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、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（Generative AI Accelerator Challenge）の関係者、生成 AI に

2026 年 8 月 31 日、AWS ジャパンは「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」の最終成果発表会を AWS 麻布台ヒルズオフィスで開催しました。 1 月 27 日に発表 し、 51 社 ( うち半数以上がスタートアップ ) を採択、 3 月 3 日のキックオフ から約 6 ヶ月支援してきました。 6 ヶ月をふりかえって プログラムでは、フィジカル AI 領域スペシャリストによる技術支援、コスト最適化支援、ロボティクス・生成 AI コミュニティ形成、Go-To-Market

本記事は 2026 年 4 月 15 日 に公開された「 Get to insights faster using Notebooks in Amazon SageMaker Unified Studio 」を翻訳したものです。 本記事では、Amazon SageMaker Unified Studio のノートブックがインフラの設定を簡素化し、インサイト獲得までの時間を短縮する仕組みを紹介します。住宅価格データの分析、スケーラブルなデータテーブルの作成、分散プロファイリング、機械学習 (ML) モデルの

本記事は2026年4月17日に公開された「 Introducing granular cost attribution for Amazon Bedrock 」を翻訳したものです。 AI による推論がクラウド支出の大きな割合を占めるようになる中、誰が、そして何がコストを押し上げているのかを把握することは、チャージバック、コスト最適化、財務計画にとって不可欠です。本日、Amazon Bedrock 推論のきめ細かなコスト配分機能を発表します。 Amazon Bedrock は、推論コストを API コールを

本ブログは、仰星監査法人様のご協力のもと、株式会社 Sapeet と Amazon Web Services Japan が執筆しました。 はじめに ノーコード・ローコードツールの普及により、多くの企業が迅速に AI アプリケーションを構築できるようになりました。 プロトタイプを素早く形にし、ユーザーの声を得ながら改善を重ねる。この立ち上げ期のスピードは、ノーコードツールならではの大きな価値です。 一方で、プロダクトが成長しチームが拡大するフェーズでは、Git ベースのバージョン管理やコードレビューといっ

物流業界では、貿易関連書類の作成・照合作業に多大な時間を要しています。情報を入手した後にシステムへ取り込み、別の書類を作成するといった煩雑な作業が日常的に発生し、さらに間違いがないかを一つ一つ確認する必要があります。深刻な人手不足が進む中、こうした業務を効率化しつつ品質を維持することは、物流事業者にとって喫緊の課題です。 本ブログでは、1938年の創業以来グローバルな国際物流を手掛けてきた株式会社日新（以下、日新）が、AWS 上で構築した「オプティマAI」プラットフォームについてご紹介します。オプティマA

Claude Designのプレビューで出てから約1ヶ月、ちゃんと使い込みました。 今回は、実際に使って見えてきた Claude Design の強み・弱みをまとめます。 ※プライベートで試してます(会社の利用は現時点ではNGです) 結論からいうと、 「一番強いAIプロトツールが決まった」わけではなく、用途によって使い分けるほうが良いな 、というのが実感です。 今回は、Claude Designをプロトタイピング/仕様決め/アイデア出し/ブレストといった 0→1寄りの場面 で1ヶ月ほど使ってみた所感を、L

本記事は 2026 年 7 月 23 日 に公開された「 Evaluating AI Agents: A production blueprint with Strands and AgentCore 」を翻訳したものです。 本記事は、Motorway および AWS Prototyping and AI Customer Engineering (PACE) チームと共同で執筆しました。 英国を拠点とするオンライン中古車マーケットプレイスの Motorway は、最大 8,000 のディーラーが最大 2

本ブログは dSPACE Japan 様と アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社が共同で執筆いたしました。 1. はじめに 自動車分野で行われている自動運転技術の開発では、データ駆動型アプローチの重要度が高まっています。膨大な実走行データを体系的に整備・活用することで多様な運転環境への対応が可能になり、モデルの汎化性能と信頼性を継続的に向上させることができます。 しかし、自動運転システムが生成するデータ量は膨大であり、その管理と活用には大きな課題が伴います。データ収集から学習、検証、デプロイ、モニ

本ブログは 2026 年 7 月 30 日に公開された AWS Blog “ Extend Amazon Inspector SBOM Generator with Plugins ” を翻訳したものです。 Amazon Inspector は、 Amazon Web Services (AWS) のワークロードを継続的にスキャンしてソフトウェアの脆弱性を検出する、自動化された脆弱性管理サービスです。Amazon Inspector の脆弱性管理機能は、 Amazon Inspector SBOM Gen

2026年6月11日（木）、12日（金）の2日間、AWS 麻布台オフィスにて AI 駆動型ハッカソンイベント「AWS GenAI Catapult! 」を開催いたしました。本イベントは、生成 AI 活用を前提にAmazon のイノベーション創出メカニズム「Working Backwards」手法を用いて顧客起点で生成 AI ユースケースを創出し、プロトタイプ開発まで行うコンテスト形式のイベントです。 前回 に続く2回目の開催となる今年は、創出したユースケースを AI コーディングエージェント「Kiro」で

はじめに Q. 日々、テレビでながれる、国会における国会議員と大臣の議論。霞が関では多くの国家公務員が夜遅くまで働いていますが、国会での議論に先立って、どのような業務が行われているかご存知でしょうか？ A. 様々ありますが、その主な業務の一つが、国会において想定される質問と、それに対する回答案や関連情報をまとめた資料（想定問答）を作成することです。 国会答弁は、国民及び国民の代表である国会議員に対して、政府の政策や方針、予算について国会で説明し、行政の透明性と説明責任を果たすためのものです。その質を支える

こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 パートナー ソリューション アーキテクト の深井宣之です。 2026 年 4 月 28 日に「公共分野における AI 活用最新アップデート」と題した Webinar を開催しました。本ブログでは開催内容について Blog にまとめたものになります。投影資料もダウンロードすることが可能です。 本セッションでは、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 パブリックセクター技術統括本部 CSM・プロトタイプ・パートナー ソリューション技術本部 本部長

本記事は 2025 年 9 月 22 日 に公開された「 A scalable, elastic database and search solution for 1B+ vectors built on LanceDB and Amazon S3 」を翻訳したものです。 この記事は Metagenomi の Owen Janson、Audra Devoto、Christopher Brown との共著です。 CRISPR によるゲノム編集から産業用バイオ触媒まで、酵素はヘルスケア、エネルギー、製造業にお

  はじめに こんにちは。Insight Edge(以下IE)でセールスコンサルタントをしている石高です。 この記事では、Insight Edgeが住友商事における生成AI活用促進支援の一環として実施したバイブコーディング研修(生成AI研修)についてご紹介します。 Insight Edgeは技術集団としてこれまで住友商事グループ企業に対して幅広いデジタルソリューションの提供を行ってきましたが、IEの支援領域は技術提供・導入にとどまらず、デザインストラテジストやワークショップデザイナーをはじめとする専門性を