AWS（プロダクト）に関するニュース一覧

Googleは、同社の生成AI「Gemini」のAPIに、フルマネージドの検索拡張生成（RAG）システム「File Search Tool」を統合したと発表しました。この新機能は、企業が自社データに基づいた高精度なAIを開発する際に直面する、複雑なRAGパイプラインの構築・管理作業を完全に自動化します。これにより、開発者はインフラ構築から解放され、アプリケーション開発に集中できるようになります。

従来、RAGシステムを構築するには、ファイルストレージの準備、適切なチャンキング（分割）戦略の策定、埋め込みモデルの選定、ベクトルデータベースの契約と管理など、専門的な知識と多大な工数が必要でした。File Searchは、これら一連の複雑なプロセスをすべて抽象化し、開発者にシンプルな統合体験を提供します。

このツールは、Googleの最新かつ最高性能を誇る「Gemini Embedding model」を搭載しています。ベクトル検索技術を用いて、ユーザーの質問の意図や文脈を深く理解し、関連文書から的確な情報を抽出します。さらに、生成された回答には自動で引用元が付与されるため、情報の検証が容易になり、AIの信頼性向上にも貢献します。

特に注目すべきは、その画期的な料金体系です。クエリ（検索）実行時のストレージ利用と埋め込み生成は無料とし、課金はファイルを初めてインデックスする際の埋め込み作成時に限定されます。これにより、RAGの導入・運用コストが大幅に削減され、あらゆる規模の企業が利用しやすくなっています。

OpenAIやAWSといった競合他社も同様のRAG支援ツールを提供していますが、多くの専門家はGoogleのFile SearchがRAGパイプラインの「一部」ではなく「すべて」を抽象化する点で一線を画すと指摘しています。これにより、開発者はより少ない労力で、高性能なRAGアプリケーションを迅速に市場投入できる可能性があります。

先行導入したAIゲーム生成プラットフォーム「Beam」では、既に大きな成果を上げています。数千に及ぶテンプレートデータの中から必要な情報を瞬時に検索し、これまで数時間を要していたプロトタイピングが数分で完了するようになったと報告されており、生産性向上の好例と言えるでしょう。

File Searchの登場は、高精度な社内ナレッジアシスタントやインテリジェントな顧客サポートボットなど、企業のデータ活用を前提としたAIアプリケーション開発のハードルを大きく下げるものです。自社の競争力強化を目指す経営者や開発者にとって、見逃せない選択肢となりそうです。

Google Cloudは2025年11月5日、AI開発プラットフォーム「Vertex AI」の中核をなす「Agent Builder」の大規模アップデートを発表しました。この更新は、企業がAIエージェントの構想から設計、展開までをより迅速かつ安全に行えるようにするものです。主な特徴は、開発プロセスを加速する新ツール群と、本番運用に不可欠なガバナンス機能を大幅に強化した点にあります。

開発の高速化は、今回のアップデートの大きな柱です。最先端のコンテキスト管理レイヤーや、失敗したタスクを自己修復する事前構築済みプラグインを導入。開発キット（ADK）はPythonやJavaに加え、新たにGo言語をサポートしました。さらに、コマンド一つでローカル環境からテスト環境へ移行できる「ワンクリックデプロイ」機能も提供します。

同時に、企業利用で必須となるガバナンス機能も大幅に拡充されました。新たに導入された観測可能性ダッシュボードでは、トークン消費量やエラー率などを本番環境で追跡できます。また、エージェントに固有のIDを付与して監査証跡を明確にする機能や、プロンプトインジェクションを防ぐ「Model Armor」も搭載されました。

この観測可能性ダッシュボードは、開発者にとって強力なツールとなるでしょう。本番環境で稼働するエージェントのトークン消費量、エラー率、レイテンシー（遅延）を可視化し、問題が発生した際の原因特定と再現を容易にします。これにより、クラウドベースでの本番監視が格段に効率化され、安定した運用が可能になります。

Google CloudがAgent Builderの強化を急ぐ背景には、熾烈な開発者獲得競争があります。OpenAIの「AgentKit」やマイクロソフトの「Azure AI Foundry」、AWSの「Bedrock」など、競合他社もAIエージェント開発基盤の機能拡充を競っています。今回のアップデートは、自社エコシステム内に開発者を留め、競争優位性を確保するための戦略的な一手と言えるでしょう。

生成AI開発をリードするOpenAIは2025年11月3日、アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）と複数年にわたる戦略的パートナーシップを締結したと発表しました。契約総額は380億ドル（約5.7兆円）に上り、OpenAIはAWSの高性能なクラウドインフラを利用して、次世代AIモデルの開発と運用を加速させます。これはAI業界の計算資源確保競争を象徴する動きです。

この7年契約に基づき、AWSはOpenAIに対し、NVIDIA製の最新GPU「GB200」や「GB300」を数十万個規模で提供します。Amazon EC2 UltraServers上に構築されるこのインフラは、数千万のCPUにも拡張可能で、ChatGPTの応答生成から次世代モデルのトレーニングまで、幅広いAIワークロードを効率的に処理するよう設計されています。

今回の提携は、OpenAIがマイクロソフトのAzureに依存する体制から、マルチクラウド戦略へ移行する姿勢を鮮明にするものです。OpenAIのサム・アルトマンCEOは「最先端AIのスケーリングには、大規模で信頼性の高い計算能力が不可欠だ」と述べ、AWSとの連携がAIの普及を後押しするとの期待を示しました。

一方、AWSにとってもこの契約は、急成長するAIインフラ市場での優位性を確固たるものにする大きな一歩です。長年のライバルであるマイクロソフトの牙城を崩す一手となり、市場はこの提携を好感。発表を受けてAmazonの株価は史上最高値を更新し、投資家の高い期待が示されました。

AI業界では、モデルの性能向上に伴い、計算能力の需要が爆発的に増加しています。今回の巨額契約は、AI開発の前提となるインフラ確保競争の激しさを物語っています。一方で、一部の専門家からは、実用化や収益化の道筋が不透明な中での巨額投資が続く現状に、「AIバブル」への懸念も指摘されています。

アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）が10月31日に発表した2025年第3四半期決算は、AI業界からの旺盛な需要を追い風に、ウォール街の予想を上回る結果となりました。売上高は前年同期比で20.2%増加し、過去3年間で最も力強い成長率を記録。クラウドインフラ市場における同社の競争力の高さと、AIがもたらす巨大なビジネス機会を明確に示しています。

第3四半期までの累計売上高は331億ドルに達し、同事業部門の営業利益は前年同期の104億ドルから114億ドルへと増加しました。アンディ・ジャシーCEOは「AWSは2022年以来見られなかったペースで成長している」と述べ、業績の再加速を強調。堅調な収益性が、同社の積極的な投資を支える基盤となっています。

この急成長を牽引しているのは、言うまでもなくAIインフラへの爆発的な需要です。ジャシーCEOは「AIとコアインフラの両方で強い需要が見られる」と指摘。AWSは需要に応えるため、過去12ヶ月で3.8ギガワット以上の処理能力を追加し、ニュージーランドに新たなインフラリージョンを開設するなど、積極的な設備投資を続けています。

顧客獲得も順調です。第3四半期には、AI検索エンジンのPerplexityが法人向け製品の基盤としてAWSを採用したほか、AIを活用した開発ツールを提供するCursorとも提携しました。これは、最先端のAI企業がAWSのインフラを信頼し、選択していることの証左と言えるでしょう。

クラウド市場全体がAIによって活況を呈しています。競合他社も、OpenAIとOracle、GoogleとAnthropicがそれぞれ数十億から数千億ドル規模の巨大契約を結ぶなど、インフラ需要の獲得競争は激化。一部には市場の過熱を懸念する声もありますが、クラウド各社は好機を逃すまいと攻勢を強めています。

興味深いことに、この好決算はAmazonが法人従業員14,000人の削減を発表したわずか2日後のことです。これは、同社が不採算部門を整理し、経営資源を成長ドライバーであるAIとAWSに集中させるという、明確な戦略的判断を下したことを示唆しており、今後の投資動向が注目されます。

AI向け「記憶層」を開発するスタートアップMem0が、シリーズAで2,000万ドルを調達、総額は2,400万ドル（約36億円）に達しました。大規模言語モデル（LLM）が過去の対話を記憶できない根本課題を解決し、AIとの対話を持続的で人間らしいものに変えることを目指します。Yコンビネータなどが支援しています。

なぜ「記憶」が重要なのでしょうか。現在のAIは対話が途切れると文脈を忘れてしまい、継続的な体験を提供できません。Mem0はアプリ間で記憶を持ち運べる「メモリパスポート」を開発。AIがユーザーの好みや過去のやり取りを記憶し、真にパーソナライズされた応対を可能にします。

Mem0の技術は開発者から圧倒的な支持を得ています。オープンソースAPIはGitHubで4万1,000以上のスターを獲得し、Pythonパッケージは1,300万回以上ダウンロード。AWSの新しいAgent SDKで唯一のメモリプロバイダーに採用されるなど、実用性も証明済みです。

OpenAIなども記憶機能開発を進めますが、特定プラットフォームに依存する可能性があります。対照的にMem0は、あらゆるモデルと連携可能なオープンで中立的な基盤を提供。開発者はベンダーに縛られず、自由度の高いアプリケーションを構築できます。同社は自らを「記憶のためのPlaid」と位置づけています。

今回の調達を主導したBasis Set Venturesは「記憶はAIの未来の基盤」と強調し、Mem0がAIインフラの最重要課題に取り組んでいると高く評価。GitHubファンドや著名な個人投資家も参加しており、その将来性への期待の高さがうかがえます。資金はさらなる製品開発に充てられます。

Google Cloudが、企業による独自の大規模AIモデル開発を支援する新サービス「Vertex AI Training」を発表しました。AWSや専門プロバイダーのCoreWeaveなどに対抗するもので、マネージドSlurm環境を提供し、大規模な計算資源へのアクセスを容易にします。

このサービスは、単純なファインチューニングやRAG（検索拡張生成）の利用者を対象としていません。ゼロからモデルを構築したり、大幅なカスタマイズをしたりする、数百から数千のチップを要する大規模なトレーニングジョブに焦点を当てています。

最大の特徴は、マネージドSlurm環境にあります。これにより、ジョブのスケジューリングやハードウェア障害発生時の自動復旧が実現します。ダウンタイムを最小限に抑え、大規模クラスタでの効率的なトレーニングを可能にするのです。

なぜ今、このようなサービスが求められるのでしょうか。背景には、企業がモデル開発に必要なGPUを確保する際の熾烈な競争があります。Vertex AI Trainingは、単なる計算資源のレンタルではなく、包括的な開発環境を提供することで競合との差別化を図ります。

Googleは、多様なチップへのアクセスや、自社のGeminiモデル開発で培った専門知識も提供価値として挙げています。既にシンガポールのAI Singaporeなどが早期顧客として名を連ねており、専門的なモデル開発の需要の高まりを示しています。

Amazonは10月23日、米国で新たなAIショッピング機能「Help me decide」を発表しました。この機能は、ユーザーの閲覧・購入履歴といった行動データをAIが分析し、多数の類似商品の中から最適な一品を推薦するものです。購買時の迷いを解消し、意思決定を支援することで、顧客体験の向上と売上拡大を狙います。アプリやモバイルサイトで展開されます。

新機能は、ユーザーが複数の類似商品を閲覧した後に表示される「Help me decide」ボタンを押すことで作動します。例えば、キャンプ用テントを探しているユーザーが過去に大人用と子供用の寝袋を閲覧していれば、AIは家族利用を想定し、4人用の全天候型テントを提案するなど、高度なパーソナライズを実現します。

このツールの特徴は、単に商品を推薦するだけでなく、「なぜその商品が最適か」という理由をAIが要約して提示する点にあります。これにより、ユーザーは納得感を持って購入を決められます。さらに、手頃な価格の「バジェットピック」や、より高機能な「アップグレードオプション」も併せて提案し、多様なニーズに応えます。

この機能の背景には、Amazon Web Services（AWS）の強力な技術基盤があります。大規模言語モデル（LLM）に加え、生成AIアプリサービス「Bedrock」、検索サービス「OpenSearch」、機械学習プラットフォーム「SageMaker」などを活用し、複雑なユーザーの意図を汲み取っています。

