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AI要約 Amazon Bedrock AgentCore のウェブ検索機能が一般提供開始。エージェントがリアルタイムでウェブ情報を取得・利用できるようになり、常に最新情報を必要とするユースケースに対応する。

EN Web Search on Amazon Bedrock AgentCore is now generally available. In this post, we walk through what makes Web Search on Amazon Bedrock AgentCore different, why it matters, and how to wire it in with

AI要約 Model Context Protocol（MCP）を用いてAdobe Marketing AgentとAmazon Quickを連携させる手順を解説。Adobe資格情報による認証設定からキャンペーンインサイト取得までを網羅する実践的チュートリアル。

EN This post shows how to enable Adobe Marketing Agent for Amazon Quick using a Model Context Protocol (MCP). We walk you through how to configure the integration, authenticate using your Adobe credentia

AI要約 Amazon SageMaker AIの詳細メトリクスとCloudWatch Insightsダッシュボードを活用し、リアルタイム推論エンドポイントのパフォーマンス監視とデバッグを効率化する方法を解説する。

EN Amazon SageMaker AI provides fully managed real-time inference hosting for machine learning models. You deploy a model to a SageMaker endpoint backed by one or more compute instances, and SageMaker ha

AI要約 Amazon SageMaker AI の非同期推論が InvokeEndpointAsync API のリクエストボディへ直接ペイロードを送信できるインライン形式に対応。S3 への事前アップロードが不要となり、ワークフローが簡素化される。

EN Today, we’re announcing inline payload support for Amazon SageMaker AI Async Inference. Customers can now send inference payloads directly in the request body of the InvokeEndpointAsync API, removing

AI要約 Amazon Quickに自律エージェント機能が追加され、ユーザーに代わって継続的に作業を実行。アクティビティフィードにより重要なタスクを優先化し、日々の業務効率を大幅に向上させる。

EN Today, Quick gets even more powerful: new autonomous agents that work continuously on your behalf, an activity feed that helps you prioritize your most important work, and the ability to&nbs

AI要約 AIエージェントの推論精度はコンテキストの質に左右される。データレイクやウェアハウスなど分散したソースから文脈情報を統合し、AWS Bedrockでスケーラブルに提供する手法を解説。

EN Agents are only as intelligent as the context they can reason over. Today, that context is scattered across data lakes, data warehouses, lakehouses, databases, and streams, and in institutional knowle

AI要約 Amazon Bedrock AgentCore に、エージェントの知識範囲拡大と継続的学習を実現する新機能が追加。エージェントの構築・接続・最適化を支援するプラットフォームが強化された。

EN Today we're introducing new capabilities on Amazon Bedrock AgentCore, the platform to build, connect, and optimize agents. In this post, we cover how these capabilities close each gap: connecting agen

AI要約 Amazon Bedrock Guardrails に新 API「InvokeGuardrailChecks」が追加され、エージェント型 AI ワークフローの任意のステップで個別の安全チェックを適用できるようになった。

EN Amazon Bedrock Guardrails introduces the InvokeGuardrailChecks API, letting developers apply individual safety checks at any step within agentic AI application workflows.

AI要約 Amazon SageMaker AIの推論エンドポイント向けにコンテナイメージキャッシュ機能が新たに発表された。スケーリング時に毎回発生するコンテナイメージのダウンロード処理を省略することでエンドツーエンドのレイテンシを大幅に短縮し、モデルのスケールアップをより迅速かつ効率的に行えるようになる。AWSはこれを高速スケーリング最適化の次なる重要な一歩と位置づけている。

EN Amazon SageMaker AI now supports container image caching for inference, cutting end-to-end latency during scale-out events by eliminating redundant image pulls. AWS describes this as the next major advancement in its ongoing faster scaling optimization journey for SageMaker inference.

AI要約 Amazon SageMaker AI上でP-EAGLEを活用し、投機的デコーディングを並列化してLLM推論を高速化する手法を解説。JumpStartカタログでのモデル選択から並列ドラフト設定まで実践的な手順を紹介する。

EN P-EAGLE on Amazon SageMaker AI parallelizes speculative decoding for faster LLM inference, with a tutorial covering JumpStart catalog model selection and parallel draft configuration.

