Category: Artificial Intelligence

本稿は弥生株式会社様と AWS Japan の共同執筆により、AI 駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）Unicorn Gym の実践を通じて得られた学びと今後の取り組みをお伝えするものです。
2025年、生成 AI の台頭により開発現場は大きな変革期を迎えました。弥生株式会社でも AI ツールの導入を推進してきましたが、従来の開発手法と AI のポテンシャルをどう融合させるべきか、プロダクトごとに異なる環境の中で最適な手法を模索している段階にありました。こうした中、AWS が提唱する「AI 駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）」が、開発プロセスを再定義する鍵になると考え、2025年12月10日から12日の3日間にわたって「AI-DLC Unicorn Gym」を AWS と共同で実施しました。本記事では、その実践から得られた学びを共有します。

このシリーズのパート1では、Amazon Q BusinessとAmazon Bedrockの力を組み合わせて、SAP Early Watch Reportsから実用的なインサイトを得る方法、およびBusiness Data Automationを使用したIntelligent Document ProcessingをSAPシステムの請求書データ処理に使用する方法を検討しました。この投稿では、Amazon Bedrock Knowledge Bases for Structured Dataを使用して、SAPデータに関する質問に自然言語形式で回答する方法を実演します。

本記事では、Kiro の仕様駆動開発ワークフローを使用したチャットアプリケーション開発において、プロパティベーステスト（PBT）が従来のテスト手法では発見困難なセキュリティバグをどのように発見したかをお伝えします。75 回目のテスト反復で __proto__ というプロバイダー名が JavaScript プロトタイプの誤った処理を露呈し、ランダム生成による体系的な入力空間の探索が、手動コードレビューや単体テストでは見逃されるエッジケースを効果的に発見できることを実例とともに紹介します。

本記事では、Kiro の新しいマルチルートワークスペース機能により、複数のプロジェクトを単一の IDE ウィンドウで効率的に管理する方法をお伝えします。共有ライブラリとメインアプリケーション、複数のマイクロサービス、モノレポのパッケージなど、関連するプロジェクトを同時に編集する際の課題を解決し、各ルートが独立性を保ちながら統合された開発環境を提供する仕組みと、その設定方法や実際の活用例を詳しく説明します。

はじめに ISMAP ポータルサイトに、「生成AIサービスに関する留意点について」が追加されていますが、その内 […]

新年あけましておめでとうございます。Amazon Connect ソリューションアーキテクトの坂田です。 20 […]

明けましておめでとうございます! クリスマスや年末年始を通じて、皆さんが心身ともにリフレッシュし、愛する人と一 […]

AWS IoT Greengrass と Strands Agents を活用して、Small Language Models (SLM) をエッジデバイスに大規模デプロイする方法を解説します。製造業における OPC-UA データの処理を例に、クラウド接続なしでもリアルタイムの機器ステータス照会やテレメトリ解釈を可能にするハイブリッド AI ソリューションの実装手順を紹介。エッジでの即時応答とクラウドでの複雑な分析を組み合わせた産業 IoT アーキテクチャを構築できます。

本ブログは株式会社アド・ダイセン様とアマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社が共同で執筆いたしました。 み […]

自動車メーカーにとって、新型車のリリース、無線通信(OTA)によるソフトウェアアップデート、コネクテッドサービスの開始は、新鮮な顧客体験を生み出します。これらのイノベーションは運転体験の向上に役立つ一方で、自動車所有者から車両の機能、充電機能、メンテナンス手順、デジタルサービスに関する多数の問い合わせを生み出します。

AWSはsmart Europeと協力し、smart.AI Case Handlerを開発しました。このツールは、問い合わせに関するインサイトとカスタマイズされた対応を提案することで、サポート担当者の効率を大幅に向上させます。