Amazon Web Services ブログ
Category: Artificial Intelligence
AWS Weekly のまとめ: Bedrock の GPT モデルの値下げ、Prometheus メトリクス向けの CloudWatch マネージドコレクターなど (2026年8月3日)
2026 年 7 月 27 日週、7 歳の息子と一緒に Amazon の「子供を仕事に連れて行く日」に参加でき […]
Kiro Crew の紹介
Kiro Crew は、その仕事を代わりに引き受けます。Crew にメッセージを 1 通投げれば、前回どう対応したかを探し出し、まとめ、同僚に送るところまでを、あなたが再び手を入れることなく進めてくれます。あなたはその日の仕事を終えて外に出て、「問題は解決しました」というチームからのメモを目にするだけです。チケットのキューを渡せば、Kiro Crew はトリアージして振り分け、オーナーを特定し、あなたの判断が必要なものにフラグを立てます。複数リポジトリにまたがるインシデントを指し示せば、あなたが修正に集中している間に調査を進めます。マイグレーションを開始すれば、あなたが会議中でも眠っている間でも、チェックポイントとリトライを通じて前進し続けます。すでにあなたが使っているツールをつなぎ、セッションをまたいで作業を調整するので、戻ってきたときに待っているのは「やり直すべきワークフロー」ではなく「進んだ結果」です。
1 つのエージェントで、あらゆるクライアントに: Kiro エージェントハーネスをどう構築したか
Kiro IDE、CLI、Web に別々に存在した 3 つのエージェントを、単一の Kiro エージェントハーネスに統合した過程を解説します。標準化された Agent Client Protocol (ACP) を採用し、独自の WebSocket トランスポートと Kiro-ACP 拡張、Cedar ベースのケイパビリティ権限モデルを組み合わせることで、仕様駆動開発、カスタムエージェント、フックをすべてのクライアントで一貫して提供します。IDE 1.0、CLI v3、Web、iOS 版で今すぐ試せます。
dSPACE と AWS で実現する自動運転 AI 開発の効率化 ~MLOps によるデータ駆動型開発の実践~
本ブログは dSPACE Japan 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 […]
2枚のピザを囲んで語る業務変革 — 35社62名が参加した大阪開催 Claude・Kiro実践ワークショップの記録
大阪開催の経緯 みなさん、こんにちは。AWS アカウントマネージャーの岩上です。 2026年7月2日、AWS […]
GPT‑5.6 アップデート: Terra と Luna のクレジット倍率を引き下げ
OpenAI が GPT‑5.6 Terra および Luna の価格を引き下げたため、その値下げ分を Kiro のお客様に還元します。OpenAI の新価格を反映した最新のクレジット倍率が、現在すでに適用されています。
オープンソースサプライチェーン攻撃の背後にいる北朝鮮のハッカーグループを Amazon が特定
Amazon Threat Intelligence は、axios、debug、chalk、typo-crypto という人気 NPM パッケージの侵害が、同一の北朝鮮 (DPRK) に関連する脅威アクターによるものであることを初めて特定しました。本記事では、オープンソースサプライチェーン攻撃の手口がどのように進化しているか、スロップスクワッティングや間接プロンプトインジェクションといった生成 AI がもたらす新たな脅威、そして Amazon Inspector や Amazon GuardDuty を通じた AWS の対応について解説します。
AWS Weekly Roundup: アテネのローカルゾーン、AWS 上の Claude Opus 5、.NET 用の Lambda 永続実行など (2026 年 7 月 27 日)
2026 年 7 月 20 日週、私はサンパウロで中南米各地のテクニカルビルダーと 3 日間過ごす機会に恵まれ […]
2026 年 6 月の AWS Black Belt オンラインセミナー資料及び動画公開のご案内
2026 年 06 月に公開された AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画についてご案内させて頂きます。
Outpost VFX が ビジュアルエフェクト向けに AI モデルのトレーニングを AWS で加速した方法
本記事では、Outpost VFX が AWS インフラを活用してトレーニング速度を 8 倍に向上させ、顔置換ワークフローを刷新した方法、単一 GPU の限界を克服するために実装した技術アーキテクチャ、そして AWS マルチ GPU トレーニングで得られた具体的な成果について紹介します。







