アプリケーションサービス部ディベロップメントサービス4課の越後です。 今回は、RAG として構築済みの Amazon Bedrock Knowledge Bases を、MCP サーバーとして公開する構成を CDK で組んだので、実装のポイントとハマりポイントをまとめます。 使ったのは 2025年10月 GA の Amazon Bedrock AgentCore Gateway です。CDK alpha パッケージで数行書くだけで MCP エンドポイントが立ち上がりました。ただし Amazon Cogni

製造業のお客様を支援しているソリューションアーキテクトの澤、大前、池田です。 2026 年 3 月 31 日に AWS 大阪オフィスにて「生成 AI ラウンドテーブル in 大阪」を開催しました。本記事ではイベントの概要と当日の様子をお伝えします。 開催の背景 製造業における生成 AI の活用は、ユースケース選定のフェーズを経て、実運用を目指したプロジェクトとして推進する企業が増えています。製造現場に眠る暗黙知を生成 AI で活用できる形式知へと変える取り組みや、生成 AI を搭載した自社製品の開発など、

本記事は2026年1月15日に公開された AUMOVIO Boosts Software Development with an Agentic Coding Assistant Powered by Amazon Bedrock を翻訳したものです。 本ブログ記事では、 AUMOVIO が Amazon Web Services (AWS) のサービスと知見を活用して、Software-Defined Vehicle (SDV) 領域における革新的な自動車向けコーディングアシスタントを開発した事例をご紹

本記事は、大学・研究機関の研究者、R&Dディレクター、ラボマネージャー、そして研究のデジタル化やAI活用を検討されている科学技術系のリーダーの方々に向けて書かれています。 文部科学省は 2026 年 4 月、「 AI for Scienceによる科学研究革新プログラム ( SPReAD ) 」の公募を開始しました。本事業は、あらゆる分野の研究者がAIを活用して科学研究の高度化・加速化を図れるよう、萌芽的・探索的な研究を支援するものです。1 課題あたり 500 万円以下の補助で計 1,000 件程度

こんにちは。SCSKの磯野です。 Google Cloud Next ’26 in Las Vegas Day1の基調講演が終わったので、内容をざっと整理してみました。 普段はMicrosoft（Fabric / Foundry）とGoogle Cloudの両方を触っている立場なので、「これってMicrosoftだとどういう位置づけ？」という観点で見た内容をまとめています。 1日目の基調講演「Opening keynote: The agentic cloud」 の速報的なまとめですが、Goo

こんにちは、LINEヤフー株式会社の曾田です。普段はYahoo!マップの新アプリ向けバックエンド開発やスクラムマスターを担当しつつ、Orchestration Development Workshop...

はじめに お久しぶりです！3年目社員の藤岡、山本です。 2026年4月15日〜17日に東京ビッグサイトで開催中の「 AI・人工知能EXPO【春】 」に参加してきました。会場の雰囲気と印象に残ったセッションの学びをまとめます。 生成AIに加えて、AIエージェントやフィジカルAIまで幅広いテーマが扱われており、単に最新技術を眺めるだけでなく、「AIをどう業務に組み込むか」を考えるうえでも刺激の多いイベントでした。 前回は、2025年夏に開催された AI博覧会 Summer 2025 に参加し、その内容を社内ブ

RAGが関連性の低い情報から誤った回答を生成する課題に対し、情報の階層構造を活用した「階層型RAG」を解説します。この手法では、文書の概要をまとめた上位レベルと詳細なデータを持つ下位レベルの2段階で検索を行います。まず上位レベルで関連ドキュメントを絞り込み、次にその範囲内で根拠情報を探すことで、データ編集の手間を省きつつ、より的確な情報を見つけ出し、RAGの回答精度を向上させます。

こんにちは。SCSKの松渕です。 今回は、ある歌手の歌詞を ベクトル化＆簡易的なデータ分析 してみました。 3/10に発表されたばかりの Gemini Embedding 2 モデル を利用してみました！ はじめに 組み込みモデル（Embedding Model）とは？ 一言で言うと、「言葉や画像の意味を、コンピューターが計算できる『座標（ベクトル）』に変換する技術」のことです。これまでのキーワード検索（完全一致）とは異なり、データの「文脈」や「ニュアンス」を数値化します。 なぜ「ベクトル」にするのか？

はじめに 皆さんこんにちは！私はNTT DATAにて、Copilot StudioやPower Platformを活用したAIエージェントの普及・展開を支援しています。実際の現場では、「どのMicrosoft AIソリューションを選択すべきか」という相談を受ける機会が増えてきました。 Microsoftは非常に幅広いAIソリューションを提供している一方で、それぞれの役割が分かりにくく、結果として過剰設計やミスマッチが発生するケースも少なくありません。 本記事では、主に以下の3つのソリューションを対象に整理

RAGの検索精度、GraphDBを足したら変わるかもしれない 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。 社内RAGに「今期のAプロジェクトの関連資料と担当者を見せて」と聞いたのに、返ってきたのは的外れな結果だった。そんな経験、ありませんか？ RAGにベクトル検索を組み合わせるアーキテクチャは、もはや珍しいものではありません。社内ドキュメントをチャンク分割し、ベクトル表現に変換してベクトルDBに格納。ユーザーの質問もベクトル表現に変換し、意味的に近い文書を検索してLLMに渡す

Claude の Projects 機能を使ってチーム専用のナレッジベースを構築する方法を解説します。プロジェクトの作成手順からカスタムインストラクションの設定、RAG によるドキュメント管理、Skills 機能との違い、チーム共有のベストプラクティスまで、初心者にもわかりやすく紹介します。

本ブログは 株式会社スギ薬局様 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。 みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの吉田です。 「生成 AI を業務に活用したいが、一過性の PoC で終わってしまう」「成果を組織全体に広げるにはどうすればいいか」——こうしたご相談をいただく機会が増えています。 今回ご紹介するのは、株式会社スギ薬局様の事例です。現場の業務課題と技術を組織として結びつけながら、 Amazon Bedrock を活用した年末調整 QA ボットと調

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。 今週のトップニュースは AWS Agent Registry と Claude Mythos の Amazon Bedrock 上での Gated Research Preview でしょう。AWS の CISO である Amy が、AWSのセキュリティアプローチがどのように Anthropic のようなパートナーとお客様のイノベーションを加速しているのかを解説しているブログも今週号で取り上げていますので、ぜひご一読ください。 また今週

はじめに タイトルの問いに対して、結論から言うとベクトル検索が完全に不要になった、ということはないです。一方、「各文書を分割→ベクトル化→並列に配置して検索」のような従来RAGのアーキテクチャだと対応できないユースケースは多々あります。 本記事では、従来のベクトル型RAGの特徴を振り返り、技術的課題を再認識するとともに、最新のRAGアーキテクチャの利点を踏まえて、これらとベクトル検索をいかに共存させるかを再検討します。 RAG（Retrieval-Augmented Generation） RAGの定義