AWS Machine Learning Blog

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：The Amazon SageMaker AI Spaces add-on for Amazon EKS runs managed JupyterLab and Code Editor environments on the cluster your ML team already operates. This post shows how to install and configure the add-on, connect from the browser and from VS Code over SSH-over-SSM, and move your team to OpenID Connect sign-in with Amazon Cognito.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：nOps rebuilt its Clara FinOps AI agent on Amazon Bedrock AgentCore, replacing a self-managed Amazon EKS stack running LangChain and LangGraph. The move cut time-to-production by 75% (from 10-12 months to 4 months), improved response quality, and reduced operational overhead while keeping analytics governed through Databricks Lakehouse Metric Views.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：In this post, you learn how Cohere Health built a multi-tenant agentic architecture on AgentCore using AgentCore Runtime’s secure MicroVM isolation, unified tool access through AgentCore Gateway, AgentCore Memory, and the Agent Skills open standard to rapidly scale policy digitization capabilities, while preserving transparency, version control, and human oversight.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：TReNDS, a research center at Georgia State University, built an agentic AI pipeline on Amazon Bedrock and the open-source Strands Agents SDK that automatically investigates production errors in real time, reducing root-cause analysis from 15 to 30 minutes of manual work to under 60 seconds.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：The AWS Generative AI Innovation Center built an automated system that uses constraint programming and custom tree search to determine, with mathematical certainty, when and how an NHL team clinches a playoff spot. The approach was validated against four full NHL seasons of officially published results.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Temporal policies in Amazon Bedrock AgentCore let you define stateful rules that evaluate authorization based on an agent's session history. Learn how to enforce workflow sequencing, prevent data fabrication, cap financial exposure, and require human approval for high-value actions.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Learn how to configure rate limits on Amazon Bedrock AgentCore gateway to enforce per-user and per-target traffic controls. Define request, token, and connection limits scoped by JWT claims or IAM identity to protect downstream models, tools, and agents from traffic spikes.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Learn about new capabilities in Amazon Bedrock AgentCore: temporal policies powered by Dogwood, a new open source policy language for AI agents, and rate limiting on the gateway. These features give you deterministic control over sequences of agent actions and cost ceilings that hold regardless of agent behavior.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：As engineering teams adopt coding agents like Codex, leaders need visibility into adoption, consumption, and reliability. This post shows how to route Codex OpenTelemetry metrics through a local collector to Amazon CloudWatch for an AWS native view of usage by user, team, and cost center.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：A regulated customer needed all Claude Code inference processed in a single AWS Region (London), not just in-geography. This post shows two ways to pin Claude Code on Amazon Bedrock to one Region: an application inference profile or the Mantle endpoint, paired with an IAM Region condition, plus how to verify compliance in AWS CloudTrail.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Learn how to run the full Amazon Bedrock Automated Reasoning policy lifecycle from your coding agent. A suite of open source Agent Skills builds, reviews, tests, debugs, deploys, and validates a custom policy end to end, turning a specialized console task into a repeatable engineering workflow.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：PDI Technologies built PDI Brew, an agentic platform on AWS where non-technical employees describe a tool in plain English and receive a fully provisioned, multi-tenant web application in seconds. See how a pluggable planner and an AWS Lambda provisioning agent turn plain-English intent into governed, multi-tenant apps backed by Amazon Bedrock.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：The Amazon SageMaker Python SDK v3 now exposes generative AI inference recommendations in Amazon SageMaker AI directly in your notebook. Benchmark an endpoint, generate data-driven deployment recommendations, and deploy the recommended configuration without leaving your notebook workflow.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Learn how LendingTree built a production multi-agent mortgage assistant on Amazon Bedrock. Three coordinated agents use LangGraph, the Model Context Protocol, and Amazon Nova models with built-in guardrails to deliver 24/7 personalized mortgage guidance while meeting strict financial-services compliance.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：In this post, we'll explore how Mobileye deployed an AI support agentic solution on Amazon Bedrock AgentCore - from the support bottleneck that sparked the idea, through the proof of concept that validated it, to the hybrid architecture that bridges on-premises systems with AWS cloud services. This approach is relevant for enterprises struggling to scale AI Agents while maintaining enterprise grade governance and security standards.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：AI agents on Amazon Bedrock AgentCore run in the cloud, but users' tools and files live on their laptops. Learn how to build a secure MCP bridge that lets a cloud-hosted agent call local MCP servers by tunneling signed messages over the existing WebSocket connection through a browser extension and Chrome native messaging, with no open ports or VPN required.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Amazon Bedrock AgentCore harness is now generally available. Learn how to add it as an agent step in n8n workflows using a new open-source community node, and build agents with persistent memory, real tools, code execution, and VPC isolation — all from the n8n editor with no infrastructure or agent code.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Today, we are introducing the general availability of Web Search on Amazon Bedrock. It is a server-side built-in tool that grounds model responses in current web knowledge. With Web Search, grounding becomes a native capability of Amazon Bedrock, with no third-party vendors to onboard, no external APIs to orchestrate, and no additional third party vendor security reviews to conduct. In this post, we walk through what Web Search on Amazon Bedrock is, why it matters, how to enable it using the OpenAI Responses API, and how to get started with the tool.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Extracting insights from dozens of websites by hand quickly becomes overwhelming. This post shows how to build an automated web insight extraction solution with Amazon Bedrock AgentCore Browser, Amazon Bedrock, Amazon OpenSearch Serverless, and AWS Lambda that monitors RSS feeds, renders pages reliably, and makes AI-extracted insights searchable.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Formula 1® partnered with AWS to build the Data Accelerator, using agentic AI on Amazon Bedrock AgentCore to transform its MarTech data platform. Learn how F1 cut data source onboarding from up to 8 weeks to about 40 minutes, automated schema evolution, and gained end-to-end observability across its fan-engagement data estate.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Amazon Bedrock now supports automatic Automated Reasoning policy refinement. The refinement engine diagnoses failing tests and proposes formal-logic fixes for rule issues and language issues, and you approve every change before it takes effect. This post walks through both refinement modes with complete API and console workflows.

