AWS LambdaでMCPサーバーを動的インストール：サーバーレスAIエージェントの実装 はじめに 前回の記事では、Amazon Bedrock AgentsとMCPサーバーの統合について検証しました。本記事では、その技術をAWS Lambda上で実装し、MCPサーバーの動的インストールとサーバーレス実行を実現する方法について解説します。 検証の背景と目的 AIエージェントシステムを本番環境で運用する際、以下の課題があるのではないでしょうか。 スケーラビリティ : ユーザー数の増加に応じて自動的にスケー

Amazon Bedrock AgentsとMCPサーバーの統合検証：権限制御とプロトコル対応 AIエージェントシステムの実用化において、適切な権限制御と外部ツールとの柔軟な連携は重要な課題です。本記事では、Amazon Bedrock Agentsを用いたマルチエージェント構成において、ユーザーごとのエージェント利用制限と、Model Context Protocol（MCP）サーバーの複数プロトコル対応について検証してみました。 検証の背景と目的 企業でAIエージェント導入を検討する際、以下の要件が求

2025 年 12 月 、オラクル・コーポレーションと Amazon Web Services (AWS) は、日本のお客様向けに「Oracle Database@AWS」の AWS 東京リージョンでの提供を開始しました。これにより、お客様は AWS で Oracle Exadata を利用できるようになりました。 Oracle Database@AWS とは Oracle Database@AWS は、AWS データセンター内の Oracle Cloud Infrastructure (OCI) が管理

本記事は 2026 年 1 月 15 日 に公開された「 From AI agent prototype to product: Lessons from building AWS DevOps Agent 」を翻訳したものです。 re:Invent 2025 で Matt Garman は、インシデントを解決し、事前に防止することで、信頼性とパフォーマンスを継続的に改善するフロンティアエージェントである AWS DevOps Agent を発表しました。DevOps Agent チームのメンバーとして、

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの稲田です。 2026 年 1 月 22 日〜23 日の 2 日間、AWS Loft Tokyo にて「合同 AI-DLC Unicorn Gym」を開催しました。日立産業制御ソリューションズ、三菱電機ビルソリューションズ、パナソニックエレクトリックワークス、DNP、TOPPAN、すかいらーく、JR東海、JTB、アルプスアルパイン、第一三共、しまうまプリント（順不同）の 11 社から計 87 名のエンジニア・ビジネスパーソンが集まり、AI による開発プロセス

はじめに：信頼性を技術で担保するということ NTT西日本 1年目の野村です。私は現在、生成AIを活用したインフラ運用の高度化に取り組んでいます。 生成AIは業務効率化の「有効な手段」として期待される一方、ハルシネーション（情報の誤り）への懸念から、特に信頼性が最優先される分野での導入には高いハードルが存在します。特に、私が携わっている ガバメントクラウド（ガバクラ） のような公共性の高いインフラ環境では、「AIが作ったから」という理由は一切通用しません。 前回の記事（前編） では、Amazon Bedro

/research コマンドの課題：バックグラウンド不可、コンテキスト消費 ども！最近Claude Codeでのトークン削減にうるさい龍ちゃんです。 前回、 Claude Code サブエージェントの最適構成：Opus で考え、Sonnet で動かす という記事でトークン消費を抑える話をしました。今回もその系統のお話です。 Claude Codeの調査品質がバラバラ？：/researchで解決する方法 で紹介した /research 、機能としては便利でした。調査深度の選択、CRAAP評価、統一フォーマッ

こんにちは。AbemaTV のバックエンドエンジニアのユシンです。本ポストでは、複数のマイクロサービ ...

SCSKの畑です。 前回のエントリ に引き続き、今年度のアプリケーション性能改善の取り組みについて説明していきたいと思います。今回はテーブルデータのバリデーションチェック機能の性能改善について説明していきます。   はじめに テーブルデータのバリデーションチェック機能についての背景や概要については、昨年度投稿したエントリで一通り説明していましたので詳細はこちらをご覧頂ければと思います。 Amazon Redshift テーブルのデータメンテナンス機能についての補足その2 案件事例にて実装したアプ

はじめに NTT西日本 1年目社員の野村です。私は現在、生成AIを活用したインフラ運用の高度化に取り組んでいます。 生成AIは業務効率化の「有効な手段」として期待されていますが、ハルシネーション（情報の誤り）への懸念から、特に正確性と透明性が求められる ガバメントクラウド（ガバクラ） 環境では導入のハードルが高いのが現状です。本稿では、この「信頼性の壁」を技術で突破する実践事例として、Amazon Bedrock Agentを「司令塔」に据え、設定の自動化から視覚的な正当性検証までを実現した自律型運用モデ

RAG＝ベクトルDBは誤解。BM25、Web検索、GraphRAGなど7つの手法を比較表で整理。データ規模・コスト・精度での選び方を解説します。 はじめに 「RAGを導入したい」という話になると、多くの場合「じゃあベクトルDBを選定しなきゃ」という流れになります。 弊社でもRAG構築・導入支援サービスを提供しており、RAGについて説明する機会が多くあります。その中で「RAG」と「ベクトル検索」を同じ文脈で質問されることがよくあります。 確かに、トレンドとしてRAGとベクトル検索を同じ文脈で語ることは間違い

本記事は 2026 年 02 月 03 日 に公開された “Amazon DynamoDB global tables now support replication across AWS accounts” を翻訳したものです。 原文: https://aws.amazon.com/blogs/database/amazon-dynamodb-global-tables-now-support-replication-across-aws-accounts/ Amazon DynamoDB グローバルテ

2025年11月26日から29日の4日間、千葉県の幕張メッセにて「第9回鉄道技術展2025（Mass-Trans Innovation Japan 2025）」が開催されました。AWSはこの展示会に出展し、クラウドとAIを活用した鉄道保全システムのソリューションをご紹介しました。 1. 鉄道技術展とは 鉄道技術展（Mass-Trans Innovation Japan）は、鉄道に関する最新技術や製品、サービスが一堂に会する日本最大級の専門展示会です。車両、軌道、電気、信号、通信、保安、運行管理など、鉄道事

こんにちは、DevPFチームの菅原です。 現在、弊社のアプリケーション基盤（ECS on Fargate）では、コンテナログの収集・転送に FireLens を採用し、 Datadog Logs へ集約しています。FireLensはタスク定義に数行記述するだけでログ基盤が整う非常に便利な機能です。一方で裏側では、 Fluent Bit がサイドカーとして動作し、複雑なパイプラインを処理しています。 「ログなんて標準出力に出せば、あとは勝手に届くもの」 そう思われがちですが、実際にはアプリケーションコンテナ

はじめに みなさんこんにちは、東京大学大学院工学系研究科修士1年の海野 大輔です。 2026年1月の ...