生成AI

Claude Code on Amazon Bedrock - Amazon Bedrock 経由への切り替えをスキルで自動化!

はじめに こんにちは。高橋 (ポインコ兄) です。 Claude Code を使っていて、こんな経験はありませんか? ❌ Error: Rate limit exceeded ❌ Error: Spend limit reached API の Rate limits や Spend limits に引っかかって作業が止まってしまう …そんな時の…

Claude Code on Amazon Bedrock - Claude Code CLIからAmazon Bedrock経由でAnthropicのAIモデルに接続する手順

こんにちは。アプリケーションサービス本部、DevOps担当の兼安です。 弊社サーバーワークスは米国のAI企業Anthropic, PBC(Anthropic社)と、AWSの生成AIサービスAmazon Bedrockを通じた「Anthropic Authorized Reseller Program for Amazon Bedrock」(リセ…

Claude モデル選定ガイド ー Opus 4.6 / Sonnet 4.6 / Haiku 4.5 の比較検証

Claude の Opus 4.6・Sonnet 4.6・Haiku 4.5 を同一タスクで比較検証。コスト・処理時間・出力精度の実測データに加え、セッションログから判明した各モデルの情報収集戦略の違いと正確性の問題点を解説します。

(GA)組織レベルで生成AI利用の安全を確保するAmazon Bedrock ポリシー

はじめに こんにちは、久保(賢)です。 2026年4月3日、Amazon Bedrock Guardrails の組織向け保護機能に関するアップデートが公開され、AWS Organizations の Amazon Bedrock ポリシー(policies)で、組織レベルのガードレール適用をより柔軟に制御できるよう…

既存MCPサーバーの「もう少しこうだったら」を少コストで解決する ― FastMCP Middleware実践

FastMCPのProxy機能とMiddlewareを使い、既存MCPサーバーのコードを変更せずにツールのフィルタリングや書き込み操作の制限を実現する方法を、Backlog MCP Serverを題材に解説します。

MCP × OAuth、結局どうすればいい?― 取りうる選択肢と過渡期における落とし穴

MCPサーバーにOAuth認証認可を組み込む際のクライアント登録方式(事前登録・DCR・CIMD)の選択肢と、Coding AgentやIdPの対応状況が生む現実的な制約を整理してみました。

Kiro で IT 基礎知識クイズアプリを作ってみた

はじめに こんにちは、高橋 (ポインコ兄) です。 最近話題の AI IDE「Kiro」を使って、IT 基礎知識クイズアプリを作ってみました。Kiro の仕様駆動開発 (Spec-Driven Development) を中心に、Steering、Hook、MCP 連携などの機能を活用して、要件定義からデ…

Agent Skills に対応した Strands Agents でスキルを試してみる

はじめに こんにちは、久保(賢)です。 Strands Agents SDK for Python が3/11にリリースされた v1.30.0 でAgent Skillsに対応しました。 Release v1.30.0 · strands-agents/sdk-python · GitHub 本記事では、Agent Skills の概要を整理したうえで、Strands A…

Bedrock Knowledge Bases RetrieveAndGenerateの「複数ターン」の動作確認

はじめに こんにちは、久保(賢)です。 AWSにおいてRAG(Retrieval-Augmented Generation)を実現する際に必要なナレッジベースをフルマネージドに提供するサービス「Amazon Bedrock Knowledge Bases」には、そのデータを検索するためのAPIとして Retrieve と…

【Claude Code】/digで「知の四象限」を動かせるか試した話

/digとは何か /digの動作フロー なぜ今回/digを使ったのか ラムズフェルドの四象限 実験環境 実験の設計 出した問い パターン1:/digなしの素の回答 パターン2:/digを使った深掘り /digはいきなり答えを探しにいかない /digとのやり取り 探索の全方位展開 …

ローカルLLMを触ってみる

はじめに ローカルLLMとは 今回の構成 LM Studioのセットアップ LM Studioとは モデルのインストールと動作確認 MCPの設定 Open WebUIでナレッジベース(RAG)を構築 Open WebUIとは Dockerでの起動 LM Studioとの接続 1. LM Studio側でAPIサーバーを起動 2.…

Difyでよく使うノード一覧(利用例付き)

サーバーワークスの村上です。 このブログではDifyの主要なノードをピックアップして、利用例とともに紹介します。 Difyのノードとは Difyの主要なノード一覧表 利用サンプル シンプルな社内問合せ用チャットボット(知識取得、LLM) ウェブを調査するエージ…

GitHub Copilot の 「Jumpstart your project with Copilot」 を使ってみた

はじめに Jumpstart your project with Copilot とは 利用方法 使ってみた リポジトリの作成 動作確認 Dev Containers の起動 GitHub への接続 pnpm のインストール AWS CLI と AWS CDK TypeScript Biome の利用 動作確認結果 まとめ はじめに こんにちは。…

