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。 先日、 AI 駆動開発ライフサイクル（AI-DLC） の社内研修を受けて、生成 AI をフル活用することで開発のスピードと品質の両立ができる可能性を実感しました。AI-DLC に関するお客様事例ブログを下記で紹介していますので、ぜひご一読ください。 3 月 25 日（水）には「 AWS での Claude Code の買い方・使い方 」という Claude Code をAWS 上で活用する手段や買い方をご紹介するイベントが開催されます。また3 月 26 日（木）には「 Amazon Quick で変わる業務の現場 — 活用企業・AWS社員による事例紹介 」が開催されます。ご興味がある方はぜひご参加ください！ 「 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、3 月 2 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 ブログ記事「第 6 回 AWS ジャパン 生成 AI Frontier Meetup ～学びと繋がりの場～【開催報告】」を公開 2026 年 2 月 17 日に開催された第 6 回 生成 AI Frontier Meetup の開催レポートです。PwC Japan との生成 AI 実態調査に基づくディスカッションや、みずほフィナンシャルグループ様、ライオン様、電通デジタル様、日本経済新聞社様、Sky様、アクト・ノード様など多様な企業によるライトニングトーク、基盤モデル開発者の紹介、経済産業省 GENIAC の最新動向が共有されました。 ブログ記事「三菱電機のエンジニア 33 名が 3 日間で体感した AI 駆動開発の可能性 — AI-DLC Unicorn Gym 座談会」を公開 三菱電機 電力システム製作所 電力 ICT センター様で 33 名のエンジニアが参加した 3 日間の AI-DLC Unicorn Gym の座談会レポートです。5 チームがそれぞれ実際の業務課題を持ち寄り、AI 駆動開発ライフサイクルを実践。参加者の 90% 以上が「働き方を変える可能性が高い」と回答し、体感で 30〜40 倍の生産性向上を実感した様子が語られています。 ブログ記事「株式会社タイミー様の AI-DLC Unicorn Gym 開催レポート: 全社横断で挑む開発生産性の変革」を公開 株式会社タイミー様と AWS が共同で実施した AI-DLC Unicorn Gym のレポートです。11 チーム約 69 名がエンジニア・PdM・デザイナー・QA など職種横断で参加し、3 日間で全チームが MVP を構築。一部チームは翌週にプロダクションリリースを達成しました。Inception（企画・構想）フェーズでのモブワークの効果や、既存コードベースへの適用における課題と学びが共有されています。 ブログ記事「AST を活用した Kiro の高精度なコード編集」を公開 Kiro に導入された AST（抽象構文木）ベースのコードナビゲーション・編集エンジンについて解説しています。従来のテキストベースのファイル読み込みや文字列マッチングに代わり、コードを構造的に理解して操作することで、ベンチマークにおいてトークン使用量を 20% 削減し、実行時間を約 49% 短縮するなどの成果を紹介しています。 ブログ記事「[資料公開 & 開催報告] Amazon Q Developer & Kiro Meetup #5 を開催しました」を公開 2025 年 12 月 15 日に開催された Amazon Q Developer & Kiro Meetup #5 の開催レポートです。AWS re:Invent 2025 前後の Kiro のアップデート紹介に加え、ゼンリンデータコム様による組織展開の工夫、NTT ドコモ様の活用事例、リクルート様による AI-DLC の現場導入についての登壇内容がまとめられています。登壇資料もダウンロード可能です。 ブログ記事「バグ修正のパラドックス：AI エージェントが正常なコードを壊してしまう理由」を公開 AI エージェントにバグ修正を依頼すると、関係のないコードまで変更してしまう「過剰解決」の問題に対して、Kiro が採用する「プロパティ指向コード進化」という方法論を解説しています。バグ条件と事後条件を明示的に定義し、修正プロパティと保持プロパティのテストで修正の正しさと既存動作の維持を保証するアプローチを、二分探索木 (BST) 削除バグや RocketMQ のメモリリークなどの具体例で紹介しています。 ブログ記事「自律型プライベート AI エージェントを実行するための OpenClaw が Amazon Lightsail に導入されました」を公開 Amazon Lightsail で OpenClaw インスタンスを簡単に起動できるようになりました。OpenClaw はオープンソースのセルフホスト型 AI エージェントで、Amazon Bedrock がデフォルトの AI モデルプロバイダーとして事前設定されています。ブラウザとのペアリングや WhatsApp・Telegram 等のメッセージングアプリとの連携手順、セキュリティに関する考慮事項が紹介されています。 