【技術深掘り】AWS、GovCloudでChatGPT・Codexの推論経路を管理する設定ガイドを公開
AWSは、ChatGPTデスクトップアプリとCodexのモデル要求を、AWS GovCloud (US)のAmazon Bedrockへ送る構成手順を公開しました。対象はus-gov-west-1で、IAMと端末ポリシー、ネットワーク制限を組み合わせます。 対応アプリ版と承認されたアカウント・モデルが必要で、設定例を適用するだけで組織の利用認可が得られるわけではありません。
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AWSは、ChatGPTデスクトップアプリとCodexのモデル要求を、AWS GovCloud (US)のAmazon Bedrockへ送る構成手順を公開しました。対象はus-gov-west-1で、IAMと端末ポリシー、ネットワーク制限を組み合わせます。 対応アプリ版と承認されたアカウント・モデルが必要で、設定例を適用するだけで組織の利用認可が得られるわけではありません。
本文を読む →AWSは、EpsilonがAmazon Nova ActとAgentCore Browserを組み合わせ、自然言語でUIテストを記述する構成を公開しました。チームごとにブラウザー基盤を持たず、共通APIから実行と結果確認を行います。 公開記事にはPythonの連携例、条件分岐を含む操作例、アカウント分離と監査の設計が含まれます。
本文を読む →Worldwide Expressは、請求照合、料金差異、追加料金の検証を専門エージェントに分担させる仕組みを構築しました。AWSの公式記事が、Amazon BedrockとEC2を使い、既存の輸送管理システムへつなぐ設計を紹介しています。 導入6カ月後に処理待ちの請求例外が75%減少したと報告していますが、特定企業の業務実績であり、モデル単体のベンチマークではありません。
本文を読む →AWSは、AgentCoreのセッション内で動くWebアプリを、認証付きURLから確認する実装例を公開しました。 Viteの変更をWebSocketで反映し、Coding Agentへの修正依頼と画面確認を同じ開発ループで行います。
本文を読む →AWSは、Bedrockの費用を担当者や業務にひも付け、監視・制御・改善する運用ガイドを公開しました。 費用の帰属、可視化、予算制御、最適化、継続運用を一つの循環として設計します。
本文を読む →AWSがKiroによるPHP→Java移行の再利用可能な実装手法を公開しました。 既存PHPを仕様として扱い、Java版との入出力をParity Harnessで比較します。 共通ルールを修正して再生成することで複数アプリへの適用を目指します。
本文を読む →AWSがSageMaker Training向けQuota Managementを紹介しました。 チームごとの利用枠を設定し、未使用GPUを貸し出して必要時に回収できます。 優先ジョブへGPUを割り当てるプリエンプションにも対応します。
本文を読む →Amazon Web Servicesが、MoEngageによるAgentCore Gatewayの実装事例を公開しました。 MoEngageは、7つのAWSリージョンに分散する約400個の社内REST APIを、10種類のAIエージェントから利用できるようにしています。
本文を読む →AWSが、NVIDIAのマルチモーダルモデル「Nemotron 3.5 Super VL」をEKSとSageMaker HyperPod EKSへデプロイする技術ガイドを公開しました。 Nemotron 3.5 Super VLは、総120BパラメータのMoEモデルで、推論時にアクティブになるのは12Bパラメータです。
本文を読む →Amazonが、生成AIを搭載した新しい音声アシスタント「Alexa+」の日本国内での早期アクセス提供を開始しました。 従来のAlexaより自然な会話が可能になり、ユーザーの意図や好みを理解してタスクを実行します。
本文を読む →Amazon Web Servicesが、Amazon BedrockでOpenAIモデルを利用する際のプロンプトキャッシュ最適化について、詳細な実装ガイドを公開しました。 Coding Agentはツールを呼び出すたびに、システム指示、ツール定義、会話履歴を繰り返しモデルへ送信します。
本文を読む →Amazon Web ServicesとUC Berkeleyの共同研究プロジェクト「Hydro」が、AIエージェント向けの新しい実行基盤「Infinity」を公開しました。 最大の特徴は、エージェントが外部ツールを呼び出した時点で会話履歴を保存し、実行プロセスを終了できることです。
本文を読む →Amazon Web Servicesが、SageMaker AI Serverless Model Customizationの「Training Sessions」を一般提供しました。 GPUインスタンスの選択、分散学習クラスタの構築、障害復旧などをAWSに任せながら、開発者が独自の学習ループを実装できます。
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