AWS Machine Learning Blog の最新記事
公式296件の記事
Amazon Bedrock が生成 AI を利用したフィッシング攻撃を検知する方法
AWS は、生成 AI で作成された高度なフィッシングメールのリスクに対処するため、Amazon Bedrock の機能を活用して検知する仕組みを発表しました。
Amazon SageMaker AIにおける多ターン強化学習のベストプラクティス
AWSは、サポートチケット解決やコンテンツモデレーションを行うマルチターンエージェントをSageMaker AIで訓練する際の課題と、報酬のみを満たす不正な行動を防ぐための強化学習のベストプラクティスを発表した。
AWS GovCloud (US) で NVIDIA Nemotron および OpenAI GPT OSS モデルを Amazon Bedrock で実行可能に
AWS が、政府機関向けクラウド環境である AWS GovCloud (US) において、NVIDIA の Nemotron と OpenAI の GPT オープンソースモデルを Amazon Bedrock で利用できるようにした。これにより、機密性の高い任務でも最新の AI 能力を安全に活用できる。
エージェントの発見、ルーティング、アクセス制御のためのサーバーレス A2A ゲートウェイの構築
AWS は、企業における AI エージェント間の通信管理を簡素化するため、エージェント同士の接続（A2A）を一元化するサーバーレスゲートウェイの構築手法を発表した。これにより、個別の接続設定や認証管理の手間を減らし、セキュリティ制御を集中化できる。
AgentCore Memory におけるメタデータによる構造化メモリフィルタリング
AWS は、顧客サポートエージェントが蓄積した履歴から関連する事象のみを正確に抽出するため、メタデータを活用した新しい構造化メモリフィルタリング機能を AgentCore Memory に導入した。これにより、類似度検索の精度向上と不要な情報の混在解消を実現する。
Amazon Bedrock や Neptune を活用した神経生物学的インスパイア型 RAG「HippoRAG」の紹介
AWS は、複数の情報源を統合する難題に対処するため、神経生物学に着想を得た新しい RAG 手法「HippoRAG」を発表しました。この手法は Amazon Bedrock と Neptune を活用し、個別ページランク技術を用いて多段階推論タスクの精度向上を図ります。
Inscribe が Amazon Bedrock を活用して数秒で文書詐欺を検出する方法
Inscribe は、Amazon Bedrock を利用し、AI 生成による偽造文書の急増に対応して、金融機関向けに数秒以内に文書詐欺を検出する仕組みを提供している。
オープンソースのモデルプロファイラーでAmazon Bedrock上のモデル選択を簡素化
AWSは、生成AIアプリケーション開発における複雑なモデル比較を解消するため、Amazon Bedrock上で動作するオープンソースの「Model Profiler」ツールを発表した。これにより、AnthropicやOpenAIなど100以上の基盤モデルから最適な選定が可能になる。
Amazon SageMaker AI で BoltzGen を活用し、タンパク質設計を加速
AWS は、拡散型生成モデル「BoltzGen」を Amazon SageMaker AI 上で提供開始しました。これにより、特定の生体分子標的と結合するタンパク質やペプチドの設計プロセスが GPU インフラ管理を含め効率化されます。
顧客に対して先端的なモデルを安全にリリースする
AWS は、Amazon Bedrock Mantle を通じて、セキュリティとプライバシーを重視した環境で最先端の AI モデルを顧客に提供することを目的としている。
AWS で Claude Sonnet 5 の提供開始：Anthropic が最も能力の高い Sonnet モデルを発表
Amazon は、Anthropic の最新世代モデルである「Claude Sonnet 5」を Amazon Bedrock および AWS 上の Claude Platform で利用可能にしたと発表した。これは同社の Sonnet シリーズで最高レベルの知能性能を持つモデルである。
Amazon Bedrock AgentCore で AG-UI プロトコルを活用し、AI エージェントに生成型 UI を構築する方法
AWS は Amazon Bedrock AgentCore の新機能として AG-UI プロトコルを発表しました。これにより AI エージェントは会話中にインタラクティブなチャートを描画したり、共有キャンバスをリアルタイムで更新したりする機能を備え、人間との協働が強化されます。