Amazon Quick は、データキュレーターが自然言語で上流カタログ資産を発見し、継承されたセマンティクスを持つデータセットとトピックを自動作成できる AI 駆動ワークフロー「Agentic Catalog Experience」を発表しました。現在、AWS Glue Data Catalog と Databricks Unity Catalog でプレビュー利用できます。

Moonshot AIの2.8兆パラメータのオープンウェイトMoEモデルKimi K3を、Amazon SageMaker HyperPodまたはAmazon EKSを使用してAWSにデプロイする方法を説明します。p6-b300インスタンス（8基のB300 GPU）と予約容量が必要で、vLLMを介してOpenAI互換の推論エンドポイントを提供します。

YahooはAmazon Bedrockを活用し、生成AIによるキーワード拡張で検索リターゲティング（SRT）機能を強化。拡張率は最大600倍、リーチ可能なオーディエンスは5倍に向上。

Amazon Quick を使用して Amazon SageMaker AI エンドポイント用の推論メタモニタリングシステムを構築する方法を学びます。このガバナンスレイヤーは、本番 ML 推論パイプラインの上位に位置し、予測とデータ品質の継続的な追跡、ドリフトの検出、遅延グラウンドトゥルースの統合、自動化されたパフォーマンスダッシュボードの表示を行います。

OpenAI GPT-5.6 Sol、Terra、Luna が Amazon Bedrock で一般提供開始され、プロンプトのどの部分をキャッシュして再利用するかを正確に制御できる明示的プロンプトキャッシングも導入されました。開始方法、明示的キャッシュの設定、既存の GPT ワークロードの移行について説明し、推論コストを削減します。

Amazon BedrockはAdvanced Prompt Optimizationを発表しました。最大5モデルに対して同時にプロンプトを最適化し、品質、レイテンシー、コストの観点で元のパフォーマンスと比較できます。数日から数週間かかっていた手作業を数分のガイド付きワークフローに置き換え、モデル移行や現在のモデル改善を実現します。

Amazon Bedrock AgentCore Identity は、エージェントが共有シークレットではなく署名付き JWT を使用して ID プロバイダーに認証できるようにするプライベートキー JWT クライアント認証をサポートするようになりました。秘密鍵は AWS KMS に安全に保存され、公開鍵は ID プロバイダーに登録されます。この記事では、ワークフロー、サポートされているグラントフロー（M2M、OBO、ユーザー委任）、および設定手順（KMS 署名キーの作成、公開鍵の登録、資格情報プロバイダーの設定など）を説明します。また、監査用の CloudTrail イベント例も示します。

この記事では、Amazon Bedrock AgentCoreを使用して、カスタムコードなしで自律的かつクロスシステムなビジネスインテリジェンスを実現する方法を紹介します。プリビルドのMCPサーバーコネクタ、きめ細かなアクセス制御、永続メモリにより、企業は自然言語で複数のデータソースをクエリしつつ、ロールベースの境界を自動的に適用できます。

Amazon Quick を使用して、コールスクリプトと CSAT データからリスクのある顧客を検出し、カスタム MCP Action で保持優先度をスコアリングし、パーソナライズされた保持レターを生成するノーコードの顧客保持パイプラインを構築し、応答時間を数日から数分に短縮する方法を学びます。