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。

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。戦略プランニング、モデルカスタマイズ、モデル活用の 3 コースがあり、AWS クレジットや技術支援、勉強会、参加企業間のネットワーキングも用意されています。生成 AI の本番活用を検討されている方は、ぜひご確認ください。また、このプログラムの 1 コースである 「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」第 2 期 は、応募締め切りが 11 月 16 日（月）から 11 月 30 日（月）に延長されました。ロボット基盤モデルや VLM、世界モデルなどを AWS 上で開発している方は、この機会にぜひご応募ください。

もう 1 つ、AWS のセキュリティサービスを実際に操作する AWS セキュリティハンズオン を 11 月から毎週オンラインで開催しています。AWS Security Agent (now part of AWS Continuum) によるペネトレーションテスト、Claude/GPT などのフロンティアモデルを活用したソースコードの脆弱性対策、AI エージェントと進めるマイグレーション・モダナイゼーションなどがテーマで、11 月は 11 日、18 日、20 日、25 日、27 日に開催されます。座学とハンズオンの 2 部構成で、環境は AWS 側で用意するので、ブラウザがあれば参加できます。

それでは、11 月 2 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: ニッセイ情報テクノロジー株式会社様、AI-DLC と内製 AI エージェントツールで個人保険基幹系システムの保守開発期間を半減へ
    ニッセイ情報テクノロジー様は、日本生命様の個人保険の販売・新契約から保険金・給付金の支払までを支える基幹系システムを保守・開発している企業です。金融機関の開発の大半は既存システムの保守開発で、ミスが許されない高い品質要求を守りながら、生成 AI を前提に開発プロセスを見直すことが課題でした。そこで、国内リージョンの Amazon Bedrock 経由で Claude を使う内製の AI エージェントツールを Claude Agent SDK で構築し、Excel などの業務ドキュメントを Markdown に整えて Amazon Bedrock Knowledge Bases から検索できるようにしました。2026 年 9 月の 3 日間のワークショップ AI-DLC Unicorn Gym では、この内製ツールの上で AI-DLC Workflows 2.0 を動かし、法人のお客様向け通知帳票の改修という実案件に、日本生命様の所管部門と開発部門が同じチームで取り組んで、7 つの Intent のうち 2 つを終えています。その結果、通常は 6 名で 6 か月ほどかかるこの案件を、4 名で 3 か月ほどで終えられると見込んでいます。現在はウォーターフォールと並走させて残りの Intent を完走できるかを検証する PoC を進めており、今後は企業保険や年金の事業部への展開も計画しているそうです。
  • ブログ記事「トヨタはいかにして BasisPilot を構築したか – AWS 上の AI アシスト型 SAP 運用プラットフォーム」を公開
    Toyota Motor North America が、60 台以上の Amazon EC2 ホスト上で動く 20 の SAP システムを 1 つのダッシュボードで運用する社内プラットフォーム BasisPilot の紹介です。Amazon Bedrock のツール使用で 68 個の型付きツールを呼び出す AI アシスタントを組み込みつつ、RBAC、承認ゲート、許可リストのコマンドで実行はプラットフォーム側が統制し、生成されたテキストがシェルコマンドになることはない設計になっています。実装には Kiro も活用しており、パイロットでは SAP カーネルアップグレードにかかる時間を 1 システムあたり約 2.5 時間から 45 分に短縮しました。基幹システムの運用に AI を安全に組み込みたい方にとって、設計の参考になる記事です。
  • ブログ記事「Kiro の Auto がモデルカスケードで作業に合ったモデルを使い分ける仕組み」を公開