GitHub Spec Kit が作るドキュメントを見てみる

はじめに 仕様駆動開発とSpec Kit Spec Kit の初期設定 AIエージェント内での実行 プロンプトの理解 speckit.constitution speckit.specify speckit.clarify.md speckit.plan.md 一部書き換えるなら まとめ はじめに こんにちは。アプリケーションサービス本…

Difyの主な設定リスト(変更必須な項目も添えて)

はじめに こんにちは、久保(賢)です。 Dify(ディフィ)は、生成AIアプリを開発するためのオープンソースプラットフォームです。 最大の特徴は、GUIによる直感的な操作で、誰でも簡単にAIアプリを作れる点かと思います。 dify.ai 弊社の過去ブログ記事: blog…

組織レベルで生成AI利用の安全を確保するAmazon Bedrock policies(プレビュー)

2026年4月3日にAmazon Bedrock policies(ポリシー)がGAしました。 GAに伴いアップデート版の記事を公開しておりますのでこちらをご参照ください。 blog.serverworks.co.jp はじめに こんにちは、久保(賢)です。 AWSを複数のアカウントで管理する際に利用する…

Amazon BedrockでCloudFormationを読み解く 〜〜ゼロ/ワン/フューショットをAWS実運用で検証してみた〜

ゼロショット・ワンショット・フューショットのおさらい 検証対象 ゼロショットで EC2 リソースを説明させてみた 使用したプロンプト 出力結果(一部抜粋) ワンショットで EC2 リソースを説明させてみた 使用したプロンプト 出力結果(一部抜粋) フューシ…

Amazon Quick Suite が Amazon Quick に名称変更されたようです

セキュリティサービス部 佐竹です。本ブログは、AWS サービスの「名称変更(リブランディング)」に関して、個人的な観測範囲で気になった点を速報としてまとめたものです。どうやら、「Amazon Quick Suite」は「Amazon Quick」に名称変更されたようです。

【Kiro】進捗とともに生成AIのクレジット消費ペースは上昇するのかもしれないというお話

こんにちは。 アプリケーションサービス部、DevOps担当の兼安です。 昨年夏頃から、Kiroによるスペック駆動開発(仕様駆動開発)について試行錯誤をしております。 blog.serverworks.co.jp 先日一つ感想を述べたのですが、あれから少し時間が経ち、今度はKir…

【資料公開】AWS MCP Serverで実践するText-to-SQL

さとうです。 初ブログとして、先日社内勉強会で登壇させて頂いた資料の共有をしたいと思います。 資料の全編はこちらからご確認いただけます。 ブログでは資料の内容を紹介させてください! イントロ 用語整理 Text-to-SQLとは? AWS MCP Serverとは? Text…

Dify on AWS で Amazon Bedrock Guardrails を使ったチャットボットのガバナンス強化

この記事では、Dify環境におけるAmazon Bedrock Guardrailsを活用したチャットボットのガバナンス強化策について詳しく解説しています。AI利用のガバナンス確保に興味がある方はぜひご覧ください。

Dify on AWS で公開したWebアプリに認証機能を追加する

サーバーワークスの村上です。 Difyで作成したアプリをWebアプリとして公開すると、基本的にはURLを知っている人は誰でも利用できる仕様です。URLはランダムな文字列を含むため、それで問題ないケースもありますが、扱うデータによってはIP制限や認証機能を…

マネージドサービスを活用したより安全かつ効率的なDify on AWSの構築

はじめに こんにちは、久保です。 先日、Dify on AWSのシンプル構成をHTTPSアクセス可能な構成にする方法についての記事を書きました。 blog.serverworks.co.jp こちらの記事で紹介しているDify on AWSの構成は、AWSにおいてEC2 1台でDifyを動かすシンプルな…

Dify on AWSのシンプル構成をHTTPSアクセス可能な構成にする

はじめに こんにちは、久保です。 AWSではBedrockをはじめとした様々な生成AIのサービスが提供されています。 生成AIアプリケーションを構築、利用したい場合に、フロントエンドとして何を利用するかについても様々な選択肢がありますが、 本記事ではDifyを…

「採用はしたい、でも教育が追いつかない!」を解決する、生成 AI トレーナー Bot 開発の裏側

はじめに こんにちは、高橋 (ポインコ兄) です。 今回は、生成 AI トレーナー Bot についてのお話です。 「手厚い研修を実施して、入社したエンジニアをしっかり育てたい」 「けれど、現場は人手不足で教育工数が割けない…」 「それでも、会社の成長のために…

