AWS Machine Learning Blog の最新記事
公式84件の記事
AWSでの地震基盤モデルのスケーリング：Amazon SageMaker HyperPodによる分散トレーニングとコンテキストウィンドウの拡張
エネルギー分野の地質科学データプロバイダーTGSは、AWS上で地震基盤モデルを分散トレーニングし、コンテキストウィンドウを拡張することで、エネルギー探査に不可欠な地質構造の特定精度を向上させている。
AIエージェントがアクセスできるドメインを制御する
Amazon Bedrock AgentCoreは、AIエージェントのウェブアクセスを制限する管理ツールを提供し、セキュリティとコンプライアンスの懸念に対処する。
Rocket CloseがAmazon BedrockとAmazon Textractで住宅ローン書類処理を変革
Rocket Close社は、Amazon BedrockとAmazon Textractを活用し、住宅ローン書類処理の手動プロセスを効率的な自動化ソリューションに変革した。
ファイルシステム構成によるセッション状態の永続化とシェルコマンドの実行
AIエージェントはファイルシステムを主要作業メモリとして活用し、コード記述やシェルコマンド実行などの機能を拡張しているが、本番環境構築チームはこの変化による課題に直面している。
Amazon Nova Actによる競合価格情報の自動化
Amazonは、競合価格の監視を自動化するオープンソースのブラウザ自動化SDK「Amazon Nova Act」をリリースした。これにより、ECチームは手動での価格追跡から解放され、意思決定の迅速化とコスト削減が可能になる。
Amazon Bedrock AgentCore Evaluationsで信頼性の高いAIエージェントを構築
Amazonは、AIエージェントの開発者がテスト環境と本番環境の動作差を評価・改善できる「Bedrock AgentCore Evaluations」を発表した。従来のソフトウェアテストでは対応が困難なAIエージェント特有の評価課題を解決することを目的としている。
Amazon Bedrock AgentCoreを使用したFinOpsエージェントの構築
AWSは、複数のAWSアカウントのコスト管理を支援するFinOpsエージェントをAmazon Bedrock AgentCoreで構築する方法を紹介した。この会話型エージェントは財務チームが複数アカウントのAWSコストを一元管理できるようにする。
コンプライアンス証拠収集のためのAI駆動システム構築
GitHubやAWSコンソールなどの複数システムで手動でスクリーンショットを撮るコンプライアンス監査プロセスを、AIシステムが自動化する方法を紹介している。
Amazon Nova Actによるエージェント型QA自動化でソフトウェア提供を加速
Amazon Nova Actは、従来のQA自動化の課題（専門知識が必要・脆弱性）を解決し、エージェント型自動化でソフトウェア提供を加速する技術を発表した。
AWSがセキュリティテストとクラウド運用のためのフロンティアエージェントをローンチ
AWSは、オンデマンドのペネトレーションテストを行う「AWS Security Agent」と「AWS DevOps Agent」を一般提供開始した。これらはre:Inventで発表された自律型AIシステム「フロンティアエージェント」の新カテゴリを代表する。
AIの野望にガバナンスは追いつけるか？エージェント時代のAIリスクインテリジェンス
アマゾンが、従来のDevOpsと異なるAIシステムの予測不可能性と動的依存関係に対応するガバナンスフレームワークの必要性を指摘している。
RingがAmazon Bedrock Knowledge Basesでグローバルカスタマーサポートを拡張する方法
Amazonのホームセキュリティ子会社Ringは、Amazon Bedrock Knowledge Basesを活用し、多言語対応のRAGシステムを構築することで、グローバルなセルフサービスサポートの拡張を実現した。
フォルクスワーゲングループが生成AIでマーケティングを再構想
フォルクスワーゲングループが、生成AIを活用してマーケティング業務を革新する取り組みを発表した。同社は2025年1-9月期に660万台の車両を販売する世界有数の自動車メーカーであり、AI技術の導入によりマーケティング効率の向上を目指している。