Amazonはこれまでも、AIチャットボット「Rufus」やAIによるレビュー要約など、購買体験にAIを積極的に導入してきました。今回の新機能は、その流れを加速させるものです。GoogleなどもAIショッピングツールの開発に注力しており、EコマースにおけるAI活用競争はますます激化しています。

Amazon Web Services (AWS)は2025年10月15日、マルチモーダルAI「Amazon Nova」の企業向け4大活用事例を公開しました。顧客サービス、検索、動画分析、コンテンツ生成の各分野で、業務効率の向上やコスト削減、顧客満足度の向上に大きく貢献しています。本記事では、具体的な導入企業の実例を交え、Novaがもたらすビジネスインパクトを解説します。

第一に、カスタマーサービス分野ではAIが顧客対応を高度化します。Fortinet社はサポートアシスタントで推論コストを85倍削減。Infosys社はイベントでのリアルタイム翻訳や要約に活用し、参加者の体験価値を高めるなど、コスト削減と顧客満足度向上を両立しています。

第二に、企業内に散在する膨大なデータ検索もNovaが得意な領域です。Siemens社は検索性能を3倍に向上させ、業務効率を大幅に改善しました。不動産サービス大手CBRE社は、文書処理速度を75%高速化し、年間98,000人日以上の従業員時間削減を見込んでいます。

第三に、動画コンテンツの活用も進んでいます。Novaは動画を直接理解し、分析や要約が可能です。Accenture社は長編動画からハイライトを自動生成し、コストを10分の1に圧縮。Loka社は監視映像の分析で誤報を55%削減しつつ、97%以上の脅威検出率を維持しました。

第四に、広告・マーケティング分野ではコンテンツ制作を自動化し、期間を劇的に短縮します。大手広告代理店の電通は、Novaで広告制作を数週間から数日へと短縮。Quantiphi社は、ブランドの一貫性を保ちながらコンテンツ作成時間を約30%削減するサービスを開発しています。

これらの事例は、Amazon Novaが多様な業界で具体的なビジネス成果を生んでいることを示します。業務効率化やコスト削減はもちろん、新たな顧客体験の創出にも繋がります。自社の課題解決に向けAI導入を検討する企業にとって、Novaは強力な選択肢となるでしょう。

アマゾン ウェブ サービス（AWS）は、大規模言語モデル（LLM）の分散学習に不可欠なインフラ構築を効率化するため、Amazon EKSとAWS Deep Learning Containers（DLC）を用いたクラスターの構築・検証手順を公開しました。この体系的なアプローチは、複雑な設定ミスを防ぎ、開発チームがモデル性能の向上に集中できる環境を実現します。AI開発の生産性を高めたい経営者やエンジニアにとって、必見の内容と言えるでしょう。

最新のLLM開発では、Meta社のLlama 3が16,000基のGPUを使用したように、膨大な計算資源が求められます。しかし、高性能なGPUインスタンスは、ネットワークやストレージ、GPUの構成が極めて複雑です。わずかな設定ミスが性能の大幅な低下やエラーを招き、プロジェクトの遅延やコスト増大に直結する大きな課題となっています。

この課題に対し、AWSは解決策の核として「AWS Deep Learning Containers（DLC）」の活用を推奨しています。DLCは、CUDAやNCCLといった互換性が重要なライブラリ群を最適化した状態で提供するコンテナイメージです。これにより、バージョン不整合のリスクを根本から排除し、開発チームはインフラの細かな調整から解放され、開発を迅速に開始できます。

具体的な構築手順は、まずDLCを基盤にカスタムDockerイメージを作成することから始まります。次に、Amazon EKS（Elastic Kubernetes Service）を用いてGPU対応クラスターを起動。その後、GPUや高速ネットワーク（EFA）、ストレージ（FSx for Lustre）を連携させるための各種プラグインを導入し、計算、通信、データ保管が三位一体となった本番環境レベルの基盤を完成させます。

インフラ構築後の検証プロセスもまた、成功の鍵を握ります。GPUドライバーの確認、複数ノード間の通信テスト、そして小規模なサンプル学習ジョブの実行といった段階的なヘルスチェックが不可欠です。これにより、大規模な学習を開始する前に問題を特定し、高価なGPUリソースと時間の浪費を未然に防ぐことが可能になります。

この体系的な手法を導入することで、企業はインフラ管理の負担を大幅に軽減し、エンジニアをモデル開発という本来の価値創出業務に集中させることができます。結果として、AI開発の生産性と成功確率が向上し、市場における企業の競争力強化に大きく貢献するでしょう。

アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）は、機械学習プラットフォーム「Amazon SageMaker Studio」でプログラミング言語Scalaを利用するための公式ガイドを公開しました。標準ではサポートされていないScala開発環境を、オープンソースの「Almondカーネル」を導入することで実現します。これにより、Apache SparkなどScalaベースのビッグデータ処理ワークフローをSageMaker上でシームレスに実行可能となり、生産性向上に貢献します。

これまでSageMaker StudioはPython中心の設計で、Scalaを主に使う開発者は別の開発環境を併用する必要がありました。この非効率な状況は、特にSparkで大規模なデータ処理を行う企業にとって、開発の遅延や生産性低下の要因となっていました。既存のScalaコード資産とSageMakerの機械学習機能を連携させる際の複雑さも課題でした。

今回の解決策の中核をなすのが、Jupyter環境にScalaを統合するAlmondカーネルです。インストールには、Scalaのライブラリ管理を自動化するCoursierを利用します。これにより、依存関係の競合を避け、安定した開発環境を効率的に構築できると説明しています。

具体的な導入手順は、カスタムConda環境を作成後、Java開発キット（OpenJDK）をインストールし、Coursier経由でAlmondカーネルを導入します。最後に、カーネルが正しいJavaパスを参照するよう設定ファイルを修正することで、セットアップは完了します。これにより、JupyterLabのランチャーからScalaノートブックを直接起動できるようになります。

導入後の運用では、JVMのバージョン互換性の確認が重要です。特にSparkは特定のJVMバージョンを要求するため、不整合は性能劣化や実行時エラーにつながる可能性があります。また、SageMakerの基本環境との競合を避けるため、カスタム環境を分離して管理することが安定稼働の鍵となります。

この統合により、Scala開発者は使い慣れた言語とツールでSageMakerの強力な機械学習機能やクラウドコンピューティング能力を最大限に活用できます。既存のScalaコード資産を活かしつつ、高度なMLワークフローの導入を加速させることが期待されるでしょう。

Amazon Web Services (AWS) が、AIサービス「Amazon Bedrock」のエージェント機能「AgentCore」に搭載された長期記憶システムの詳細を公開しました。この技術は、AIエージェントがユーザーとの複数回にわたる対話内容を記憶・統合し、文脈に応じた、より人間らしい応答を生成することを可能にします。これにより、一過性のやり取りを超えた、継続的な関係構築の実現が期待されます。

AIエージェントが真に賢くなるには、単なる会話ログの保存では不十分です。人間のように、雑談から重要な情報（「私はベジタリアンです」など）を見極めて抽出し、矛盾なく知識を更新し続ける必要があります。AgentCoreの長期記憶は、こうした複雑な課題を解決するために設計された、高度な認知プロセスを模倣するシステムです。

記憶システムの核となるのが「抽出」と「統合」です。まず、大規模言語モデル（LLM）が会話を分析し、事実や知識、ユーザーの好みといった意味のある情報を自動で抽出します。開発者は、用途に応じて「セマンティック記憶」「要約記憶」「嗜好記憶」といった複数の戦略を選択、あるいは独自にカスタマイズすることが可能です。

次に「統合」プロセスでは、抽出された新しい情報が既存の記憶と照合されます。LLMが関連情報を評価し、情報の追加、更新、あるいは重複と判断した場合は何もしない（NO-OP）といったアクションを決定。これにより、記憶の一貫性を保ち、矛盾を解消しながら、常に最新の情報を維持します。

このシステムは性能面でも優れています。ベンチマークテストでは、会話履歴の元データと比較して最大95%という驚異的な圧縮率を達成。ストレージコストと処理負荷を大幅に削減します。また、記憶の検索応答時間は約200ミリ秒と高速で、大規模な運用でも応答性の高いユーザー体験を提供できます。

AgentCoreの長期記憶は、AIエージェント開発における大きな一歩と言えるでしょう。単に「覚える」だけでなく、文脈を「理解」し、時間と共に成長するエージェントの構築を可能にします。この技術は、顧客サポートからパーソナルアシスタントまで、あらゆる対話型AIの価値を飛躍的に高める可能性を秘めています。

クラウド大手のセールスフォースは、AWSのAIサービス「Amazon Bedrock」を導入し、自社でカスタマイズした大規模言語モデル（LLM）の運用を効率化しました。これにより、モデルのデプロイにかかる時間を30%短縮し、インフラコストを最大40%削減することに成功。AI開発の生産性向上とコスト最適化を両立した事例として注目されます。

同社はこれまで、ファインチューニングしたLLMを自社で運用していましたが、インフラの最適化や設定に数ヶ月を要し、運用負荷の高さが課題でした。また、ピーク時の需要に備えてGPUリソースを常に確保する必要があり、コストが嵩む一因となっていました。

そこで採用したのが、Bedrockの「カスタムモデルインポート」機能です。これにより、インフラ管理の大部分をAWSに任せ、チームはモデル開発やビジネスロジックに集中できるようになりました。既存の運用フローへの影響を最小限に抑え、スムーズな移行を実現しています。

移行の鍵は、既存システムとの後方互換性を保つハイブリッド構成です。アプリケーションからのリクエストをまずSageMakerのCPUコンテナで受け、前処理を行った後、GPUを要する推論処理のみをBedrockに転送。これにより、既存のAPIや監視ツールを変更することなく、サーバーレスの利点を享受できました。

導入後の効果は顕著です。インフラ選定などの複雑な作業が不要になり、モデルのデプロイ時間は30%短縮されました。コスト面では、従量課金制への移行により、特に開発・テスト環境など利用頻度に波がある場面で効果を発揮し、最大40%のコスト削減を達成しました。

一方で、大規模モデルでは「コールドスタート」と呼ばれる初回起動時の遅延が発生する点は注意が必要です。同社は、遅延が許容できない本番環境では、定期的にエンドポイントにアクセスして「ウォーム」状態を維持する対策を講じています。自社モデルがサポート対象かも事前に確認すべきです。

Salesforceの事例は、サーバーレスAIが本番環境のワークロードにも十分対応できることを示しています。特にトラフィックが変動するAIアプリケーションにおいて、コストと運用の両面で大きなメリットをもたらすでしょう。LLMの自社運用に課題を抱える企業にとって、有力な選択肢となりそうです。

アマゾン ウェブ サービス（AWS）が、IoTデバイス管理の複雑化という課題に対し、対話型AIで解決する新手法を公開しました。新サービス「Amazon Bedrock AgentCore」を活用し、自然言語での対話を通じてデバイスの状態確認や設定変更を可能にします。これにより、ユーザーは複数の管理画面を往来する手間から解放され、直感的な操作が実現します。

IoTデバイスの普及に伴い、その管理はますます複雑になっています。デバイスごとに異なるアプリケーションやUIを使い分ける必要があり、ユーザーの学習コストは増大。また、専門知識なしでは設定が難しく、デバイス全体の状況を把握することも困難でした。こうした「管理の断片化」が、IoTソリューション導入の大きな障壁となっています。

今回のソリューションは、こうした課題を統一された対話型インターフェースで解決します。ユーザーはチャット画面のようなUIを使い、「デバイスの状態を教えて」「Wi-Fi設定を変更して」といった日常会話の言葉で指示を出すだけ。複雑なメニュー操作は不要となり、専門家でなくても簡単にIoT環境を管理できます。

このシステムの核となるのが「Amazon Bedrock AgentCore」です。ユーザー認証にCognito、ビジネスロジック実行にAWS Lambda、データ保存にDynamoDBを利用するサーバーレス構成を採用。ユーザーからの自然言語リクエストはAgentCoreが解釈し、適切なLambda関数を呼び出すことで、迅速かつ安全な処理を実現します。

企業利用を想定し、セキュリティと性能も重視されています。ユーザー認証やアクセス制御はもちろん、通信やデータの暗号化、プロンプトインジェクション攻撃を防ぐGuardrails機能も搭載。また、Lambdaの自動スケーリング機能により、多数の同時リクエストにも安定して対応可能です。

