AWS Machine Learning Blog の最新記事
公式296件の記事
Amazon Bedrock AgentCore Browser に OS レベルの操作機能を追加
Amazon は、Bedrock AgentCore Browser の新機能として、ネイティブダイアログやセキュリティプロンプトなど、従来の Web 層では扱えなかった OS レベルの操作を可能にする機能を導入した。これにより、AI エージェントがブラウザ外のリソースにも安全にアクセスできるようになる。
Amazon ECS で Amazon Bedrock AgentCore Identity を使用して AI エージェントを保護
AWS は、Amazon ECS や EKS 上で動作する AI エージェントが外部サービスに安全にアクセスできるよう、スタンドアロン型の「Amazon Bedrock AgentCore Identity」を提供すると発表した。これにより、エージェントの認証と権限管理が強化される。
BI を超える：Amazon QuickSight のデータセット Q&A 機能が次世代の意思決定を推進する仕組み
Amazon は、既存のダッシュボードでは対応できない未知の質問に自然言語で即座に回答できる「データセット Q&A」機能を QuickSight に追加し、ビジネスリーダーが BI チームへの依存なく迅速なデータ分析を実現できるようにした。
AgentCore にエージェント品質最適化機能をプレビューとして導入
Microsoft は、モデルの進化やユーザー行動の変化によるエージェント品質の低下を防ぐため、生産環境のトレースから推奨事項を生成し、バッチ評価と A/B テストで検証する新機能「エージェント品質最適化」を AgentCore にプレビューとして追加した。
エージェント品質ループの紹介：AgentCore Optimization がプレビュー開始
OpenAI は、モデル進化やユーザー行動の変化によるエージェント品質の低下を防ぐため、生産環境からの推奨生成とバッチ評価・A/B テストを自動化する「AgentCore Optimization」機能をプレビューとして公開した。
エージェント性能ループの紹介：AgentCore Optimization がプレビュー開始
OpenAI は、生産環境のトレースから推奨事項を生成し、バッチ評価と A/B テストで検証して自信を持ってリリースできる「エージェント性能ループ」機能を含む AgentCore Optimization のプレビューを開始した。これにより、モデル進化やユーザー行動の変化による品質低下を防ぐ自動フィードバックループが実現する。
Amazon SageMaker AI でエージェントがガイドするワークフローによるモデルカスタマイズの加速
Amazon は、SageMaker AI にエージェント型ワークフローを導入し、専門データを用いた基盤モデルのカスタマイズを容易にする機能を発表した。これにより、経験豊富なチームでも微調整や評価の複雑な手順を効率化できる。
自然言語プロンプトからダッシュボードを生成する Amazon Quick の新機能
Amazon は、自然言語による指示だけで複数シートのダッシュボードを数分で自動生成する「Amazon Quick」を発表した。これにより、データ分析や経営報告の準備時間が大幅に短縮される。
Amazon QuickSight に S3 Tables を導入し、データレイクを AI 対応分析へ
AWS は、データ可視化と自然言語対話機能を備えた分析サービス「Amazon QuickSight」に、新しいデータソース「S3 Tables」を追加した。これにより、組織は専門知識がなくてもデータレイク上のデータを直接活用し、AI を駆使した意思決定を加速できる。
Amazon Quick に自然言語クエリ機能を追加し、構造化データセットの Dataset Q&A を導入
Amazon は BI チームのボトルネック解消のため、Amazon Quick に自然言語による構造化データセットへの問い合わせ機能「Dataset Q&A」を追加した。これにより、ビジネスユーザーが既存ダッシュボード外の質問を直接行えるようになり、アナリストの負担軽減とデータチームの生産性向上を目指す。
容量対応型推論：SageMaker AI エンドポイントの自動インスタンスフォールバック
