Amazon Web Services ブログ

Amazon Quick を社内のナレッジに接続しよう – Microsoft SharePoint Online 編

多くの企業が社内ナレッジをさまざまなストレージツール上に保管しています。蓄積された膨大な情報を効率よく活用するのは簡単ではありません。Amazon Quick なら、組織に散らばり保存された社内ナレッジを AI エージェントに接続し、自然言語で質問するだけで必要な情報を引き出せます。
本ブログでは、Amazon Quick の AI エージェントを社内ナレッジへ接続する例として、Microsoft SharePoint Online（以下、SharePoint と記載）での連携方法を取り上げます。ナレッジベース連携とアクション連携の、2 つのアプローチについて、セットアップ手順をステップバイステップで解説します。

Amazon Q Developer のサポート終了に関するお知らせ

私たちが Amazon Q Developer を立ち上げたときの目標は、AI による支援を開発者の作業の流れに直接組み込むことでした。お客様は VS Code、JetBrains、Eclipse、Visual Studio にわたって Q Developer を導入し、コード生成やデバッグ、チャットベースのガイダンスに活用してきました。Q Developer は、AI が日々の開発サイクルに欠かせない存在であることを証明しました。
この 1 年で私たちが学んだのは、もっともインパクトのある AI 開発者体験はコード生成や補完にとどまらないということです。開発者には、プロジェクト全体 —— アーキテクチャ、要件、テスト、そしてコードの背後にある意図 —— を理解する AI が必要です。そのためには、専用に設計された環境が必要になります。それこそが、私たちが Kiro を構築した理由です。

個人番号利用事務系の実業務で生成AI活用 ― 奈良市と日立システムズが Generative AI Use Cases (GenU) で特定保健指導等における業務効率化に向けた有効性を確認

本ブログは、奈良市 AI・行革推進課 染川 実希 様、株式会社日立システムズ 山田 健太郎 様、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 松本 侑也 の共著です。奈良市における個人番号利用事務系ネットワーク上での生成AI活用の取り組みについてご紹介します。自治体の個人番号利用事務系 (マイナンバー系ネットワーク) は、機微情報を扱うためネットワークが厳格に分離されており、生成AIの活用は困難とされてきました。本ブログでは、ガバメントクラウド上の個人番号利用事務系ネットワークにおいても、生成AIを活用することで業務効率化への将来的な期待と、実務における有用性を確認した、奈良市と日立システムズの取り組みをご紹介します。

週刊AWS – 2026/4/20週

Amazon CloudWatch Logs Insights が JOIN およびサブクエリコマンドを導入、Amazon Aurora serverless: 最大 30% のパフォーマンス向上、よりスマートなスケーリング、そしてゼロまでのスケールダウンを継続、Amazon Bedrock AgentCore が開発者のエージェント構築を高速化する新機能を追加、Amazon Redshift が Apache Iceberg テーブルに対する UPDATE、DELETE、MERGE をサポート、Amazon Connect が AI エージェントのパフォーマンスを測定・改善するための 8 つの新しいメトリクスを提供開始など

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