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特定トピックに関する記事を時系列で並べて「いつ・何が起きたか」を俯瞰します。
2026年5月27日
Strands Agents、NVIDIA NIM、Amazon Bedrock AgentCoreを使用した高性能生成AIシステムの構築このポストでは、統合アーキテクチャを使用して、並列推論、コンテキスト永続性、追跡可能な実行パスを実証するマルチエージェントキャンペーンレビュー システムの構築方法を学ぶことができます。
AWS Machine Learning Blog
2026年5月27日
Amazon Bedrock AgentCoreを使用したAWS上の高度にスケーラブルなサーバーレスLangGraphマルチエージェントシステムの構築このポストでは、LangGraphエージェントをオーケストレーターとして統合し、Amazon Bedrock AgentCore Memoryと連携させて、AWS上に高度にスケーラブルでサーバーレスなマルチエージェント生成AI システムを構築するソリューションを提供しています。
AWS Machine Learning Blog
2026年5月27日
技術解説：Amazon Bedrock AgentCore決済とエージェント型コマースのイノベーションAmazon Bedrock AgentCore决済がプレビューで利用可能になりました。プロバイダーごとの手動課金設定なしに外部有料サービスへの即座の支払いを提供し、費用効率的なステーブルコイン対応を実現します。
AWS Machine Learning Blog
2026年5月28日
Amazon Bedrock AgentCoreを活用したエージェント型AI営業戦略の推進エージェント採用が拡大するにつれ、自社の営業組織を含む企業全体で共通のパターンが浮かび上がりました。特化したエージェントは価値を提供しますが、オーケストレーションがないとユーザーは認知的負担を抱えることになります。
AWS Machine Learning Blog
2026年5月28日
AWS SMGSがAmazon Bedrock AgentCoreを使用したAI対話型アシスタントでビジネス管理を変革このポストでは、Amazon Bedrock AgentCoreを使用してNarrateAIを構築し、AWS SMGS（Sales, Marketing and Global Services）組織向けに大規模なビジネスインテリジェンスを提供する方法を紹介しています。
AWS Machine Learning Blog
2026年5月28日
Amazon Bedrock AgentCoreを使用したビジネスサポート向けAIエージェントの構築この投稿では、AWS Generative AI Innovation Center（GenAIIC）がWorks Human Intelligence（WHI）と協力して、Amazon Bedrock AgentCoreを使用して2つのAIエージェントを構築した方法を共有します。課題について説明します。
AWS Machine Learning Blog
2026年5月29日
Amazon Bedrock AgentCoreのデータセット管理でエージェントとともに成長するテストスイートを構築エージェント評価は、急速に変化するオンラインシグナルと安定したオフラインベースラインを組み合わせることで最も強力になります。エージェントが時間とともに本当に改善されているかどうかを理解するには、固定ベンチマークが必要です。
AWS Machine Learning Blog
2026年5月29日
安全な自律型エージェントのための帯域外メタデータの重要性：Redpanda Agentic Data PlaneAIエージェントは、企業データへのアクセス、意思決定、自律的なアクション実行などをデジタル従業員として行うことが期待されています。しかし、エージェントは人間よりも予測不可能で、幻覚、誤解釈、敵対的操作に陥りやすく、より技術的な課題があります。
arXiv cs.AI
2026年6月2日
AgentOps: Amazon Bedrock AgentCoreでエージェントAIを大規模に運用エージェントAIソリューションを構築する際、独特の運用上の課題に直面します。エージェントは予測不可能な決定を下し、コストは予期せず急増し、非決定論的な障害のデバッグは不可能に見えます。
AWS Machine Learning Blog
2026年6月2日
Amazon Bedrock AgentCoreの組み込みガードレールで安全なエージェント決済を実現アマゾン ウェブ サービス（AWS）は、AI駆動のエージェント決済システムにおけるセキュリティ強化の方法を公開した。Amazon Bedrock AgentCoreに搭載された組み込みガードレール機能により、自動決済処理の安全性を確保できるという。 エージェント決済では、AIが独立して取引判断を実行するため、不正アクセスや誤った処理といったリスクが増大する。AWSが提案するアプローチは、こうした主要なリスク要因を特定し、システム設計段階から対策を講じることの重要性を強調している。 ガードレール機能は、不適切な指示の拒否、トランザクション検証の強化、監査ログの自動記録など複数の安全装置を備えている。これにより開発者は、セキュリティと利便性のバランスを取りながらAIエージェントを構築できる。 同社はこの技術の活用例として、金融機関やEコマース企業での導入シーンを想定している。今後、企業がAIを活用した自動決済を導入する際の重要な参考資料となる見込みだ。 （AWS Machine Learning Blog）
