TOPIC TIMELINE
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特定トピックに関する記事を時系列で並べて「いつ・何が起きたか」を俯瞰します。
2026年5月27日
Strands Agents、NVIDIA NIM、Amazon Bedrock AgentCoreを使用した高性能生成AIシステムの構築このポストでは、統合アーキテクチャを使用して、並列推論、コンテキスト永続性、追跡可能な実行パスを実証するマルチエージェントキャンペーンレビュー システムの構築方法を学ぶことができます。
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2026年5月27日
Amazon Bedrock AgentCoreを使用したAWS上の高度にスケーラブルなサーバーレスLangGraphマルチエージェントシステムの構築このポストでは、LangGraphエージェントをオーケストレーターとして統合し、Amazon Bedrock AgentCore Memoryと連携させて、AWS上に高度にスケーラブルでサーバーレスなマルチエージェント生成AI システムを構築するソリューションを提供しています。
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2026年5月27日
技術解説：Amazon Bedrock AgentCore決済とエージェント型コマースのイノベーションAmazon Bedrock AgentCore决済がプレビューで利用可能になりました。プロバイダーごとの手動課金設定なしに外部有料サービスへの即座の支払いを提供し、費用効率的なステーブルコイン対応を実現します。
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2026年5月28日
Amazon Bedrock AgentCoreを活用したエージェント型AI営業戦略の推進エージェント採用が拡大するにつれ、自社の営業組織を含む企業全体で共通のパターンが浮かび上がりました。特化したエージェントは価値を提供しますが、オーケストレーションがないとユーザーは認知的負担を抱えることになります。
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2026年5月28日
AWS SMGSがAmazon Bedrock AgentCoreを使用したAI対話型アシスタントでビジネス管理を変革このポストでは、Amazon Bedrock AgentCoreを使用してNarrateAIを構築し、AWS SMGS（Sales, Marketing and Global Services）組織向けに大規模なビジネスインテリジェンスを提供する方法を紹介しています。
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2026年5月28日
Amazon Bedrock AgentCoreを使用したビジネスサポート向けAIエージェントの構築この投稿では、AWS Generative AI Innovation Center（GenAIIC）がWorks Human Intelligence（WHI）と協力して、Amazon Bedrock AgentCoreを使用して2つのAIエージェントを構築した方法を共有します。課題について説明します。
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2026年5月28日
Amazon Bedrock Data Automationを使用して財務書類を処理この投稿では、Amazon Bedrock Data Automationが、銀行残高書、W-2フォーム、1099-B税務フォーム、ベンダー請求書を含む4つの一般的な財務書類タイプから情報を正確に抽出する方法を探ります。
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2026年5月29日
Claude Opus 4.8がAWSで利用可能にこの投稿では、Opus 4.8の改善点と、Amazon Bedrockでのエージェントシステムと本番推論ワークロードへのモデル統合に関するAIエンジニア向けの実践的なガイダンスについて説明します。
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2026年5月29日
Amazon Bedrock AgentCoreのデータセット管理でエージェントとともに成長するテストスイートを構築エージェント評価は、急速に変化するオンラインシグナルと安定したオフラインベースラインを組み合わせることで最も強力になります。エージェントが時間とともに本当に改善されているかどうかを理解するには、固定ベンチマークが必要です。
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2026年5月29日
REST APIプロキシを使用したAmazon SageMaker MLflowへの外部アクセスの合理化この投稿では、MLflow SDKを必要とせずにAmazon SageMaker MLflowへのHTTPSアクセスを提供するセキュアなフラスクベースのMLflowプロキシサービスの構築方法を実証する。このソリューションは組織向けのものである。
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2026年5月29日
Amazon SageMaker AI MLflowアプリを組み込んだカスタムポータルの構築この投稿では、SageMaker AI MLflow Apps UIを組み込んだカスタムポータルの構築方法を紹介する。Reactフロントエンドとフラスク逆プロキシを組み合わせたアーキテクチャパターンについて解説する。
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2026年5月29日