サービスアップデート Amazon Lightsail が OpenClaw (プライベートなセルフホスト型 AI アシスタント) を提供開始 上記ブログでも触れたように Amazon Lightsail で OpenClaw をワンクリックデプロイできるようになりました。サンドボックス分離、自動HTTPS、デバイス認証、自動バックアップといったセキュリティ機能が最初から組み込まれており、デフォルトの LLM プロバイダーとして Amazon Bedrock が統合されています。Slack・Telegram・WhatsApp・Discord への接続やモデルの切り替えも可能で、東京を含む15リージョンで利用できます。詳細は クイックスタートドキュメントページ をご覧ください。 新しい Kiro Power で Lambda durable functions 開発を加速 AWS が Lambda durable functions の Kiro power を発表しました。これにより、Kiro IDE や Kiro CLI 上の開発環境で、長時間実行される複雑なワークフローを簡単に構築しやすくなります。注文処理や支払い調整など複数ステップが必要な処理を、AI エージェントのサポートを受けながら効率的に開発可能です。詳細は こちらの developer guide をご参照ください。 AWS HealthLake が自動 CCDA-to-FHIR データ変換のためのデータ変換エージェントを発表 (プレビュー) AWS HealthLake に新機能「data transformation agent」(プレビュー版) が登場しました。この AI 機能により、医療機関の従来の CCDA 形式文書を FHIR R4 形式に自動変換できます。従来は数ヶ月かかっていた作業が数日で完了し、専門知識も不要です。自然言語で「エラー状態の薬剤情報をスキップ」などの指示を出せば AI が自動でテンプレートを調整します。患者の縦断的記録作成や集団健康分析など、医療データ活用の可能性が大きく広がります。 Amazon Connect Health の紹介、ヘルスケア向けに構築されたエージェント AI Amazon Connect Health が一般提供開始となりました。医療機関向けに特化した AI エージェントサービスで、患者対応や診療業務を効率化できます。患者確認エージェントは Electronic Health Records (EHR) 記録とリアルタイムで照合して本人確認を行い、予約管理エージェントは自然言語での音声対話により24時間365日の予約受付を提供します。診察前には患者インサイトエージェントが関連する患者履歴と臨床コンテキストを自動表示し、診察中はアンビエント文書化エージェントが会話から臨床ノートをリアルタイム生成、診察後は医療コーディングエージェントがICD-10・CPTコードを監査証跡付きで自動生成します。現在バージニア北部とオレゴンリージョンで利用できます。 AWS Elastic Beanstalk が AI を活用した環境分析機能を提供開始 AWS Elastic Beanstalk で AI 搭載の環境分析機能が利用可能になりました。従来は環境に問題が発生した際、ログやイベントを手動で確認して原因を特定する必要がありましたが、今回のアップデートにより Amazon Bedrock を活用した自動分析が可能となります。環境の状態が Warning や Degraded の場合、コンソールの AI Analysis ボタンから分析を実行でき、具体的なトラブルシューティング手順が提示されます。開発者や運用チームの作業効率向上と、平均解決時間の大幅短縮が期待できます。詳細は こちらのドキュメント をご参照ください。 Amazon Bedrock AgentCore Policy が一般提供開始 Amazon Bedrock AgentCore で Policy 機能の一般提供が開始されました。これまでエージェントのツールアクセス制御にはコード変更が必要でしたが、今回の機能により、セキュリティチームや運用チームがエージェントコードを変更することなく、一元的にアクセス制御ルールを設定できるようになりました。自然言語でポリシーを記述すると自動的に Cedar 言語に変換され、AgentCore Gateway がリクエストを監視・制御します。組織のガバナンス強化やコンプライアンス対応に活用でき、東京リージョンを含む 13 リージョンで利用可能です。詳細は こちらのドキュメント をご参照ください。 Amazon SageMaker Unified Studio が Kiro IDE からのリモート接続サポートを開始 Amazon SageMaker Unified Studio で Kiro IDE からのリモート接続サポートが開始されました。これまでローカル IDE とクラウドインフラの間で作業環境を切り替える必要がありましたが、今回のアップデートにより Kiro の AI 機能を使いながら SageMaker のスケーラブルな計算リソースに直接アクセスできるようになります。データサイエンティストや ML エンジニアは使い慣れた開発環境を維持しつつ、クラウドの強力なリソースを活用した効率的な開発が可能です。