本ブログは、株式会社アドバンスト・メディア様と Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしました。 1. はじめに みなさま、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの本田・戸塚と、アカウントマネージャーの兼子です。 本ブログでは、 AWS Summit Japan 2026 で展示した、食品調理現場における業務課題を、音声 AI とマネージドエージェント基盤で解決するアーキテクチャをご紹介します。 Amazon Bedrock AgentCore
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「 Are AI coding agents actually getting better? 」を翻訳したものです。 Kiro IDE のコーディングエージェントがコードを書いたり変更したりすると、 diagnostics ツール が静的解析器を実行して出力をチェックします。これは、開発者がエディタ上で下線として目にするのと同じチェックです。実際にこのツールは、モジュールの import 漏れ( Cannot find module 'aws-cdk-lib' or its correspond
G-gen の佐々木です。当記事では、Cloud Run の新しいリソースタイプである Cloud Run instances に、 Agent Development Kit (以下、ADK と記載)で開発した AI エージェントをデプロイして使ってみます。 構成 当記事で使用するもの Cloud Run instances Agent Development Kit(ADK) エージェントの開発 uv プロジェクトの作成 ディレクトリ構成 __init__.py agent.py Dockerfile