    Kiro の Auto は、効率のよいモデルでセッションを始め、独立したチェックがバックグラウンドで作業を見守り、行き詰まりの兆しがあればより高性能なモデルに引き継ぐ「モデルカスケード」を使っています。DeepSWE v1.1 での社内評価では、カスケードの pass@1 は 69.37% で、高性能なモデル単独の 70.57% とほぼ同じでした。タスクの約 80% は引き継ぎなしで完了しており、Auto がクレジット倍率 1x のまま高い品質を保てる理由がわかります。
  • ブログ記事「Kiro Crew の Bot のご紹介」を公開
    11 月 5 日に一般提供が始まった Kiro Crew の Bot の紹介です。Bot は名前とメモリ、続いていく 1 つのチャットを持つ長く動くエージェントで、ゴールに向けて自分でワーカーのセッションを並行して立ち上げ、結果をチャットに持ち帰ります。Bot ごとにツールや権限、モデル、スケジュールを設定でき、issue の受け付け、CI の監視、コードレビュー、リリース準備といった役割ごとに任せられます。エージェントのセッションを何本も追いかけることに疲れている方におすすめです。
  • ブログ記事「クレジットプーリングで Kiro のクレジットをチーム全体で共有する」を公開
    Kiro Enterprise 向けに始まったクレジットプーリングの解説です。シートあたり月額 20 USD で 500 クレジットが組織の共有プールに追加され、パワーユーザーはライトユーザーが使わない分を使えます。追加クレジットは 1 クレジットあたり 0.04 USD で最長 12 か月繰り越せ、プロファイル、グループ、個人の 3 段階で利用上限を設定できます。請求は AWS アカウント経由なので、Kiro を全社展開する際の予算管理に悩む管理者の方は必読です。
  • ブログ記事「Kiro が自身のハーネスの性質を Lean で証明する」を公開
    Kiro CLI が Amazon Bedrock の Claude Opus 5.5 を使い、Kiro 自身のハーネスにある 26 個の関数を Lean 4 でモデル化して、その性質を証明した取り組みです。96 件の性質のうち 70 件を証明し、18 件はモデル上の反例として見つかったバグを実際のコードで再現しました。モデルと実コードを約 10 万ケースの差分テストで照らし合わせる手順や、証明の限界も丁寧に書かれており、AI エージェントで形式検証を実務に取り入れたい方に読んでいただきたい内容です。
  • ブログ記事「【開催報告】フロンティア AI 時代のサイバー攻撃に備える ― 臨時開催 AWS セキュリティセミナー」を公開
    10 月 23 日と 30 日に開催したセミナーの報告です。AI で脆弱性の発見が速くなり、公表から修正までの猶予が短くなっている状況を整理したうえで、AWS WAF による入り口の防御、Amazon Inspector による脆弱性の把握、Amazon Bedrock のフロンティアモデルや AWS Security Agent によるアプリケーションの脆弱性の発見、マネージドサービスの活用という 4 つの対策を紹介しています。何から手を付けるべきかを整理したいセキュリティ担当の方に役立ちます。
  • ブログ記事「AI ガードレールによるコンタクトセンターでの責任ある AI の実装」を公開
    Amazon Connect Customer にネイティブに組み込まれた AI ガードレールを、AWS の責任ある AI の 8 つの側面に沿って解説しています。プロンプト攻撃の検出、コンテンツフィルター、拒否トピック、ワードフィルター、機密情報（PII）フィルター、コンテキストグラウンディングチェック、ブロック時メッセージの 7 つの機能と、コンソールでの設定手順まで紹介されています。コンタクトセンターに AI エージェントを導入する際のガバナンス設計の参考になります。
  • ブログ記事「re:Invent 2026 で AI 時代のオブザーバビリティを学ぶ」を公開
    re:Invent 2026 の Monitoring and Observability トラックの 25 セッションを紹介しています。本番の AI エージェントの計装やトレース、評価駆動のオブザーバビリティ、Claude Code などのコーディングエージェントのテレメトリを Amazon CloudWatch の OTLP エンドポイントで集める方法、CloudWatch Omni によるマルチクラウドの根本原因分析など、AI エージェントの運用に関するセッションが並んでいます。現地に参加される方はスケジュール作りにご活用ください。