SageMaker AI LSTMネットワークとESA STIXデータを用いた太陽フレア検出システムの構築
欧州宇宙機関のSTIXデータとSageMakerのLSTMネットワークを活用し、複数エネルギー帯のX線放射を分析する機械学習ベースの異常検出システムで、太陽フレアの監視と特性把握を実現する。
Amazon Bedrock AgentCoreとAmazon Nova Sonic 2.0を使用したエージェント型AI映画アシスタントで超パーソナライズされた視聴体験を提供
Amazonは、エージェント型AI映画アシスタントをAmazon Bedrock AgentCoreとAmazon Nova Sonic 2.0で開発し、時間帯や気分などの文脈に応じた超パーソナライズされた視聴体験を提供する。
アジア太平洋（ニュージーランド）地域でAmazon Bedrockによる生成AI推論を実行可能に
AWSは、ニュージーランドの顧客が自国のAWSリージョンからAmazon Bedrockの基盤モデルにアクセスできるように、アジア太平洋（ニュージーランド）リージョンで同サービスを提供開始した。
Amazon Bedrock Guardrailsで年齢対応・文脈認識AIを構築
Amazonは、生成AIアプリケーションの安全性と信頼性を高めるため、ユーザーの年齢や文脈に応じた適切な応答を保証する「Bedrock Guardrails」を開発した。
SageMaker Unified StudioとS3を用いた非構造化データによるLLMファインチューニングの加速
AWSがSageMaker Unified StudioとS3の連携を発表し、S3に保存された非構造化データを機械学習やデータ分析に活用する方法を紹介した。
Amazon Polly双方向ストリーミングの紹介：会話型AIのためのリアルタイム音声合成
AmazonはAmazon Pollyの新API「双方向ストリーミング」を発表した。このAPIはテキスト送信と音声受信を同時に行えるリアルタイム音声合成を実現し、会話型AIアプリケーションの応答生成を効率化する。
Amazon Bedrockのマルチモーダルモデルで大規模な動画分析を実現
Amazonは、Amazon Bedrockのマルチモーダル基盤モデルを用いて、大量の動画から文脈や意味を理解し、洞察を抽出するスケーラブルなソリューションを提供している。
PipecatとAmazon Bedrock AgentCore Runtimeで音声エージェントをデプロイする - 第1部
AWSとPipecatは、高負荷や不安定なネットワーク下でも自然な会話を維持する音声エージェントを、Web・モバイル・電話チャネルでストリーミング配信する方法を紹介している。
Amazon BedrockにおけるOpenAI互換APIを使った強化学習ファインチューニング：技術解説
AWSが2025年12月に、Amazon Bedrockで強化学習ファインチューニング（RFT）をOpenAI互換APIで利用可能にしたと発表した。これにより、開発者はモデルの精度向上を効率的に行えるようになる。
トレーニングプランを使用して設定済みGPU容量でSageMaker AI推論エンドポイントをデプロイ
AWSは、Amazon SageMaker AIのトレーニングプランを使用して、指定期間のGPU容量を予約し、大規模言語モデルの推論デプロイを効率化する方法を発表した。
Amazon BedrockにおけるClaudeツール使用によるカスタムエンティティ認識の高速化
Amazonは、AWSのBedrockプラットフォームでClaudeのツール使用機能を活用し、非構造化データからカスタムエンティティを効率的に抽出するソリューションを発表した。
RecoがAmazon Bedrockを活用してセキュリティアラートを変革する方法
Recoは、Amazon BedrockのAnthropic Claudeを活用して、機械可読なセキュリティアラートの課題に取り組み、SaaSアプリケーションのセキュリティ強化とビジネス加速を支援している。
Amazon Bedrock AgentCoreとSlackの統合