Bedrock AgentCoreを用いたこの手法は、IoT管理のあり方を大きく変える可能性を秘めています。直感的なUXによる生産性向上、管理の一元化による運用効率化が期待できます。特定のAIモデルに依存しない設計のため、将来の技術進化にも柔軟に対応できる、未来志向のアーキテクチャと言えるでしょう。

ビジネスチャットツールSlackが、SlackbotをAIアシスタントへと進化させるアップデートをテスト中です。従来の通知・リマインダー機能に加え、ワークスペース内の情報検索や会議調整など、より高度な業務支援が可能になります。本機能は年末に全ユーザー向けに提供される予定です。

新Slackbotは、個人の会話やファイル、ワークスペース全体の情報を基に、パーソナライズされた支援を提供します。「先週の会議でジェイが共有した書類を探して」のような自然な言葉で情報検索が可能です。

さらに、複数のチャンネル情報を集約して製品の発売計画を作成したり、ブランドのトーンに合わせてSNSキャンペーンを立案したりといった、より複雑なタスクも支援します。

Microsoft OutlookやGoogle Calendarとも連携し、会議の調整・設定を自動化。既存のリマインダー機能なども引き続き利用可能です。

セキュリティ面では、AWSの仮想プライベートクラウド上で動作。データはファイアウォール外に出ず、モデル学習にも利用されないため、企業の情報漏洩リスクを低減します。

現在は親会社であるSalesforceの従業員7万人と一部顧客にてテスト中。年末には全ユーザー向けに本格展開される見込みです。

健康テック企業のKitsaは、AWSの生成AIワークフロー自動化サービス「Amazon Quick Automate」を活用し、臨床試験の実施施設選定プロセスを革新しました。これにより、手作業に依存していた従来プロセスから脱却し、コストを91%削減、データ取得速度を96%向上させることに成功しました。

臨床試験において施設選定は長年の課題でした。施設のパフォーマンスデータは断片化し、手作業による評価には時間とコストがかさみます。その結果、一部の施設に評価が偏り、試験開始の遅延や機会損失が発生していました。

Kitsaはこの課題を解決するためQuick Automateを導入。同サービスのUIエージェントがWebサイトを自律的に巡回し、施設に関する50以上のデータポイントを自動で抽出・構造化します。

このソリューションは、AIの抽出精度が低い場合に人間によるレビューを組み込む「人間-in-the-ループ」機能も備え、品質を担保します。また、医療分野の厳格なコンプライアンス要件も満たしています。

導入効果は絶大で、データ取得に数ヶ月要していた作業が数日に短縮されました。分析対象の施設数も飛躍的に増加し、これまで見過ごされていた優良な施設の発見にも繋がっています。

この変革は、施設選定を人脈や主観に頼るものから、データに基づく客観的な評価へと転換させました。製薬企業はより良い意思決定ができ、施設側は自らの能力を証明する場を得ています。

AWSは10月13日、AIエージェントを本番環境で安全かつ大規模に運用するための包括的プラットフォーム『Amazon Bedrock AgentCore』の一般提供を開始したと発表した。開発者は任意のフレームワークやモデルを選択し、インフラ管理なしでエージェントを構築、デプロイ、運用できるようになる。企業がAIエージェントにビジネスの根幹を委ねる時代を加速させる。

AIエージェントは大きな期待を集める一方、プロトタイプの段階で留まるケースが多かった。その背景には、エージェントの非決定的な性質に対応できる、セキュアで信頼性が高くスケーラブルなエンタープライズ級の運用基盤が不足していた問題がある。AgentCoreはまさにこの課題の解決を目指す。

AgentCoreの最大の特徴は柔軟性だ。開発者はLangGraphやOpenAI Agents SDKといった好みのフレームワーク、Amazon Bedrock内外のモデルを自由に選択できる。これにより、既存の技術資産やスキルセットを活かしながら、エージェント開発を迅速に進めることが可能になる。

エージェントが価値を生み出すには具体的な行動が必要だ。AgentCoreは、コードを安全に実行する『Code Interpreter』、Webアプリケーションを操作する『Browser』、既存APIをエージェント用ツールに変換する『Gateway』などを提供。これらにより、エージェントは企業システムと連携した複雑なワークフローを自動化できる。

さらに、企業運用に不可欠な機能も充実している。対話の文脈を維持する『Memory』、行動の監視やデバッグを支援する『Observability』、microVM技術でセッションを分離する『Runtime』が、セキュリティと信頼性を確保。これらはエージェントをビジネスの中心に据えるための礎となる。

すでに多くの企業がAgentCoreを活用し、成果を上げている。例えば、Amazon Devicesの製造部門では、エージェントが品質管理のテスト手順を自動生成し、モデルの調整時間を数日から1時間未満に短縮。医療分野ではCohere Healthが、審査時間を3〜4割削減するコピロットを開発した。

AgentCoreは、アジア太平洋（東京）を含む9つのAWSリージョンで利用可能となった。AWS Marketplaceには事前構築済みのエージェントも登場しており、企業はアイデアからデプロイまでを迅速に進められる。AIエージェントの時代を支える確かな基盤として、その活用がさらに広がりそうだ。

Amazonは2025年10月13日、AIアシスタントサービス『Amazon Quick Suite』が、AIと企業アプリケーションの接続を標準化する『Model Context Protocol（MCP）』に対応したと発表しました。これにより、開発者は複雑なカスタム統合を必要とせず、AIエージェントを既存の業務ツールやデータベースに安全かつ容易に接続できるようになります。

MCPは、AIエージェントが企業のナレッジベースやアプリケーションと連携するためのセキュアな標準規格です。従来は個別に開発が必要だった連携処理が、MCPを利用することで大幅に簡素化されます。Amazon Quick SuiteのMCPクライアントは、この標準化された接続をサポートし、企業のAI導入ハードルを下げます。

具体的には、AtlassianのJiraやConfluenceといった主要プロジェクト管理ツールとのMCP連携が可能です。これにより、Quick Suiteのチャットエージェントは、ユーザーの指示に基づきJira課題の作成やConfluenceページの情報取得を自動で行えるようになります。チームの業務効率が飛躍的に向上するでしょう。

さらに、AWSが提供する公式ドキュメントやコードサンプルにアクセスする『AWS Knowledge MCP Server』とも接続できます。エンジニアは、チャット形式で最新のAWS技術情報を即座に取得可能になり、開発スピードの向上が期待されます。複数の情報源を横断した質問にも対応します。

より高度な活用として、『Amazon Bedrock AgentCore Gateway』を介した自社AIエージェントの統合も実現します。これにより、Amazon Kendraを内蔵したITヘルプデスクエージェントや、OpenAIを基盤としたHRサポートエージェントなど、既存のAI資産をQuick Suite上でシームレスに利用できます。

この連携は具体的な業務シーンで威力を発揮します。例えば、新入社員のオンボーディングでは、マネージャーがエージェントに指示するだけで、Confluenceからチェックリストを取得し、Jiraにタスクを作成して担当者を割り振るまでの一連のプロセスを自動化できます。

今回のMCP対応は、Amazon Quick Suiteを単なるAIチャットツールから、企業のあらゆるシステムとAIを繋ぐハブへと進化させる重要な一歩です。経営者やエンジニアは、この新機能を活用することで、AIの投資対効果を最大化し、事業の競争力強化につなげることができるでしょう。

AWSは、Amazon BedrockやLangChain、Streamlitを活用した医療レポート分析ダッシュボードを開発しました。自然言語での対話と動的な可視化を通じて、複雑な医療データの解釈を支援します。

このソリューションは、Amazon BedrockのAI基盤、LangChainの文書処理、StreamlitのUI技術を組み合わせています。これにより、医療データへのアクセスと分析が容易になります。

ユーザーはダッシュボード上で自然言語で質問すると、AIがレポート内容を解釈して回答します。健康パラメータの推移を示すグラフによる可視化機能も搭載されています。

このシステムの強みは、会話の文脈を維持しながら、継続的な対話分析を可能にする点です。これにより、より深く、インタラクティブなデータ探索が実現します。

医療データを扱う上で、セキュリティとコンプライアンスは不可欠です。実運用では、データ暗号化やアクセス制御といった対策が求められます。

特にAmazon Bedrock Guardrailsを設定し、AIによる医療助言や診断を厳しく制限することが重要です。役割はあくまでデータ分析と解釈に限定されます。

この概念実証は、生成AIが医療現場の生産性と意思決定の質を高める大きな可能性を秘めていることを示しています。

米国のスタートアップTigris Dataが、シリーズAラウンドで2500万ドルを調達しました。同社は、AIの普及で需要が急増する分散コンピューティングに対応するため、AWSなど大手クラウドが抱える高コスト・高遅延の問題を解決する分散型データストレージを提供。大手からの脱却を目指す企業の新たな選択肢として注目されています。

生成AIの台頭で、コンピューティングパワーは複数のクラウドや地域に分散する傾向が加速しています。しかしデータストレージの多くは依然として大手3社に集中。この「コンピューティングとデータの距離」が、AIモデルの学習や推論における遅延のボトルネックを生み出しているのです。

Tigrisは、GPUなど計算資源の近くにデータを自動で複製・配置するAIネイティブなストレージ網を構築。これにより開発者は低レイテンシでデータにアクセスでき、AIワークロードを高速かつ低コストで実行可能になります。顧客は、かつて支出の大半を占めたデータ転送料金を不要にできたと証言します。

大手クラウドは、顧客がデータを他サービスへ移行する際に高額な「データ転送料金」を課してきました。TigrisのCEOはこれを「より深い問題の一症状」と指摘。中央集権型のストレージ自体が、分散・高速化するAIエコシステムの要求に応えられていないと強調します。

企業がTigrisを選ぶもう一つの動機は、データ主権の確保です。自社の貴重なデータをAI開発に活用する上で、外部のプラットフォームに依存せず、自らコントロール下に置きたいというニーズが高まっています。特に金融やヘルスケアなど規制の厳しい業界でこの傾向は顕著です。

今回の資金調達はSpark Capitalが主導し、Andreessen Horowitzなども参加。Tigrisは調達資金を元に、既存の米国内3拠点に加え、ヨーロッパやアジアにもデータセンターを拡大する計画です。2021年の設立以来、年8倍のペースで成長しており、今後の展開が期待されます。

GoogleとAmazon Web Services (AWS)が、企業向けに新たな統合AIプラットフォームを相次いで発表しました。Googleは「Gemini Enterprise」を、AWSは「Quick Suite」を投入し、従業員が業務で使うアプリケーションから離れることなく、シームレスにAI機能を呼び出せる環境を目指します。この動きは、作業の文脈（コンテキスト）を維持し、生産性を劇的に向上させることを狙ったものです。

これまでAIチャットボットを利用するには、作業中のアプリとは別に専用画面を開く必要があり、手間や思考の中断が課題でした。この「摩擦」を解消し、作業の文脈を失うことなくAIを活用できるフルスタックな環境が求められています。従業員のワークフローにAIを自然に組み込むことが、生産性向上の鍵となるのです。

Googleの「Gemini Enterprise」は、同社のAIサービスを一つのプラットフォームに統合します。Google Workspaceに加え、Microsoft 365やSalesforceといった外部データソースにも接続可能です。専門知識がなくても、ノーコードで情報検索や業務自動化のためのエージェントを構築・管理できる点が大きな特徴と言えるでしょう。

一方のAWSが発表した「Quick Suite」は、ブラウザ拡張機能として提供されます。これにより、ChromeやOutlook、Slackといった日常的に使うツール上で直接AIエージェントを呼び出せます。バックエンドではAWSのAI基盤「Bedrock」で構築したエージェントを活用でき、企業ごとの独自データに基づいた応答が可能です。

両社の新サービスが目指すのは、従業員を一つのエコシステム内に留め、作業を中断させないシームレスなAI体験の提供です。企業向けAI市場の覇権を巡る戦いは、いかに既存の業務フローに溶け込めるかという「利便性」の競争へと移行し始めています。今後、各社はさらなる差別化を迫られることになるでしょう。

米Amazon Web Services(AWS)は、AIモデル「Amazon Nova」を自社専用に調整し、高精度なテキスト監視を実現する新手法を発表しました。独自のデータでAIを再教育し、各社のポリシーに沿った低コストなモデレーションを可能にします。

ソーシャルメディアなどでは不適切な投稿の監視が不可欠ですが、従来のシステムでは専門用語や文脈を理解できず、無害な投稿を誤検知したり、巧妙な違反を見逃す課題がありました。これはユーザー体験と広告主の信頼を損なう大きな原因です。

