#amazon bedrock のAIニュース
90件の記事
Amazon Bedrock を活用してメールボックスを自動的にソート・優先順位付けする
AWS は、公共セクター向けに Amazon Bedrock を使用した AI によるメール管理機能を発表し、緊急度や部署の関連性に基づいてメールを自動分類・ルーティングするシステムを提供します。
Jamf の AI ガバナンスと Amazon Bedrock を活用し、Mac で AI アプリケーションを管理
AWS と Jamf は連携により、従業員が Mac で Claude や Codex などの AI アプリケーションを承認された状態で安全に利用・管理できる仕組みを提供する。
Amazon Bedrock AgentCore を活用した AI 搭載 AWS サポートコンパニオンの構築方法
AWS は、インフラ管理時のコンソール切り替えやドキュメント検索による時間損失を解消するため、Amazon Bedrock AgentCore を利用した AI 支援ツール「サポートコンパニオン」の構築方法を公開しました。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
Amazon Bedrock および Google Cloud 向け Claude アプリゲートウェイの導入発表
Anthropic が、Amazon Bedrock と Google Cloud のプラットフォーム上で Claude アプリを直接利用・管理するためのゲートウェイ機能を正式に発表した。これにより、各クラウド環境での Claude モデルの利用がさらに容易になる。
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。
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。
Fable 5 がアマゾン・ベッドロックにも登場したとの報道
AI シミュレーションツール「Fable 5」が、Amazon のクラウドサービス「Bedrock」プラットフォーム上で利用可能になったと報じられています。
「かつてありし未来の寓話」第4回：Claude Code の新バージョンが Fable 5 の復活を示唆
Zvi が、Claude Code v2.1.190 に「今週の Fable 5 使用権限を使い果たしました」という文言が追加されたことを指摘し、7 月までに Fable 5 が復元される可能性が高まっていると報じた。
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 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 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。
スーパーチャージャー構築：Rocket Close がエージェント型 AI でタイトル業務を最適化する方法
ロケット・カンパニーズ傘下のデトロイト拠点タイトル代理店 Rocket Close は、住宅購入プロセスのボトルネックとなっていた時間のかかる州固有のタイトル調査を、エージェント型 AI を活用することで効率化しました。
オンデマンドおよびバッチパイプラインによる動的なデータ抽出
AWS は、生成 AI を活用した大規模言語モデルを用いて、紙文書や電子文書から関連データを正確に抽出するインテリジェントなドキュメント処理パイプラインを発表しました。このシステムはオンデマンド推論とバッチ推論の両方のオプションを動的に提供します。
Amazon Bedrock Data Automation のブループリント抽出精度を最適化する方法
AWS は、インボイスや契約書などの非構造化文書からの構造化データ抽出精度を向上させるため、Amazon Bedrock Data Automation の利用方法を解説した。
ハンズフリー初回損失通知：Strands Agents と Amazon Bedrock AgentCore ブラウザツールを活用したインテリジェントな請求受付
AWS は、多様な証拠を構造化して処理するシステムを開発し、保険調整担当者が未加工データではなく文脈から業務を開始できるようにする技術を公開しました。
欧州における AI の柔軟性解放：EU データ処理とモデルアクセスのためのクロスリージョン推論ガイド
AWS は、最新の生成 AI モデルと高性能計算リソースを活用し、複数の AWS リージョンにまたがるモデルの可用性と容量を効果的に利用しながら、EU 内のデータ処理要件を満たすためのツールを提供するガイドを発表した。
Anthropic および OpenAI 互換 API に最適化された Amazon Bedrock の新コンソールを試す（4 分読了）
Amazon は Anthropic と OpenAI の互換 API に最適化した新しい Bedrock コンソールを導入した。このコンソールは包括的なモデルカタログ、プロジェクトベースのワークフロー、自動コードスニペット付きのライブドキュメントを特徴とし、AI モデルの評価から本番環境への移行を簡素化する。
Amazon、Kate Spadeら小売向けAIショッピングアシスタントを提供開始
Amazon は AWS を基盤とした「エージェント型ショッピングアシスタント」を他社小売業者へ提供し始めました。Kate Spade が最初の採用ブランドとなり、各社のカタログやブランド声質に合わせたカスタマイズが可能となります。
Amazon Bedrock におけるモデル使用量制限リクエストと運用課題の自動処理機能
AWS は Amazon Bedrock の新機能を公開し、10 万社以上の組織が利用する生成 AI サービスにおいて、モデルの使用量制限のリクエスト手続きや運用上の問題のトリアージを自動化した。
Amazon Bedrock で大規模な自律型 AI オペレーションを構築する方法
AWS は、10 万社以上の組織で利用されている Amazon Bedrock を活用し、生産環境で動作するアプリケーションやエージェントを構築するための大規模な自律型 AI オペレーションの構築手法を発表した。
Amazon Bedrock で OpenAI モデルを実行する方法（58 分読了）
TLDR AI が、Amazon Bedrock プラットフォーム上で OpenAI のモデルをどのように実行するかを解説した記事を紹介している。
OpenAI と Codex が AWS に到達（3 分読了）