AWS Machine Learning Blog
2026年6月2日
Amazon Bedrock AgentCoreを使用した組み込みガードレール付きの安全なエージェント決済の実現本投稿では、エージェント決済システムの設計時に生じる複数の重要なリスクと、AgentCore paymentsの機能を使用してそれらに対処する方法について説明する。
AWS Machine Learning Blog
2026年6月2日
Amazon Bedrock AgentCoreゲートウェイのポリシーとLambdaインターセプターを使用したセキュアなAIエージェント本記事では、レイクハウスデータエージェントを使用して、決定的なアクセス制御のためのポリシーと動的検証のためのLambdaインターセプターを使用する方法を示します。その後、Lambdaを組み合わせる方法を示します。
AWS Machine Learning Blog
2026年6月2日
Amazon Bedrock AgentCore Gatewayへの MCP サポート拡張Model Context Protocol（MCP）サーバーを本番環境にデプロイする際、企業はサーバー全体にきめ細かいアクセス制御が必要であり、どのチームがどのツールを使用しているかの可視化とセキュリティ保証が必要となります。
AWS Machine Learning Blog
2026年6月2日
Amazon Bedrock AgentCore IdentityでAWS Secrets Managerのシークレットを参照AWS Secrets ManagerのシークレットをAgentCore Identityで参照できるようになりました。これにより、Secrets Managerで事前設定されたシークレットを参照して、完全な管理を維持できます。
AWS Machine Learning Blog
2026年6月2日
AgentCore GatewayとMCPクライアントを使用したセキュアな認証コードフロー設定# 記事本文 Amazon Bedrockが、セキュアなAI支援要求の実現に向けて新たな認証方式に対応した。AgentCore GatewayでホストされるMCPサーバーにおいて、OAuth認可コードフローの実装が可能になったもの。 この仕組みでは、組織のアイデンティティプロバイダーから発行されたユーザートークンを活用し、各AI支援要求の都度認証を行う。これにより、不正アクセスを防ぎながら、本番環境での利用に適したセキュリティ体制を構築できるようになる。 導入企業は既存のIDプロバイダーと連携させることで、複雑な追加設定を最小化しつつ、エンタープライズグレードのセキュリティ要件に対応できる点が特徴。クラウドベースのAI活用が進む中、組織の認証基盤との統合が重要性を増すなか、実用的なソリューションとして注目される。 （引用元：AWS Machine Learning Blog）
2026年6月2日
AgentCore GatewayとMCPクライアントを使用したセキュアな認可コードフロー設定の構築本稿では、Amazon Bedrock AgentCore GatewayでホストされているMCPサーバーに対する受信認可メカニズムとしてOpen Authorization（OAuth）コードフローを実装する方法を説明します。このガイドの終わりまでに...
AWS Machine Learning Blog
2026年6月3日
BazがAmazon Bedrock AgentCoreを使用してAIエージェント・コードレビューの精度を向上させた方法このポストではBazがAmazon BedrockおよびAmazon Bedrock AgentCoreを使用してSpec Reviewエージェントを構築した方法について説明します。
AWS Machine Learning Blog
2026年6月3日
Strands AgentsをLambdaにデプロイし、トレースをAgentCoreオブザーバビリティ（生成 AI オブザーバビリティ）に送るぜやります。人力で書いてるので、短く、端的に行きます。 手順 マネコンでいきます。 Lambdaを新規作成する ランタイムはPython 3.13（3.14はだめ） ARM64アーキテクチャを選ぶ（好み） Lambdaレイヤーを追加する なんと、Strands ...
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2026年6月9日
ノートパソコンを閉じても安心：Amazon Bedrock AgentCoreでコーディングエージェントをホストAmazon Bedrock AgentCore Runtimeは、各エージェントセッションに独立したマイクロVMと永続的なワークスペース、Gatewayを通じた安全なツールアクセス、組み込み型のオブザーバビリティを提供します。これにより、Claude Code、Codex、Kiro、Cursorを秘密情報、ポート、ファイルシステムを共有することなく並行して実行できます。
AWS Machine Learning Blog
2026年6月9日
[Bedrock AgentCore Gateway × Keycloak]MCP 2025-11-25 認可仕様に準拠したKeycloakでCIMDと認可コードフローを利用したMCP認可を試してみたはじめに こんにちは、最近実家の近くにラ・ムーができた株式会社 日立製作所の三本康貴です。 近年、AI Agent、Model Context Protocol(MCP)の普及に伴い、MCP Serverの開発、公開も増える一方で、既存のMCP Serverを統合したり、...