新手法では「Nova」を自社データ1万件ほどで追加学習します。これにより精度(F1スコア)が平均7.3%向上。自社のガイドラインや特有のニュアンスを理解する、賢いAIモデレーターを構築できます。

ゼロからの開発に比べ、開発期間とコストを大幅に削減できる点も強みです。学習は約1時間で完了し、他の商用モデル比で圧倒的なコスト効率を実現。大規模導入のハードルを下げます。

このカスタマイズは、企業が独自のポリシーやデータ形式を柔軟に適用できる設計です。既存の資産を活かしながら、迅速に自社特化のAIを構築し、運用に乗せることが可能になります。

高い精度とコスト効率を両立するこの手法は、コンテンツ監視の新たな標準となるでしょう。企業はブランドイメージを保護しつつ、より健全なプラットフォーム運営が期待できます。

Amazon Web Services (AWS)は、Anyscale社との協業で、大規模AIモデル開発の課題を解決する新ソリューションを発表しました。AWSのAIインフラ「SageMaker HyperPod」と、Anyscaleの分散処理プラットフォームを統合。これにより、開発者は耐障害性の高い環境で効率的にリソースを活用し、AI開発の高速化とコスト削減を実現できます。

大規模AIモデルの開発現場では、学習クラスタの不安定さやリソースの非効率な利用がコスト増やプロジェクト遅延の直接的な原因となっています。複雑な分散コンピューティングの専門知識も必要とされ、データサイエンスチームの生産性を阻害する大きな課題でした。

この課題に対し、AWSの「SageMaker HyperPod」は堅牢な解決策を提供します。大規模機械学習に最適化されたこのインフラは、ノードの健全性を常時監視。障害発生時には自動でノードを交換し、チェックポイントから学習を再開することで、トレーニング時間を最大40%削減できるとしています。

一方のAnyscaleプラットフォームは、オープンソースのAIエンジン「Ray」の能力を最大限に引き出します。特に最適化版「RayTurbo」は、コード変更なしで分散コンピューティングを高速化し、リソース使用率を最適化。開発者の俊敏性とコスト効率を大幅に向上させます。

両者の統合により、強力な相乗効果が生まれます。SageMaker HyperPodの耐障害性と、Anyscaleの高速処理が組み合わさることで、AIモデルの市場投入までの時間を短縮。同時に、リソースの最適化を通じて総所有コスト(TCO)を削減し、データサイエンティストの生産性を高めます。

このソリューションは、特にKubernetesベースの環境（Amazon EKS）を運用する組織や、大規模な分散トレーニングを必要とするチームに最適です。すでにRayエコシステムやSageMakerを利用している企業にとっても、既存の投資をさらに活用する強力な選択肢となるでしょう。

AWSは、新しいエージェントAIツール「Amazon Nova Act」を活用し、Amazon QuickSightにおけるデータストーリー作成の自動化ソリューションを発表しました。QuickSightのデータストーリーは、複雑なデータを対話型の報告書に変換し、迅速な意思決定を支援します。従来、手動で行われていた多量のレポーティング作業を自律化することで、組織全体の生産性を劇的に向上させる狙いです。

Amazon Nova Actの最大の特徴は、従来のLLMが会話に重点を置いていたのに対し、「アクション志向」に特化している点です。この技術は、複雑なWebインターフェース操作タスクを信頼性の高い「アトミックコマンド」に分解し、自律的に実行します。これにより、最小限の人間監視でWebブラウザ自動化を実現し、ビジネス生産性とIT運用を根本的にモダン化します。

データストーリーの作成自動化は、ビジネスユニットごとの多様なレポーティングニーズに対応します。手作業による複数のナラティブ（物語）作成にかかっていた膨大な時間が削減されます。分析担当者はルーティンワークから解放され、より価値の高いデータ分析と、データ駆動型の意思決定そのものに時間を振り向けられるようになります。

この自動化を実現するためのプロンプト（指示）設計にはベストプラクティスが推奨されています。具体的には、エージェントに行わせたい動作を簡潔かつ具体的に記述することです。さらに、ログインやダッシュボード公開などの大きなアクションを、複数の小さな実行ステップ（act()コール）に分割することが、信頼性の高いワークフロー構築に不可欠とされています。

Amazon Nova Actは、QuickSightの堅牢な視覚化能力と結びつくことで、データの活用方法を一変させます。これにより、反復的なタスクが最小限に抑えられ、チーム全体のデータに基づいた意思決定が加速されます。これは、AWSが提供する次世代の自律型自動化の一例であり、AI活用による市場価値向上の鍵となるでしょう。

AWSは、Amazon Bedrockのバッチ推論ジョブに対する自動モニタリングソリューションを発表しました。これは、大規模なデータセットをコスト効率よく処理しつつ、運用管理のオーバーヘッドを最小化する目的で設計されています。リアルタイムのジョブステータス可視化と監査記録の自動保持を実現し、AIを活用した大規模なデータ処理の信頼性を高めます。

Bedrockのバッチ推論は、即時性が要求されない大規模ワークロードに特化しており、オンデマンドオプションと比較して最大50%の価格削減が可能です。例えば金融サービスでは、数百万件の顧客データからパーソナライズされた推奨を効率的に生成するなど、大量データ分析に大きなメリットをもたらします。

このソリューションは、AWS Lambda、Amazon EventBridge、Amazon DynamoDBといったサーバーレスサービスを組み合わせています。EventBridgeがバッチ推論ジョブの状態変化を監視し、ジョブ完了や失敗時に即座にLambda関数を起動させ、手動でのステータス確認作業を不要にします。

起動されたLambda関数は、ジョブの詳細やステータスをDynamoDBテーブルに記録します。このテーブルは、一元化されたジョブのライフサイクル管理機能として機能します。これにより、処理の開始/終了時刻、処理件数、エラー件数などが追跡可能です。

DynamoDBに記録されるデータには、インプット/アウトプットトークン数といった重要なコスト要素のメトリクスも含まれます。これらの詳細な統計情報は、リソース配分の最適化を可能にし、将来的なバッチ推論ワークロードのコスト効率とパフォーマンスを改善するための監査記録となります。

さらに、CloudWatchアラームを設定することで、失敗したジョブへの迅速な対応が促されます。平均ジョブ実行時間やトークンスループット率などを監視し、オペレーションの可視性を高めることが推奨されています。この自動化により、チームは結果分析などの高付加価値業務に集中できます。

AI大手Anthropicは、元Stripeの最高技術責任者（CTO）であるラフル・パティル（Rahul Patil）氏を新たなCTOとして迎えました。これは、急速に増大するエンタープライズ顧客の需要に応えるため、Claudeの大規模かつ信頼性の高いインフラ基盤を構築することを最優先する、戦略的な人事です。

パティル氏は、製品、コンピューティング、インフラストラクチャ、推論、データサイエンス、セキュリティを含むエンジニアリング組織全体を監督します。彼のミッションは、Anthropicが持つ研究の優位性を活かしつつ、Claudeをグローバル企業が依存できる堅牢なプラットフォームへとスケールさせることです。

新CTOは、20年以上にわたり業界をリードするインフラを構築してきた実績があります。特にStripeでは、年間数兆ドルを処理する技術組織を指導しました。この経験は、高い可用性とセキュリティが求められる金融技術の領域で、ミッションクリティカルなシステムを構築する専門知識を示しています。

共同創業者兼社長のダニエラ・アモデイ氏は、Anthropicがすでに30万を超えるビジネス顧客にサービスを提供している点を強調しました。パティル氏の採用は、Claudeを「企業向けをリードするインテリジェンスプラットフォーム」に位置づけるという、同社の強いコミットメントを裏付けるものです。

なお、共同創業者であり前CTOのサム・マキャンディッシュ氏は、Chief Architect（チーフアーキテクト）に就任しました。彼は、大規模モデルトレーニング、研究生産性、RL（強化学習）インフラストラクチャといった根幹の研究開発分野に専念し、技術的な進化を引き続き主導します。

教育分野向けのクラウドソフトウェア大手PowerSchoolは、AIアシスタント「PowerBuddy」の生徒安全を確保するため、AWSのAmazon SageMaker AIを活用し、コンテンツフィルタリングシステムを構築しました。オープンな基盤モデルであるLlama 3.1を教育ドメインに特化してファインチューニングし、高い精度と極めて低い誤検出率を両立させ、安全な学習環境の提供を実現しています。

このソリューションが目指したのは「責任あるAI（Responsible AI）」の実現です。ジェネリックなAIフィルタリングでは、生徒が歴史的な戦争やホロコーストのような機微な学術的話題を議論する際に、誤って暴力的コンテンツとして遮断されるリスクがありました。同時に、いじめや自傷行為を示唆する真に有害な内容は瞬時に検知する必要があり、ドメイン特化の調整が不可欠でした。

PowerSchoolは、このカスタムモデルの開発・運用基盤としてAmazon SageMaker AIを選定しました。学生の利用パターンは学校時間帯に集中するため、急激なトラフィック変動に対応できるオートスケーリング機能と、ミッションクリティカルなサービスに求められる高い信頼性が決め手となりました。また、モデルの重みを完全に制御できる点も重要でした。

同社はLlama 3.1 8Bモデルに対し、LoRA（Low Rank Adaptation）技術を用いたファインチューニングをSageMaker上で行いました。その結果、教育コンテキストに特化した有害コンテンツ識別精度は約93%を達成。さらに、学術的な内容を誤って遮断する誤検出率（False Positive）を3.75%未満に抑えることに成功しました。

この特化型コンテンツフィルタリングの導入は、学生の安全を確保するだけでなく、教育現場に大きなメリットをもたらしています。教師はAIによる学習サポートにおいて生徒を常時監視する負担が減り、より個別指導に集中できるようになりました。現在、PowerBuddyの利用者は420万人以上の学生に拡大しています。

PowerSchoolは今後、SageMaker AIのマルチアダプター推論機能を活用し、コンテンツフィルターモデルの隣で、教育ドメインに特化した意思決定エージェントなど複数の小型言語モデル（SLM）を展開する計画です。これにより、個別のモデルデプロイが不要となり、専門性能を維持しつつ大幅なコスト最適化を目指します。

Amazon Web Services（AWS）は、生成AIサービス「Amazon Bedrock」において、新機能「グローバルクロスリージョン推論」の提供を開始しました。まずAnthropic社の最新モデル「Claude Sonnet 4.5」に対応し、AIへのリクエストを世界中の最適なAWSリージョンへ自動的に振り分けます。これにより企業は、トラフィックの急増や需要変動に柔軟に対応し、AIアプリケーションの安定性と処理能力をグローバル規模で高めることが可能になります。

この新機能の核心は、インテリジェントなリクエストルーティングにあります。Bedrockがモデルの可用性や各リージョンの負荷状況をリアルタイムで判断し、地理的な制約なく最適な場所で推論を実行します。開発者は、これまで必要だった複雑な負荷分散の仕組みを自前で構築する必要がなくなります。

最大のメリットは、耐障害性の向上です。予期せぬアクセス集中が発生しても、世界中のリソースを活用してリクエストを分散処理するため、安定したパフォーマンスを維持できます。これは、特にビジネスクリティカルなアプリケーションにおいて、機会損失や信用の低下を防ぐ上で極めて重要です。

さらに、コスト効率の改善も大きな魅力と言えるでしょう。このグローバル機能は、従来の特定の地理的範囲内でのクロスリージョン推論と比較して、入出力トークン価格が約10%安価に設定されています。つまり、より高い性能と安定性を、より低いコストで実現できるのです。

運用管理の負担も軽減されます。推論がどのリージョンで実行されても、ログデータはリクエストを発信した「ソースリージョン」に集約されます。これにより、AWS CloudWatchなどの使い慣れたツールでパフォーマンスや利用状況を一元的に監視・分析することができ、管理が煩雑になる心配はありません。

利用開始は簡単で、既存のアプリケーションコードをわずかに変更するだけで済みます。API呼び出し時に、リージョン固有のモデルIDの代わりにグローバル推論プロファイルIDを指定し、適切なIAM権限を設定すれば、すぐにこの強力なグローバルインフラの恩恵を受けられます。

アマゾンウェブサービス（AWS）が、生成AIサービス「Amazon Bedrock」のAgentCore Gatewayへのセキュアな接続方法として、VPCインターフェイスエンドポイントを利用する手法を公開しました。これにより、企業はAIエージェントが扱う機密データの通信をインターネットから隔離し、セキュリティとコンプライアンスを大幅に強化できます。

