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。今回は Kiro の公開 1 周年にあわせた記事群やAWS Summit Japan 2026 の開催報告など、盛りだくさんの内容です。 7 月 28 日（火）に「 AWS Bedrock LLM Day Japan 」が東京 赤坂インターシティにて開催されます。AWS Summit New York で発表された最新のサービスアップデートを日本のお客様向けにいち早くお届け

本記事は 2025 年 11 月 19 日 に公開された「 Accelerate generative AI use cases with Amazon Bedrock and Oracle Database@AWS 」を翻訳したものです。 Oracle Database バージョン 26ai では、ベクトル埋め込みの保存と、キーワードではなくセマンティクスに基づくデータ検索が可能になり、音声アシスタント、チャットアシスタント、言語翻訳、レコメンデーションシステム、異常検知、動画検索・認識などの生成 AI

はじめに こんにちは、NTT西日本の中川です。 生成AIやAIエージェントの話題で「MCP（Model Context Protocol）」という言葉をよく耳にするようになりました。「なんとなくAIとツールをつなぐもの」というイメージはあるものの、HostやServerといった用語が入り乱れ、説明文だけだとつかみにくいことがあります。。 本記事では、「今一度ちゃんと理解しよう」というスタンスで、MCPが何を解決するのか、Host・Client・Server の関係、Tools / Resources /

はじめに アニメ Tech STUDIO ソフトウェアエンジニアの新です。 この記事では、コーディン ...

2026 年 6 月 17 日、 Amazon Bedrock マネージドナレッジベース を発表しました。これは、デベロッパーが所有データを使用してエンタープライズグレードの生成 AI アプリケーションを数分で構築できるようにする新しい機能セットです。エージェンティック AI アプリケーションを構築する組織は、正確かつ迅速で信頼性の高い結果をもたらすために、企業全体のデータへの、セキュアで信頼性の高い最新のアクセスを必要とします。マネージドナレッジベースは、検索拡張生成 (RAG) パイプラインの構築と管

アマゾン ウェブ サービス ジャパン（以下、AWS ジャパン）が実施する「 生成 AI 実用化推進プログラム 」は、生成 AI の活用を支援する取り組みです。お客様のニーズに合わせ、生成 AI による価値創出のため戦略策定に取り組む方向けの「戦略プランニングコース」、カスタムモデルによる課題解決に取り組む方向けの「モデルカスタマイズコース」、公開モデルによるビジネス課題解決を狙う方向けの「モデル活用コース」をご用意しております。 その「生成 AI 実用化推進プログラム」の参加者や、GENIAC（Gener

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。 今週も様々なアップデートが公開されています。特に、AWS Blogで紹介している AI エージェント対応のデータ基盤は、エージェントをデータに以下に紐づけるのかというイメージの湧くデモになっていますので、ぜひご一読ください。 生成 AI を活用したビジネス変革に取り組むお客様を支援する 生成 AI 実用化推進プログラム は引き続き参加企業を募集しています。ご興味のある方はぜひご覧ください。 それでは、5 月 18 日週の生成 AI wi

企業による AI エージェント導入の際に大きな課題となっているのは、多くの業務ワークフローを支えるデスクトップ環境やレガシーアプリケーションに、最新の AI システムからアクセスできないことです。 2024 Gartner のレポート によると、組織の 75% が最新の API を備えていないレガシーアプリケーションを実行しており、また Fortune 500 企業の 71％ が、適切なプログラマティックアクセスを持たないメインフレーム上で、重要な業務プロセスを運用しています。多くの組織にとって、これは

複数ステップの処理を自律的に行うことで注目される生成AIエージェントについて、LangChainのフレームワーク「LangGraph」を用いた実装初めの一歩を解説します。LangGraphは処理をグラフで可視化でき、挙動が予測しやすい点が特徴です。本記事では、これを使って「シンプルなタスク管理AI」を構築する手順を、Pythonのサンプルコードと共に具体的に紹介し、エージェント開発の基本を学びます。

こんにちは。SCSK渡辺(大)です。 2026年4月22日にプレビューリリースされた Amazon Bedrock AgentCore Managed Harness （以下、AgentCore Harness）を、AWSマネジメントコンソールで触ってみました。 私と同じく「AIエージェントを動かす基盤」と言われてもピンとこない方向けに、コンソール操作の流れに沿って「何が作られるのか」「料金はどうなるのか」等の整理をしてみました。   AgentCore Harnessをひとことで言うと 「モデ

はじめに こんにちは。生成AIを使ったアプリを作った/作ろうとしている皆さん、プロンプト改善に苦労していませんか？ 私はしていました。新規で何かを実装するときには、プロンプト修正で1つ不具合を消したら新しい不具合が出てきて……と、もぐらたたきのいたちごっこをしてました。既存業務の置き換えのトライアルでも、「なんで人間と同じ判断ができないの？」 ⇒ 「どこにもドキュメントがないからだよ！」 なんてことが日常茶飯事でした。 そこで今回はプロンプト改善から逃げ出す（ことができるかもしれない）方法をご紹介します！

G-gen の奥田です。当記事は、2026年3月19日に開催された Agentic AI Summit 2026 Spring で筆者と弊社の今野が登壇したセッション「Gemini Enterprise と ADK で実現する業務特化型エージェント開発の最前線 — ユーザー認証連携における Google Workspace 操作の実装方法と事例を公開」のレポートです。 セッションの概要 なぜ AI エージェントにユーザー認証が必要なのか サービスアカウントのリスク OAuth 2.0 によるユーザー認証連

はじめに AI エージェントをオープンソースのフレームワークで作ろうとすると、実装はもちろんですが「コンテナ化」「Webサーバー構築」「認証・セキュリティ統合」「スケーリング」「監視」「ロールバック」といった運用まわりの課題に直面することが多いのではないでしょうか。 Microsoft Foundry の Hosted Agents は、こうした "エージェントを動かし続けるための面倒ごと" をプラットフォーム側に任せ、開発者が エージェントの振る舞いそのものに集中できる ようにするためのフルマネージドな

ハーネスエンジニアリングを理解する こんにちは、サーバーワークスで生成AIの活用推進を担当している針生です。 最近、AIコーディングエージェント界隈で「ハーネスエンジニアリング」という言葉をよく見かけるようになりました。2026年2月にOpenAIが提唱して以来、各社が相次いで記事を公開しており、エージェント活用における重要なテーマとして注目が集まっています。 本記事では、このハーネスエンジニアリングとは何か、なぜ今話題になっているのかを、具体例を交えて解説します。 ハーネスエンジニアリングとは Lang

G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud が提供する、フルマネージドの AI エージェントプラットフォームである Agent Runtime （旧称 : Vertex AI Agent Engine）について解説します。 はじめに Agent Platform とは Agent Runtime とは 他のエージェント実行基盤との比較 Agent Runtime の基本 エージェントの開発 エージェントの実行環境 実行環境の基本事項 コールドスタート エージェントの使用 エージェントに