【入門】Kiro CLI を使いこなすために押さえておくべきこと

はじめに 先月(2025 年 11 月) Amazon Q から Kiro CLI へと進化を遂げた AWS 製の生成 AI CLI ツールを効果的に活用するために、最低限押さえておくべき機能についてまとめてみました。 本記事では、それぞれの基本的な使い方を解説します。 Amazon Q か…

【入門】Kiro CLI を使いこなすために押さえておくべきこと

はじめに 先月(2025 年 11 月) Amazon Q から Kiro CLI へと進化を遂げた AWS 製の生成 AI CLI ツールを効果的に活用するために、最低限押さえておくべき機能についてまとめてみました。 本記事では、それぞれの基本的な使い方を解説します。 Amazon Q か…

はじめてのカスタムエージェント【Kiro CLI編】

こんにちは。 アプリケーションサービス部、DevOps担当の兼安です。 今回は、以下の記事の続きとして、Kiro CLIを使って、カスタムエージェントを作成する手順をご紹介します。 blog.serverworks.co.jp 本記事のターゲット カスタムエージェントとは Kiro CL…

BedrockのIaC化でつまづいた点

はじめに システム概要 つまづきポイント Amazon Nova Pro のリージョン クロスリージョン推論 Converse API と Invoke Model Bedrock で読み込むファイルの名前 Aurora Serverless ナレッジベースの構築 Lambda 関数での .pptx → .pdf 変換 おわりに はじめ…

Amazon Bedrock AgentCore Evaluations AIエージェントの自動評価が可能に

はじめに こんにちは、久保(賢)です。 re:Invent 2025 で Amazon Bedrock AgentCore Evaluationsが発表されました。 本記事では AgentCore Evaluations を少し試してみた結果を共有いたします。 この記事は、サーバーワークス Advent Calendar 2025 の 14日…

個人開発でKiroを4ヶ月使ってみた感想

こんにちは。 アプリケーションサービス部、DevOps担当の兼安です。 2025年7月にKiroが発表されてから数ヶ月が経過しました。 個人開発で今日までずっと使い続けてみたので、今回は2025年12月上旬時点の感想を一度述べたいと思います。 なお、Kiro autonom…

生成AI×PMO:生成AIでPMOをちょっとだけ楽にするための「7種のインシデント型」

生成AI×PMO:「7種のインシデント型」でバグ予測と横展開 みなさん、こんにちは。サービス開発部の大坪です。 本記事では、PMO(Project Management Officer)の立場で生成AIをどう品質改善に使うかについて、試した取り組みを紹介します。 生成AI×PMO:「7…

LLMの品質を可視化!Langfuseで実現する自動評価システムの構築

はじめに 前回の記事では、LangfuseをAWS上にデプロイしてLLMアプリケーションのトレースを可視化する方法をご紹介しました。トレースによって「何が起きているか」は見えるようになりましたが、これだけでは「その回答は良いのか悪いのか」を判断することは…

LangfuseをAWSで動かしてLLMアプリを見える化しよう

はじめに LLMアプリケーションを開発していると、こんな悩みはありませんか? プロンプトのチューニングをしているけど、どの変更が改善につながったか分からない ユーザーがどんな使い方をしているのか把握できない エラーが発生しても、何が原因なのか追跡…

【re:Invent 2025】Amazon Nova 2 に関するアップデートの一覧化とまとめ

セキュリティサービス部 佐竹です。Amazon の新しい基盤モデルファミリー「Amazon Nova 2」および関連サービスについて、AWS re:Invent 2025 で発表された情報を元にまとめを記載します。Nova Forge と Nova Act の料金については高額になる可能性も高いため…

はじめてのカスタムエージェント【GitHub Copilot Agent Mode編】

こんにちは。 アプリケーションサービス部、DevOps担当の兼安です。 今回は、GitHub Copilot Agent Modeを使って、カスタムエージェントを作成する手順をご紹介します。 本記事のターゲット カスタムエージェントとは GitHub Copilot Agent Modeにおけるカス…

Strands Agents TypeScriptサポート(プレビュー版)で広がるAIエージェント開発の可能性

はじめに 2025年12月3日、AWSはStrands AgentsのTypeScriptサポート(プレビュー版)を発表しました。 これにより、開発者はPythonとTypeScriptのどちらのプログラミング言語でもAIエージェントを構築できるようになりました。 本記事では、この新機能の詳細…

Amazon BedrockのPriority / Standard / Flexの推論サービス階層で推論コストと性能を最適化

はじめに こんにちは、久保(賢)です。 2025年11月18日に、Amazon BedrockにPriorityとFlexという2つの新しい推論サービス階層(Service Tier)が追加されました。 2025年11月26日には、Reservedという予約型のサービス階層も発表されています。 そのため既存…