管理された権限付与により、Amazon Bedrock モデルへのマルチアカウントアクセスを簡素化
AWS は、複数の AWS アカウント間で AI モデルへのアクセスを管理する課題に対し、管理された権限付与機能を提供し、ガバナンスリスクや手動作業の負担を軽減すると発表した。
Amazon Bedrock と LLM ゲートウェイを用いたレジリエンスパターンの実装
AWS は、生成 AI ワークロードが実験段階から大規模な本番環境へ移行する中で、LLM 推論の可用性・応答性・コスト効率を維持するため、Amazon Bedrock と LLM ゲートウェイを活用したレジリエンスパターンの実装方法を発表した。
Outpost VFX が AWS を活用して VFX 向け AI モデル学習を加速した方法
Outpost VFX は、AWS インフラストラクチャを活用することで、VFX 制作における AI モデルの学習時間を従来の 8 倍に短縮し、納期遅延のリスクを大幅に削減しました。
Amazon Bedrock を活用した貨物物流向けバイリンガル NER の構築
IBS ソフトウェアは、Amazon Bedrock を用いて英語と日本語の貨物物流メールから航空運送状番号や便情報などを抽出する二言語対応の固有表現認識システムを構築しました。これにより、手動介入による業務遅延が解消され、複雑な処理要件に対応可能な堅牢なソリューションが実現されました。
Amazon Nova モデルのファインチューニングによる正確なメールデータ抽出
AWS は、Amazon Nova モデルをファインチューニングすることで、毎日数百万通のメールを処理する企業がコストとハルシネーションを減らしつつ、正確にデータを抽出できる方法を発表した。
Amazon QuickSight の BI アセットに対するバックアップ戦略の実装方法
AWS は、BI ツール「Amazon QuickSight」の資産を保護するための具体的なバックアップ戦略を実装する方法について解説している。
コスト最適化されたドキュメント処理のために Amazon Nova 2 Lite と Claude を組み合わせる方法
AWS は、Amazon Nova 2 Lite と Anthropic の Claude Sonnet 4.6 を組み合わせて、スキャンした年鑑ページから写真と名前を正確に抽出し、関連付ける効率的なドキュメント処理ソリューションを発表しました。
AWS で構築した行レベルセキュリティを備えたマルチテナント LLM アナリティクスとセキュアエージェントの仕組み
PAR テクノロジー社は、AWS を活用して自然言語から SQL を生成する自己サービス分析用エージェントを開発し、技術背景に関わらずビジネスユーザーが安全にデータを活用できる環境を構築した。
Amazon Bedrock と AWS HealthLake を活用したエージェント型 AI 医療請求処理パイプラインの構築方法
AWS は、紙ベースの請求書処理におけるコスト削減と人手による確認作業の必要性を解消するため、Amazon Bedrock の機能を用いた自動化パイプラインの構築方法を公開しました。
Amazon Bedrock AgentCore Observability を用いたプロダクションエージェントのデバッグ
AWS は、標準的なログでは捉えきれない推論ループや誤ったツール選択などの問題を検出するため、Amazon Bedrock AgentCore Observability の新機能を発表した。
Amazon S3 から PDF テキストを抽出するインタラクティブな仕組みの構築
AWS は、監査や契約確認など即時対応が必要なケース向けに、Amazon S3 に保存された PDF ファイルからオンデマンドでテキストを抽出するサーバー構築方法を公開した。
AWS を活用した保険仲介向けドメイン特化型 AI の先駆者、Cara の取り組み
Cara は AWS 上で AI ネイティブなソリューションを提供し、保険仲介業者のバックオフィス業務を自動化することで、手作業に依存する課題や人材不足に対応している。
Stripe の金融コンプライアンス向け本番級 AI エージェント：AWS ベッドロックでの構築教訓
Stripe は AWS の Amazon Bedrock を活用し、年間 1.4 兆ドルの決済処理に対応する金融コンプライアンスのための本番級 AI エージェントシステムを構築した。この取り組みにより、毎日数千件の取引レビュー業務が効率化された具体的な手法と教訓が紹介されている。
再構築ではなく改修：レガシーエンタープライズサービスを変革するエージェント型オーバーレイ
