE を試したことや、IDE、CLI、Web、Mobile へと利用環境が広がったことが紹介されています。パートナーによる 100 以上の curated powers に加えて、コミュニティから 15,000 以上の独自 power も生まれました。2 年目の展開にも期待が膨らみます。

それでは、8 月 10 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

• • AWS生成AI国内事例ブログ: ＪＣＲファーマ株式会社様、コーディング未経験の研究者が数日で機械学習解析を完遂
    ＪＣＲファーマ株式会社様は、希少疾病などの治療薬を研究開発する製薬企業です。研究部門では、機械学習解析に必要なプログラミング技術の習得が課題でした。そこで、既存の AWS ガバナンスを活かし、推論先を東京・大阪リージョンに限定した Amazon Bedrock 経由の Claude Code 環境を約 10 日で整備しました。その結果、3 か月以上を見込んでいた技術習得を経ず、コーディング未経験の研究者が数日で実装から分析まで完遂。Active Directory 移行の調査・設計も、通常は外部委託で数週間かかるところを 2 日で内製しました。今後は社内データのセマンティック化と活用基盤を整備し、対象部門を広げる計画です。
  • ブログ記事「「聞くだけで、必要な情報が集まる」航空オペレーション基盤を Kiro で実現する」を公開
    架空の航空データ 38 GB、約 29 万ファイルを使い、Amazon S3 に集約したデータを Amazon Bedrock Knowledge Bases と AgentCore Gateway で横断検索するリファレンス実装です。複数システムの確認に 30 分以上かかる想定業務を、自然言語で数秒以内に検索できる構成として示しています。12 のサブシステムと 79 の仕様ファイルを Kiro のスペック駆動開発で構築しており、複雑な業務基盤へ AI 開発を取り入れる際の参考になります。
  • ブログ記事「Kiro でライフサイエンス研究を加速する: 100 以上のオープンソースデータベースへの統合 AI インターフェース」を公開
    Kiro power と 24 のドメイン特化 MCP サーバーを組み合わせ、NCBI、ClinVar、UniProt、PDB など 100 以上のデータベースとツールを自然言語から横断利用する「Kiro for Life Sciences」の紹介です。API や認証、データ形式の違いを Kiro が吸収し、複数データベースへの問い合わせと結果の統合を一度の会話で進めます。研究者やバイオインフォマティシャンは、具体的な導入手順まで確認できます。
  • ブログ記事「【開催報告】ISV SaaS 事業者向け 8 社合同 AI-DLC Unicorn Gym」を公開
    ISV / SaaS 事業者 8 社、計 54 名が自社プロダクトの実テーマを持ち込み、Kiro や Claude Code で AI 駆動開発ライフサイクルを 2 日間実践したレポートです。8 チーム中 6 社がデモ可能な状態まで実装し、あるチームでは従来 1 か月以上かかっていた要件定義を 2 日間で完了しました。体感した平均工数削減率は 67.1%。AI の速度を活かしながら、人が判断へ集中する開発プロセスを考える材料になります。
  • ブログ記事「Motorway が Strands と AgentCore で構築した AI エージェント評価パイプラインの紹介」を公開
    英国の中古車マーケットプレイス Motorway が、Strands Agents SDK と Amazon Bedrock AgentCore で構築したエージェント評価基盤を解説しています。ビルド時にはツール使用、推論、出力品質を 3 層で評価し、本番環境では AgentCore Evaluations で継続的に監視します。その結果、ツール選択の正確さは 87% から 98%へ、月次インシデントは 12 件から 2 件へ改善しました。サンプルリポジトリも公開されており、品質ゲートを設計する際の出発点になります。
  • ブログ記事「1 年間の経験。45 億行のコード。160 万時間の節約。そして私たちが学んだこと。」を公開
    AWS Transform の一般提供開始から 1 年間の成果と、モダナイゼーションで得た知見をまとめた記事です。45 億行を超えるコードを処理し、数十万台のサーバーを移行して、お客様の作業時間を 160 万時間以上削減しました。MCP サーバー、Kiro powers、コーディングエージェントとの連携や、Kiro が生成仕様を引き継ぐメインフレーム刷新も紹介されています。継続的なモダナイゼーションを検討する方はぜひご覧ください。
  • ブログ記事「AWS が Anthropic および OpenAI と協業し、AWS Continuum を開発者ワークフローに統合します」を公開
    コード脆弱性を検出・優先順位付け・検証・修復する AWS Continuum for code vulnerabilities が、Claude Code、OpenAI Codex、Kiro の開発ワークフローへ統合されます。AWS 環境の IAM ポリシーやネットワーク構成も踏まえて検出結果を検証し、文脈付きの修正情報をコーディングアシスタントへ返す仕組みです。Continuum はプレビュー提供中で、各開発環境との統合は近日提供予定です。
  • ブログ記事「AWS が Agent Plugins をサポート: ポータブルなエージェント拡張のためのオープン標準」を公開
    Agent Plugins 1.0.0 は、Agent Skills と MCP サーバーを一度パッケージ化し、Kiro、VS Code、Cursor などの対応クライアントへ配布するためのオープン仕様です。AWS は設立メンバーとして仕様を支援し、Kiro powers でも対応を順次展開しています。既存の power はそのまま利用でき、標準形式のプラグインを power としてインストールできるため、クライアントごとの再パッケージ化を減らせます。
  • ブログ記事「AWS DevOps Agent と Kiro CLI によるインシデント修正の自動化」を公開
    AWS DevOps Agent による原因調査と修正計画を、AWS CodeBuild 上でヘッドレス実行する Kiro CLI へ渡す、イベント駆動型の修正パイプラインを紹介しています。Kiro CLI が steering に従って対象を絞った変更を行い、pull request を作成。人は変更をレビューして承認します。調査からコード修正までを自動化しつつ、人の承認を残した自動修正パターンを具体的に示しています。

