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AWS Graviton5プロセッサを搭載したコンピュート最適化インスタンスC9g/C9gdが一般提供を開始。前世代のGraviton4比で性能・コスト効率が大幅に向上し、CPU集約型ワークロードに最適。
AWS launched EC2 C9g and C9gd instances powered by Graviton5, delivering improved performance and cost efficiency over the prior generation for compute-heavy workloads.
aws-news · 2d ago 過去日のカウントは保持ポリシー（per-source cap / half-life）により縮む場合があります。直近 1〜2 日の活動量の目安としてご覧ください。 Past-day counts may shrink over time due to retention (per-source cap / half-life). Use this chart as a rough gauge of the last 1-2 days.
| Date | Count |
|---|---|
| 2026-06-27 | 39 |
| 2026-06-28 | 40 |
| 2026-06-29 | 78 |
| 2026-06-30 | 40 |
| 2026-07-01 | 35 |
| 2026-07-02 | 22 |
| 2026-07-03 | 6 |
Deep dive
arXiv 論文を分離した通常更新の一覧です。カテゴリ・タグ・検索で絞り込んで詳細へ進めます。
Browse the non-arXiv update stream by recency, then narrow with category, tags, or search.
AI要約 生成中 AI summary generating タイトル・ソース・カテゴリ・重要度で判断できます。要約は生成され次第このカードに反映されます。 Decide from the title, source, category, and priority. The summary appears here once generated.
og fallback AI要約 Claude Code・Codex・Cursorを対象とした86,000件の拡張機能を大規模分析し、MCPエコシステムの実態と傾向を明らかにした調査記事。AIコーディングツール向け拡張の現状を把握できる貴重なデータとなっている。
EN A survey of 86,000 Claude Code, Codex, and Cursor extensions uncovers key MCP ecosystem trends, giving developers data-driven insight into real-world AI coding tool extension usage.
og fallback 
aws-ml-blog AI要約 生成中 AI summary generating タイトル・ソース・カテゴリ・重要度で判断できます。要約は生成され次第このカードに反映されます。 Decide from the title, source, category, and priority. The summary appears here once generated.
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AI要約 RTX 4070というコンシューマGPU上でQwen 35Bの推論を量子化などの最適化によって2.8倍高速化する方法を具体的に解説。ローカルLLM活用者にとって実践的な高速化ノウハウを提供する内容。
EN A guide to achieving 2.8× faster inference for Qwen 35B on an RTX 4070 through optimization techniques such as quantization, making large-scale local models viable on consumer-grade GPUs.
og fallback AI要約 生成中 AI summary generating タイトル・ソース・カテゴリ・重要度で判断できます。要約は生成され次第このカードに反映されます。 Decide from the title, source, category, and priority. The summary appears here once generated.
AI要約 AWS公式のPostgres MCP ServerをClaude Desktopと連携させ、Amazon Auroraに対してData APIと直接接続の2方式を同一クラスタ上で実際に検証し、それぞれの利点と制約を比較した実践的な記事。
EN This article tests AWS's official Postgres MCP Server with Claude Desktop on Amazon Aurora, comparing Data API versus direct connection on the same cluster to highlight their real-world trade-offs.
og fallback AI要約 Playwright MCPはModel Context Protocolを通じてAIエージェントがWebブラウザを直接制御できるサーバーであり、本記事ではその導入手順と実際の動作を検証している。AIによるブラウザ自動操作が現実のものとなることで、従来のスクリプト不要な業務自動化の可能性が大きく広がる。
EN Playwright MCP is a Model Context Protocol server that allows AI agents to control web browsers directly, and this hands-on article walks through its setup and live behavior. The ability for LLMs to automate browser interactions without traditional scripts marks a meaningful step forward in AI-driven workflow automation.
AI要約 生成中 AI summary generating タイトル・ソース・カテゴリ・重要度で判断できます。要約は生成され次第このカードに反映されます。 Decide from the title, source, category, and priority. The summary appears here once generated.
AI要約 VS Code 起動時に Copilot Chat パネルが自動的に開く挙動を設定から無効化する方法を紹介した記事。余計なパネルの自動展開を抑えることで、エディタの作業スペースをすっきり保てる。
EN This article explains how to disable GitHub Copilot Chat from automatically opening every time VS Code starts, helping developers avoid unwanted panel clutter and keep their workspace clean and focused.