企業の自動化を推進するAIエージェントは、機密データや基幹システムにアクセスするため、本番環境での利用には通信経路のセキュリティ確保が不可欠です。パブリックインターネットを経由する通信は、潜在的なリスクを伴い、多くの企業のセキュリティポリシーや規制要件を満たすことが困難でした。

今回公開された手法では、「AWS PrivateLink」技術を活用したVPCインターフェイスエンドポイントを利用します。これにより、VPC（仮想プライベートクラウド）内で稼働するAIエージェントからAgentCore Gatewayへの通信が、AWSのプライベートネットワーク内で完結します。外部のインターネットを経由しないため、極めて安全な通信経路を確立できます。

プライベート接続の利点はセキュリティ強化に留まりません。AWSネットワーク内での直接接続により、通信の遅延が削減され、パフォーマンスが向上します。また、エンドポイントポリシーを設定することで、特定のゲートウェイへのアクセスのみを許可するなど、最小権限の原則に基づいた厳格なアクセス制御も可能です。

このVPCエンドポイントは、AIエージェントがツールを利用する際の「データプレーン」通信にのみ適用される点に注意が必要です。ゲートウェイの作成や管理といった「コントロールプレーン」操作は、引き続き従来のパブリックエンドポイントを経由して行う必要があります。この違いを理解しておくことが重要です。

このアーキテクチャは、オンプレミスのデータセンターからAIエージェントに安全にアクセスするハイブリッドクラウド構成や、複数のVPCをまたいだ大規模なシステムにも応用できます。企業は、自社の環境に合わせて柔軟かつスケーラブルなAI基盤を構築することが可能になります。

営業支援スタートアップRox社は、AIエージェントを活用した新サービス「Rox」の一般提供を開始しました。AWS Bedrockを基盤にClaude 4 Sonnetモデルを採用。社内に散在する営業データを統合・自動化し、営業チームの生産性を飛躍的に高めることを目指します。

多くの企業では営業データがCRMやMAツールなどに分散し、サイロ化しています。担当者はデータの集約や入力に時間を奪われ、本来の営業活動に集中できません。この非効率性が組織全体の生産性を下げる一因です。

Roxは、これを「レベニューオペレーティングシステム」で解決します。点在するデータをナレッジグラフに集約し、AIエージェント群が連携。アカウント調査から商談管理まで、一連のワークフローを自動実行します。

中核機能は対話型UI「Command」です。「ACME社の契約更新準備」といった指示だけで、AIが複数の業務を自動実行。調査から提案書のドラフト作成まで、特化したエージェント群がシームレスに処理します。

この強力なAIの基盤がAWS Bedrockです。特にツール連携と推論能力に優れた「Claude 4 Sonnet」を採用。エンタープライズ級のセキュリティと拡張性を確保し、複雑な営業業務の自動化を実現しました。

導入企業からは目覚ましい成果が報告されています。営業担当者の生産性は50%向上し、営業サイクルは20%高速化。担当者あたりの収益が2倍になった事例もあります。新人育成の時間も半減しました。

Roxは、AIエージェント群が常に営業活動を支援する未来を目指します。サービスは公式サイトやAWS Marketplaceから利用可能。データとAIを駆使した新しい営業の形が、市場での競争力を左右しそうです。

ドイツの海運大手ハパックロイド社が、AWSの機械学習プラットフォーム「Amazon SageMaker」を活用し、船舶運航のスケジュール予測を革新しました。新しいMLアシスタントは、予測の平均絶対誤差を従来比で約12%改善。業界の重要指標であるスケジュール信頼性を向上させ、国際ランキングを平均2つ押し上げる成果を上げています。

従来は過去の統計計算に依存し、港湾の混雑や天候などリアルタイムの変動要因を考慮できませんでした。特に2021年のスエズ運河座礁事故のような不測の事態では、手動での大幅な計画修正が不可避となり、業務効率の低下を招いていました。

新システムは航海の区間ごとに専門MLモデルを構築し、それらを統合する階層的アプローチを採用。これにより、予測の透明性を保ちつつ、複雑な要因を織り込んだ高精度なETA（到着予定時刻）の算出を可能にしました。

モデル学習には社内運航データに加え、船舶位置を追跡するAISデータなどリアルタイムの外部データを統合。SageMakerのパイプライン機能でデータ処理からモデル学習、デプロイまでを自動化し、継続的な精度改善を実現しています。

推論は、夜間バッチ処理とリアルタイムAPIを組み合わせたハイブリッド構成です。99.5%の高い可用性を保ちながら、API応答時間を従来比80%以上高速化。オペレーターが対話的に利用する際の操作性も大幅に向上させました。

本件はAIとクラウドが物流の課題を解決する好例です。データに基づく高精度な予測は顧客への品質保証を強化し、競争優位性を確立します。自社の業務にAIをどう組み込み、生産性・収益性を高めるか、そのヒントがここにあります。

Amazon Web Services (AWS)は、2025-2026シーズンから、全米プロバスケットボール協会(NBA)の試合でAIを活用した新たなリアルタイム統計を提供します。この取り組みは、選手の動きを詳細に分析し、これまで数値化できなかったプレーの側面を可視化することで、ファンに全く新しい観戦体験をもたらすことを目的としています。

新技術の中核をなすのは、コート上の全選手の29の身体部位を追跡するシステムです。収集された膨大な運動データをAWSのAIがリアルタイムで解析。「これまで測定不可能だったバスケットボールの側面を捉える」ことを可能にし、より深く、多角的な試合分析を実現します。

これにより、ファンは「シュートの難易度」といった新しい指標に触れられるようになります。単にシュートが成功したか否かだけでなく、選手の体勢やディフェンダーの位置などを加味して、そのシュートがいかに困難だったかを客観的に評価します。また、成功確率を予測する「期待フィールドゴール成功率」も算出されます。

さらに、「グラビティ」と呼ばれる指標は、個々の選手がボールを持っていない時でも、いかに味方のためにスペースを作り出し、チームに貢献しているかを数値化します。ディフェンダーに特化した「ディフェンス・スコアボックス」も導入され、守備面の評価もより詳細になるのです。

これらの新しい統計データは、試合の生中継やNBAの公式アプリ、ウェブサイト上で提供されます。さらに「Play Finder」という新ツールを使えば、ファンは膨大な試合映像から特定のプレーを瞬時に検索できるようになり、エンゲージメントの向上が期待されます。

この取り組みは、2024年にAmazonとNBAが締結した11年間のメディア放映権契約の一環です。この契約によりAWSはNBAの公式クラウドおよびAIパートナーとなり、Prime Videoでの試合配信に加え、テクノロジー面でも連携を深めています。

NVIDIAは、同社のアクセラレーテッド・コンピューティング技術が、量子コンピューティングの実用化に向けた最大の課題を解決していると発表しました。GPUの並列処理能力を活用し、量子分野の「エラー訂正」「回路コンパイル」「シミュレーション」という三大課題でブレークスルーを生み出しています。これにより、研究開発が大幅に加速され、産業応用の可能性が現実味を帯びてきました。

最初の課題は「量子エラー訂正」です。量子コンピュータはノイズに弱く、正確な計算のためにはエラーの検出と訂正が不可欠です。NVIDIAは、大学やQuEra社との協業で、AIを活用したデコーダーを開発。CUDA-Qなどのライブラリを用いることで、デコード処理を最大50倍高速化し、精度も向上させることに成功しました。

次に「量子回路コンパイル」の最適化です。これは、抽象的な量子アルゴリズムを物理的な量子チップ上の量子ビットに最適配置する複雑なプロセスです。NVIDIAはQ-CTRL社などと連携し、GPUで高速化する新手法を開発。この最適化プロセスにおいて、従来比で最大600倍の高速化を達成しました。

最後に、より良い量子ビット設計に不可欠な「高忠実度シミュレーション」です。量子システムの複雑な挙動を正確に予測するには膨大な計算が必要となります。NVIDIAはcuQuantum SDKをオープンソースツールキットと統合し、大規模なシミュレーションで最大4,000倍の性能向上を実現。AWSなども協力しています。

NVIDIAのプラットフォームは、単に計算を速くするだけでなく、量子研究のエコシステム全体を加速させる基盤技術となっています。経営者やエンジニアにとって、これらのツールをいち早く理解し活用することが、未来の市場で競争優位を築く鍵となるでしょう。

Amazon Web Services（AWS）は、グラフ機械学習フレームワークの新バージョン「GraphStorm v0.5」を公開しました。このアップデートにより、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いたリアルタイム不正検知システムの本番実装が劇的に簡素化されます。巧妙化・組織化する金融不正に対し、企業が迅速かつ低コストで高度な対策を講じるための強力なツールとなりそうです。

金融不正の手口は年々高度化しており、個別の取引データだけを分析する従来型の機械学習モデルでは、巧妙に隠された組織的な不正ネットワークを見抜くことが困難になっています。この課題に対し、エンティティ間の関係性をモデル化できるGNNは極めて有効ですが、本番環境で求められるサブ秒単位の応答速度や大規模データへの対応、そして運用の複雑さが導入の大きな障壁となっていました。

GraphStorm v0.5は、この障壁を打ち破る新機能を搭載しています。最大の特長は、Amazon SageMakerを通じたリアルタイム推論のネイティブサポートです。従来は数週間を要したカスタム開発やサービス連携作業が不要となり、学習済みモデルを本番環境のエンドポイントへ単一コマンドでデプロイできるようになりました。

このデプロイの簡素化により、開発者はインフラ構築の複雑さから解放され、モデルの精度向上に集中できます。また、標準化されたペイロード仕様が導入されたことで、クライアントアプリケーションとの連携も容易になりました。これにより、不正が疑われる取引データをリアルタイムでGNNモデルに送信し、即座に予測結果を受け取ることが可能になります。

AWSは、公開データセットを用いた具体的な実装手順も公開しています。このソリューションは、①グラフ構築、②モデル学習、③エンドポイントデプロイ、④リアルタイム推論という4ステップで構成されます。これにより、企業は自社のデータを用いて、迅速にGNNベースの不正防止システムを構築し、不正取引を未然に防ぐプロアクティブな対策を実現できます。

GraphStorm v0.5の登場は、これまで専門家チームによる多大な工数を必要としたGNNの実用化を、より多くの企業にとって現実的な選択肢としました。この技術革新は、金融サービスに限らず、様々な業界で応用が期待されるでしょう。

AWSは、医療向けAIエージェントの開発・運用を大規模かつセキュアに行うための新サービス群「Amazon Bedrock AgentCore」を発表しました。これにより、医療機関は複雑なデータ連携の課題を克服し、HIPAAなどの厳格な規制に準拠したインテリジェントなソリューションを迅速に構築できます。

医療業界では、電子カルテの形式が多様でデータがサイロ化しやすいという長年の課題があります。FHIRのような標準規格も存在しますが、既存システムとの統合には専門知識が求められ、AIエージェントを導入する際の障壁となっていました。

Bedrock AgentCoreは、この課題を解決します。既存のAPIをAIが利用可能なツールへと安全に変換する「AgentCore Gateway」や、セキュアな実行環境を提供する「Runtime」などを組み合わせることで、開発の負担を大幅に軽減します。

具体的な活用例として、子供の予防接種履歴の確認から予約までを対話形式で完結させるAIエージェントが紹介されています。これにより、保護者や医療機関の管理負担が軽減され、患者体験の向上が期待できます。

ヘルスケアAI企業のInnovaccer社は、いち早く自社プラットフォームにBedrock AgentCoreを採用しました。400以上のデータソースを統合し、AIエージェントを活用することで、既に15億ドルのコスト削減を達成するなど、大きな成果を上げています。

Bedrock AgentCoreの登場は、AIによる患者ケアの向上と業務効率化を大きく前進させるものです。セキュアでスケーラブルなAI活用が、より患者中心のインテリジェントな医療ネットワークの実現を加速させるでしょう。

米Amazon Web Services(AWS)は、生成AI基盤「Amazon Bedrock」の新機能「AgentCore」を活用し、サイト信頼性エンジニアリング（SRE）業務を支援するマルチエージェントアシスタントの構築方法を公開しました。このシステムは、Kubernetesやログ、メトリクスなどを担当する複数の専門AIエージェントが連携し、自然言語での問い合わせに対して包括的かつ実用的な洞察を提供。インシデント対応の迅速化とインフラ管理の高度化を実現します。