AmazonがBedrock AgentCoreとSlackを統合し、AIエージェントをワークスペースに直接導入した。チームはアプリ間を移動せずにエージェントと対話できる。
規制産業におけるLLMの幻覚問題を克服：Artificial Geniusの決定論的モデルがAmazon Novaで提供
Artificial GeniusのPaul BurchardとIgor Halperinが、金融・医療などの規制産業向けに、大規模言語モデル(LLM)の幻覚問題を解決する決定論的モデルをAmazon Novaで提供することを発表した。
NVIDIA Nemotron 3 SuperがAmazon Bedrockで利用可能に
NVIDIAが開発した大規模言語モデル「Nemotron 3 Super」が、Amazon Bedrock上で完全管理・サーバーレスモデルとして提供開始された。これにより、既存のNemotron Nanoモデルと同様に、開発者はインフラ管理なしで高性能AIモデルを利用できるようになった。
Amazon BedrockとAmazon Nova Reelを用いたビデオ生成のためのRAG活用
Amazonは、事前学習済みモデルの限界を克服するため、構造化テキストをカスタムビデオに変換するVideo Retrieval Augmented Generation（VRAG）マルチモーダルパイプラインを開発した。この技術は広告・メディア・教育・ゲーム業界でのビデオ生成のカスタマイズ性を向上させる。
V-RAGの紹介：検索拡張生成でAIを活用した映像制作に革命を
AI企業がV-RAG（Video Retrieval-Augmented Generation）を発表した。この技術は検索拡張生成を高度な映像技術と組み合わせ、AIによる映像制作の品質向上を目指す。
Amazon SageMaker AIエンドポイントの強化されたメトリクス：より良いパフォーマンスのための深い可視性
AmazonがSageMaker AIエンドポイントのメトリクスを強化し、本番環境での機械学習モデルのパフォーマンスとリソース利用状況の可視性を向上させた。
Amazon QuickのMicrosoft Teams拡張機能によるデータレジデンシーの確保
Amazon QuickがMicrosoft 365拡張機能で地域ルーティングをサポートし、複数地域にユーザーを持つ組織がGDPRや各国のデータ主権法などのデータレジデンシー要件を満たせるようにした。
Nova Forge SDKを使用したNovaカスタマイズ実験の開始
Nova Forge SDKは、大規模言語モデル（LLM）のカスタマイズを容易にし、技術的専門知識やインフラ設定を必要とせずにチームが言語モデルの可能性を活用できるようにする。
Nova Forge SDKの紹介：企業AI向けにNovaモデルをカスタマイズするシームレスな方法
Novaは、企業向けにNovaモデルをカスタマイズするNova Forge SDKを発表した。汎用LLMでは対応できないドメイン固有タスクや独自業務に対応するため、企業は自社データや業務プロセスに特化したLLMを構築できる。
AIエージェントを本番環境で評価する：Strands Evals実践ガイド
Strands Evalsは、従来のテストでは対応できないAIエージェントの本番環境導入時の課題を解決する実践的評価ガイドを提供する。AIエージェントは柔軟性と文脈認識能力が高い反面、体系的評価が困難な特性を持つため、確定的出力を前提とする従来テスト手法では不十分であることを指摘している。
Amazon Bedrockを使用したAI駆動A/Bテストエンジンの構築
Amazonが、従来のA/Bテストの課題（ランダム割り当て・長期データ収集）を解決するため、AIを活用したA/Bテストエンジンの構築方法を紹介している。
Bark.comとAWSがスケーラブルな動画生成ソリューションを構築する方法
Bark.comとAWSは、AIを活用した動画コンテンツ生成の品質を維持しつつ生産時間を短縮するスケーラブルなソリューションを共同開発した。
Amazon BedrockでAmazon Nova 1からAmazon Nova 2への移行
AWSは、Amazon Bedrock上でAmazon Nova 1モデルを実行しているユーザー向けに、コンテキストウィンドウの拡大や推論能力の向上、外部ツール統合などの機能強化を提供するAmazon Nova 2モデルへの移行を推奨している。