AWS は、生成 AI ワークロードの拡大に伴う GPU リソース不足によるエンドポイント障害を防ぐため、Amazon SageMaker AI 上で需要に応じた自動的なインスタンス切り替え機能を導入した。これにより、リソースが枯渇してもサービス継続を可能にする。
AWS、BI 移行を数日で自動化する「Transform」機能をリリース
Amazon Web Services は、既存のダッシュボードやセキュリティルールを活用しながら、ビジネスインテリジェンスの移行を数日間で完了させる新機能「Transform」を発表した。これにより、従来必要だった数ヶ月に及ぶ移行期間が大幅に短縮される。
AWS 生成 AI モデルアジリティソリューション：LLM の移行に関する包括ガイド
Amazon Web Services は、組織が技術進歩に適応し AI ソリューションを最適化できるよう、異なる大規模言語モデル（LLM）ファミリー間やバージョン間の構造的な移行アプローチと標準化されたプロセスを提供する包括的なガイドを発表した。
Sun Finance、AWS上で生成AIを活用しID抽出と不正検出を自動化
サン・ファイナンスグループは、AWS上で生成AIを導入することで、従来のOCRでは困難だった大量の身分証処理における抽出エラーを削減し、手動レビューや不正検出の負荷を大幅に軽減した。
Amazon Athena と Amazon QuickSight を活用した Amazon SageMaker 上のエージェント型 AI アナリティクスの実現
Amazon は、大規模な構造化・非構造化データから迅速に洞察を得るため、Amazon SageMaker でエージェント型 AI アナリティクスを可能にするアーキテクチャを発表しました。これにより、SQL やデータモデリングの専門知識がなくても意思決定を加速できます。
Amazon Bedrock AgentCore Gateway のプライベートリソースへの安全なアクセス設定
AWS は、Amazon VPC 境界内の内部 API やデータベースなどプライベートリソースに AI エージェントが安全かつ効率的に接続できるよう、Bedrock AgentCore Gateway の構成方法を公開した。これにより運用負荷の軽減と展開速度の向上を実現する。
PwC が AWS で AI を活用した契約分析の注目を集める
PwC は AWS 上で AI を駆使した注釈機能を開発し、法律・コンプライアンスチームが膨大な非構造化契約から重要な条項を効率的に抽出・分析できる環境を提供している。
AI に備えたデータ構築：バンガードのバーチャルアナリストへの道
投資管理大手のバンガードが、全投資家への公平な対応を目的に、独自の投資家所有構造のもとで AI 活用に向けたデータ基盤整備とバーチャルアナリズムの実践を開始した。
Amazon Bedrock AgentCore Runtime でカスタム MCP プロキシサーバーをサーバーレス実行可能に
Amazon が提供する Bedrock AgentCore Runtime を利用し、Model Context Protocol（MCP）経由で AI エージェントがツールと連携する際の入力検証やガバナンスを実現するカスタムプロキシサーバーをサーバーレス環境で構築・運用できる機能を公開した。
Amazon Nova 2 Sonic を用いたテキストエージェントから音声アシスタントへの移行
AWS は、ユーザーのリアルタイムな自然な対話ニーズに応えるため、Amazon Nova 2 Sonic を活用し、金融や医療などの業界向けにテキストエージェントを音声アシスタントへ移行する手法を発表した。
NVIDIA のマルチモーダル AI モデル「Nemotron 3 Nano Omni」が Amazon SageMaker JumpStart で利用可能に
NVIDIA は、動画・音声・画像・テキストを単一アーキテクチャで処理する新モデル「Nemotron 3 Nano Omni」を、Amazon SageMaker JumpStart で即日公開した。これにより企業は、複数の情報を一度に推論して知能の高いアプリケーションを構築できるようになる。
Amazon Quick Flowsで反復作業を自動化
AWSは「Amazon Quick Flows」を発表し、AIワークフローを用いてデータコピーやレポート作成などの反復業務を自動化する。これにより、チームの戦略的作業に割く時間を確保できる。
Amazon Bedrock ナレッジベースの自動同期ソリューションの構築とデプロイ
