構築、研究、共有学習を通じてAIコミュニティを活性化
Amazonは、開発者向けハッカソンと大学研究者向けチャレンジという2つのプログラムを並行して開始し、Amazon Nova AIポートフォリオの実践的活用と信頼できるAIエージェントの研究を促進することで、AIコミュニティとの多層的な関与を図っている。
キーポイント
AIコミュニティへの多層的アプローチ
Amazonは、実践的な構築学習と長期的な科学的研究という2つの異なる層でAIコミュニティに関与する戦略を採用している。
Amazon Nova AIハッカソン
世界中の開発者を対象とした6週間のオープンイノベーションイベントで、Nova基盤モデルとサービスを使用した生成AIアプリケーションの構築を通じた実践的学習を促進する。
Amazon Nova AIチャレンジ
大学チームを対象とした8ヶ月間の研究プログラムで、安全で信頼できるAIエージェントに関する研究を推進することを目的としている。
実践的学習とスキル開発の重視
ハッカソンでは完成度の高い製品よりも、実践的学習、スキル開発、コミュニティ交流に重点が置かれている。
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影響分析
この取り組みは、AmazonのAIプラットフォームであるNovaの採用拡大とエコシステム構築を目的とした戦略的コミュニティエンゲージメントを示している。開発者と研究者の両方に働きかけることで、短期的な技術適用と長期的な研究基盤の両方を強化し、AI業界におけるAmazonのプレゼンス向上を図っている。
編集コメント
企業のエコシステム構築と採用促進を目的とした標準的なコミュニティプログラムであり、技術的な革新性よりもマーケティングとエンゲージメントの側面が強い内容となっている。
AIコミュニティとの関わり：構築、研究、共有学習を通じて
AIコミュニティとの関わり：構築、研究、共有学習を通じて
AIを進化させるには、画期的なモデルだけでは不十分です。実験を行い、仮説を検証し、学んだことを共有するビルダーや研究者のコミュニティにこそ依存しているのです。この信念が、Amazonが開発者や学術関係者と、Novaモデル、Nova Forge、Nova Actを含むAmazonのAI提供ポートフォリオである「Amazon Nova」を中心にどのように関わるかを導いています。
本日、2つのNova関連イニシアチブが並行して立ち上がります。それぞれ異なる対象者向けに設計されていますが、共通の目的、すなわち人々がAIを使って革新し、スキルを構築し、現実世界の難しい課題に取り組むのを助けるという目的で結ばれています。
一方のプログラムは、あらゆる場所の開発者に「構築を通じて学ぶ」ことを呼びかけます。もう一方は、安全で信頼できるAIエージェントに関する研究を推進するために大学チームを集めます。これらは合わせて、実践的な実験と長期的な科学的探求にまたがる、多層的なコミュニティエンゲージメントへのアプローチを反映しています。
構築を通じて学ぶ：Amazon Nova AIハッカソン
Amazon Nova AIハッカソンは、世界中の開発者（プロ、学生、趣味として取り組む人々を含む）のための、6週間にわたるオープンイノベーションイベントです。参加者は、Amazon Novaの基盤モデルとサービス（Nova Actを含む）を使用して生成AIアプリケーションを構築するよう招待されます。これは、最新のAI機能で革新を起こし、難しい問題に取り組み、スキルを披露し、賞金を競う機会です。
このハッカソンは意図的に範囲を広く設定しています。開発者は以下の5つのカテゴリーにわたってプロジェクトを提出できます：
マルチモーダル理解
コード生成
エージェント
企業向けソリューション
自由形式の実験
参加者は、各自が好むツール、フレームワーク、ワークフローを使用することが推奨されますが、解決策は実験を通じて学ぶことを目的として、Nova基盤モデルおよび/またはNova Actサービスを使用する必要があります。提出物は技術的な実装だけでなく、創造性や企業やコミュニティへの潜在的な影響にも焦点が当てられます。
ハッカソンは長らく、新しいアイデアを表面化させ、開発者との関係を強化し、実用的なフィードバックを集める手段となってきました。Novaにとって、このイベントは、Nova 2モデルやNova Actを含む最近のローンチからの勢いを背景にしつつ、開発者がこれらの能力が実際に何を可能にするのかを探求する場を創出します。
6週間の提出期間中、参加者はデモ、コード、説明文をより広範な開発者コミュニティと共有します。重点は、完成された製品ではなく、実践的な学習、スキル開発、コミュニティ交流に置かれています。
ハッカソンについて詳しくは：https://amazon-nova.devpost.com/
研究を推進する：Amazon Nova AIチャレンジ
ハッカソンと同時に始動するのが「Amazon Nova AIチャレンジ」です。これは、信頼できるAIエージェントに焦点を当てた8ヶ月間の学術研究競争です。今年で2年目を迎え、このチャレンジには、前回の優勝チームや新規参加者を含む、5カ国から10の大学チームが集結します。
生成AIシステムが、単一のプロンプトに対するツールから、複数ステップのタスクを計画、実行、検証するエージェントへと進化するにつれ、信頼性と安全性に関する疑問がますます重要になっています。2026年のチャレンジは、この変化を中心に据えています。
各チームは、適切な安全策を維持しながら、複雑なソフトウェア開発ワークフローを処理できるAIエージェントを構築する任務を与えられます。進捗は、有用性と安全性の2つの次元に沿って評価されます。レッドチームが並行してシステムの脆弱性をテストし、アプローチが継続的に評価され改善される環境を作り出します。
今年のチャレンジの特徴的な点は、Amazon Nova Forgeへのアクセスです。これにより、各チームはトレーニングプロセス全体で独自のデータと技術を統合することでNovaモデルをカスタマイズできます。このレベルのアクセスは、学術プログラムが得るのが歴史的に難しかったものであり、現実世界のAI開発の制約をより反映した研究を可能にします。
競争の結果を超えて、このチャレンジは実践的な研究を重視しています。すべてのチームが、自身の手法と発見を記録した論文を発表し、チャレンジ自体を超えた洞察を提供し、責任あるAI開発に関するより広範な議論に情報を与えます。
コミュニティとの関わり：エンドツーエンドで
AIの進歩は、構築し、テストし、疑問を抱き、反復する人々にかかっています。Amazonは、オープンな開発者実験と構造化された学術研究の両方を支援することで、AIコミュニティと多層的に関わることを目指しています。
今後数ヶ月にわたり、両プログラムからのプロジェクト、研究成果、教訓が広範なコミュニティと共有される予定です。目標は、Novaが何をできるかを示すだけでなく、人々が共に構築し探求する機会を与えられたときに、どのように学び革新するかを浮き彫りにすることです。
あなたがエージェント型AIに興味を持つ開発者であれ、信頼できるAIシステムを研究する学生であれ、これらのイニシアチブは、次世代のAIを形作ることに参加するさまざまな方法を提供します。
機械学習
大規模言語モデル（LLM）
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Engaging the AI community through building, research, and shared learning
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Today, two Nova initiatives launch in parallel, each designed for a distinct audience but connected by a common purpose: to help people innovate, build skills, and tackle challenging real-world problems with AI.
One program invites developers everywhere to learn by building. The other brings together university teams to advance research on secure and trustworthy AI agents. Together, they reflect a multi-layered approach to community engagement, spanning hands-on experimentation and long-term scientific inquiry.
Learning by building: The Amazon Nova AI Hackathon
