Amazon Web Services ブログ

Category: Artificial Intelligence

Kiro CLI V3 をデフォルトのエクスペリエンスとして順次展開します

Kiro CLI V3 は、Kiro IDE と Kiro Web を動かしているものと同じエージェントハーネスをターミナルで使えるようにします。V3 では、計画・実装・レビューが必要なタスクを Kiro に渡し、workflow のエージェントがバックグラウンドで各ステップを進めている間も、ご自身は作業を続けられます。クラウドセッションを開始すれば、ノート PC を閉じても作業は止まりません。新しい spec モードでは、Kiro がコードを書き始める前に要件と設計を Kiro と一緒にレビューできます。新しい tangent モードを使うと、メインセッションのコンテキストに影響を与えずに、並行する会話へ分岐できます。

AI を活用した脆弱性検出ハーネス (パート 2 設定編): ステアリングファイルで実現する証拠ベースの脆弱性トリアージ

AI モデルに経験豊富なセキュリティアナリストと同等の一貫性で脆弱性トリアージを実行させる、ステアリングファイルの設計と使い方を紹介します。重要な 5 つのセクションとして、構造的検証によるハルシネーションの抑制、証拠ベースの信頼度スコアリング、AWS WAF などの補完的コントロールを考慮したインフラストラクチャの評価、CISA KEV や EPSS を活用した脅威インテリジェンスの統合、P0～P3 の優先度分類を解説します。検証結果に加え、Kiro や Claude Code での導入方法も説明します。

AI を活用した脆弱性検出ハーネス (パート 1 構築編): 3 層パイプラインによる検出結果の絞り込み

脆弱性スキャナーの検出結果は、手動のトリアージでは処理しきれないほど増え続けています。この記事では、AI を活用した脆弱性検出ハーネスを紹介します。複数スキャナー間の一致、AST による構造検証、IaC テンプレートを用いたデプロイコンテキストの 3 層で検出結果をフィルタリングし、悪用可能性の証拠を備えた優先順位付きの少数の検出結果に絞り込みます。パイプラインの構築から得られた 4 つの原則と、段階的な導入手順も解説します。

Agent Skills で Amazon Bedrock の自動推論ポリシーのライフサイクルを自動化

Amazon Bedrock の自動推論チェック (Automated Reasoning checks) では、AI の回答を形式論理で検証し、説明可能な判定を得られます。この記事では、Agent Skills を使って自動推論ポリシー (Automated Reasoning policy) のライフサイクルをコーディングエージェントからコードで実行する方法を説明します。builder や validator など 6 つのスキルの役割と構成を紹介し、育児休暇ポリシーを例に構築からデプロイ、検証までを順に解説します。あわせて、SATISFIABLE という判定の解釈など、スイートを実行して得られた教訓も紹介します。

Amazon Bedrock の自動推論チェックが変える生成 AI のコンプライアンス

別の大規模言語モデル (LLM) に出力を評価させる LLM-as-a-judge のような確率的な検証は、規制業界が監査で求められる形式的な保証を提供できません。この記事では、Amazon Bedrock Guardrails の自動推論チェックが形式的検証によって AI の出力を数学的に検証し、監査にそのまま使えるエビデンスとともに、確率的な確信から数学的な証明へ進む道筋を提供する仕組みを説明します。Amazon Logistics、Lucid Motors、Fortive、FETG など 6 業界の導入事例と、コンプライアンスチェックのリファレンスアーキテクチャ、利用開始の手順も紹介します。

Amazon Bedrock の自動推論ポリシーの自動改善

Amazon Bedrock Guardrails の自動推論チェック (Automated Reasoning checks) で、失敗したテストの診断と形式論理の修正案の作成を自動化するポリシーの自動改善を紹介します。ルールの問題に対応する Iterative Refinement と、変換のあいまいさに対応する Ambiguous Variable Refinement の使い分け、AWS SDK for Python (Boto3) による非同期の開始・ポーリング・取得ワークフロー、お客様が承認するまで変更が反映されないレビューゲート、Fidelity Report (忠実度レポート) による検証、コンソールでのウォークスルーを解説します。

SAP Generative AI on AWS コースが AWS Skill Builder で受講可能に

AWS Skill Builder に新しい中級コース「SAP Generative AI on AWS (Level 200)」が登場しました。90分・4モジュール構成で、SAP 環境と AWS の生成 AI サービスを結び付ける設計・実装・最適化を学べます。AWS SDK for SAP ABAP、Amazon Bedrock AgentCore、Amazon Quick、Strands Agents SDK などを用いたエージェント型 AI や、Well-Architected Generative AI Lens に基づくベストプラクティスを扱います。SAP ソリューションアーキテクトや AWS 専門家に最適な内容です。

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