Category: Artificial Intelligence

Kiro は IDE、CLI、Web、Mobile、Kiro Crew という複数のアプリとして提供されるソフトウェアエンジニアリングエージェントです。これらは ACP（Agent Client Protocol）を介して単一のエージェントハーネスに接続する「玄関口」であり、どれかを選ぶのではなく作業や場面に応じて使い分けるのが正解です。本記事では、各アプリの特徴と成熟度、そして「今この瞬間に選ぶべきアプリ」を判断するためのフレームワークを解説します。

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。

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 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。

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。

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。

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。

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 […]

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。

AWS Transform はローンチから 1 年間で 45 億行のコードを処理し、160 万時間の工数削減を実現した AI 駆動のモダナイゼーションサービスです。.NET、メインフレーム、VMware ワークロードの変換に加え、re:Invent 2025 で発表されたカスタム変換機能により、企業規模でのコード変換を可能にしています。本ブログでは、モダナイゼーションをプロジェクト型から継続的プロセスへ転換し、技術的負債の解消とエージェンティック AI ワークロードへの準備を加速する知見を共有します。