AI要約 GitHub Modelsが7月30日をもってサービス終了することが発表された。同時にKimi K2.7の新モデル公開、ブラウザツールの正式リリース、Codex CLIのログ漏洩バグ修正など、開発者に直結する複数の重要変更が行われた。
EN GitHub Models will shut down on July 30, and this roundup also covers the Kimi K2.7 model launch, browser tools reaching general availability, and a security patch resolving a log-leakage vulnerability in Codex CLI.
AI要約 ServiceNow の MID Server を用いて Discovery を完走させ、検出データが CMDB を経由して SAM へ連携される一連のルートを ServiceNow MCP により一気通貫でトレースする手順を実践的に解説している。
EN This article walks through running ServiceNow Discovery end-to-end via MID Server, then leveraging ServiceNow MCP to trace the complete Discovery→CMDB→SAM data pipeline in a single unified workflow.
AI要約 Amazon BedrockのMCPゲートウェイと、AWS LambdaをバックエンドとするMCPサーバーの具体的な構築手順を解説した実装例で、AWSでMCPを活用したい開発者に役立つ。
EN This tutorial demonstrates how to set up an Amazon Bedrock MCP Gateway and create MCP Servers with AWS Lambda, giving developers a practical reference for MCP deployment on AWS.
AI要約 Spec Kit をバグ修正・機能追加・エラー対応といった実務シナリオに適用する具体的な手順を解説する補足記事。GitHub Copilot を活用した開発フローを体系的に整理し、日常的な開発作業への応用方法を示している。
EN A supplementary guide explaining how to apply Spec Kit to everyday development tasks such as bug fixes, feature additions, and error handling, with structured workflows designed to improve Copilot-assisted development practices.
og fallback AI要約 Spec Kit の `/speckit.implement` コマンドが仕様書を実際のコードへ変換する内部メカニズムを詳しく解説した記事。実装フェーズの処理フローを理解することで、Copilot を活用した AI 支援開発をより効果的に設計できる。
EN This article dives into how Spec Kit's `/speckit.implement` command drives the implementation phase, automatically turning written specifications into functional code. Grasping this mechanism allows developers to design more effective AI-assisted workflows using GitHub Copilot.
AI要約 kSQL MCPサーバーのコード解説シリーズ第4回では、validate関数を起点として各ツールへの実行経路がどのように振り分けられるかを解説し、サーバー内部のルーティング処理の仕組みを明らかにしている。
EN Part four of the kSQL MCP server code walkthrough series examines how the `validate` function acts as the central dispatcher, routing each incoming request to the appropriate tool handler and clarifying the server's internal control flow.
og fallback AI要約 kSQL MCPサーバーシリーズ第3弾として、SQL文をkintone REST APIリクエストへ変換する解析パイプラインの内部実装をコードレベルで解説。kintoneとMCPを連携させるシステムを構築・理解したい開発者に役立つ内容。
EN Part 3 of the kSQL MCP server series covers the parsing pipeline that converts SQL into kintone REST API calls, explaining the query transformation process at the code level.
og fallback AI要約 kSQL MCPサーバー実装解説の第2回として、Zodライブラリを用いてMCPツールの入力スキーマを型安全に定義する方法を紹介する。Zodで入力値の境界を明示することで、ランタイムバリデーションとTypeScriptの型推論を同時に実現できる点が重要だ。
EN The second installment of a kSQL MCP server code walkthrough explains how to use the Zod library to define type-safe input schemas for MCP tools. Declaring input boundaries with Zod achieves runtime validation and TypeScript type inference simultaneously, making tool implementations more robust and predictable.
og fallback AI要約 GitHub Copilot の Spec Kit を活用して仕様書から実装計画ファイル（plan.md）を生成するハンズオン手順を解説する記事。仕様と技術設計の間のギャップを埋める実践的なワークフローを習得できる。
EN A hands-on tutorial showing how to use GitHub Copilot's Spec Kit to generate a plan.md implementation plan directly from specification documents. It provides a practical workflow for bridging the gap between spec writing and concrete technical design.
AI要約 Spec Kitの/speckit.specifyコマンドを使って仕様書（spec.md）を定義する手順を解説する記事。要件を構造的に記述することでGitHub Copilotとの協調開発における精度と効率を向上させられる。
EN Spec Kit's /speckit.specify command lets developers author structured spec.md files that clearly define what to build, improving requirement clarity and the accuracy of GitHub Copilot-assisted development.