AWSは、Amazon Bedrockナレッジベースを用い、組織のプライベートデータソースから基盤モデルやエージェントに文脈情報を提供し、より正確でカスタマイズされた回答を生成する仕組みを紹介している。データ増大に伴うリアルタイム同期の維持方法を解説する。
SageMaker AIモデルとMLflowを用いたStrandsエージェントの構築
AWSは、エンタープライズ向けにSageMaker AIとMLflowを組み合わせてAIエージェントを構築する手法を提供。これにより、モデルの選定、コスト最適化、コンプライアンス対応、既存セキュリティアーキテクチャとの統合など、管理型サービスでは不足しがちな詳細な制御と運用要件を満たす。
ポプサがアマゾン・ノバを活用し、パーソナライズされたタイトル提案で顧客にインスピレーションを与えた方法
写真書籍サービス「ポプサ」は、アマゾンの大規模言語モデル「ノバ」を用い、ユーザーの写真ライブラリから意味のある記憶を掘り起こし、パーソナライズされたタイトル提案を通じて共有可能な体験を提供している。
VisierとAmazon Quickを用いた workforce AIエージェントの構築
VisierとAmazon Quickは、組織の人事・パフォーマンスデータを統合する workforce AIエージェントを構築し、従業員が迅速な意思決定を行えるよう支援する。
Amazon Quick for Marketing：散らばったデータから戦略的アクションへ
Amazonはマーケティングチーム向けに「Quick for Marketing」を公開し、システム間のデータ連携問題を解決して戦略的なキャンペーン実行を可能にする。
治療と患者ケアにおけるマルチモーダル生物基盤モデルの応用
医療・製薬業界は、マルチモーダル生物基盤モデルを用いて断片化したデータを統合し、意思決定者の診断・治療予測精度を向上させる。
Parakeet-TDTとAWS Batchを活用した大規模低コスト多言語音声文字起こし
NVIDIAは、大規模音声処理の高コスト課題を解決するため、Parakeet-TDTモデルとAWS Batchを組み合わせた低コスト多言語文字起こしソリューションを提供している。
Amazon SageMaker AIが最適化された生成AI推論の推奨機能を提供開始
AWSはAmazon SageMaker AIに、生成AI推論の最適化を自動推奨する機能を提供開始した。これにより企業は、GPU設定や手動ベンチマークの作業を省略し、モデルの実装期間を大幅に短縮できる。
数分で最初の動作エージェントを構築：Amazon Bedrock AgentCoreの新機能発表
AmazonはBedrock AgentCoreの新機能を発表し、インフラ構築の手間を削減して開発者がエージェントのロジック構築に集中できるようにした。
Amazon NeptuneとMem0を活用したAmazon Bedrockの企業別メモリ機能
TrendMicroとAWSは、Amazon BedrockにNeptuneとMem0を組み合わせた「企業別メモリ」機能を公開し、AIチャットボットの組織文脈把握と応答精度を向上させる。
開発者から組織全体へ：Amazon Bedrock上でClaude Coworkを運用する
AWSはAmazon BedrockでClaude Coworkの提供を開始し、企業が開発生産性を向上させ、セキュリティとデータ所在を維持しながら大規模運用できるようにした。
DVCとAmazon SageMaker AI MLflowアプリによるエンドツーエンドのモデル系譜追跡
DVCとAmazon SageMaker AI MLflowアプリは、MLチームがモデルの学習データ・コード・実験指標を一元追跡し、デプロイ後の再現性を確保する仕組みを提供する。
G7eインスタンスでAmazon SageMaker AI上の生成AI推論を加速
AWSはAmazon SageMaker AI上で生成AI推論を加速するG7eインスタンスを発表した。同製品はNVIDIA RTX PRO 6000 GPUを搭載し、開発者や企業のコスト削減と柔軟な運用ニーズに対応する。
ToolSimulator：AIエージェントのためのスケーラブルなツールテスト
Strands Evalsは、LLMを活用したツールシミュレーションフレームワーク「ToolSimulator」を公開し、外部ツール連携型AIエージェントの大規模かつ安全なテストを可能にした。
Amazon Bedrock AgentCoreとNova 2 Sonicを活用したマルチチャネル注文システム