なぜ今、SREアシスタントが求められるのでしょうか。現代の分散システムは複雑性が増し、障害発生時にはログ、メトリクス、イベントなど多様な情報源から原因を特定する必要があります。従来の手法では、SREが手作業で情報を繋ぎ合わせる必要があり、膨大な時間と労力がかかっていました。生成AIアシスタントは、このプロセスを自動化し、調査時間を劇的に短縮します。

このソリューションの中核は、スーパーバイザーエージェントが5つの専門エージェントを統括するマルチエージェントアーキテクチャです。問い合わせを受けると、スーパーバイザーが調査計画を立案し、Kubernetes、ログ、メトリクス、手順書（Runbook）の各専門エージェントに作業を割り振り。結果を集約して包括的なレポートを生成します。

技術的な鍵となるのが「Amazon Bedrock AgentCore」の各機能です。特に「Gateway」は、既存のインフラAPIをMCP（Model Context Protocol）という標準規格のツールに変換します。これにより、LangGraphのようなオープンソースのフレームワークで構築されたエージェントが、インフラAPIへシームレスかつ安全にアクセスできるようになります。

もう一つの強力な機能が「Memory」です。これは、過去の対話履歴やユーザーの役割（技術者、経営者など）を記憶し、応答をパーソナライズします。例えば、同じ障害について問い合わせても、技術者には詳細な技術分析を、経営者にはビジネス影響に焦点を当てた要約を提供するなど、相手に応じた最適な情報提供を可能にします。

開発から本番稼働への移行もスムーズです。「Runtime」機能を使えば、構築したエージェントをサーバーレス環境へ容易に展開できます。インフラ管理やスケーリングはAWSが自動で行い、セッションの分離も組み込まれているため、安全に運用可能です。さらに「Observability」機能により、本番環境でのエージェントの動作を詳細に監視、デバッグできます。

このAIアシスタントがもたらすビジネスインパクトは絶大です。従来30～45分を要していた初期調査が5～10分に短縮され、インシデント解決の迅速化とダウンタイムの削減に直結します。また、専門家の持つ「暗黙知」をシステム化することで、チーム全体の知識レベルを底上げし、属人性の排除にも貢献します。

不動産投資管理サービスのPropHero社が、AWSと協業し、生成AIサービス「Amazon Bedrock」を用いてインテリジェントな不動産投資アドバイザーを開発しました。このシステムは、顧客に合わせた投資戦略を自然言語で提案し、業務効率化と大幅なコスト削減を両立した事例として注目されます。 導入によるビジネスインパクトは顕著です。AIアドバイザーの投資目標達成率は90%に達し、有料ユーザーの70%以上が積極的に利用しています。また、一般的な問い合わせ対応を30%自動化し、スタッフはより複雑な業務に集中できるようになりました。戦略的なモデル選択により、AIコストも60%削減しています。 高い性能とコスト効率はどのように両立したのでしょうか。その鍵は、複数のAIエージェントが協調動作する「マルチエージェント・アーキテクチャ」にあります。各エージェントは、質問の分類、専門的な助言、最終応答の生成など、特定のタスクに特化しており、LangGraphというツールでその連携を制御しています。 同社は、タスクの複雑さに応じて最適な基盤モデル（FM）を選択する戦略を採用しました。例えば、簡単な応答には高速で安価な「Amazon Nova Lite」、専門的な投資助言には高性能な「Amazon Nova Pro」を割り当てることで、コストパフォーマンスを最大化しています。 高品質な応答を維持するため、継続的な評価システムを組み込んでいます。会話データから「文脈との関連性」や「回答の正確性」といった指標をリアルタイムで測定します。これにより、AIアドバイザーの品質を常に監視し、迅速な改善サイクルを回すことが可能になっています。 専門知識の提供には「Amazon Bedrock Knowledge Bases」を活用しています。FAQ形式のコンテンツに最適化されたセマンティックチャンキングや、Cohere社の多言語モデルを採用することで、スペイン語圏の利用者にも正確で文脈に沿った情報を提供できる体制を整えました。 開発の背景には、不動産投資における情報格差やプロセスの煩雑さという課題がありました。PropHero社はこれらの障壁を取り除くため、誰でも専門的な知見にアクセスできるAIシステムの開発を目指しました。特にスペインとオーストラリアの市場に合わせた対応が求められていました。 本事例は、生成AIが具体的なビジネス価値を生み出すことを明確に示しています。モジュール化されたアーキテクチャと堅牢な評価基盤を組み合わせることで、顧客エンゲージメントを継続的に向上させるソリューションを構築できるのです。

アマゾン ウェブ サービス（AWS）は2025年9月25日、生成AIサービス「Amazon Bedrock Data Automation」を活用し、企業の給付金請求処理を自動化・高速化するソリューションを発表しました。この仕組みは、従来の手作業に依存しがちだった処理の遅延や入力エラー、高い管理コストといった課題を解決します。これにより、企業は業務効率を大幅に向上させ、従業員や顧客の満足度を高めることが可能になります。 多くの企業では、給付金請求処理が旧式のシステムや手作業に依存しており、これが業務のボトルネックとなっています。申請書類の不備や診断コードの欠落は、差し戻しや再作業を頻発させ、従業員と医療機関の双方に不満を生じさせていました。また、不正請求の検知や、複雑な規制への対応も大きな負担となり、運営コストを押し上げる要因でした。 こうした課題に対し、生成AIが有効な解決策となります。AWSの「Amazon Bedrock Data Automation」は、文書や画像といった非構造化データから高精度で情報を抽出し、分類することが可能です。これにより、手作業によるミスを減らし、処理時間を短縮します。自然言語処理能力を活用して、担当者のメモなども解釈し、規制遵守を支援します。 今回発表されたソリューションは「取り込み」「抽出」「検証」「統合」の4段階で構成されます。申請者がポータル経由でアップロードした書類画像は、まずAmazon S3に保存されます。次に、Bedrock Data Automationが書類の種類を自動で識別し、必要な情報を抽出。その後、業務ルールと照合して申請を検証し、最終的に承認・否認の判断を下します。 この自動化の鍵は「Blueprint」と「Knowledge Bases for Amazon Bedrock」です。Blueprintは文書の種類ごとに抽出項目を定義した設計図の役割を担います。一方、Knowledge Basesは業務手順書を取り込み、AIがビジネスルールを理解するための知識源となります。これに基づき、AIが自動で承認・否認を判断するのです。 このソリューションの大きな利点の一つは、ビジネスルールの管理が容易になることです。従来、ルールの変更にはコードの修正が必要で、時間と開発コストがかかりました。しかし、本ソリューションでは、業務手順書を更新するだけでAIの判断基準を変更できます。これにより、市場や規制の変化に迅速に対応できる俊敏な組織運営が可能になります。 本ソリューションを導入することで、企業は請求処理の効率を飛躍的に高められます。手作業を削減し、より迅速で正確な処理を実現するだけでなく、AIによる高度な分析で不正請求のパターンを検知することも可能です。これにより、コストを最適化し、従業員や提携先との信頼関係を強化し、競争力のある福利厚生制度の提供につながるでしょう。

アマゾン ウェブ サービス（AWS）は2025年9月25日、生成AI開発基盤「Amazon Bedrock」のワークフロー構築機能「Flows」に、反復処理を可能にする「DoWhileループ」を追加したと発表しました。これにより、AIモデルの呼び出しやカスタムコード実行などを組み合わせ、特定の条件を満たすまで処理を繰り返すワークフローをBedrock内で直接構築できます。複雑な反復処理の開発を簡素化し、企業による高度なAIソリューション導入を加速させます。 新機能のDoWhileループは、特定の条件が満たされるまで一連の処理を繰り返すためのものです。プロンプト、AWS Lambda関数、Knowledge Basesといった多様な機能をループ内で組み合わせられます。これにより、外部サービスを使わずに複雑なワークフローを構築でき、開発プロセスが大幅に簡素化されます。 具体的な活用例として、ブログ記事の自動生成が挙げられます。指定した品質基準を満たすまで記事を繰り返し修正する、といったワークフローを構築できます。AIが生成した初稿を別のAIが評価し、評点が低い場合は改善指示を出して再生成させる、といった自律的なコンテンツ改善サイクルを実現可能です。 この機能はAWS Management ConsoleとAPIの両方から利用でき、ループの各反復はトレース機能で詳細に追跡できます。ただし、ループ内に別のループを配置する「ネスト」はサポートされていません。また、無限ループを避けるため、最大反復回数の設定が必須となる点には注意が必要です。 DoWhileループ機能は、AWS GovCloud（US）リージョンを除く、Amazon Bedrock Flowsが利用可能な全てのAWSリージョンで提供が開始されました。この機能追加により、これまで専門的な知識が必要だった高度な反復処理を含むAIアプリケーションの開発が、より多くの開発者にとって身近なものとなるでしょう。

Google Cloudのフランシス・デスーザ最高執行責任者（COO）が、ポッドキャスト番組で同社のAI戦略を語りました。競合がOpenAIなど巨大AI企業との大型契約を獲得する中、同社はスタートアップ企業の支援に注力することで差別化を図る方針です。AI業界の複雑な競争環境やGPU不足への対応についても言及し、独自の市場戦略を明らかにしました。 AmazonのAWSやOracleがOpenAIやAnthropicといった巨大AI企業との大型契約を獲得する一方、Google Cloudは異なる戦略をとります。特定の巨大企業に依存せず、幅広いスタートアップを顧客として取り込むことで、エコシステム全体の成長を促し、競争力を維持する考えです。 AI業界では、インフラ提供とアプリ開発で企業間の関係が複雑化しています。例えばGoogleは、Cloudサービスを提供しつつ、生成AI分野では自らが競合他社と争います。さらに競合企業に出資することもあり、協力と競争が入り混じる現状が指摘されました。 AI開発に不可欠なGPUの不足は業界全体の課題です。しかし、デスーザ氏はこの状況を顧客獲得の好機と捉えています。安定した計算資源を提供することで新規顧客を引きつけ、長期的な関係を築く戦略の一環として、この課題に取り組む姿勢を示しました。

アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）は2025年9月23日、生成AIサービス「Amazon Bedrock」のセキュリティ機能「Guardrails」と、機密データを別の文字列に置き換える「トークナイゼーション」技術を統合する方法を発表しました。これにより、機密情報を保護しつつ、後工程でデータを活用できる「可逆性」を確保できます。金融など規制の厳しい業界での安全なAI活用が期待されます。 生成AIの業務利用が広がる中、顧客の個人情報といった機密データの取り扱いが大きな課題となっています。特に金融サービスなどでは、顧客情報にアクセスしつつ、個人を特定できる情報（PII）は厳格に保護する必要があります。AIの利便性とデータ保護の両立が求められているのです。 Amazon Bedrockの「Guardrails」機能は、入力プロンプトやモデルの応答に含まれるPIIを検出し、マスキングできます。しかし「{NAME}」のような一般的なマスクに置き換えるため、元のデータに戻すことができません。この「不可逆性」は、後工程で元データが必要となる業務の妨げとなっていました。 この課題を解決するのが「トークナイゼーション」です。機密データを、元のデータ形式を維持したまま、数学的に無関係な別の文字列（トークン）に置き換える技術です。マスキングと異なり、権限を持つシステムはトークンを元のデータに戻せるため、セキュリティとデータの可逆性を両立できます。 今回の手法では、Guardrailsの`ApplyGuardrail` APIを利用します。まずAPIでユーザー入力内のPIIを特定し、検出されたPIIをサードパーティ製のトークナイゼーションサービスに送ります。AIモデルには、そこで生成されたトークンで置き換えたデータを渡して処理を実行させるのです。 例えば、金融アドバイスアプリを考えます。顧客からの質問に含まれるメールアドレスや取引先名をトークン化します。AIはトークン化されたデータで安全に分析を行い、最終的な回答を生成する際に、サービス側で元の情報に戻して顧客に提示します。これにより、安全なデータフローが実現します。 このアーキテクチャにより、企業は機密情報を保護しながら、その有用性を損なうことなく生成AIを活用できます。特に規制の厳しい業界において、コンプライアンス要件とイノベーションを両立させる実用的な枠組みとなります。責任あるAIの導入を促進する重要な一歩と言えるでしょう。