詳細は こちらのドキュメント をご参照ください。 Amazon SageMaker HyperPod が Restricted Instance Groups に包括的な可観測性を提供開始 Amazon SageMaker HyperPod で Restricted Instance Groups (RIG) の包括的な監視機能が提供開始されました。これまで手動で行っていた GPU 使用率や CPU 負荷などのメトリクス収集が自動化され、Amazon Managed Grafana ダッシュボードで一元管理できます。基盤モデル訓練時のパフォーマンス監視や障害診断が大幅に効率化され、訓練ログやエラーも自動収集されるため運用負荷が軽減されます。詳細は こちらのドキュメント をご参照ください。 今週は以上です。それでは、また来週お会いしましょう！ 著者について 木村 直登(Naoto Kimura) AWS Japan のソリューションアーキテクトとして、製造業のお客様に対しクラウド活用の技術支援を行なっています。最近は AI Agent と毎日戯れており、AI Agent 無しでは生きていけなくなっています。好きなうどんは’かけ’です。

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの杉山です。今週も 週刊AWS をお届けします。 新しいワークショップ Accelerating Smart Product SDLC with AI Agent Workshop Lab4 をリリースしました。このワークショップは、Kiro を SDLC (ソフトウェア開発ライフサイクル) 全体に活用し、HVAC (空調) 制御システムを題材に Kiro を用いた組込ソフトウェアやライフサイクルの長いソフトウェア開発への適用を実証します。新しい生成 AI の開発プロセスを学びたい方にお勧めです。 それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。 2026年3月2日週の主要なアップデート 3/2(月) AWS Config が 30 の新しいリソースタイプをサポート AWS Config が 30 種類の新しいリソースタイプをサポートしました。Amazon Bedrock AgentCore や Amazon Cognito などの主要サービスが対象で、これまで監視できなかったリソースも含まれています。すでに全リソースタイプの記録を有効にしている場合は、自動的に新しいリソースも追跡されるため、追加設定は不要です。Config ルールや Config アグリゲータでも利用でき、より包括的なクラウド環境の監視と管理が実現できます。 AWS Batch でスケールダウン遅延の設定が可能になりました AWS Batch でスケールダウンの遅延時間を設定できるようになりました。従来はジョブ完了後すぐにインスタンスが終了していましたが、新しい minScaleDownDelayMinutes パラメータで 20 分から 1 週間まで稼働継続時間を指定可能です。今回のアップデートで、しばしば発生していたバッチ処理を行う際に、インスタンス起動待ちを削減でき、処理時間の短縮につなげられます。詳細は こちらの API ガイドをご参照ください。 3/3(火) Amazon SageMaker Unified Studio が Kiro IDE からのリモート接続サポートを開始 Amazon SageMaker Unified Studio で Kiro IDE からのリモート接続サポートが開始されました。これまでローカル IDE とクラウドインフラの間で作業環境を切り替える必要がありましたが、今回のアップデートにより Kiro の AI 機能を使いながら SageMaker のスケーラブルな計算リソースに直接アクセスできるようになります。データサイエンティストや ML エンジニアは使い慣れた開発環境を維持しつつ、クラウドの強力なリソースを活用した効率的な開発が可能です。詳細は こちらのドキュメントをご参照ください。 Amazon SageMaker Unified Studio が AWS Glue 5.1 をサポートし、データ処理ジョブが可能に Amazon SageMaker Unified Studio が、Visual ETL、ノートブック、およびコードベースのデータ処理ジョブにおいて AWS Glue 5.1 をサポートするようになりました。Apache Spark 3.5.6 や Python 3.11 などの最新バージョンが使えるようになり、Apache Iceberg や Delta Lake といったオープンテーブルフォーマットライブラリも更新されています。データエンジニアやデータサイエンティストは、Visual ETL やノートブックジョブで最新の機能を活用でき、データ処理パフォーマンスの向上が期待できます。詳細は こちらのドキュメントをご参照ください。 3/4(水) Amazon OpenSearch Ingestion が OpenTelemetry データ用の統合取り込みエンドポイントをサポート Amazon OpenSearch Ingestion で OpenTelemetry の統合エンドポイントがサポートされました。