サービスアップデート

• • OpenAI のサイバーセキュリティモデル Daybreak Red / Blue が Amazon Bedrock で利用可能に
    OpenAI のサイバー防御向けモデル Daybreak Blue と Daybreak Red が、対象のお客様向けに Amazon Bedrock で提供されました。Blue は脆弱性検出、検知エンジニアリング、インシデント対応などの防御業務向け。Red は、認可された脆弱性研究やエクスプロイト再現、緩和策の開発といった高度な用途向けです。米国東部（オハイオ）リージョンで利用でき、OpenAI の Daybreak access への登録と AWS でのアクセス申請が必要です。
  • Amazon Bedrock の IAM プリンシパル別コスト配分が bedrock-mantle に対応
    bedrock-mantle エンドポイントの推論コストを、IAM ユーザーやロールに付けたタグで配分できるようになりました。チーム、プロジェクト、アプリケーションなどの単位で、AWS Cost Explorer や CUR 2.0 から利用額を分析できます。次世代推論エンジンを共用する組織でも、利用主体ごとのコストを追跡しやすくなります。bedrock-mantle が提供されているすべての AWS リージョンが対象です。
  • 視覚認識・エージェント環境・マルチモーダル推論の 3 モデルが SageMaker JumpStart に追加
    LocateAnything-3B、Qwen-AgentWorld-35B-A3B、Qwen3.5-122B-A10B が Amazon SageMaker JumpStart で利用可能になりました。画像内の物体位置特定、7 種類の操作ドメインにまたがるエージェント環境シミュレーション、262K コンテキストを備えた大規模マルチモーダル推論という、異なる用途をカバーします。専門的なモデルを AWS アカウントへ数回のクリックでデプロイできます。
  • 長時間コーディング・効率的推論・複雑文書 OCR の 3 モデルが SageMaker JumpStart に追加
    GLM-5.2 FP8、NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2、GLM-OCR が Amazon SageMaker JumpStart に加わりました。GLM-5.2 FP8 は 100 万トークンのコンテキストで長時間のエンジニアリング作業を支援します。Nemotron-Nano は 12B のコンパクトな構成で推論スループットを高め、GLM-OCR は表や数式を含む文書を Markdown、JSON、LaTeX として再構築します。コーディングから文書処理まで幅広い選択肢が増えました。
  • セマンティックキャッシュ・コード推論・多言語 OCR の 3 モデルが SageMaker JumpStart に追加
    langcache-embed-v3-small、Mellum2-12B-A2.5B-Thinking、LightOnOCR-2-1B が Amazon SageMaker JumpStart で利用可能になりました。意味的に同じ問い合わせを検出して LLM 呼び出しを減らす埋め込み、コードに特化した MoE 推論、多言語文書を直接テキスト化する軽量 OCR を提供します。推論コストや応答時間を抑えたい本番ワークロードで、用途に合ったモデルを選びやすくなります。
  • 画像生成の軽量デコーダーと Gemma 4 が SageMaker JumpStart に追加
    FLUX.2-small-decoder と gemma-4-12B-it が Amazon SageMaker JumpStart に追加されました。FLUX.2-small-decoder は、画質をほぼ維持しながらデコードを約 1.4 倍高速化し、VRAM 使用量を標準デコーダーの約 71% に抑えます。gemma-4-12B-it はテキスト、画像、音声を扱い、関数呼び出しとエージェントワークフローにも対応。限られたメモリでマルチモーダル処理を動かしたい場合にも選択肢が広がります。

生成 AI を活用したビジネス課題の解決を支援する AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム は、通年で応募を受け付けています。3 つのコースから選べて、AWS クレジットの付与や技術支援も用意されています。ぜひご検討ください。

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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