はじめに 対象読者 前提条件 levはJevと同じ話し方をする、別会社のオープンモデル READMEによれば公開データのみで学習、精度はInterfazeの測定でJevの7ポイント下 BERTの分類器と違い、質問をリクエストのたびに書ける T4 1枚で動くが、16GBに収めるにはlevの手直しが要った 起動とリクエスト 長い入力では、GPUメモリが2か所で溢れた CPUでは1回15分を超えた マルチエージェントでは、合否と選定だけをlevに回した つまずいたのは、答えをワークフローに載せる変換だった 今回

本記事は 2026年 9月 2日に公開された Building a Production AI Agent on AWS: A Six-Pillar Walkthrough を翻訳したものです。 生成 AI の第一波は、チャットボットとコンテンツ生成をもたらしました。次の波はエージェンティック AI であり、これは、自律的に推論し、計画を立て、ツールを使用し、他のエージェントと連携し、ビジネスワークフローをエンドツーエンドで実行するシステムです。AI エージェントのデモと本番実装の間のギャップは非常に大き

はじめに 私は社内で、データ収集〜AIエージェント構築ができる仕組みを開発しており、その中でオープンソースのワークフロー構築ツール Langflow を利用しています。 今回の開発では出来上がったワークフローをコンテナーイメージとして書き出し、任意の環境で起動できるようにする必要がありました。 書き出すイメージは、Langflow 本体がなくても単体で起動でき、エディターでフローを直してもデプロイ済みの API の挙動が変わらないことが条件でした。ワークフローの数だけイメージを作るので、1 つあたりは小さ

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。 1 週間で Kiro の使い方を学ぶオンラインチャレンジ Kiro University Challenge が始まっています。毎日公開される必須レッスン 7 本とボーナスレッスンを進め、最終課題を提出すると最大 5,250 の Kiro クレジットを獲得できます。参加費は無料で、Kiro の無料プランでも必須レッスンに取り組めます。最終課題の締切は日本時間 10 月 6 日 15:59 です。Spec 駆動開発や Steering を

はじめに こんにちは。KINTOテクノロジーズの JR.Liang です。 本記事では、 AIと対話するだけでプレゼン動画が作れるアプリ を題材に、生成AIアプリ向けのフレームワーク LangGraph を使ってこのアプリをどう構築するのかを解説します。特に、LangGraph の機能で 複雑な処理の流れ（フロー）をどう制御したか に焦点を当て、使った機能を一つずつ説明していきます。 まず、私たちが作りたかったものはこんなアプリです。 使う人 ：生成AIも動画編集も、知識と経験が少ない人。 やること ：ア

こんにちは、Insight Edgeでエンジニアをしている島田です。 現在は社内向けのAIエージェント基盤(名前はLoom)を開発しているため、AIエージェントの開発に携わっている方や社内でエージェント基盤の内製を検討している方へ向けて、エージェント基盤の設計の考え方と内製の判断について紹介したいと思います。 記事を通して書いているのは、汎用エージェントはWebアプリケーションと違ってAPIの形が案件によらず収束するため、案件ごとに変わる部分だけを拡張ポイントとして外に出せば基盤化できる、という話です。

1. はじめに RAGでは、検索でヒットした複数のチャンクをそのままLLMのプロンプトに詰め込むことがあります。しかし検索結果には質問と無関係な文章も含まれており、コンテキストが大きくなるほど入力トークンが増え、コストやレイテンシにも影響します。 この課題への対策として提案されているのが Query-aware Compression（クエリを考慮した圧縮） です。本記事では、この手法を日本語FAQで実際に動かし、「トークンとコストは本当に削減できるのか」を実測で検証しました。 結論を先にお伝えすると、S

1. はじめに ! 要約/結論 Amazon Bedrock Agents は Amazon Bedrock Agents Classic に名称変更され、メンテナンスに移行しました（既存利用者は継続利用可） Bedrock Agents Classicの代替としてAmazon Bedrock AgentCore上に新しいAIエージェントを構築する場合、AgentCore Harness（設定中心）とAgentCore Runtime（コード中心）が主な選択肢になります。 本記事では AgentCore

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

Weekly Azure アップデート情報 - 2026/06/05 ～[一般公開] 一般提供: Azure Cosmos DBのLangChainとの統合 Python パッケージ～ 皆さま、こんにちは。 Weekly Azure では、今週もMicrosoft Azureのプロダクトアップデート情報をお届けします。先週 (2026/05/22 - 2026/05/28) の主な Azure アップデート情報をお送りいたします。 今週の注目アップデート ・[一般公開]Azure Cosmos DBのLa