従来はログ、メトリクス、トレースの 3 種類のデータを処理するために 3 つの別々のパイプラインが必要でしたが、今回のアップデートで 1 つのパイプラインで全てを処理できるようになりました。また、段階的に OpenTelemetry を導入する際も、パイプラインの再設定なしで新しいシグナルタイプを追加できるため、導入の柔軟性が向上します。詳細は こちらのドキュメントをご参照ください。 Amazon OpenSearch Ingestion が Amazon Managed Service for Prometheus をシンクとしてサポート開始 Amazon OpenSearch Ingestion が Amazon Managed Service for Prometheus をシンク (データの書き込み先) としてサポートし、マネージド型のメトリクス取り込みパイプライン構築が簡単になりました。従来必要だったパイプラインの構築作業を削減でき、ログ、トレース、メトリクスを同一パイプラインで統一管理できます。ログは OpenSearch Service に、メトリクスは Prometheus に送信し、各サービスの強みを活かした observability 環境を構築できます。詳細は こちらのドキュメントをご参照ください。 Amazon Lightsail が OpenClaw (プライベートなセルフホスト型 AI アシスタント) を提供開始 Amazon Lightsail で OpenClaw をワンクリックデプロイできるようになりました。サンドボックス分離、自動HTTPS、デバイス認証、自動バックアップといったセキュリティ機能が最初から組み込まれており、デフォルトの LLM プロバイダーとして Amazon Bedrock が統合されています。Slack・Telegram・WhatsApp・Discord への接続やモデルの切り替えも可能で、東京を含む15リージョンで利用できます。詳細は クイックスタートドキュメント ページをご覧ください。 AWS がサービスワークフロー内での IAM ロール作成とセットアップを簡素化 AWS IAM で、各種サービスのワークフロー内で直接 IAM ロールを作成・設定できるようになりました。従来は IAM コンソールに移動してロールを作成する必要がありましたが、EC2 や Lambda などのサービス画面内で権限設定まで完結できるため、作業効率が大幅に向上します。現在バージニア北部リージョンで提供開始され、他のリージョンにも順次展開予定です。 3/5(木) 新しい Kiro パワーで Lambda 永続関数開発を加速 AWS が Lambda durable functions の Kiro power を発表しました。これにより、Kiro IDE や Kiro CLI 上の開発環境で、長時間実行される複雑なワークフローを簡単に構築しやすくなります。注文処理や支払い調整など複数ステップが必要な処理を、AI エージェントのサポートを受けながら効率的に開発可能です。詳細は こちらの developer guide をご参照ください。 Amazon Connect Health の紹介、ヘルスケア向けに構築されたエージェント AI mazon Connect Health が一般提供開始されました。医療機関向けの AI エージェントサービスで、患者確認、予約管理、診察前の患者インサイト表示、診察中のアンビエント文書化、診察後の ICD-10・CPT コード自動生成など、診療業務全体を効率化します。自然言語での音声対話による 24 時間 365 日の予約受付や、EHR 記録とのリアルタイム照合による本人確認にも対応しています。現在バージニア北部とオレゴンリージョンで利用可能です。 Database Savings Plans が Amazon OpenSearch Service と Amazon Neptune Analytics をサポート開始 Database Savings Plans が新たに、 Amazon OpenSearch Service と Amazon Neptune Analytics に対応しました。これまでは RDS などの一部データベースサービスのみが対象でしたが、今回の拡張により検索エンジンサービスやグラフデータベース分析にも適用可能になります。1 年間のコミットメント (前払いなし) で最大 35 % のコスト削減が実現でき、インスタンスタイプを変更してもプランが自動適用される柔軟性もあります。詳細は こちらの pricing page をご参照ください。 3/6(金) Amazon Redshift が COPY オペレーション用の再利用可能なテンプレートを導入 Amazon Redshift で COPY コマンドのテンプレート機能が提供開始されました。COPY コマンドは、S3 などの外部データソースからRedshiftのテーブルに大量のデータを一括ロード（取り込み）するためのコマンドです。これまで COPY 操作のたびに手動でパラメータを指定する必要がありましたが、頻繁に使用するパラメータを事前にテンプレートとして保存し再利用できるようになります。