Amazon Web Services ブログ
Category: Artificial Intelligence
Chronos-2 on Amazon SageMaker AI にアクセスする3つのパターン – AutoGluon-Cloud v0.5.0 で数行に
みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの 寺山です。 AutoGluon-Cloud v0.5.0 […]
ナレッジグラフと IoT データによる生産ラインのボトルネック分析 〜AI エージェントのための製造データの構造化〜
はじめに こんにちは、IoT Specialist ソリューションアーキテクトの新澤です。2026 年 6 月 […]
【開催報告】AWS Summit Japan 2026 — 「AI ペルソナ達がビジネス課題解決を加速する」バーチャル AI エキスパート
AWS Summit Japan 2026 の流通小売・消費財・飲食ブースにて、私たちは「バーチャル AI エ […]
音声 AI エージェントで実現するセントラルキッチンのハンズフリーオペレーション
本ブログは、株式会社アドバンスト・メディア様と Amazon Web Services Japan が共同で執 […]
AIで変える鉄道保全と、「クローズド」を読み解くクラウド設計 — AWS Summit Japan 2026 展示ブース開催報告
2026年6月25日〜26日、幕張メッセで開催された AWS Summit Japan 2026 にて、AWS […]
Amazon Bedrock と Oracle Database@AWS で生成 AI ユースケースを加速する
Oracle Database@AWS 上の Oracle AI Database 26ai をベクトルストアとして使い、Amazon Bedrock の Amazon Titan 埋め込みモデルと Anthropic Claude LLM を統合した RAG アシスタントアプリケーションの構築手順を解説します。
株式会社Diverse が Amazon SageMaker で実現した「温度感」ベースのマッチング体験
はじめに 本ブログは 株式会社Diverse 様と Amazon Web Services Japan 合同会 […]
Amazon Bedrock における LLM コストの最適化：請求の帰属から運用テレメトリまで
Amazon Bedrock 上で、基盤モデル (FM) の一種である大規模言語モデル (LLM) の利用が拡 […]
【開催報告】AWS Summit Japan 2026 ― AI で加速する製品イノベーション 〜マルチエージェントで実現する製品開発
はじめに AWS Summit Japan 2026 の流通小売・消費財・飲食ブースにて、私たちは「AI で加 […]
Kiro でテスト駆動開発（TDD）：こうあるべき体験
私のキャリアの初期に、所属していた組織は、コード品質の向上と自信を持ってリファクタリングできる体制づくりのために、本格的にユニットテストを導入するという正しい判断を下しました。私たちは テスト駆動開発（TDD） の導入を試みました。その利点は理解していたものの、TDD を実践する作業自体が負担に感じられ、エンジニアたちにこの手法を一貫して適用してもらえませんでした。私自身、TDD というアイデアは大好きでしたが、実際の作業は嫌いでした。本記事では、Kiro を使って TDD を実践する方法を紹介し、red-green-refactor サイクルに沿ったテストを手作業で書くという苦痛を伴うことなく、TDD の恩恵を受ける方法をお見せします。