AI要約 Google DeepMindのオープンウェイトモデルGemma 4ファミリーがAmazon Bedrockで利用可能になった。Apache 2.0ライセンスで提供され、幅広い生成AIユースケースに対応する。

EN Google DeepMind's Gemma 4 open-weight model family is now available on Amazon Bedrock under the Apache 2.0 license, enabling a broad range of generative AI use cases.

AI要約 Strands Evalsのディテクター関数を使ってAIエージェントの実際の障害を診断する方法を解説。カテゴリ分類された障害情報と信頼スコアを含む構造化出力の解釈方法も学べる。

EN Learn how to use Strands Evals detector functions to diagnose real AI agent failures and interpret structured outputs including categorized failures with confidence scores for root cause analysis.

AI要約 Deep AgentsとAmazon Bedrock AgentCoreを組み合わせ、競合調査エージェントをゼロから構築するチュートリアル。マルチステップAIワークフローと分離実行環境の実装パターンを開発者向けに解説する。

EN A developer-focused tutorial on building a competitive research agent end to end using Deep Agents and Amazon Bedrock AgentCore, covering multi-step AI workflows and isolated execution environments.

AI要約 ニューヨークAWS Summitに合わせ、AWS FinOps Agentのプレビュー開始、Amazon BedrockへのGemma 4追加、Kiro Pro Max発表など今週の主要アップデートをまとめて紹介。

EN At AWS Summit NYC, Amazon highlights AWS FinOps Agent entering preview, Gemma 4 availability on Amazon Bedrock, the new Kiro Pro Max tier, and more weekly AWS updates.

AI要約 Rocket CloseがStrands Agents、Amazon Bedrock、Amazon Bedrock Knowledge Bases、MCPツールを組み合わせた自律AIシステム「Supercharger」を構築し、不動産タイトル業務を効率化した事例をAWS MLブログが解説。

EN Rocket Close built 'Supercharger' using Strands Agents, Amazon Bedrock, Knowledge Bases, and MCP tools to automate and optimize real estate title operations with agentic AI.

AI要約 Amazon Q と Cisco Webex の MCP サーバーを組み合わせ、単一プロンプトで会議検索・準備・フォローアップを自動化するエージェントの構築手順を解説。

EN This tutorial shows how to build a meeting assistant using Amazon Q and Cisco Webex MCP servers—automating meeting prep and follow-up workflows from a single prompt.

AI要約 Amazon BedrockとBedrock Data Automation（BDA）を活用し、PDFなどの文書から自動的にインサイトを抽出する、コスト効率に優れたスケーラブルな文書処理パイプラインの設計方法を詳解。

EN Covers building a scalable intelligent document processing pipeline on AWS using Amazon Bedrock and BDA to automate PDF ingestion and extract insights cost-effectively.

AI要約 AWS ProServe が AI ツールを既存プロセスに追加するのではなく、業務プロセスそのものを根本的に再構築することで、案件期間を数ヶ月から数日に短縮した事例を紹介。Amazon Bedrock を活用したエージェント型 AI ワークフローの実践的な導入方法を詳述している。

EN AWS Professional Services dramatically shortened client engagement timelines from months to days by fundamentally rebuilding workflows around agentic AI rather than layering tools onto existing processes, using Amazon Bedrock as the operational foundation.

AI要約 Amazon Bedrockのオンデマンド推論とバッチ推論の両方を活用した、柔軟でスケーラブルなインテリジェント文書処理パイプラインの構築手法を紹介する実践的なガイド。

EN Shows how to build an intelligent document processing pipeline on Amazon Bedrock that combines on-demand and batch inference for flexible, scalable data extraction.

AI要約 AIペアプログラミングツールAiderのv0.86.0が公開された。GPT-5.1やGemini 3 Pro Previewなどの新モデルに対応し、認証やエラーハンドリングも改善。Aider自身がコードの74%を書いたとされる。

EN Added support for all GPT-5 models. Added support for Grok-4 via xai/grok-4 and openrouter/x-ai/grok-4 model names. Added support for gemini/gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17 model, by Tamir Zahavi-