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2026年6月10日
ハンズフリー初動通知：Strands AgentsとAmazon Bedrock AgentCore Browser Toolを活用したインテリジェントな請求受付本稿では、Strands Agents SDKで構築されたエージェントがドメイン推論を行い、Amazon Bedrock AgentCore Browser Toolでライブポータル操作を行う、ハンズフリーの初動通知（FNOL）受付システムを実証します。このアプローチは、反復的な画面作業を排除しながら、人間の専門知識を維持します。
AWS Machine Learning Blog
2026年6月10日
LLMを識別器として利用：合成テーブルでもリアルに見える場合arXiv:2606.09865v1 新規発表 プライバシーとデータ共有はしばしば緊張関係にあります。多くの組織は、プライバシーリスクを軽減しつつ有用なデータを共有するために、合成データを使用しています。表形式データの場合、プライバシーの監査は依然として困難です。多くの場合、人間でさえテーブルが本物か合成かを見分けることは容易ではありません。本稿では、LLM（大規模言語モデル）の識別に基づく手法を提案します。LLMに各テーブルサンプルをREAL（本物）またはSYNTHETIC（合成）に分類させます。テーブルのみのC1設定と、テーブルおよび分布メタデータを含むC2設定の2つの設定でテストします。オープンモデルとしてLLaMAを、参照モデルとしてGeminiを使用します。実験では、2つの公開データセット（UCI AdultおよびACS Census）で3つの合成モデル（CTGAN、TVAE、Gaussian Copula）を実行しました。451件の有効な試行を収集しました。結果は、モデル間に明確な違いがあることを示しています。
arXiv cs.LG
2026年6月11日
Amazon Bedrock AgentCore を利用したAI駆動型機器修理アシスタントの構築この記事では、農家やフィールド技術者が自然言語で機器の問題を診断し、必要な部品を特定し、製造元承認の修理手順にアクセスするのに役立つ、Amazon Bedrock AgentCore を利用した AI 駆動型機器修理アシスタントを構築します。
AWS Machine Learning Blog
2026年6月11日
Amazon Bedrock AgentCoreを使用してAIを活用した機器修理アシスタントを構築するアマゾンウェブサービス（AWS）は、Amazon Bedrock AgentCoreを活用し、AIを搭載した機器修理アシスタントを構築するソリューションを公開しました。このアシスタントは、農家や現場の技術者が機械の故障診断、必要な部品の特定、メーカー公認の修理手順へのアクセスを自然言語で行えるように設計されています。 このシステムは、Amazon Bedrock AgentCoreのランタイム機能とStrands Agents SDKを基盤としています。特に、基盤モデルにはAmazon Nova 2 Liteが採用されており、応答生成の精度を高めています。また、検索拡張生成（RAG）の機能はAmazon Bedrock Knowledge Baseによって実現され、豊富な情報源から関連性の高い情報を引き出すことを可能にしています。会話の履歴はAgentCore Memoryによって永続化されるため、ユーザーは一貫した対話体験を得ることができます。 このAIアシスタントの導入により、機器の修理プロセスが効率化され、専門知識を持たないユーザーでも迅速かつ正確な対応が可能になることが期待されます。 引用元: AWS Machine Learning Blog
AWS Machine Learning Blog
2026年6月12日
Bedrock AgentCore + Strands Agents SDK で作る、使うほど賢くなる社内RAGボット1. はじめに PKSHA Technology でソフトウェアエンジニアをしている成川（@eve_n）です。 私のチームでは、社内ヘルプデスク向けの Slack RAG ボットを運用しています。
Zenn
2026年6月13日
Smithyがすごい！AgentCoreゲートウェイとBedrockナレッジベースが直接つながる！！（LambdaやAgentCoreランタイムいらない）三行まとめ SmithyはAWSのAPIを定義する言語 AgentCoreゲートウェイにSmithyを使用するとAWS APIを呼び出すMCPサーバーが簡単に作れる Smityの定義を自分で記述するのは大変なので、Claudeに任せよう AgentCoreゲート...
Qiita 人気記事
2026年6月14日
Amazon Bedrock AgentCore ハーネスでRAG検索機能付きAIエージェントを爆速で構築するはじめに この記事で AgentCore ゲートウェイと Bedrock ナレッジベースが直接繋げられると学びましたので、Amazon Bedrock AgentCore ハーネスでRAG検索機能付きAIエージェントの簡単構築方法をご紹介します。 Amazon ...
Qiita 人気記事
2026年6月14日
Gemma 4 31B + S3 Vectors + AgentCore で低コストな RAG を構築してみた | DevelopersIOGemma4 めちゃくちゃ安いですね・・・！！ そこそこ日本語が使えて、ツールコールもできるなら、AI エージェントとして RAG を組んだら面白いんじゃないか？ と思い、Amazon Bedrock AgentCore + S3 Vectors を使って RAG を構築してみました。
はてなブックマーク IT
2026年6月15日
Deep AgentsとBedrock AgentCoreでコンテキストリッチなリサーチエージェントを構築するこの記事では、このパターンをエンドツーエンドで示す、競合力のあるリサーチエージェントを構築します。このチュートリアルは、エージェントのために分離された実行環境を必要とする、マルチステップAIワークフローを構築する開発者を対象としています。
AWS Machine Learning Blog
2026年6月16日
`cp`はディスク上ではデータをコピーしないことがある誰もが使うLinuxのコマンドの一つにcpがあります。cp のように引数を与えるとというファイルをにコピーします。この処理は以下の図のように(1)のinode(ファイルサイズ、作成時刻といったメタデータを保存するデータ)を作成し、(2)…
Zenn