The Amazon Nova AI Hackathon is a six-week open innovation event for developers around the world: professionals, students, and hobbyists alike. Participants are invited to build generative AI applications using Amazon Nova foundation models and services, including Nova Act. This is an opportunity to innovate with the latest AI capabilities, tackle challenging problems, showcase your skills, and compete for cash prizes.
The hackathon is intentionally broad in scope. Developers can submit projects across five categories:
Multimodal understanding
Freestyle experimentation
Participants are encouraged to use the tools, frameworks, and workflows they prefer, but your solution should use a Nova foundation model and/or the Nova Act service with the goal of learning through experimentation. Submissions focus not only on technical implementation, but also on creativity and potential enterprise or community impact.
Hackathons have long been a way to surface new ideas, strengthen developer relationships, and gather practical feedback. For Nova, this event builds on momentum from recent launches—including Nova 2 models and Nova Act—while creating space for developers to explore what these capabilities enable in practice.
Over the six-week submission period, participants will share demos, code, and write-ups with the broader developer community. The emphasis is on hands-on learning, skill development, and community exchange, rather than polished products.
Learn more about the Hackathon: https://amazon-nova.devpost.com/
Advancing research: The Amazon Nova AI Challenge
Kicking off alongside the hackathon is the Amazon Nova AI Challenge, an eight-month academic research competition focused on trusted AI agents. Now in its second year, the challenge brings together ten university teams from five countries, including returning champions and new participants.
As generative AI systems evolve from single-prompt tools to agents that plan, execute, and validate multi-step tasks, questions of reliability and security become increasingly important. The 2026 challenge is centered on this shift.
Teams are tasked with building AI agents that can handle complex software development workflows while maintaining appropriate safeguards. Progress is evaluated along two dimensions: utility and safety. Red teams work in parallel to test systems for vulnerabilities, creating an environment where approaches are continuously evaluated and improved.
A defining feature of this year’s challenge is access to Amazon Nova Forge, which allows teams to customize Nova models by integrating their own data and techniques throughout the training process. This level of access, historically difficult for academic programs to obtain, enables research that more closely reflects real-world AI development constraints.
Beyond competition outcomes, the challenge emphasizes practical research. All teams publish papers documenting their methods and findings, contributing insights that extend beyond the challenge itself and inform broader discussions around responsible AI development.
Engaging the community, end to end
AI progress depends on those who build, test, question, and iterate. By supporting both open developer experimentation and structured academic research, Amazon aims to engage the AI community at multiple levels.
Over the coming months, projects, research findings, and lessons from both programs will be shared with the wider community. The goal is not only to showcase what Nova can do, but to highlight how people learn and innovate when given the opportunity to build and explore together.
Whether you’re a developer curious about agentic AI or a student researching trusted AI systems, these initiatives offer different ways to participate in shaping the next generation of AI.
Machine learning
Large language models (LLMs)
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