AI要約 Spec Kit の `specify init` コマンドが自動生成する `.github`・`.specify`・`.vscode` の構成と各ファイルの役割を詳しく解説。ツールの内部動作を理解することで、プロジェクトへの正確な導入と効果的な活用が可能になる。
EN This article breaks down the directories and files—`.github`, `.specify`, and `.vscode`—that Spec Kit's `specify init` command generates, explaining each component's role so developers can confidently adopt and customize the tool in their projects.
AI要約 Notion 3.6では外部AIエージェントとの連携機能が追加されるとともにMCPサーバーとしての拡張が強化され、開発者がNotionをAIアプリケーションの中核データ基盤として活用できる選択肢が大幅に広がった。
EN Notion 3.6 adds external AI agent integration and expanded MCP server support, meaningfully broadening how developers can leverage Notion as a core AI data foundation.
og fallback aws-ml-blog AI要約 NVIDIA NemotronとOpenAI GPTのOSSモデルがAWS GovCloud（米国）のAmazon Bedrockで利用可能になり、政府機関や規制産業が高度な生成AIをセキュアな環境で活用できるようになった。
EN NVIDIA Nemotron and OpenAI GPT OSS models are now accessible on Amazon Bedrock in AWS GovCloud (US), expanding secure AI options for government and regulated industries.
og fallback aws-ml-blog AI要約 AWS上でサーバーレスなA2Aゲートウェイを構築し、複数AIエージェント間の動的な探索・ルーティング・アクセス制御を実現する方法を解説している。マルチエージェントシステムを本番環境で安全かつスケーラブルに運用するための実践的な実装パターンとして注目される。
EN This post shows how to build a serverless A2A gateway on AWS that handles agent discovery, routing, and access control, providing a practical architecture for deploying secure and scalable multi-agent AI systems in production.
aws-ml-blog AI要約 Amazon Bedrock AgentCore Memoryに構造化メタデータフィルタリング機能が導入され、AIエージェントが必要な記憶だけを高精度で取得できるようになった。これにより文脈に即した応答を行うエージェントの構築が容易になる。
EN AgentCore Memory now supports structured metadata filtering, enabling AI agents to retrieve only the most relevant stored memories and deliver more precise, context-aware responses in production applications.
aws-ml-blog AI要約 HippoRAGは海馬の記憶索引理論に着想を得たRAGフレームワークで、Amazon BedrockとAmazon Neptuneによるナレッジグラフ、パーソナライズドPageRankを組み合わせて複雑なマルチホップ質問への回答精度を向上させる。
EN HippoRAG pairs Amazon Neptune knowledge graphs with personalized PageRank to bring hippocampal memory indexing theory to RAG, boosting retrieval accuracy for complex multi-hop queries beyond what conventional vector search achieves.
aws-ml-blog AI要約 FinTech企業InscribeがAmazon Bedrockを活用し、ローン申請などで提出される書類の詐欺を数秒で検出するシステムを構築した事例を紹介。金融機関の審査を効率化しつつ不正リスクを大幅に低減できる点が注目される。
EN Inscribe now uses Amazon Bedrock to detect document fraud in seconds, giving lenders a fast and accurate way to reject fraudulent applications and protect against financial risk.
aws-ml-blog AI要約 Amazon Bedrockで利用可能な複数のFMをレイテンシ・コスト・品質などの指標で自動比較できるオープンソースツール「Model Profiler」が公開された。手動テストの手間を省き、ユースケースに最適なモデルを迅速に特定できる。
EN The open source Model Profiler for Amazon Bedrock automates benchmarking of multiple foundation models across latency, cost, and quality metrics, enabling developers to quickly identify the best model for their specific workload without manual testing.
aws-ml-blog AI要約 タンパク質設計向け生成モデル BoltzGen を Amazon SageMaker AI 上にデプロイする手法を解説し、創薬や生命科学研究におけるタンパク質エンジニアリングの効率を大幅に向上させる。
EN BoltzGen, a generative model for protein design, can be deployed on Amazon SageMaker AI, enabling scalable and accelerated protein engineering workflows critical for drug discovery and life sciences research.
AI要約 Zedエディタのnightlyビルドで、コードを折りたたんだ際に該当箇所のコードレンズ用ブロックも一緒に非表示になるよう改善された。折りたたみ表示がすっきり整理され、エディタの見やすさが向上する更新となっている。
EN Zed's nightly build now hides code lens blocks when their associated code is folded, keeping folded sections visually clean and improving editor readability. It is a minor UI refinement made cautiously based on user feedback.
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