Amazon Web Services ブログ

Category: Generative AI

週刊生成AI with AWS – 2026年7月20日週

週刊生成AI with AWS, 事例と Summit 開催報告が揃った 2026 年 7 月 20 日号 – 弁護士ドットコム株式会社様の AWS DevOps Agent 活用事例と、株式会社NTTドコモ様・KDDI株式会社様・ソフトバンク株式会社様の展示レポートを紹介。また、9 社合同 AI-DLC Unicorn Gym や Claude・Kiro 実践ワークショップなどのブログ記事も。サービスアップデートでは Claude Opus 5 の AWS 提供開始や Amazon CloudWatch のコーディングエージェントインサイトをはじめとする 12 件を紹介。

Neuron Community

【開催報告】Neuron Community – 2026 Vol.1

2026年7月15日 (水) に開催された「Neuron Community – 2026 Vol.1」の様子をレポートします。このイベントは、「Neuron Community」の協力のもと開催しました。Neuron Community は、ユーザー間で AWS Trainium / AWS Inferentia エコシステムに関する情報や知見の共有を促進するための場として発足したものです。今回は、AWS Summit Japan 2026 開催後ということもあり、AWS Summit Japan の振り返りや、AWS Neuron のアップデート情報が多めの内容となりました。

週刊生成AI with AWS – 2026/7/13 週

今週の「週刊生成AI with AWS」は、3 万人が利用する生成 AI 基盤を AIエージェント活用基盤へ進化させた村田製作所様の事例をはじめ、音声 AI や Well-Architected レビューでのAI活用、LLMコスト最適化など幅広い話題をお届けします。公開から 1 周年を迎えた Kiro については、この 1 年の振り返りや GPT-5.6 対応などの記事に加え、AWS Summit Japan 2026
各ブースの開催報告もまとめてご紹介。サービスアップデートでは、OpenAI GPT-5.6 の Amazon Bedrock での一般提供開始や、Amazon GuardDuty AI Protection・AWS Security
Hub の AI インベントリなど、AI ワークロードのセキュリティ強化に関する発表が並びます。

AI と一緒に進める AWS Well-Architected Framework レビュー のすすめ

「セキュリティは大丈夫だろうか」「障害が起きたときに復旧できるだろうか」「このアーキテクチャはベストプラクティスに沿っているだろうか」AWS 上にシステムを構築・運用する中で、このような不安を感じたことはないでしょうか。こうした潜在的リスクを体系的に炙り出し、改善していくためのフレームワークとして有用なのが AWS Well-Architected Framework です。
しかし、Well-Architected レビューの実施には「フレームワークの内容を理解するのが難しい」「いつでも気軽に相談できるアドバイザーが欲しい」「時間がなくてレビューを実施できない」という悩みの声を耳にします。そこで本記事では、AI を活用して Well-Architected レビューを加速する 3 つのアプローチを紹介します。(AWS Summit Japan 2026 の Well-Architected ブース展示内容)

AWS Transform for migrations が 13 言語のローカライズに対応

AWS Transform for migrations が 13 言語のローカライズに対応しました。移行チームはコンソールの設定で表示言語を切り替えることができ、会話型インターフェースやジョブプランなどのマイグレーションワークフロー全体を母国語で利用できるようになりました。

【開催報告 & 資料公開】IT 基盤の環境変化に対応する AWS マイグレーション

こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 パートナーソリューションアーキテクトの深井 宣之です […]

エムシーディースリー株式会社様:AI-DLC Unicorn Gym による3日間の開発変革

エムシーディースリー株式会社様とAI-DLC Unicorn Gym を実施し、Kiroを使った3日間のプロダクト開発に挑戦しました。AI-DLCで要件定義からアーキテクチャ設計、実装、テスト、デプロイまでの開発ライフサイクル全体でAIを活用し、従来数か月かかっていた開発を3日間で実現可能なレベルまで圧縮できることを実証しました。