ファイル形式やデータソースごとに標準設定を作成でき、チーム間での一貫性確保やヒューマンエラー削減、運用効率向上につながります。詳細は こちらの Blog 記事をご参照ください。 Amazon Redshift が半構造化データ処理のための新しい配列関数を導入 Amazon Redshift で、JSON などの半構造化データを格納できる SUPER データを操作するための 9 つの新しい配列関数をサポートするようになりました。新しい関数を利用することで、ARRAY_CONTAINS や ARRAY_SORT など、配列の検索・比較・並び替え・変換を SQL クエリーで実現できます。従来は複雑な PartiQL ロジックが必要だった操作が、単一の SQL 文で簡単に処理できるようになり、よりシンプルに利用できるようになりました。詳細は こちらのドキュメントをご参照ください。 それでは、また来週お会いしましょう！ 著者について 杉山 卓(Suguru Sugiyama) / @sugimount AWS Japan のソリューションアーキテクトとして、幅広い業種のお客様を担当しています。最近は生成 AI をお客様のビジネスに活かすためにアイデア出しやデモンストレーションなどを多く行っています。好きなサービスは仮想サーバーを意識しないもの全般です。趣味はゲームや楽器演奏です

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。 今年の目標は Kiro にどんどん業務をオフロードしていくことです。今日ご紹介する AWS Observability の Kiro Power を使ってみたのですが、複数の監視/運用に関する MCP とその使い方がパッケージングされていて体感として想定している作業を実現するためのプロンプト入力作業が減ってトラブルシュートが加速しました。 先週は Amazon と OpenAI の Strategic partnership が発表されました。 Stateful Runtime Environment や OpenAI Frontier に関しても言及されているので、気になる人はぜひご一読をお勧めいたします。また、 3 月 26 日（木）には「 Amazon Quick Suite で変わる業務の現場 — 活用企業・AWS社員による事例紹介 」が開催されます。分析業務や定型業務の効率化に興味がある方はぜひご参加ください！ それでは、2 月 24 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: 住信 SBI ネット銀行様、Amazon Bedrock AgentCore を活用した AI 銀行サービス「NEOBANK ai」で顧客体験を革新 住信 SBI ネット銀行様は、デジタル金融における新しい UI/UX の可能性を見据え、ユーザーが「やりたいこと」を伝えるだけで必要な手続きが立ち上がる体験の実現を目指していました。従来のメニュー階層をたどる UI では、ユーザーの意図に沿ったスムーズな体験を提供しにくい場面があったためです。そこで、Amazon Bedrock AgentCore を中核とした AI エージェント機能を活用し、AI 銀行サービス「NEOBANK ai」のベータ版を開発しました。テキスト入力に加え、音声・画像を含むマルチモーダルなインプットを受け取り、AI エージェントが意図を解釈したうえで、照会・分析・手続き案内に必要な“その場で立ち上がる UI”を生成します。AgentCore Runtime による自動スケーリングや、タスクごとに異なる AI モデルを使い分ける柔軟なアーキテクチャ、AgentCore Observability による実行プロセスの可視化も実現しています。今後は ITSM 連携の強化やさらなるサービス高度化を目指すとのことです。 AWS 生成 AI 国内事例ブログ: ミツイワ株式会社様、Amazon Bedrock と AWS CloudFormation を活用した次世代インフラ自動構築ソリューション ミツイワ株式会社様は、ICT ライフサイクル全体をサポートするワンストップソリューションを提供する中で、顧客からの問い合わせ内容の整理や要件定義、環境構築に多くの時間がかかり、リードタイムの長期化や品質のばらつき、属人化といった課題を抱えていました。そこで、Amazon Bedrock による問い合わせ内容の自動解析と、AWS CloudFormation によるインフラ構築の自動化を組み合わせた次世代ソリューションを開発しました。AWS Lambda 上で MCP サーバーを起動するサーバーレスな構成により、問い合わせ受付から環境構築・初期設定・完了通知までを一気通貫で自動化し、従来数日から数週間かかっていたプロセスを大幅に短縮することに成功しています。 ブログ記事「 Amazon Q Developer 活用をプロジェクト全体へ拡げた取り組み 」を公開 株式会社 NTT ドコモ様の主要な Web サービス提供基盤「POPLAR」における Amazon Q Developer の組織展開事例です。 Software/Middleware のバージョンアップ案件で最大約 50% の効率化を達成し、その成功体験をもとに利用ガイドライン・環境設定マニュアル・プロンプト集などを体系化してプロジェクト全体へ展開しました。