AWS は、安定した REST API やマイクロサービスを基盤としつつ、エージェント間通信（A2A）に対応させるための「エージェント型オーバーレイ」手法を提案している。これにより、既存システムを再構築せずに AI エージェント機能を追加できる。
NVIDIA Blackwell を用いた Amazon SageMaker AI でのモデル学習の最適化
AWS は、NVIDIA の最新 GPU「Blackwell」を活用することで、Amazon SageMaker AI 上で大規模 AI モデルの学習におけるメモリ制約やシーケンス長の制限といった課題を克服し、実用的な運用範囲を広げる方法を発表した。
Amazon SageMaker AI 上で SeedVR2 をデプロイして超解像を実現する方法
AWS は、既存の低解像度動画ライブラリを高精細ディスプレイ向けにアップスケールする課題に対し、SeedVR2 モデルを Amazon SageMaker AI でデプロイする手法を発表した。これにより計算資源の制約や品質の不安定さを克服し、詳細なディテールの復元が可能となる。
Amazon Bedrock を活用した AI エージェントによる自己サービス型 AWS ヘルス分析の構築
AWS は、Amazon Bedrock で動作する AI エージェントを活用し、企業運用チームが複数の AWS アカウントにまたがるヘルス通知から、生産システムへの影響や緊急性を即座に特定できる自己サービス型の分析機能を構築する方法を発表した。
AWS で現代的なデータメッシュ戦略を用いたエージェント型 AI アプリケーションの構築
AWS は、顧客サービスエージェントが自律的にデータベースを照会し回答を合成する際、組織内の複数のデータソースにまたがるガバナンスアクセスが必要であると指摘。現代のデータメッシュでは、データ相互作用チェーンの各層で厳密なアクセス制御を適用することが重要であるとしている。
ハンティントン銀行：AWS を活用し 4 億件超の文書から機密データを除去
米国トップ10 のハンティントン銀行は、約 10 年間で蓄積された 4 億件を超える文書から顧客の機密情報を体系的に特定・削除する課題に対し、AWS の技術を活用して解決した。
Amazon Nova 2 Sonic を活用した医療予約エージェントの構築方法
AWS は、米国医療機関で問題となる欠席率の高さに対応するため、Amazon Nova 2 Sonic を使用して患者の予約確認や再調整を行う自動エージェントを構築する手法を公開しました。
Snowflake と Amazon QuickSight を活用した AI 駆動 BI の実現
AWS は、データチームが数値の整合性確認に時間を費やす課題に対し、Snowflake と Amazon QuickSight を組み合わせた AI 駆動 BI で解決策を提示し、意思決定の加速と信頼回復を目指す。
Loka が Amazon Nova 2 Sonic を活用した低遅延・自然な音声エージェントを構築
Loka は AWS ベースのソリューションで、Amazon Nova 2 Sonic を用いて顧客との対話を自然かつ低遅延に実現する会話型 AI エージェントを開発し、音声推論精度も向上させた。
Amazon Bedrock AgentCore を活用したタンパク質研究コパイロットの構築方法
AWS は、Amazon Bedrock AgentCore を使用して、研究者が自然言語でペプチドを検索し、AI が結果を要約するタンパク質研究用コパイロットを構築する方法を発表しました。
共有インフラと分離テナント：Amazon Bedrock AgentCore のプール型マルチテナンシーモデル
AWS は、Amazon Bedrock AgentCore を活用し、顧客間の完全なデータ隔離やコスト追跡を実現する、生産環境対応のプール型マルチテナンシーアーキテクチャのパターンを公開した。
AI エージェント向け課金モデルの構築：Ampersend が Amazon Bedrock AgentCore Payments を活用する方法
Ampersend とAmazonは、開発者が個別に請求システムを構築する手間を省くため、自律型 AI エージェントがサービス利用料を支払う仕組みとして「Amazon Bedrock AgentCore Payments」を活用した課金モデルを提案している。
世界を埋め込む：大規模な航空画像のための多モーダル AI による検索可能化
AWS は、保険や不動産など地理空間データを必要とする業界向けに、自然言語で航空画像を検索できる基盤を提供する。従来の手動検査や個別モデル訓練の代わりに、多モーダル埋め込みとベクトル検索を活用し、一度インデックス化すれば効率的な検索を可能にする技術を発表した。