サービスアップデート

• • Moonshot AI の Kimi K3.1 Pro (Highspeed) が Amazon Bedrock で利用可能に
    Moonshot AI のオープンウェイトモデル Kimi K3.1 Pro が Amazon Bedrock に加わりました。100 万トークンのコンテキストを持つネイティブなマルチモーダルのエージェント向けモデルで、Moonshot AI によると同社で最も高性能な 3 兆パラメータ級のモデルです。Highspeed 版は秒間の出力トークン数が多く、コーディングや文書処理といったエージェントのユースケースで素早く応答します。明示的なプロンプトキャッシュにも対応しており、クロスリージョン推論で Amazon Bedrock が使えるすべてのリージョンから利用できます。
  • Amazon Bedrock AgentCore の Web Answer が一般提供開始
    自然言語の質問に対して、Web の最新情報をもとにまとめ、引用を付けた回答を 1 回のツール呼び出しで返すマネージドツールです。6 月に登場した Web Search を発展させたもので、検索、取得、要約、引用のパイプラインを自前で作る必要がなくなります。Web Answer 自身が検索を計画して並列に実行し、ドメインの許可・拒否リストや公開日のフィルターで調べる範囲を絞ることもできます。AgentCore Gateway のターゲットとして MCP で呼び出し、IAM で認証します。米国東部（バージニア北部）で利用でき、料金はツール呼び出し単位です。
  • コンソールの Amazon Q Developer が「AWS assistant」に名称変更
    AWS マネジメントコンソールとコンソールモバイルアプリの Amazon Q Developer が、AWS assistant という名前になりました。アカウントの状況を踏まえたガイダンスやアクションはそのままで、何をする製品かが名前から伝わるようになります。AWS assistant は現在無料で提供されており、既存の Amazon Q Developer Pro の契約者は Pro Tier の機能を引き続き使えます。
  • Amazon Connect Customer のフローから MCP ツールを呼び出せるように
    Amazon Connect Customer のカスタマーエクスペリエンスフローに新しい「外部ツール」ブロックが加わり、Amazon Bedrock AgentCore Gateway 経由で MCP ツールを呼び出せるようになりました。カスタムの Lambda 関数を書かずに、AI エージェントで使っているツールをフローでも再利用して、CRM のケース履歴や取引の詳細などを取得できます。東京リージョンでも利用できます。
  • Amazon Textract が東京リージョンで利用可能に
    スキャンした文書からテキストや手書き文字、データを抽出する Amazon Textract が、アジアパシフィック（東京）と欧州（チューリッヒ）で使えるようになりました。国内リージョンで文書処理のパイプラインを組みたい方に嬉しいアップデートです。テキスト検出とドキュメント分析の API に対応しており、AnalyzeExpense、AnalyzeId、AnalyzeLending とカスタムクエリ（アダプター）は現時点では対象外です。
  • Amazon Textract のテキスト検出モデルが更新、日本語を含む 40 以上の言語に対応
    DetectDocumentText と AnalyzeDocument の API で使われるテキスト検出モデルが更新され、日本語を含む 40 以上の言語に対応しました。長い単語や手書き文字の認識が向上し、結合セルや回転・ゆがんだ表を含む多言語の表抽出も高精度になっています。API のスキーマは変わらず、既存のアプリケーションにも自動で適用されます。
  • Amazon Quick が Quick Essentials プランを開始
    Quick Essentials は、AI チャット、Research、Flows、Apps といった Amazon Quick の機能をまとめて使い始められるプランです。Quick Sight Reader ユーザーは追加のユーザー単位コストなしで Quick Essentials にアップグレードされ、ダッシュボードに自然言語で質問して深掘りしたり、回答をドキュメントやプレゼンテーションに変換したりできます。行レベル・列レベルのセキュリティは回答にも適用され、Quick AI 機能が使えるリージョンで段階的に有効になります。
  • デスクトップ版 Amazon Quick が Web 版と同じサインイン方法に対応
    デスクトップ版 Amazon Quick に、Web 版で使っているサインイン方法でそのままサインインできるようになりました。管理者はコンソールでデスクトップコネクタを一度追加するだけでよく、ID プロバイダーへの OIDC アプリケーションの登録が要らなくなります。IAM Identity Center、IAM フェデレーション、ネイティブの Quick ユーザーで利用でき、デスクトップ版を社内に展開しやすくなりました。
  • WorkSpaces for AI agents が Linux と Windows 11 に対応
    AI エージェントにクラウドデスクトップを使わせる WorkSpaces for AI agents で、Windows Server に加えて Linux と Windows 11 を選べるようになりました。Linux ではエージェントが root 権限でビルドやテスト、スクリプトを実行でき、Windows 11 では日々の業務アプリケーションを操作できます。ネットワーク分離や IAM ベースのアクセスといった制御は Windows Server と同じで、社員が使っている環境のままエージェントに仕事を任せられます。
  • AWS Transform for mainframe の Reimagine ワークフローが要件カバレッジレポートに対応
    z/OS の COBOL や PL/I のモダナイゼーションで、同じデータフィールドに影響するものだけをまとめる、フィールドレベルの精度でビジネス機能を検出できるようになりました。新しい要件カバレッジレポートでは、ソースコードの全行がどう扱われたか、ビジネスルールが元のどの行に対応するか、要件がどのビジネスルールに裏付けられているかを確認できます。Kiro などの IDE でフォワードエンジニアリングに進む前に、要件の漏れを確かめられます。
  • AWS WAF の AI トラフィック収益化が Stripe での法定通貨の受け取りに対応
    AI ボットやエージェントからのアクセスに課金できる AWS WAF の AI traffic monetization が Stripe と連携し、エージェントが支払ったステーブルコインを現地通貨で Stripe の残高に受け取れるようになりました。暗号資産のウォレットを管理しなくても、コンテンツや API へのエージェントのアクセスを収益化できます。Amazon CloudFront で AWS WAF を使っているお客様は追加料金なしで利用でき、標準の AWS WAF と Stripe の手数料がかかります。
  • AWS GovCloud (US) の Kiro で Claude Haiku 5.5 が利用可能に
    GovCloud (US) 向けの Kiro IDE と CLI で Claude Haiku 5.5 が使えるようになり、Claude 5.5 の 3 つのモデルがすべてそろいました。Haiku 5.5 は 100 万トークンのコンテキストを持つ Claude 5.5 ファミリーで最速のモデルで、クレジット倍率は 0.06 倍（10 万トークンを超えるリクエストは 0.3 倍）です。長いコンテキストの要約やリクエストのルーティング、レビュー用のサブエージェントなど、大量の処理を素早くこなしたい場面に向いています。

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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