新卒3年目、AIに振り回されるのをやめた話 〜AIを「最強のアシスタント」にする方法〜

AI開発で「これじゃない」コードが出てくる悩み 原因:AIは「超優秀だけど指示待ちの新人」 解決策は「仕様書」を書くこと 仕様書を作って開発してみよう(実践編) STEP1:現状の調査と方針決め STEP2:AIに仕様書を作成させる STEP3:仕様書に沿った実装を…

Quick SuiteのWebクローラでインターネット情報を利用してみる

こんにちは、久保(賢)です。 2025年10月、QuickSightがQuick Suiteに進化し、BI機能に加えて様々なAI機能が利用可能となりました。 aws.amazon.com 本記事では、Quick Suiteでインターネット情報を利用したいケースにおいて、Quick Suiteのインテグレーシ…

Amazon Bedrockで利用可能なモデルとクロスリージョン推論で利用可能なモデル一覧を取得する

はじめに こんにちは、久保です。 AWSで生成AIの基盤モデルを利用するためのサービスAmazon Bedrockについて、Bedrock APIを実行するリージョン(ソースリージョン)によってリージョン内で利用可能なモデル(オンデマンド)と、複数リージョンを跨ぐ利用が…

Dify × Bedrock ナレッジベース(S3 Vectors)でマルチモーダルなRAGを作る

はじめに 背景 目標 構成 作成手順 Dify導入手順 ナレッジベースの作成 データソース用バケットの作成 マルチモーダルストレージの作成 Bedrock ナレッジベースの作成 AWSリソースの作成 IAMユーザーの作成 Dify側の設定 チャットフローの作成開始 チャット…

Amazon Q Business は本当に実務で使えるのか?Amazon Q Business だけで1週間過ごしてみた検証レポート

ChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AIサービスがビジネス現場で普及する中、 「自社でも生成AIを活用したいが、セキュリティや運用、コスト面で導入に踏み切れない」 「すでにAWSを利用しているのだから、Amazon Q Business が気になる。しかし、非エンジニ…

AIエージェントのちょっと怖い話 〜エージェンティック無限ループ?〜

はじめに こんにちは、久保です。 AIエージェントは、与えられた目標に対して自律的に計画、実行を行う仕組みと考えられます。 2025年はAIエージェントの年と言われており、AWSにおいてもAIエージェントを本番環境で安全かつ効率的に運用可能とする Amazon B…

Amazon Bedrock AgentCore + GenU のRAGでユーザ属性に応じたアクセス制御を行う方法

はじめに こんにちは、久保です。 2025年10月13日、Amazon Bedrock AgentCoreが正式リリース(GA)されました。 aws.amazon.com 今回はこのAmazon Bedrock AgentCoreと、Generative AI Usecases(GenU)を利用してAIエージェントを構築し、かつAmazon Bedrock Kn…

Amazon Q Developer CLI で構成をレビューするエージェントを作ってみる

はじめに Amazon Q Developer CLI のカスタムエージェントを利用して、Backlog Wiki で管理する詳細設計書の内容が実リソースに反映されているかを確認する作業をエージェントにオフロードする1例を紹介します。 カスタムエージェントの内容については、下記…

【Amazon Q Developer CLI】AIエージェント活用 〜3つのつまずきポイントと対策〜

Amazon Q Developer CLIを活用した業務効率化のためのつまずきポイントと対策を徹底解説。エージェントの暴走対策や進捗管理ドキュメントの活用法を紹介します。

Amazon Q Businessが日本語の質問に英語で答えてしまう時の対策方法

こんにちは!イーゴリです。 Amazon Q Businessが日本語の質問に対して英語で答えてしまったり、同じ質問でも回答スタイルにばらつきがあることはありませんか? この記事では、その問題をたった1行で解決します! 言語やスタイルに関係なく、Response custo…

Amazon Bedrock AgentCore Runtime を AWS CDKで構築しIAMポリシー設定を自動化する

はじめに こんにちは、久保です。 Amazon Bedrock AgentCore で一部のリソースがCloudFormationに対応し、同時にAWS CDKのL1 Constructも利用できるようになりました。 docs.aws.amazon.com 本記事では、AWS CDKを利用してMCPサーバやAgentCore Gateway(別途…

uvxでローカルMCPサーバーを利用する場合はキャッシュによるストレージ逼迫にご注意ください

はじめに こんにちは、久保です。 2025年度初頭から認知も利用も増加し様々なベンダーやサービスからMCP(Model Context Protocol)サーバーが提供されています。 AWSも以下ページで様々なMCPサーバを提供しており、ご利用されている方も多いかもしれません。 …