Amazonは、Bedrock AgentCoreとNova 2 Sonicを用いた音声対応マルチチャネル注文システムの構築手法を公開する。双方向音声処理、文脈維持、バックエンド連携、高負荷スケーリングを実現する。
Amazon Bedrockの詳細なコスト帰属機能の導入
AWSがAmazon Bedrockの推論コストをIAMプリンシパルごとに自動的に帰属する機能を発表した。これにより、コストの内訳把握、コスト最適化、財務計画が容易になる。
Amazon Novaモデル蒸留でビデオ意味検索の意図を最適化
AWSは、Amazon Bedrock上でAmazon Novaモデル蒸留を活用し、ビデオ意味検索システムの精度、コスト、遅延のバランスを最適化する方法を紹介した。
Amazon Nova Multimodal Embeddingsで強化する動画意味検索
Amazonは、動画内の特定シーンを高速・高精度に検索できる「Nova Multimodal Embeddings」を発表した。スポーツ放送局やスタジオが、プレイヤーの得点シーンや特定俳優のシーンを瞬時に抽出できるようになる。
Nova Forge SDKシリーズ第2部：データ混合機能を使用したNovaモデルのファインチューニング実践ガイド
Amazonは、Amazon Nova Forge SDKを使用してAmazon Novaモデルをファインチューニングする手順を、データ準備からデータ混合を用いたトレーニング、評価まで実践的に解説するガイドを公開した。
数時間から数分へ：エージェント型AIがマーケターに重要な業務の時間を取り戻す方法
AWSマーケティングのTAAチームがGradialと協力し、エージェント型AIを活用して、ページ作成や調整メールなどの手動ワークフローを自動化し、マーケティングチームが顧客の問題特定やキャンペーン構築など重要な業務に集中できるようにした。
Amazon Nova MicroとAmazon Bedrockオンデマンド推論を用いたコスト効率の良いカスタムText-to-SQL
Amazonは、企業AIアプリケーションにおけるカスタムSQL方言対応の課題に対し、Amazon Nova MicroとBedrockオンデマンド推論を組み合わせたコスト効率的なText-to-SQLソリューションを発表した。
AWS生成AIサービスで小売を変革
AWSが生成AIサービスを提供し、オンライン小売業者が仮想試着技術を導入することで、購入意欲向上と返品率低減を実現する。
Amazon Bedrockの自動推論チェックが生成AIのコンプライアンスを変える方法
AmazonはBedrock Guardrailsに自動推論チェックを導入し、確率的なAI検証を数学的検証に置き換えることで、規制対象業界のコンプライアンスチームの手動レビュー負担を軽減し、監査ギャップを解消する。
Amazon Quick Sightでリッチなカスタムツールチップを作成
Amazon Quick Sightは、AIエージェントを統合したビジネスインテリジェンスサービスで、インタラクティブなダッシュボードや機械学習による分析を提供している。同社は、カスタマイズ可能なツールチップ機能の追加を発表した。
AWS TrainiumとvLLMを用いた推測的デコードによるデコード負荷の高いLLM推論の高速化
AWS TrainiumとvLLMを用いた推測的デコードにより、Qwen3モデルのトークン生成速度が最大3倍向上し、出力品質を維持したままトークンあたりのコスト削減とスループット向上が実現された。
Rede Mater Dei de Saúde: Amazon Bedrock AgentCoreによる収益サイクルにおけるAIエージェントの監視
Rede Mater Dei de Saúdeが、Amazon Bedrock AgentCoreを使用して医療収益サイクルにおけるAIエージェントの監視・追跡・管理を実施し、現金フローや請求拒否リスクの改善を目指す取り組みを紹介している。
生成AIの旅をナビゲートする：AWSのPath-to-Valueフレームワーク
AWSが、生成AIのPoCから本番環境への移行に課題を抱える組織向けに、実用的な価値を実現するためのフレームワークを提案している。
SageMaker JumpStartにおけるユースケースベースのデプロイ
Amazon SageMaker JumpStartは、AIワークロードの開始を支援する多様な問題タイプ向けの事前学習済みモデルを提供し、主要なユースケース向けソリューションをSageMaker AI Managed Inferenceエンドポイントにデプロイ可能にする。