サクサク読めて、
アプリ限定の機能も多数！
アプリで開く
Amazon Bedrock now supports Responses API from OpenAI - AWSAmazon Bedrock now supports ResponsesAPI on newOpenAIAPI-compatible service endpoints. ResponsesAPI enables developers to achieve asynchronous inference for long-running inference workloads,simplifies tool use integration for agenticworkflows, and also supports stateful conversation management. Instead of requiring developers to pass the entire conversation history with each request, Respons
［速報］AWS、基盤モデルをユーザーが独自データで学習させてカスタマイズできる「Nova Forge」発表Amazon Web Services（AWS）は、日本時間12月3日未明から開催中の年次イベント「AWS re:Invent 2025」で、同社独自の基盤モデル「Amazon Nova 2」に対してユーザーが独自データを用いて学習させることでカスタマイズした基盤モデルを作成できる新サービス「Nova Forge」を発表しました。 Nova Forgeは、Amazon Nova 2の基盤モデルの学習の各段階、事前学習済み・中間学習済み・事後学習済みにおいて、Amazon Novaのためにキュレーションされたデータとユーザー独自のデータを組み合わせることが可能です。 これによりNovaの知識と推論能力にユーザーの業務などへの知識や理解を融合させたカスタマイズ済みのAIモデルが実現されま
［速報］AWS、独自の基盤モデル「Amazon Nova 2」発表。マルチモーダルなNova 2 Omniも登場Amazon Web Services（AWS）は、日本時間12月3日未明から開催中の年次イベント「AWS re:Invent 2025」で、同社独自の基盤モデル「Amazon Nova 2」を発表しました。Amazon Nova 2は段階的な推論とタスク分解により従来よりも拡張された思考をサポートし、低・中・高の3つの思考強度レベルを備えることで開発者が速度、知能、コストのバランスをコントロール可能です。 100万トークンのコンテキストウィンドウを備え、コードの解釈や情報を取得するためのWebサイトへのアクセス（Webグラウンディング）、MCPなども容易に実装できるとされています。Amazon Nova 2 Liteは価格性能比とスピードに優れ、ドキュメント処理、ビジネスプロセスの自動化、チャットボットなどの日常的な処理に適しています。Amazon Nova 2 Pro（プレビュー
オープンウェイトモデル（ gpt-oss ）の日本語精度は？ – AWS パートナー アクロクエストによる徹底検証 | Amazon Web ServicesAmazon Web Services ブログ オープンウェイトモデル（ gpt-oss ）の日本語精度は？ –AWS パートナー アクロクエストによる徹底検証Amazon Bedrock は生成AI のアプリケーションを作るためのプラットフォームサービスであり、様々なモデルプロバイダーの基盤モデルに統一したAPI でアクセスすることができます。Amazon Bedrock で利用できるモデルは拡張を続けており、2025 年 8 月にはOpenAI のオープンウェイトモデル（ gpt-oss ）が利用可能になりました。このモデルについては各種ベンチマークの数値も出ているのですが、英語を対象にしたものが多く、日本語で使っていくにあたっては不明な点も多いです。今回、機械学習に強みを持つAWS パートナーとして機械学習コンピテンシーを取得し、Amazon Bedrock 導入支援
こんにちは、先日開催された社内イベント「ごーとんカップ 2025」にてセキュリティチャンピオンになりました、ソフトウェアエンジニアの渡邉(匠)です。「カミナシ 設備保全」の開発に携わっています。 最近、AIエージェントの技術トレンドに乗り遅れないよう、Amazon Bedrock を使ったプロトタイピングに取り組んでいます。その中で、Amazon Bedrock Agents で提供されている「Return of Control」という機能をStrands AgentsとAmazon Bedrock AgentCoreを使って作ってみたので、その実装方法と学びを共有します。 Return of Control とは Return of Control は、Amazon Bedrock Agentsの機能の一つです。 この機能を簡単にまとめると以下のような特徴があります: エージェントが実行
AWSユーザーで生成AIを使って社内情報活用 RAGの構築は難しくない：サクッと生成AI業務活用ガイド（4）（1/2 ページ） 「RAG」という技術を使い、多くの企業が社内情報の活用に取り組んでいます。一方で、「難しそう」と尻込みしている人も多いのではないでしょうか。今回は利用者の多いAWSで、コードを書くことなく簡単にRAGを構築する方法を紹介します。 社内文書や製品マニュアルをはじめとする独自データに基づく回答を生成する「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」システムは、多くの企業にとって魅力的な選択肢です。一方で、構築には専門知識やインフラコストが壁として立ちはだかります。 前回の記事では、Google Cloudで簡単にRAGが構築できることを紹介しました。今回は、利用している企業が多いAmazon Web Services（AWS）にフォーカスし
はじめに こんにちは。データ分析エンジニアの木介です。 今回はAmazon Bedrock Knowledge BasesベクトルDB（検索エンジン）として利用できるものの比較を行っていきたいと思います。 前回はS3 VectorsとOpenSearch Serverlessの比較を行いましたが、ハイブリッド検索が必要な内容だと、精度の差が大きく出ました。 acro-engineer.hatenablog.com 現状、Bedrock Knowledge Base でハイブリッド検索に対応しているのは、以下のベクトルDBがあります。 OpenSearch Serverless OpenSearch Managed ClusterAurora Serverless V2（PostgreSQL） MongoDB Atlas 今回、その中でも利用頻度が高いと思われる、OpenSearch Se
