はじめに デジタルテクノロジー戦略本部 AI戦略室のT.Sです。 2026年7月、オーストラリア・メルボルンで開催されたSIGIR 2026（49th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval）とICTIR 2026（ACM Conference on Innovative Concepts and Theories in Information Retrieval）に参加

はじめに 近年、生成AIやLLM（大規模言語モデル）の急速な普及を経て、テクノロジーの潮流は単なる「テキスト対話」から、自律的に判断して行動する「Agentic AI（エージェント型AI）」や、リアルな物理環境と連動する「Physical AI（物理AI）」へと決定的な進化を遂げています。 NVIDIAと聞くと「高性能なGPUを供給するハードウェアベンダー」というイメージを持ちがちです。 しかし、NVIDIAの研修（正確には研修を受けるための事前課題）を受けてみると、その真価はGPU単体だけではなく、GP

LINEヤフーでは、ユーザーの目的に応じてさまざまなサービスや機能をつなぐAIエージェントサービス「Agent i」の開発を進めています。Agent iで多様なニーズに応えるには、現場のアイデアを素早...

Elastic Clous Serverless では、これまで Amazon Web Services の 東京リージョンを利用することができましたが、これに加えて、Google Cloud Platform (GCP) の東京リージョン（ asia-northeast1 ）も利用できるようになりました。 日本国内のワークロードにおいて、インフラ管理不要な検索・分析基盤を低レイテンシーで導入できるようになります。 目次 今回のアップデートのポイント 主な活用ユースケース はじめる手順 参考URL 今回の

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 気づけば 8 月も残りわずかとなりました。朝晩には少しずつ秋の気配も感じられますね。今週は国内のお客様事例が豊作です。 「 AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム 」も引き続き募集中ですのでよろしくお願いします。 それでは、8 月 17 日週の生成 AI with AWS界隈のニュースを見ていきましょう。 さまざまなニュース AWS生成AI国内事例ブログ「PKUTECH が Amazon Bedrock を活用して実現した A

⚠️ 【注意】本記事の内容は2026年8月17日時点のものです。日本語PDFの対応状況はAWSのアップデートにより変わる可能性があるため、最新の状況は公式ドキュメント等をご確認ください。 クロスイノベーション本部の大岡叡です。 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base（以下 Managed KB）に電通総研の有価証券報告書(PDF)を入れて、営業利益の推移に関する質問をしてみました。ところが返ってきた営業利益は、全て誤った数値でした。 原因を調査したところ、そもそも検索で

本記事は 2026 年 8 月 11 日 に公開された「 Natural language queries on Oracle Database 26ai: Getting started with Select AI on Amazon RDS for Oracle with Amazon Bedrock 」を翻訳したものです。 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for Oracle で Oracle Database 26ai が利用可能に

本ブログは 株式会社 PKUTECH と Amazon Web Services Japan 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。ソリューションアーキテクト 伊勢田氷琴です。 機密データを扱う SaaS を AWS 上で構築する際、どのサービスを組み合わせ、どのような設計判断を下せばよいのでしょうか。特に、お客様のコンプライアンス文書や監査指摘事項といった機微な情報を AI に処理させる製品では、データ保護、顧客環境への最小権限アクセスなど、考慮すべき論点がいくつも重なります。この記

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

1. はじめに RAGでは、質問のたびに検索して関連情報を取り出し、その場で回答を組み立てる構成が一般的です。 一方、AWS Samplesの sample-knowledge-acquisition-skill は、取得した資料を相互リンク付きのMarkdown Wikiとして蓄積し、後から新しい資料を追加すると既存ページも更新していく LLM Wiki というアプローチを取っています。 これは本記事だけの呼び方ではなく、README 自体がこの方式を「LLM Wiki」と呼び、問い合わせごとに知識を再

航空業界では、散在するデータの横断的な活用が長年の課題でした。本ブログでは、 Amazon S3 を中心としたデータレイクに航空データを集約し、Amazon Bedrock AgentCore と Amazon Bedrock Knowledge Bases で横断的に AI 検索できる 航空オペレーション基盤 を紹介します。この基盤の上に業務アプリケーションを載せて具体的な課題を解決する例として、 ターンアラウンド管理 （フライトの地上折り返し作業の可視化・管理ツール）を紹介します。 また、本ソリューシ

ども！SlidevからPowerPointへスライドを渡す道を、ひとつずつ試している龍ちゃんです。 Slidevで作ったデッキをPowerPointに持っていく実験をずっとやっていて、今回はそのうちの1本です。Slidevにもpptxの書き出し機能はあるんですが、出てくるのは各スライドを画像にして貼っただけのファイルで、開いても誰も直せません。以前「 Claude CodeでSlidevのスライドを作る話 」で「配布用の最終形と割り切る」と書いたのがこれですね。 じゃあ画像じゃない形で渡そうとなるんですが

ども！最近はSlidevとPowerPointを行き来する検証にどっぷり浸かってる龍ちゃんです。 スライドを作るツールとして、Slidevはめちゃくちゃ良いんですよね。Markdownで書けるからgitで差分が見えるし、繰り返し出てくる部品はコンポーネントにして使い回せる。話の展開が文章のまま読めるので、流れが死んでいるのもスライドにする前に気づけます。生成AIに中身を書かせるのも相性がいいです。作る側の体験という意味では、正直もう手放したくないんですよね。 でも社内で共有するってなると、そこで詰まります

.table-of-contents ul ul { display: none; } はじめに こんにちは。検索研究ブロックの諸田とコーディネートサイエンスブロックの清水です。私たちは、2026年7月20日から7月24日までオーストラリア・メルボルンで開催されたSIGIR 2026（Special Interest Group on Information Retrieval）に現地参加してきました。本記事では、ZOZOから発表した論文内容を紹介し、あわせて基調講演やワークショップ、各セッションにおいて

本記事は 2026 年 8 月 12 日 に公開された「 Introducing Oracle Exadata on Exascale for Oracle AI Database@AWS 」を翻訳したものです。 Oracle AI Database@AWS 向けに Oracle Exadata Database Service on Exascale Infrastructure (ExaDB-XS) が一般提供開始となりました。ExaDB-XS は、従量課金モデルで Exadata クラスのパフォーマ