Amazon SageMaker AI の処理ジョブで ComfyUI ワークフローを実行する方法
AWS は、Amazon SageMaker AI の処理ジョブ上で ComfyUI ワークフローを実行可能であることを発表し、企業が大規模なコンテンツ生成を自動化できる仕組みを提供した。
Adobe Marketing Agent for Amazon Quick によるキャンペーンワークフローの加速
AWS と Adobe は、Amazon Quick と Adobe Marketing Agent を連携させることで、マーケティングチームが自然言語で質問するだけで、ガバナンスされた会話環境内で数秒以内にキャンペーンのパフォーマンスやオーディエンスに関するインサイトにアクセスできるようにした。
CloudWatch の SageMaker メトリクスとインサイトダッシュボードを用いた生成 AI 推論の監視・デバッグ
AWS は、大規模な生成 AI 推論エンドポイントの P99 レイテンシ急上昇などのトラブルを GPU メモリ圧力や KV キャッシュ飽和などから特定できるよう、CloudWatch に SageMaker の詳細メトリクスとインサイトダッシュボードを追加した。
Amazon Bedrock AgentCore ハーネスが一般提供開始：アイデアから数分で本番環境対応エージェントへ
AWS は、開発者がアイデアを数分で本番レベルのエージェントに構築できる「Amazon Bedrock AgentCore ハーネス」の一般提供を開始した。これにより、LLM エージェントの実装ループが標準化され、迅速なプロダクション展開が可能となる。
Amazon SageMaker AI の非同期推論にリクエストペイロードの直接送信がサポートされるように
AWS は Amazon SageMaker AI の非同期推論機能において、API を呼び出す際にリクエスト本体に直接データを格納して送信できる機能を追加した。これにより、各実行前にデータを S3 にアップロードする必要がなくなり、ネットワーク往復の削減や運用負荷の軽減が可能になった。
Amazon Quick の自律型エージェントで毎日数時間を節約
AWS は、Amazon Quick という AI アシスタントが背景で動作し、業務の自動化や会議準備などを代行することで、ユーザーが重要な優先事項に集中できる機能を発表した。
大規模なデータと AI エージェントのための文脈知能
AWS は、AI エージェントがデータレイクやデータベースなど散在する情報源を統合し、大規模に推論できる「文脈知能」機能を発表した。これによりエージェントの判断精度向上を目指す。
Amazon Bedrock AgentCore の新機能：広範な知識と継続的学習を備えたエージェント構築が可能に
AWS は Amazon Bedrock AgentCore に新機能を追加し、 SharePoint などの外部ドキュメントへのアクセスやフィードバックの活用を通じて、エージェントが本来持つ能力を発揮できるようにした。これにより、顧客対応や研究支援などにおいて、より高度な推論と計画が可能となる。
Amazon Bedrock Guardrails の InvokeGuardrailChecks API でエージェント型 AI アプリケーションを保護
AWS は、Amazon Bedrock Guardrails に新 API「InvokeGuardrailChecks」を追加した。これにより、開発者は guardrail リソースを作成せずとも、エージェント型 AI アプリケーションの任意の時点で個別の安全チェック（ガードレール）を実行できるようになった。
Amazon SageMaker AI にコンテナキャッシュ機能を導入し、モデルのスケーリングを高速化
AWS は生成 AI モデルのスケールアウト時にエンドツーエンドのレイテンシを最大 2 倍短縮する「コンテナイメージキャッシング」機能を Amazon SageMaker AI 推論に追加した。
Amazon SageMaker AI で P-EAGLE を用いた推測的デコーディングの並列化
AWS は、大規模言語モデルの推論スループットを最大化し遅延を最小化する戦略として、軽量ドラフトモデルとターゲット LLM を組み合わせた「P-EAGLE」による推測的デコーディングの並列化技術を Amazon SageMaker AI で実装したと発表した。
Amazon Bedrock に Google DeepMind の「Gemma 4」モデルシリーズが追加
Google DeepMind が開発したオープンウェイトの AI モデル「Gemma 4」シリーズ（31B、26B-A4B、E2B）が、Amazon Bedrock で利用可能になった。