さらに生成 AI 開発ガイドラインの標準化や MCP Server 連携環境の整備、利用状況のダッシュボード可視化と個別フォローまで、段階的な取り組みの全体像が紹介されています。 ブログ記事「 Strands Labs の紹介: エージェント開発の最先端実験的アプローチを今すぐ体験 」を公開 エージェンティック AI 開発のための実験的なアプローチを試せる新しい Strands GitHub 組織「Strands Labs」が発表されました。ローンチ時には 3 つのプロジェクトが公開されています。Robots は AI エージェントが物理ロボットを制御するフィジカル AI、Robots Sim はシミュレーション環境での迅速なプロトタイピング、AI Functions はコードの代わりに自然言語仕様で関数を定義する実験的アプローチです。Strands Agents SDK を活用したエージェント開発に興味のある方はぜひチェックしてみてください。 ブログ記事「 AWS Elemental Inference でライブ動画をモバイルオーディエンス向けに変換 」を公開 新サービス AWS Elemental Inference が発表されました。ライブ動画やオンデマンド動画を AI で自動的に分析し、TikTok や Instagram Reels などのモバイルプラットフォーム向けに縦型形式へリアルタイム変換するフルマネージド AI サービスです。エージェンティック AI アプリケーションを使用しており、人間の介入なしにコンテンツを自律的に最適化します。ベータテストでは、複数のポイントソリューションを使用する場合と比較して 34% 以上のコスト削減を達成しています。 ブログ記事「 カスタム Amazon Nova モデル用の Amazon SageMaker Inference の発表 」を公開 Amazon SageMaker Inference でカスタム Nova モデルのサポートが一般提供開始されました。Nova Micro、Nova Lite、Nova 2 Lite のカスタマイズモデルを、G5 や G6 インスタンスを使用してコスト効率よくデプロイできます。SageMaker Training Jobs や HyperPod でトレーニングしたモデルをシームレスにデプロイする、エンドツーエンドのカスタマイズジャーニーが実現しています。 ブログ記事「 Agentic AI でサプライチェーン ロジスティクスを変革 」を公開 この記事では、AWS プロフェッショナルサービスがシンガポールの科学技術研究庁（A*STAR）と共同で開発した物流エージェントの事例を紹介しています。Amazon Bedrock を活用し、ERP・TMS・WMS などの複数データソースからリアルタイムにデータを集約・統合することで、自然言語での問い合わせに対して即時かつ正確な回答を提供します。手動での検索・照合作業を最大 50% 削減し、緊急配送コストを物流費用の 3〜5% 削減する効果が見込まれています。 ブログ記事「 AI コーディングに潜む非効率性とその発見方法 」を公開 AI コーディングエージェントは合格率やトークン数といったベンチマークで評価されることが一般的ですが、タスクが「合格」していても、エージェントが非効率な経路をたどっているケースがあります。この記事では、Kiro の AI エージェントが取った一連のアクション全体を軌跡ベースで分析し、ベンチマークでは見逃される非効率性を発見・改善する仕組み「CORAL」を紹介しています。具体例として、検索ツールの説明に 1 行追加するだけで誤った grep パターンを約 99% 削減した事例や、cd コマンドの誤用を検知して自動的に正しいパラメータに変換する仕組みが解説されています。 サービスアップデート Amazon Bedrock の Responses API にて AgentCore Gateway 連携によるサーバーサイドツール実行をサポート Amazon Bedrock の Responses API にて、Amazon Bedrock AgentCore Gateway を通じたサーバーサイドツール実行がサポートされました。AgentCore Gateway の ARN をツールコネクタとして指定すると、Amazon Bedrock がゲートウェイから利用可能なツールを自動検出し、モデルがツールを選択した際にサーバーサイドで実行します。これにより、クライアントサイドのツールオーケストレーションループを構築・維持する必要がなくなり、エージェンティックワークフローのアプリケーション複雑性とレイテンシーが削減されます。Responses API と AgentCore Gateway の両方が利用可能なすべてのリージョンで利用できます。 Amazon Bedrock バッチ推論にて Converse API フォーマットをサポート Amazon Bedrock のバッチ推論にて、モデル呼び出しタイプとして Converse API がサポートされました。従来はモデル固有のリクエストフォーマットが必要でしたが、リアルタイム推論とバッチ推論で同じ統一リクエストフォーマットを使用できるようになり、プロンプト管理の簡素化とモデル切り替えの手間が削減されます。