OpenAI と Codex が Amazon Web Services (AWS) のプラットフォーム上で利用可能になった。これにより、両社の AI サービスをクラウド環境で直接統合して使用できるようになる。
Amazon Bedrock で OpenAI のモデルと Codex が一般利用可能に
AWS は、GPT-5.5、GPT-5.4、および Codex を Amazon Bedrock 上で一般提供開始した。これにより、開発者は同社の高性能推論エンジンを用いて、これらの AI モデルを本番環境のアプリケーションやエージェントへ即時にデプロイできるようになった。
Amazon Bedrock AgentCore Gateway の MCP サポート拡張
AWS は、企業向けに Amazon Bedrock AgentCore Gateway で Model Context Protocol（MCP）サーバーの運用を支援する機能を強化しました。これにより、大規模環境での細粒度アクセス制御、ツール利用状況の可視化、データ漏洩防止、および集中型認証管理が可能になります。
Amazon Bedrock AgentCore Gateway でポリシーと Lambda インターセプタを用いた AI エージェントのセキュリティ強化
AWS は、組織規模で展開される多数の AI エージェントが数千種類のツールに安全にアクセスできるよう、Amazon Bedrock AgentCore Gateway にポリシー機能と Lambda インターセプタを追加したと発表した。
Amazon Bedrock AgentCore を用いた大規模なエージェント AI の運用管理「AgentOps」の紹介
AWS は、予測不能な意思決定やコスト増などの課題に対応するため、Amazon Bedrock AgentCore に基づく「AgentOps」を公開し、大規模なエージェント AI の運用管理手法を提供した。
OpenAI の最先端モデルと Codex が AWS で利用可能に
OpenAI は、同社の最先端 AI モデルおよびコード生成ツール「Codex」を Amazon Web Services（AWS）上で一般提供開始した。これにより、企業は既存のセキュリティ・ガバナンス・デプロイワークフローを活用して、AI を本番環境へ導入できるようになる。
AWS上のLangSmithを用いたディープエージェントの評価方法
AWSとパートナーのランチェーンが共同で、非確定的なAIエージェントの動作を検証する手法を公開した。これは本番環境への展開前にエラーを早期に発見し、ワークフロー全体への悪影響を防ぐための評価フレームワークである。
Claude Opus 4.8 が AWS で利用可能に
AWS は、Anthropic の最新モデル「Claude Opus 4.8」を Amazon Bedrock および「Claude Platform on AWS」で提供開始した。この新モデルは、生産環境でのワークフローやエージェント型コーディングにおいて改善をもたらす。
Strands Agents、NVIDIA NIM、Amazon Bedrock AgentCore を用いた高性能生成 AI システムの構築
AWS は、Strands Agents、NVIDIA NIM、Amazon Bedrock AgentCore を組み合わせることで、高速推論と複数エージェントの調整を可能にし、生産環境で信頼性の高い高性能な生成 AI エージェントを構築する方法を発表した。
アイデアから AI アプリへ：Strands を用いた知的研究アシスタントの構築
AWS は、機械学習の専門知識がなくても複雑な API 連携や対話状態管理を容易に行える「Strands」を紹介し、誰でも知的研究アシスタントのような AI アプリを開発できる方法を解説した。
Amazon Bedrock AgentCore でコンテキストウィンドウの壁を突破する
AWS は、数百万文字に及ぶ文書を分析する際に直面するコンテキストウィンドウの限界を克服するため、Amazon Bedrock AgentCore を活用した再帰型言語モデル（RLM）の実装方法を発表した。これにより、入力サイズが制限を超えても不完全な情報に基づく回答を防ぎ、正確な推論が可能になる。
Amazon Bedrock を活用した AI 搭載採用アシスタントの構築方法
AWS は、採用担当者の事務作業時間を削減するため、Amazon Bedrock を使用して AI 搭載の採用アシスタントを構築する手法を公開しました。
Amazon Bedrock AgentCore で NLP を活用した AI パワー搭載のダッシュボード自動化エージェントを構築
AWS は、ビジネスアナリストが自然言語で指示するだけでダッシュボードの変更を自動実行できる新ソリューションを発表し、従来の IT チームへの依頼プロセスによる数日間の待機時間を解消する。
Amazon Bedrock AgentCore Memory を用いた Kiro CLI の会話メモリ拡張
AWS は、Kiro CLI が Amazon Bedrock AgentCore Memory を活用することで、複数セッションにわたる会話履歴やユーザーの嗜好を記憶し、生産性を向上させる機能を追加したと発表した。
Amazon Bedrock におけるプログラムによるツール呼び出しの実装
AWS は、大規模言語モデルが外部ツールと効率的に連携するための新手法「プログラムによるツール呼び出し」を Amazon Bedrock で実装したと発表した。これにより、従来の方式よりも遅延やトークン消費を大幅に削減できる。
Pulse AI と Amazon Bedrock を活用した金融文書処理の構築
Pulse AI と Amazon Bedrock は、金融機関が毎日処理する複雑な文書の OCR エラーによる連鎖的な計算ミスを防止し、分析精度を向上させるソリューションを提供します。
Amazon Finance が AWS の生成 AI を活用し規制対応を効率化
Amazon の財務技術チームは、AWS で構築した生成 AI システムを用いて、各国の当局から届く複雑な規制問い合わせへの対応プロセスを自動化・効率化している。
Miro が Amazon Bedrock を活用し、ソフトウェアバグの経路特定精度を向上させ解決時間を数日から数時間に短縮
AI 支援ワークスペース「Miro」は、Amazon Bedrock を導入してバグ分類の精度を高め、解決までの所要時間を従来の数日から数時間へと劇的に短縮した。