AI・ML AWS × Anthropicの怒涛の4ヶ月（2026年1月〜4月）をKiroにまとめてもらいました
2026年1月〜4月にかけて、AWSとAnthropicの協業が一気に加速しました。新モデルの連続リリース、開発者ツールの統合深化、サイバーセキュリティの新イニシアチブ、そして史上最大規模の投資拡大まで。正直、情報を追いきれないので Kiro に整理してもらいました。
Amazon Bedrock
AI・ML 
AWS Amazon Bedrock AgentCore Managed Harnessを試してみた
2026年4月22日にプレビューリリースされたAmazon Bedrock AgentCore Managed Harness （以下、AgentCore Harness）を、AWSマネジメントコンソールで触ってみました。私と同じく「AIエージェントを動かす基盤」と言われてもピンとこない方向けに、コンソール操作の流れに沿って「何が作られるのか」「料金はどうなるのか」等の整理をしてみました。
AWS Claude Code on Amazon Bedrockのお試し環境をCloudFormationテンプレートで構築した
Proプランをサブスクリプションする前にClaude Codeをお試しで触ってみたかったので、世の中的には何番煎じか分かりませんが、Claude CodeをAmazon Bedrock経由で利用するための環境を作りました。
AWS 【ここを気にした!】Amazon Bedrockを活用したWebクローリング＆名寄せ構想
Webクローリングおよび名寄せの検証において、AWS lambdaとAmazon Bedrockを活用したデータ収集アーキテクチャを検討した際の試行錯誤を整理しました。従来のルールベースのクローリングと比較し、生成AIを用いた柔軟な情報抽出を取り入れることで、サイト構造の差異に耐えるデータ収集方式をどのように実現したか、また収集データと既存マスタを突合する名寄せの課題についても紹介します。
AWS Amazon Bedrock Knowledge Bases で構造化データ(CSV)を使用した RAG をつくる -UI編-
Amazon Bedrock Knowledge Bases と Amazon S3 Vectors で構築した RAG 環境で、構造化データをデータソースにしたときの検索精度向上を目指しました。本記事は UI 編です。
AWS Amazon Bedrock Knowledge Bases で構造化データ(CSV)を使用した RAG をつくる -実装編-
Amazon Bedrock Knowledge Bases と Amazon S3 Vectors で構築した RAG 環境で、構造化データをデータソースにしたときの検索精度向上を目指しました。本記事は実装編です。
AWS Amazon Bedrock Knowledge Bases で構造化データ(CSV)を使用した RAG をつくる -アーキテクチャ編-
Amazon Bedrock Knowledge Bases と Amazon S3 Vectors で構築した RAG 環境で、構造化データをデータソースにしたときの検索精度向上を目指しました。本記事はアーキテクチャ編です。
AWS 【AWS】OpenSearchとSageMakerを用いたセマンティック検索基盤の構成検討
OpenSearchとSageMakerを組み合わせ、カスタムAIモデルを用いた検索基盤を構築した検討事例です。既存構成を大きく変えずに実装する方法の検討から、ML Commonsの制約による断念、SageMaker採用に至る技術選定の背景までを整理しています。
AWS AWSを利用したMCPサーバー統合検証（後編）
AWS Lambda上でMCPサーバーを動的にインストール・実行する方法について検証し、ユーザーごとの環境をサーバーレスで柔軟に構成する方法を検証しました。インストールやプロセス起動時の環境変数・権限・Lambda特有の工夫など現場のノウハウも整理しています。
AWS AWSを利用したMCPサーバー統合検証（前編）
AWSのAIサービスであるBedrock Agentsでユーザーごとに使えるエージェント（Collaborator）をどのように権限制御できるか検証しました。MCPサーバー連携については、STDIO・SSE・StreamableHTTPなど複数プロトコルをFastMCPライブラリで統合する方法について検証しています。