Amazon SageMakerでアゼルバイジャン言語モデルの構築アゼルバイジャンの大手通信事業者であるアゼルセル・テレコムLLCは、通信ユースケースとカスタマー向けアプリケーション用にAmazon SageMaker AIでアゼルバイジャン大規模言語モデル（LLM）を構築したいと考えている。
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2026年5月30日
Amazon SageMaker AI LLM推論の包括的なオブザーバビリティ：GPU利用率からLLM品質まで本投稿は、Amazon Managed Grafanaダッシュボードを使用した包括的なオブザーバビリティソリューションを実演し、Amazon SageMaker AIで提供されるLLMの品質と数量の両側面をホリスティックに把握できる。
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2026年6月2日
AgentOps: Amazon Bedrock AgentCoreでエージェントAIを大規模に運用エージェントAIソリューションを構築する際、独特の運用上の課題に直面します。エージェントは予測不可能な決定を下し、コストは予期せず急増し、非決定論的な障害のデバッグは不可能に見えます。
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2026年6月2日
Amazon Bedrock AgentCoreを使用した組み込みガードレール付きの安全なエージェント決済の実現本投稿では、エージェント決済システムの設計時に生じる複数の重要なリスクと、AgentCore paymentsの機能を使用してそれらに対処する方法について説明する。
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2026年6月2日
Amazon Bedrock AgentCoreの組み込みガードレールで安全なエージェント決済を実現アマゾン ウェブ サービス（AWS）は、AI駆動のエージェント決済システムにおけるセキュリティ強化の方法を公開した。Amazon Bedrock AgentCoreに搭載された組み込みガードレール機能により、自動決済処理の安全性を確保できるという。 エージェント決済では、AIが独立して取引判断を実行するため、不正アクセスや誤った処理といったリスクが増大する。AWSが提案するアプローチは、こうした主要なリスク要因を特定し、システム設計段階から対策を講じることの重要性を強調している。 ガードレール機能は、不適切な指示の拒否、トランザクション検証の強化、監査ログの自動記録など複数の安全装置を備えている。これにより開発者は、セキュリティと利便性のバランスを取りながらAIエージェントを構築できる。 同社はこの技術の活用例として、金融機関やEコマース企業での導入シーンを想定している。今後、企業がAIを活用した自動決済を導入する際の重要な参考資料となる見込みだ。 （AWS Machine Learning Blog）
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2026年6月2日
Amazon Bedrock AgentCoreゲートウェイのポリシーとLambdaインターセプターを使用したセキュアなAIエージェント本記事では、レイクハウスデータエージェントを使用して、決定的なアクセス制御のためのポリシーと動的検証のためのLambdaインターセプターを使用する方法を示します。その後、Lambdaを組み合わせる方法を示します。
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2026年6月2日
Amazon Bedrock AgentCore Gatewayへの MCP サポート拡張Model Context Protocol（MCP）サーバーを本番環境にデプロイする際、企業はサーバー全体にきめ細かいアクセス制御が必要であり、どのチームがどのツールを使用しているかの可視化とセキュリティ保証が必要となります。
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2026年6月2日
OpenAIのモデルとCodexがAmazon Bedrockで一般公開GPT-5.5、GPT-5.4、CodexがAmazon Bedrockで一般利用可能になった。Bedrockの高性能推論エンジン上で、本番アプリケーションとエージェントをデプロイできる。
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2026年6月2日
Amazon Bedrock AgentCore IdentityでAWS Secrets Managerのシークレットを参照AWS Secrets ManagerのシークレットをAgentCore Identityで参照できるようになりました。これにより、Secrets Managerで事前設定されたシークレットを参照して、完全な管理を維持できます。
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2026年6月2日
OpenAIのGPT-5.5やCodexがAWS/Amazon Bedrockで利用可能にOpenAIとAmazonは2026年6月1日、OpenAIのGPT-5.5、GPT-5.4とCodexがAWSの生成AIサービスであるAmazon Bedrockで利用可能となったことを発表した。
gihyo.jp
2026年6月2日
AgentCore GatewayとMCPクライアントを使用したセキュアな認可コードフロー設定の構築本稿では、Amazon Bedrock AgentCore GatewayでホストされているMCPサーバーに対する受信認可メカニズムとしてOpen Authorization（OAuth）コードフローを実装する方法を説明します。このガイドの終わりまでに...