アマゾン ウェブ サービス（AWS）は2025年9月23日、公式ブログにて、複数のAIエージェントが協調して複雑なタスクを解決するフレームワーク「Deep Agents」を、本番環境向け実行基盤「Amazon Bedrock AgentCore」上で稼働させる手法を公開しました。これにより、企業はインフラ管理の負担なく、セキュアで拡張性の高いAIエージェントシステムを迅速に実用化できます。開発者は、既存のコードにわずかな変更を加えるだけで、プロトタイプから本番運用へとスムーズに移行することが可能になります。 AIエージェントは単一タスクの支援ツールから、計画、批評、協調を行う高度なシステムへと進化しています。しかし、その本番運用には信頼性やセキュリティの確保が課題でした。Amazon Bedrock AgentCoreは、こうした課題を解決するために設計されたサーバーレス環境であり、インフラの管理という煩雑な作業から企業を解放します。これにより、開発者はエージェントのロジック構築に集中できます。 AgentCoreの中核機能である「AgentCore Runtime」は、エージェントの実行に特化しています。各ユーザーセッションを独立したマイクロ仮想マシンで実行するため、セッション間の干渉を防ぎ、高いセキュリティを確保します。最大8時間の長時間タスクにも対応し、LLMの応答を待つ間の待機時間には課金されない従量課金制を採用している点も特長です。 AgentCoreの大きな利点は、特定のフレームワークや大規模言語モデル（LLM）に依存しない柔軟性です。LangGraphやCrewAIなど、開発者が使い慣れたツールやモデルをそのまま持ち込み、コードを書き換えることなく本番環境にデプロイできます。これにより、最新のAI技術を迅速にビジネスに取り込むことが可能になります。 今回公開されたのは、リサーチ担当と批評担当のエージェントが連携する「Deep Agents」の実装例です。複雑な調査タスクを複数のエージェントが分担し、情報の収集、統合、改善を繰り返します。AgentCoreを使えば、このような高度なマルチエージェントシステムも容易に本番運用に乗せることができるのです。 AgentCoreへのデプロイは驚くほど簡単です。AWSが提供する「AgentCore Starter ToolKit」を利用すれば、数ステップで完了します。既存のPythonエージェントコードに数行のラッパーコードを追加するだけで準備は完了。ツールキットがコンテナ化からデプロイまでを自動で行い、2〜3分でエージェントが利用可能になります。 AgentCoreは、AIエージェントのプロトタイプ開発から本番運用までの道のりを劇的に短縮します。企業はインフラの複雑さに悩むことなく、AIエージェントがもたらす価値の創出に集中できます。スケーラブルでセキュアなAIエージェント活用の時代が、本格的に到来したと言えるでしょう。

米ソフトウェア大手オラクルは22日、クレイ・マゴウイルク氏とマイク・シシリア氏を共同最高経営責任者（CEO）に昇格させたと発表しました。AI（人工知能）インフラ市場での主導権獲得を加速させる狙いです。2014年から同社を率いてきたサフラ・カッツ氏は、取締役会の執行副議長という新たな役職に就きます。 この経営刷新の背景には、AI分野での急速な事業拡大があります。オラクルは最近、OpenAIと3000億ドル、メタと200億ドル規模のクラウドコンピューティング契約を締結したと報じられました。AIの学習と推論に不可欠な計算資源の供給元として、その存在感を急速に高めています。 新CEOに就任する両氏は、オラクルの成長を支えてきた実力者です。マゴウイルク氏はAWS出身で、オラクルのクラウド事業の創設メンバーとしてインフラ部門を率いてきました。一方、シシリア氏は買収を通じてオラクルに加わり、インダストリー部門のプレジデントとして事業を推進してきました。 カッツ氏は声明で「オラクルは今やAIの学習と推論で選ばれるクラウドとして認知されている」と述べました。さらに「会社の技術と事業がかつてないほど強力な今こそ、次世代の有能な経営陣にCEO職を引き継ぐ適切な時期だ」と、今回の交代の意義を強調しました。 オラクルのAIへの注力は、OpenAIやソフトバンクと共に参加する5000億ドル規模のデータセンター建設計画「スターゲイト・プロジェクト」にも表れています。今回の新体制は、巨大プロジェクトを推進し、AI時代におけるクラウドの覇権を確固たるものにするという強い意志の表れと言えるでしょう。

Amazon Web Services (AWS)は、機械学習（ML）基盤「Amazon SageMaker AI」と実験管理プラットフォーム「Comet」の連携を発表しました。これにより、企業は複雑化するMLモデル開発において、実験の追跡やモデルの再現性を確保しやすくなります。AI規制が強まる中、監査対応可能な開発プロセスの構築が急務となっており、今回の連携は企業のML開発の効率と信頼性を高めることを目指します。 企業のML開発は、概念実証から本番運用へと移行する中で、実験管理の複雑さが指数関数的に増大します。データサイエンティストは多様なパラメータやモデルを試すため、膨大なメタデータが発生します。特にEUのAI法など規制強化が進む現在、開発プロセスの詳細な監査証跡は、単なるベストプラクティスではなく、ビジネス上の必須要件となっています。 この課題に対し、SageMaker AIはスケーラブルなMLインフラを提供し、計算リソースの準備や分散学習を自動化します。一方、Cometは実験の自動追跡、モデル比較、共同開発といった高度な実験管理機能を提供します。両者が連携することで、開発者はインフラの心配をせず、モデル開発そのものに集中できるようになります。 CometはSageMaker AIの「Partner AI App」として提供され、AWS Marketplaceを通じて簡単に導入できます。これにより、企業はエンタープライズレベルのセキュリティを確保しつつ、既存のワークフローにシームレスに実験管理機能を統合することが可能です。管理者はインフラを一元管理し、各開発チームは自律的な環境で作業を進められます。 ブログでは、クレジットカードの不正検知を例に、具体的なワークフローが示されています。不均衡なデータセットを扱うこのケースでは、多数の実験反復と完全な再現性が求められます。Cometは、使用したデータセットのバージョンや系統を自動で追跡し、どのデータがどのモデルの訓練に使われたかを完全に監査可能にします。 この連携は、手作業による実験管理の負担を大幅に削減します。SageMakerがインフラを担い、Cometがハイパーパラメータやメトリクスを自動で記録します。また、Cometの可視化機能やモデルレジストリ機能により、チーム間のコラボレーションとガバナンスが強化され、MLライフサイクル全体が統合的にサポートされます。

アマゾン ウェブ サービス（AWS）は2025年9月19日、AIエージェントを概念実証（PoC）から本番環境へスムーズに移行させるための新サービス群「Amazon Bedrock AgentCore」を発表しました。多くのAI開発プロジェクトが直面するスケーラビリティやセキュリティ、監視といった課題を解決し、開発者がアプリケーションのコアな価値創出に集中できる環境を提供することを目的としています。 AIエージェント開発はPoC段階で成功しても、本番運用には多くの課題が伴います。対話履歴を忘れてしまう、複数ユーザーに同時に対応できない、ツール管理が煩雑になるといった問題が、多くのプロジェクトを停滞させる「PoCの壁」となっているのが現状です。皆様のプロジェクトでも同様の課題に直面していないでしょうか。 AgentCoreはこの壁を打破するため、AIエージェントの本番化に必要な機能を包括的に提供するサービス群です。記憶管理、ツール連携、ID管理、実行環境、監視の各コンポーネントが連携し、複雑なインフラ構築の手間を省き、開発を大幅に加速させます。 中核機能の一つ「AgentCore Memory」は、エージェントに永続的な記憶能力を与えます。顧客の好みや過去の対話内容を短期・長期の2レベルで記憶することで、一人ひとりに合わせたパーソナライズされた応対が可能になり、顧客体験を飛躍的に向上させます。 「AgentCore Gateway」と「Identity」は、エージェントが利用するツール（社内APIなど）を一元的に管理し、安全なアクセス制御を実現します。これにより、複数のエージェントでツールを再利用でき、開発効率とセキュリティが大幅に向上します。 開発したエージェントの本番デプロイも容易です。「AgentCore Runtime」を使えば、わずか数行のコード追加で本番環境へ展開できます。スケーリングやセッション管理は自動化され、開発者はインフラの複雑さから解放されます。 本番運用では、エージェントが意図通りに動作しているか監視することが不可欠です。「AgentCore Observability」は、エージェントの動作ログやパフォーマンスデータを収集・可視化し、問題の早期発見とパフォーマンス最適化を支援します。 AWSは顧客サポートエージェントを例に、AgentCoreを用いた開発プロセスを提示しています。ローカルの試作品が、記憶、安全なツール連携、スケーラブルな実行環境を備えた本番システムへと進化する過程は、多くの企業にとって実践的な手引きとなるでしょう。

Stability AIは、アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）の生成AIプラットフォーム「Amazon Bedrock」上で、新たな画像編集API群「Image Services」の提供を開始しました。これにより、企業は使い慣れたAWSのインフラ上で、高度な画像編集機能を自社アプリケーションに組み込めます。 Image Servicesは、クリエイティブ制作のワークフロー全体を支援する9つのツールで構成されます。これらのツールは、既存画像を精密に修正する「Edit」と、構成やスタイルを制御しながら画像を生成・変換する「Control」の2つのカテゴリに大別されます。 「Edit」カテゴリには、不要な物体を消去する「Erase Object」や背景を精密に除去する「Remove Background」などが含まれます。特定の色を変更する「Search and Recolor」もあり、ECサイトで商品の色違いを提示するなど、撮影コストの削減に貢献します。 「Control」カテゴリでは、スケッチから写実的な画像を生成する「Sketch」や、画像の構成を維持したままスタイルを適用する「Style Transfer」が利用できます。建築設計のコンセプトを可視化したり、アパレルデザインのモックアップ作成を加速させます。 このサービス群の最大の利点は、企業がAWSのエンタープライズ級のインフラ上で、セキュリティや信頼性を確保しながら最先端のAIツールを利用できる点です。外部サービスを使わずBedrock内で完結するため、ワークフローが大幅に効率化されます。 利用を開始するには、Amazon BedrockのコンソールでStability AIのモデルへのアクセスを有効にし、必要なIAM（Identity and Access Management）権限を設定します。APIとして提供されるため、既存のシステムやアプリケーションへ容易に統合することが可能です。

Amazon Web Services（AWS）は、企業がカスタム構築した機械学習（ML）環境の柔軟性を維持しつつ、MLライフサイクル全体のガバナンスを強化する新手法を発表しました。多くの企業はコンプライアンスや独自アルゴリズムの最適化といった特殊な要件から、標準プラットフォームではなく独自の開発環境を構築します。しかし、こうした環境はMLライフサイクル管理の複雑化という課題を抱えていました。 この課題を解決するのが、AWS Deep Learning Containers (DLCs) とAmazon SageMakerのマネージドMLflowの統合です。DLCsはTensorFlowやPyTorchなどのフレームワークが最適化されたDockerコンテナを提供し、特定の要件に合わせた開発環境の構築を容易にします。これにより、開発者はインフラ構築の手間を省き、モデル開発に集中できます。 一方、SageMakerのマネージドMLflowは、実験のパラメータ、メトリクス、生成物を自動で記録し、モデルの系統を完全に追跡します。これにより、インフラ維持の運用負荷を軽減しつつ、包括的なライフサイクル管理を実現します。誰が、いつ、どのような実験を行ったかを一元的に可視化・比較することが可能になるのです。 具体的な利用例として、Amazon EC2インスタンス上でDLCを実行し、モデルのトレーニングを行います。その過程で生成される全てのデータはマネージドMLflowに記録され、モデル成果物はAmazon S3に保存されます。開発者はMLflowのUIから、各実験の結果を直感的に比較・分析できます。 この統合の最大の利点は、モデルがどの実験から生まれたのかという来歴が明確になり、監査証跡が確立される点です。企業は、柔軟なカスタム環境でイノベーションを加速させながら、MLライフサイクル全体で高いガバナンスとコンプライアンスを維持できるようになります。本手法の詳細な実装手順やコードサンプルは、AWSが公開するGitHubリポジトリで確認できます。