Amazon Bedrock バッチ推論がサポートされているすべてのリージョンで利用可能です。 Amazon Bedrock にて OpenAI 互換 Projects API を発表 Amazon Bedrock の分散推論エンジン Mantle にて、OpenAI 互換の Projects API がサポートされました。複数のアプリケーション、環境、チームを持つお客様は、個別のプロジェクトを作成して分離を実現できます。各プロジェクトに異なる IAM ベースのアクセス制御を割り当てたり、タグを追加してコスト可視性を向上させることが可能です。追加料金なしで利用できます。 Amazon Bedrock Guardrails の Automated Reasoning ポリシーにてソースドキュメント参照を追加 Amazon Bedrock Guardrails の Automated Reasoning ポリシーにて、ソースドキュメント参照機能が追加されました。Automated Reasoning checks は形式検証技術を使用して、基盤モデルが生成したコンテンツがポリシーに準拠しているかを検証する機能で、AI ハルシネーション検出において最大 99% の精度を実現します。今回の更新により、生成されたポリシールールや変数を元のドキュメントの内容と照らし合わせてレビューできるようになり、ポリシーの確認・改善が容易になりました。 Amazon Q Developer にて生成 AI ベースのアーティファクト機能を一般提供開始 AWS マネジメントコンソールにて、Amazon Q Developer アーティファクト機能が一般提供開始されました。リソースデータをテーブル形式で、コストデータをチャート形式で可視化できる生成 AI ベースのユーザー体験です。例えば「タグ値が production の S3 バケットを一覧表示」と質問すると表形式で表示され、「過去 6 か月の RDS コストをインスタンスタイプ別に表示」と質問するとチャートで表示されます。Q アイコンがナビゲーションバーに移動し、コンソールのどこからでもアクセスしやすくなりました。 AWS Elemental Inference を一般提供開始 ライブ動画やオンデマンド動画を AI で自動的に変換するフルマネージドサービス AWS Elemental Inference が一般提供開始されました。エージェンティック AI を使用して、横型配信を TikTok や YouTube Shorts などのモバイルプラットフォーム向けの縦型形式にリアルタイムで変換する機能と、ライブコンテンツからハイライトクリップを自動生成する機能を提供します。米国東部（バージニア北部）、米国西部（オレゴン）、アジアパシフィック（ムンバイ）、欧州（アイルランド）で利用可能です。 AWS IAM Policy Autopilot が Kiro Power として利用可能に re:Invent 2025 で発表されたオープンソースの静的コード分析ツール AWS IAM Policy Autopilot が、Kiro Power として利用可能になりました。Kiro IDE からワンクリックでインストールでき、手動での MCP サーバー設定が不要です。AWS アプリケーションの迅速なプロトタイピングや新規プロジェクトのベースラインポリシー作成に活用できます。 AWS Observability が Kiro Power として利用可能に AWS Observability が Kiro Power として利用可能になりました。CloudWatch、Application Signals、CloudTrail、AWS Documentation の 4 つの MCP サーバーをパッケージ化し、アラーム対応、異常検知、分散トレーシング、SLO コンプライアンス監視、セキュリティ調査などの包括的なワークフローを IDE 上で実現します。自動ギャップ分析機能により、コード内の不足しているインストルメンテーションパターンの特定と改善提案も行います。 Amazon Location Service が Kiro Power として LLM コンテキストを提供 Amazon Location Service が、Kiro Power および Claude Code プラグインとして AI エージェントコンテキストを提供開始しました。住所入力フォーム、地図表示、最寄り店舗検索、ルート可視化などの一般的な位置情報ソリューション開発を加速する、事前検証済みの実装パターンとステップバイステップの手順が含まれています。東京リージョン含む複数のリージョンで利用可能です。 今週は以上です。それでは、また来週お会いしましょう！ 著者について 三厨 航  (Wataru MIKURIYA) AWS Japan のソリューションアーキテクト (SA) として、ヘルスケア・ハイテク製造業のお客様のクラウド活用を技術的な側面・ビジネス的な側面の双方から支援しています。クラウドガバナンスや IaC 分野に興味があり、最近はそれらの分野の生成 AI 応用にも興味があります。最近の趣味はカメラです。 週刊 AWS の新しいサムネイルを撮影したので、是非ご覧ください。