AWS AIリーグ：AtosがAI教育へのアプローチを微調整
AtosとAWSは、AI人材育成の課題解決に向け、従来の研修に加えて実践的な学習プログラム「AWS AIリーグ」を提供している。
AWSとNVIDIA、AIのパイロットから本番環境への移行を加速する戦略的連携を深化
AWSとNVIDIAは、AIを実験段階から本番環境で運用し、ビジネス成果を生み出すための戦略的連携を強化した。両社は信頼性が高く、大規模に運用可能でセキュリティ要件を満たすシステム構築を推進する。
エンタープライズにおけるエージェンシックAI パート2：ペルソナによるガイダンス
AWS生成AIイノベーションセンターが、エージェンシックAIの最大の障壁は技術ではなく運用モデルであると指摘し、ペルソナに基づくガイダンスを提供する。
AWS上での分散推論の導入：llm-dを活用
llm-dチームは、エージェントAIワークフローにおける推論プロセスの課題を解決するため、AWS上で分散推論を導入した。これにより、複雑な推論チェーンによる計算負荷の増大と可変需要に対応し、ユーザー体験の向上を目指す。
WorkhumanがAmazon QuickSight埋め込みダッシュボードで構築したマルチテナント・セルフサービス型レポーティング
Workhumanは、全世界700万人のユーザーからのレポート要求に対応するため、Amazon QuickSightの埋め込みダッシュボードを使用してマルチテナント・セルフサービス型レポーティングシステムを構築した。
Amazon SageMaker Unified StudioとSageMaker Catalogを使用したオフライン機能ストアの構築
Amazonは、SageMaker Unified StudioとSageMaker Catalogを使用して、機械学習機能の構築・管理を効率化するオフライン機能ストアの構築方法を紹介している。これにより、組織は断片化した機能パイプラインやデータ定義の不一致などの課題を解決できる。
P-EAGLE: vLLMにおける並列投機的デコーディングによる高速なLLM推論
研究者らは、大規模言語モデル推論のための並列投機的デコーディング手法P-EAGLEを開発した。従来のEAGLE手法の逐次処理のボトルネックを解消し、複数のドラフトトークンを単一のフォワードパスで生成することで、推論速度を最大1.8倍向上させた。
Amazon Bedrockの推論ワークロード向け新CloudWatchメトリクスでTTFTと推定クォータ消費量の可視性を向上
AWSはAmazon BedrockでTTFT（初回トークン時間）と推定クォータ消費量のCloudWatchメトリクスを追加し、生成AIワークロードの推論パフォーマンスとリソース消費の可視性を向上させた。
Amazon Bedrock AgentCoreにおけるポリシーによる安全なAIエージェント
Amazonは、規制産業向けにAIエージェントを安全に展開するため、Amazon Bedrock AgentCoreでポリシーベースのセキュリティ機能を提供している。AIエージェントの自律性がセキュリティリスクを生むため、適切な境界設定が重要であるとしている。
大規模マルチモーダル埋め込み：メディア・エンターテインメント向けAIデータレイク
アマゾンは、Amazon NovaモデルとAmazon OpenSearch Serviceを使用して、大規模ビデオデータセットで自然言語検索を可能にするスケーラブルなマルチモーダル動画検索システムの構築方法を紹介している。
Amazon EC2上でのNVIDIA Nemotron Speech ASRのドメイン適応のためのファインチューニング
AWS、NVIDIA、Heidiが協力し、Amazon EC2上でNVIDIA Nemotron Speech ASRモデルを特定ドメイン向けにファインチューニングする方法を紹介している。医療・顧客サービスなどの分野で音声認識精度を向上させる取り組みである。
エージェント的AIの実用化 第1部：関係者向けガイド
著者は、エージェント的AIが単なる機能ではなく、仕事の定義や意思決定方法の変革であると指摘し、企業が実プロセスやガバナンスで直面する課題を説明している。