Amazon Web Services ブログ
Category: Amazon Machine Learning
月刊 AWS 製造 2026 年 8 月号
みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの松永です。8 月に入り各地で猛暑が続いていますね。工場の現場 […]
寄稿:Claude Code on AWSで創薬研究・業務を加速する – JCRファーマのAIエージェント活用事例
本稿は、JCRファーマ株式会社による、Amazon BedrockでClaude Codeを導入した約2ヶ月間の取り組みについて、蘆田 勇平様、服部 将太様、東本 伸一様、前田 善貴様、倉本 航佑様より寄稿いただきました。
「聞くだけで、必要な情報が集まる」航空オペレーション基盤を Kiro で実現する
航空業界では、散在するデータの横断的な活用が長年の課題でした。本ブログでは、 Amazon S3 を中心とした […]
MGI、Sentieon、AWS で強化するゲノムデータストレージとワークフロー
MGI、Sentieon、AWS の協業により、ゲノミクスラボは大規模なシーケンシングデータを効率的に管理・解析できます。ベルリンの MGI 欧州本社では、3 台の DNBSEQ-T7 シーケンサーが週あたり合計で最大 63 テラベース生成するゲノムデータを AWS HealthOmics Sequence Store に取り込み、Sentieon の DNAscope や TNseq を Ready2Run ワークフローまたはプライベートワークフローで実行します。Ready2Run の固定料金と自動リソース管理により、コストを予測しやすく、迅速で高精度な発見を実現します。
AWS HealthOmics ワークフローで PacBio 全ゲノムシーケンシングのバリアント解析パイプラインをベンチマークする
PacBio HiFi の全ゲノムシーケンシング (WGS) バリアント解析パイプラインを AWS HealthOmics 上に実装し、大規模運用に向けてベンチマークしました。DeepVariant を GPU (NVIDIA Tesla A10G / omics.g5.2xlarge) で実行すると、CPU 比 21.3 パーセントのコスト削減と 8.5 パーセントの高速化を達成。run_analyzer の推奨構成なら 19.15 ドルまで削減できる見込みです。
Kiro でライフサイエンス研究を加速する: 100 以上のオープンソースデータベースへの統合 AI インターフェース
ライフサイエンス研究者は、遺伝子、バリアント、構造、薬剤、疾患を調べるたびに、API や認証、データ形式が異なる何十ものデータベースを行き来する必要があります。本記事では、Kiro を 24 分野・100 以上のデータベースを横断する統合研究インターフェースへと拡張する Kiro power パッケージ「Kiro for Life Sciences」を紹介します。24 のドメイン特化 MCP サーバーとデータベース横断検索、ガイド付きワークフロー、ドメインスキルにより、自然言語での質問から構造化された結果までを一気通貫で得られます。
【開催報告】ISV SaaS 事業者向け 8 社合同 AI-DLC Unicorn Gym
2026 年 7 月 16 日(木)、 17 日(金)の 2 日間、東京・麻布台ヒルズにて、ISV SaaS 事業者向けの 8 社合同 AI-DLC Unicorn Gym を開催しました。株式会社サイバーセキュリティクラウド、freee 株式会社、株式会社いえらぶ GROUP、モビルス株式会社、エムオーテックス株式会社、株式会社ヌーラボ、テクマトリックス株式会社、株式会社ヴァル研究所(順不同・敬称略)の 8 社から計 54 名にご参加いただき、各チームが自社プロダクトの開発テーマを持ち込んで、Kiro や Claude Code などの Coding Agent を活用しながら 2 日間 AI 駆動の開発プロセスを実践しました。
本記事では、ご参加いただいた各社が 2 日間 AI-DLC をどう体験したのか、参加者の声を交えてレポートします。
AWS ウィークリーまとめ:AWS ヒーローズサミット、Amazon Bedrock、Dogwood、Kiro Crew のウェブサーチなど (2026年8月10 日)
2026 年 8 月 3 日週、私たちは世界中から集まった AWS ヒーローたちを集め、つながり、協力し、AW […]
Motorway が Strands と AgentCore で構築した AI エージェント評価パイプラインの紹介
AI エージェントは流暢に答えますが、それが確実に正しく動くとどう証明すればよいのでしょうか。本記事では、英国の中古車マーケットプレイス Motorway と AWS が構築した、エンドツーエンドのエージェント評価パイプラインを紹介します。Strands Agents SDK と Amazon Bedrock AgentCore を組み合わせ、ツールの使い方・推論・出力品質を 3 層で評価し、誤った結果を 8 件に 1 件から 50 件に 1 件へ削減した手法を、デプロイのゲートや本番監視まで含めて解説します。
エージェンティックエンタープライズを AWS for SAP MCP Server on Amazon Bedrock AgentCore で実現
AWS for SAP MCP Server は、SAP ERP のビジネスデータとビジネスプロセスをファーストクラスの MCP ツールへと変換します。Amazon Quick、Strands SDK、SAP Joule Studio でエージェントを構築する場合でも、A2A を使用してマルチエージェントワークフローをオーケストレーションする場合でも、AWS for SAP MCP Server を使えば、エージェントはすぐにライブの SAP データを検出して操作できるようになります。AWS はこの MCP サーバーをコンテナイメージとして無償で提供しており、MCP サーバーを大規模にホスティングするためのフルマネージドサービスである Amazon Bedrock AgentCore Runtime にデプロイできます。Amazon Bedrock AgentCore Runtime は、セッションの分離、SAP リソースへのプライベート接続、そして Amazon Bedrock AgentCore Identity による安全なインバウンドおよびアウトバウンドの認可を担うため、お客様はインフラストラクチャの管理ではなくエージェントの構築に集中できます。