Introducing Claude Sonnet 4.5 in Amazon Bedrock: Anthropic’s most intelligent model, best for coding and complex agents | Amazon Web ServicesAWS NewsBlog Introducing Claude Sonnet 4.5 inAmazon Bedrock: Anthropic’s most intelligent model, best for coding and complex agents Today, we’re excited to announce that Claude Sonnet 4.5, powered by Anthropic, is now available inAmazon Bedrock, a fully managed service that offers a choice of high- performing foundation models from leadingAI companies. This new modelbuilds upon Claude 4’s fou
はじめに こんにちは、2025 年新卒で ABEMA の広告配信システム開発チームに所属している戸田朋花です。 生成AI を活用したアプリケーション開発では、「ハルシネーション」と呼ばれる問題がしばしば課題になります。これは、生成AI がもっともらしく見える誤情報を自信満々に出力してしまう現象です。 こうした問題に対して、形式的な検証技術を応用し、ハルシネーションの発生を抑制する新しいサービス「Automated Reasoning checks」が先日AWS 上で GA されました。本記事では、この 「Automated Reasoning checks」を実際に試してみた内容を、検証結果とあわせてご紹介します。 Automated Reasoning checks とは Automated Reasoning checks はAmazon Bedrock Guardrails
OpenAI open weight models now available on AWS | Amazon Web ServicesAWS NewsBlogOpenAI open weight models now available onAWSAWS is committed to bringing you the most advanced foundation models (FMs) in the industry, continuously expanding our selection to include groundbreaking models from leadingAI innovators so that you always have access to the latest advancements to drive your business forward. Today, I am happy to announce the availability of two new Op
OpenAI open weight models now available on AWSAWS offers open weight models fromOpenAI, making their models available to the millions of customers onAWS for the first time.Customers can leverage the new open weight models’ advancing reasoning capabilities for agenticworkflows, coding, scientific analysis, and mathematical problem-solving.This news expands the selection of models onAWS,empowering customers with open weight models, which w
はじめに こんにちは。データ分析エンジニアの木介です。 今回は、AWS Summit 2025 New Yorkにて発表されたS3 Vectorsについて、既存のベクトルストレージとの比較も含めて紹介していきたいと思います。aws.amazon.com はじめに S3 Vectorsとは 1. 他ベクトルストレージとのコスト面での比較 2. 機能面での制限事項 3. S3 Vectorsのベストプラクティス 他ベクトルストレージとの速度面での比較 他ベクトルストレージとの精度面での比較 1. ベクトル検索による精度比較 2. ハイブリッド検索との精度比較 まとめ S3 VectorsとはAWS S3の新機能として提供されるベクトルストレージです。 S3で提供されるため、従来のAWS上で利用できたベクトルストレージであるOpenSearch Serverlessや、Auroraなどと違い
こんにちは👋 2025年7月15日、AWSからS3 Vectorsと呼ばれる機能がプレビュー公開されました。Amazon S3 Vectors は、ベクトルの保存とクエリをネイティブにサポートする初のクラウドオブジェクトストアです。Amazon S3 に保存されたコンテンツのAI エージェント、AI 推論、セマンティック検索のために、コストに最適化された専用のベクトルストレージを提供します。 元々AWSでRAGシステムを構築する場合は、KendraやOpenSearch Service、Aurora(pgvector)などの高コストなベクトルDBを用意する必要がありました。OpenSearch Serverlessなどはサーバレス...と謳っているものの、実態は起動時間によるOCU単位での従量課金であり、個人でRAGシステムを構築する際の大きな障壁となっていました。 今回発表されたS
Introducing Amazon S3 Vectors: First cloud storage with native vector support at scale (preview) | Amazon Web ServicesAWS NewsBlog IntroducingAmazon S3 Vectors: First cloud storage with native vector support at scale (preview) Today, we’re announcing the preview ofAmazon S3 Vectors, a purpose-built durable vector storage solution that can reduce the total cost of uploading, storing, and querying vectors by up to 90 percent.Amazon S3 Vectors is the first cloud object store with native support to store large ve
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
AWS simplifies model customization to help customers build faster, more efficient AI agents
New AWS AI Factories transform customers’ existing infrastructure into high-performance AI environments
Trainium3 UltraServers now available: Enabling customers to train and deploy AI models faster at lower cost
