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AppMod Specialist Solutions Architect at Amazon Web Services Japan G.K. 投稿内容は個人の見解であって、所属組織を代表するものではありません 。 この Publication に投稿している記事は、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社または Amazon Web Services, Inc. 所属社員による個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません。参加したい従業員の方は、Sugiyama Suguru までお知らせください。

AIML Specialist Solutions Architect @awscloud / Kaggle Expert (🥈 * 2) / ex AWS Top Engineer / ex AWS Community Builders / My opinions are my own. この Publication に投稿している記事は、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社または Amazon Web Services, Inc. 所属社員による個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません。参加したい従業員の方は、Sugiyama Suguru までお知らせください。

こんにちは、AWS Japan で Solutions Architect をしている yoheikikuta です。 2025 年は AI エージェントの開発が盛んになっており、多くの人が何かしらの AI エージェントを作ってみたことがあるのではないでしょうか。 一方で、LLM を用いたエージェントとしてどのような枠組みに基づいて効果的に振る舞っているのか、その枠組みがどのように実装されているのか、という観点で深掘りをしたことがある人はそれほどいないかもしれません。 本ブログでは、AI エージェントを作る人がその土台となる部分の理解を深めるための一助として、LLM がエージェントとして効果的に振る舞うための枠組みを示した 2022 年の論文 ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models https://arxiv.o

Zennで記事を書くときに、本文はそれなりに書けるとしても、良いタイトルを考えたり、適切なトピックを選ぶことが面倒だったりしませんか？ このようなアシスタント作業はAIに任せて、人間は本文に集中しましょう。 この記事では、Kiroを使ってZennの記事執筆を効率化し、品質を向上させる方法を紹介します。また、Kiroを一度も触ったことのない方が、どのようにKiroを始めれば良いのかを具体例で示した入門ガイドにもこの記事はなっています。 前提条件 GitHubリポジトリとZennを連携させている Zenn CLI をインストール済み 上記の準備がまだの方は、以下のガイドに従って事前準備を行ってください。 アカウントにGitHubリポジトリを連携してZennのコンテンツを管理する Zennで途中からGitHubリポジトリ連携をはじめるときの手順 Zenn CLIをインストールする Kiroを始め

こんにちは！ AWS でAI/ML Specialist SAをしている Kondo です。 本ブログは AWS AI Agent ブログ祭り(Zenn: #awsaiagentblogfes, X: #AWS_AI_AGENT_ブログ祭り)の第 10 日目です。 サマリー DCRなしのOAuth 3LO認証をリモートMCPサーバーに付与しました 構成は、MCPサーバーをAgentCore Gateway、認可サーバーをCognito、クライアントは自作コードです クライアントにClaude DesktopやVSCodeなどの既存のエージェント製品を使うと失敗したのでだれかうまくいった人いたら教えて下さい。(追記: Amazon Quick Suiteからの接続には成功しました) コードはすべてこちらで公開しています https://github.com/kondo-kj/mcp-with

👉本ブログは AWS AI Agent ブログ祭り (Zenn: #awsaiagentblogfes, X: #AWS_AI_AGENT_ブログ祭り) の第 5 日目です。 1. はじめに AI 駆動開発ツールの導入を検討している方、または現在 Claude Code を利用しているがガバナンスやコスト管理に課題を感じている方に向けて、AWS 上で Claude Code を活用する 2 つの主要なパターンについて解説します。 本記事は、AI 駆動開発ツールを組織内に導入したい管理者や意思決定者、Claude Code Max プランを利用中でガバナンス面に課題を感じている方、AWS の支払いとソフトウェアライセンスの支払いを一元化したい方を対象としています。Claude Code 自体の使い方や Tips ではなく、エンタープライズ環境での導入パターンと選定基準に焦点を当てて解説して

皆さんセキュリティには詳しいでしょうか? "AI エージェント元年" などと言われていますが、その中で認証・認可の重要性はより高まっています。なぜなら、AI エージェントは単なるチャットボットを超え「目的を与えれば自律的にタスクを完遂する」存在へと移行しているためです。AI エージェントがあなたの身近な存在となった時、あなたの代わりに社内のプロジェクト管理ツールを操作したり機微な顧客情報を参照したり、時にデータベースにアクセスしたりすることになります。悪意ある第三者に利用されたときの被害を想像すれば、重要性が高まる理由は明らかです。 エージェントがユーザーの「代理」として動作する以上、認証と認可の仕組みは必須です。「誰が」「何を」「どれだけ」実行したかが追跡できなければ、不正アクセスや情報漏洩、また利用コストの肥大に関する兆候を検知・対策することはできないからです。 本稿では、AI エージ

本ブログはAWS AI Agent ブログ祭り(Zenn: #awsaiagentblogfes, X: #AWS_AI_AGENT_ブログ祭り)の第 1 日目です。 Amazon Bedrock AgentCore is Generally Available 出ました。 AgentCore 今北産業（個人のお気持ち） AI エージェントを本番環境で利用しようとすると、AI Agent のホストだったり、会話履歴の管理だったり、認証だったり…大変です！ Agent そのもの以外は AgentCore にオフロードしようぜ！ だから開発者は AI エージェントの開発に注力しようぜ！ この記事は？ Agent Runtime というエージェントをホストするサービスを 3 分で試すものです。とりあえず動かす方法がわかれば、動いているエージェントを改変することで独自のエージェントを作れるようにな

はじめに ゆっくり実況やVOICEBOXの製品を利用した解説動画ってよく見かけますよね。 ああいったタイプの、いわゆる「バーチャルキャラクターによる解説動画」ってのがあると思うんですが、この前見ていてふと思ったんですよね、「Amazon PollyとAmazon Bedrockを使えば私でも作れるんじゃないか…？」って。 台本やキャラクターの絵はBedrockでいけるし、読み上げる音声はPollyでいけるんじゃないか？と。 よし、やってみよう！ 先に結果 できあがった動画をご覧になりたい方は、こちらのYouTubeをどうぞ。 ※記事を読んでいただければわかりますが、わりと人力パートも多いのであまりご期待なさらず…。 開発の流れ 素のAmazon Pollyを試す さて、ではまずは声からということで、最初にAmazon Pollyのニューラル音声を聞いてみよう。 …うーん、そのままだと大人す

JP Cross-Region Inference が来たぞ！ 本日（9/30）、Amazon Bedrock の Claude Sonnet 4.5 に使えるようになったと同時に、Cross-Region Inference Profile に jp が追加されました。これは日本国内（ap-northeast-1 と ap-northeast-3）に閉じた形でのクロスリージョン推論となり、データガバナンスやコンプライアンス要件で「日本国内に閉じて処理したい」というニーズに対応することができます。 Cross-Region Inference Profile の確認 まずは ap-northeast-1 で利用できる Claude Sonnet 4.5 の Cross-Region Inference Profile を確認してみます。 $ aws bedrock list-inferen