Amazon Web Services（AWS）は、生成AIサービス「Amazon Bedrock」のバッチ推論ジョブを監視する新機能を発表しました。監視ツール「Amazon CloudWatch」と連携し、処理の進捗状況を詳細なメトリクスで追跡できます。これにより、利用者は大規模なAIワークロードのパフォーマンスやコストを正確に把握し、運用効率を最適化することが可能になります。 Amazon Bedrockのバッチ推論は、リアルタイム応答が不要な大規模データ処理に適した機能です。オンデマンド推論より50%低いコストで、履歴データ分析や大量のテキスト要約などを効率的に実行できます。今回の機能強化は、このコスト効率の高い処理の運用性をさらに高めることを目的としています。 新機能では、Bedrockのバッチ推論ジョブに関するメトリクスがCloudWatchに自動で発行されます。これにより、カスタムの監視ソリューションを構築する手間なく、アカウントレベルでジョブの進捗を可視化できるようになりました。大規模ワークロードの管理がこれまで以上に容易になります。 監視できる主要なメトリクスは4つです。「処理待ちトークン数」「処理待ちレコード数」でジョブの進捗を把握し、「毎分入力トークン処理数」「毎分出力トークン処理数」で処理速度を測定します。これらにより、性能とコストの定量的評価が可能になります。 AWSは監視機能のベストプラクティスも提示しています。トークン処理数からコストを予測・最適化する、スループットを監視して性能低下時にアラートを発する、処理待ちレコード数がゼロになったことをトリガーに後続ワークフローを自動起動する、といった活用が考えられます。 CloudWatchの機能を使えば、特定のしきい値を超えた際に通知を送るアラームを設定したり、関連メトリクスを一覧表示するダッシュボードを構築したりできます。例えば、トークン処理数が一定量を超えた際に運用チームへメール通知する、といった自動化が可能です。 今回のアップデートでは、監視機能に加えて、バッチ推論がサポートするモデルも拡大されました。Anthropic社のClaude Sonnet 4などが追加されています。また、新しいモデルではバッチ処理のスループットも向上しており、より迅速な大規模処理が期待できます。

AWSは、OpenAIが公開したオープンウェイトの大規模言語モデル（LLM）である「GPT-OSS」を活用し、実用的なエージェントワークフローを構築する詳細なガイドを発表しました。Amazon SageMaker AIでモデルをデプロイし、Amazon Bedrock AgentCoreでマルチエージェントを統合運用するエンドツーエンドのソリューションです。これにより、複雑なタスクを自動化し、企業生産性を大幅に高める道筋が示されました。

このソリューションの核となるのは、高度な推論とエージェントワークフローに優れるGPT-OSSモデルです。MoE（Mixture of Experts）設計のこれらのモデルを、高速な推論フレームワークであるvLLMと組み合わせ、SageMaker AI上にデプロイします。この組み合わせにより、単一のGPU（L40sなど）上でも大規模なモデルを効率的に動かすことが可能となり、運用コストを抑えつつ高性能を実現しています。

現実世界の複雑なアプリケーションには、単なるLLM応答以上のワークフロー管理とツール利用能力が求められます。この課題を解決するため、グラフベースの状態管理フレームワークLangGraphを採用し、複数の専門エージェントの協調を設計しました。これらのエージェントは、Bedrock AgentCore Runtimeという統合レイヤー上でデプロイ・運用されます。

Amazon Bedrock AgentCoreは、エージェントのインフラストラクチャ管理、セッション管理、スケーラビリティといった重労働を抽象化します。開発者はロジックの構築に集中でき、エージェントの状態を複数の呼び出し間で維持できるため、大規模かつセキュアなAIエージェントシステムをサーバーレスで展開・運用することが可能になります。

具体例として、株価分析エージェントアシスタントが構築されました。このシステムは、データ収集エージェント、パフォーマンス分析エージェント、レポート生成エージェントの3つで構成されます。ユーザーの問い合わせに対し、専門化されたコンポーネントが連携し、株価データ収集から技術・ファンダメンタル分析、そして最終的なPDFレポート生成までを一気通貫で実行します。

このエージェントワークフローは、定型的な分析業務を自動化し、アナリストの生産性向上に大きく貢献します。処理時間の大幅な短縮に加え、スキルを持つ専門家が、より複雑な意思決定や顧客との関係構築といった高付加価値業務に注力できる環境を提供します。オープンソースLLMの力を最大限に引き出し、ビジネス価値に変える実践例です。

AWSは先日、企業向け生成AIアシスタント「Amazon Q Business」にブラウザ拡張機能を追加しました。これは、従業員が日常業務で利用するブラウザ内で、コンテキストを認識したAIアシスタンスを直接提供するものです。これにより、慣れたワークフローを中断することなく、企業データや外部情報に基づいた迅速な洞察抽出や意思決定が可能となり、組織全体の生産性の大幅な向上を目指します。

従来の生成AI導入における課題は、ユーザーがAI分析のために手動でデータを転送したり、慣れた環境を離れたりする必要がある点でした。本拡張機能は、こうした「摩擦」を解消します。ブラウザにAI機能を直接組み込むことで、業務中にAIを活用する機会を見逃すことなく、シームレスなサポートを受けられるのが最大の特長です。

具体的な活用事例として、ウェブコンテンツの分析が挙げられます。戦略部門や技術チームは、外部のレポートや競合分析、業界文書など、社外の断片的な情報から戦略的な洞察を導き出す必要があります。拡張機能を使えば、信頼できる内部・外部データを瞬時に統合し、トレンドの特定やインサイト生成を数秒で完了できます。

また、コンテンツ品質の改善にも大きく寄与します。通常、生成AIアシスタントがアクセスできない複数の外部データソースや、ウェブベースのスタイルガイドを含めたクエリが可能です。これにより、コンテンツのリアルタイムな検証が可能となり、多様な情報源に基づいた高品質なコンテンツ作成プロセスを加速させることができます。

導入には、Amazon Q BusinessのアプリケーションとWeb Experienceの設定が必要です。管理者は、Chromium（Chrome、Edge）やFirefoxに対応した拡張機能を一括で展開でき、さらに企業のブランドに合わせてアイコンや名称をカスタマイズすることも可能です。これにより、組織への浸透と迅速な導入をサポートします。

セキュリティ面では、Amazon Q Businessはユーザーの会話データをLLMのトレーニングには使用しません。会話はアプリケーション内に30日間のみ保存され、ユーザーはこれを削除することも可能です。このデータ管理方針は、機密情報を扱う企業ユーザーにとって重要な安心材料となります。

QuoraのAIプラットフォーム「Poe」は、Amazon Web Services（AWS）と協業し、基盤モデル（FM）のデプロイ効率を劇的に改善しました。統一ラッパーAPIフレームワークを導入した結果、新規モデルのデプロイ時間が数日からわずか15分に短縮され、その速度は従来の96倍に達しています。この成功事例は、複数のAIモデルを大規模に運用する際のボトルネック解消法を示しています。

Poeは多様なAIモデルへのアクセスを提供していますが、以前はBedrock経由の各モデルを統合するたびに、独自のAPIやプロトコルに対応する必要がありました。Poeはイベント駆動型（SSE）、BedrockはRESTベースであり、この違いが膨大なエンジニアリングリソースを消費し、新しいモデルの迅速な提供が課題となっていました。

AWSのGenerative AI Innovation Centerとの連携により、PoeとBedrockの間に「統一ラッパーAPIフレームワーク」を構築しました。この抽象化レイヤーが、異なる通信プロトコルのギャップを埋め、認証や応答フォーマットの違いを吸収します。これにより、「一度構築すれば、複数のモデルを展開可能」な体制が確立されました。

この戦略の結果、新規モデルを統合する際の必須コード変更量は最大95%削減されました。エンジニアの作業内容は、以前の65%がAPI統合だったのに対し、導入後は60%が新機能開発に集中できるようになりました。この生産性向上により、Poeはテキスト、画像、動画を含む30以上のBedrockモデルを短期間で統合しています。

高速デプロイの鍵は、「設定駆動型アーキテクチャ」です。新しいモデルの追加には統合コードの記述は不要で、設定ファイルへの入力のみで完結します。さらに、Bedrockが導入した統一インターフェース「Converse API」を柔軟に活用することで、チャット履歴管理やパラメーター正規化が容易になり、統合作業がさらに簡素化されました。

本フレームワークは、マルチモーダル機能の拡張にも貢献しています。例えば、本来テキスト専用のモデルに対しても、Poe側が画像を分析しテキスト化することで、擬似的な画像理解能力を付与できます。これにより、基盤モデルのネイティブな能力によらず、一貫性のあるユーザーエクスペリエンスを提供可能になりました。

本事例は、AIモデル活用の競争優位性を得るには、個別のモデル連携に時間を使うのではなく、柔軟な統合フレームワークへの初期投資が極めて重要であることを示唆しています。抽象化、設定駆動、堅牢なエラー処理といったベストプラクティスは、AIを大規模展開し、市場価値を高めたい組織にとって必須の戦略となるでしょう。

ドイツのITサービス企業msgは、Amazon Bedrockを導入し、人事部門におけるデータ連携（ハーモナイゼーション）の自動化に成功しました。これにより、従業員のスキルや能力に関する断片的なデータを高精度で統一。手作業による検証負荷を70%以上削減し、人材配置や育成計画の精度を大幅に向上させています。

多くの企業が直面するのは、HRデータが非構造化文書やレガシーシステムに散在し、フォーマットが不整合である点です。このデータの「不協和音」が、候補者マッチングやスキルギャップ分析を妨げていました。msgは、この課題を解決するため、スケーラブルで自動化されたデータ処理基盤の構築を目指しました。

msgのスキル・能力管理SaaS「msg.ProfileMap」は、多様な入力データを抽出し、AI駆動の調和エンジンに送ります。ここではAmazon BedrockのLLMが活用され、異なるテキスト記述であっても意味的な一致性（セマンティック・エンリッチメント）を確保。重複を防ぎ、一貫性のあるデータへと変換します。

このAI駆動のデータ調和フレームワークは高い効果を発揮しました。社内テストでは、高確率で統合すべき推奨概念について95.5%という高精度を達成しています。また、外部の国際的なベンチマーク（OAEI 2024 Bio-ML）においてもトップクラスのスコアを獲得し、その汎用性の高さを証明しました。

msgがAmazon Bedrockを選定した主な理由は、低遅延な推論実行、柔軟なスケーリング、および運用上のシンプルさです。サーバーレスな完全マネージド型サービスであるため、インフラ管理のオーバーヘッドが不要。消費ベースの課金体系がSaaSモデルに適し、迅速な拡張を可能にしました。

さらに、Bedrockは欧州連合（EU）のAI法やGDPR（一般データ保護規則）などの厳格なコンプライアンス要件を満たす上で重要な役割を果たしました。msgの事例は、複雑なインフラを構築せずに、生成AIとクラウドサービスを組み合わせることで、高精度かつコンプライアンス対応可能なプラットフォームが実現することを示しています。

Amazon Web Services（AWS）は、大規模な生成AI（LLM）モデルのトレーニング効率を飛躍的に向上させるため、Amazon SageMaker HyperPodのタスクガバナンス機能に「トポロジー認識型スケジューリング」を導入しました。この新機能は、GPUインスタンス間のネットワーク通信遅延という、LLM学習における最大のボトルネックの一つを解消します。

生成AIワークロードは通常、Amazon EC2インスタンス間で広範な通信を必要とし、ネットワーク帯域幅と遅延が学習時間全体に大きく影響します。データセンター内のインスタンス配置は階層的な構造を持っており、同じ物理単位内に配置されたインスタンス間の通信は、異なる単位間の通信よりもはるかに高速になるため、配置最適化が重要でした。

このトポロジー認識型スケジューリングは、EC2のネットワークトポロジー情報を活用し、ジョブ提出時に物理的な近接性を考慮してリソースを割り当てます。具体的には、クラスター内のインスタンスの配置をネットワークの階層構造（レイヤー1〜3）に基づいて把握し、通信頻度の高いポッドを最も近いネットワークノードに集中配置します。

企業にとっての最大のメリットは、AIイノベーションの加速と市場投入までの時間（Time to Market）の短縮です。タスクガバナンス機能により、管理者やデータサイエンティストはリソース調整に時間を費やすことなく、効率的に計算リソースを利用できます。これは大規模なGPUクラスターを持つ組織全体の生産性向上に直結します。

エンジニアは、この新機能をKubernetesマニフェストファイルを通じて簡単に利用できます。ジョブ実行時に、全てのポッドを同一ネットワークノードに配置することを「必須（required）」とするか、「推奨（preferred）」とするかを選択可能です。また、SageMaker HyperPod CLIからもトポロジー指定パラメータを用いてジョブを送信することができ、柔軟な運用が実現します。