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2026年6月2日
AgentCore GatewayとMCPクライアントを使用したセキュアな認証コードフロー設定# 記事本文 Amazon Bedrockが、セキュアなAI支援要求の実現に向けて新たな認証方式に対応した。AgentCore GatewayでホストされるMCPサーバーにおいて、OAuth認可コードフローの実装が可能になったもの。 この仕組みでは、組織のアイデンティティプロバイダーから発行されたユーザートークンを活用し、各AI支援要求の都度認証を行う。これにより、不正アクセスを防ぎながら、本番環境での利用に適したセキュリティ体制を構築できるようになる。 導入企業は既存のIDプロバイダーと連携させることで、複雑な追加設定を最小化しつつ、エンタープライズグレードのセキュリティ要件に対応できる点が特徴。クラウドベースのAI活用が進む中、組織の認証基盤との統合が重要性を増すなか、実用的なソリューションとして注目される。 （引用元：AWS Machine Learning Blog）
2026年6月3日
BazがAmazon Bedrock AgentCoreを使用してAIエージェント・コードレビューの精度を向上させた方法このポストではBazがAmazon BedrockおよびAmazon Bedrock AgentCoreを使用してSpec Reviewエージェントを構築した方法について説明します。
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2026年6月3日
Amazon Nova 2 Liteを使ったオブジェクト検出の実装アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）は、軽量AI モデル「Amazon Nova 2 Lite」を活用したオブジェクト検出システムの実装方法を公開した。Amazon Bedrock、AWS Lambda、Amazon API Gatewayを組み合わせることで、スケーラブルな画像認識アプリケーションの構築が可能になるという。 同システムは効率的なプロンプト設計とJSON形式での結果出力に対応。処理結果の可視化機能も備えており、開発者は検出対象物の位置情報や信頼度スコアを容易に取得できる。 実用例として、製造業における品質管理、農業での作物監視、ロジスティクス業界での在庫管理など多岐にわたる分野での活用が想定されている。Nova 2 Liteの軽量性により、低遅延かつ低コストでの運用が実現でき、エッジコンピューティング環境での導入も可能だ。 このソリューションは、AI導入を検討する企業が実装の複雑性を低減させ、迅速にサービス展開するための一助となると考えられる。 （AWS Machine Learning Blog）
AWS Machine Learning Blog
2026年6月3日
Amazon Nova 2 Liteでの物体検出この投稿では、Amazon Nova 2 Liteを使用した物体検出の実装について説明します。Amazon Bedrock、AWS Lambda、およびAmazon API Gatewayを使用して物体検出アプリケーションをデプロイする方法を学べます。
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2026年6月3日
Amazon Bedrockで「GPT-5.5」解禁、Codexでも利用可能 USリージョンのみ、日本リージョンは未定OpenAIがフロンティアモデルをAWS経由で一般提供する。Amazon BedrockからGPT-5.5などを使え、コーディングエージェント「Codex」でもBedrockのAPIキーを利用できる。当初は米国リージョンのみ対応し、日本リージョンでの対応は未定。
ITmedia AI+
2026年6月4日
Amazon SageMaker AIでSFTとDPOを活用したエージェントのツール呼び出し精度向上Amazon SageMaker AIのトレーニング機能を活用し、小規模言語モデルのツール呼び出し精度を改善する新たな手法が注目されている。教師ありファインチューニング（SFT）と直接選好最適化（DPO）を組み合わせることで、モデルがAPI呼び出しやツール操作をより正確に実行できるようになるという。 この手法の利点は、インフラ管理の負担を軽減し、エンジニアがトレーニングコード開発に集中できる点にある。ベースモデルと複数のファインチューニング版を並行で評価・比較することで、最適なモデルを客観的に選定できる。こうしたデータ駆動型アプローチにより、試行錯誤を効率化しながら精度向上を目指せるとされている。 生成AIの実用化が進む中、小規模言語モデルの性能向上は、エッジデバイスやコスト効率の観点から重要な課題である。この技術により、より多くの企業がAIエージェントの導入を検討できる環境が整いつつある。 （AWS Machine Learning Blog）
2026年6月4日
Amazon SageMaker AIでSFTとDPOを使用してエージェントのツール呼び出し精度を向上させるこの投稿では、Supervised Fine-Tuning (SFT) と Direct Preference Optimization (DPO) を組み合わせて、小規模言語モデル (SLM) のツール呼び出し精度を向上させる方法について説明します。
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2026年6月4日
FundamentalのLarge Tabular Model NEXUSがAmazon SageMaker JumpStartで利用可能に本記事では、Amazon SageMaker JumpStartでNEXUSの使い始め方を紹介し、デプロイプロセスについて説明し、エンタープライズデータセットに対して予測を実行する方法を実演します。
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