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ERPの例外処理をAIエージェント化する実装パターン――SAP S/4HANAとAWSの連携をどう設計するか

ERP運用のボトルネックは「通常処理」ではなく例外処理ERP導入後の業務は、定型的なトランザクション処理だけで完結するとは限りません。請求金額の不一致、納品情報の不足、受注と出荷データの不整合など、処理の一部が例外として保留されると、担当者...
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学生向けKiroが1年間無料に、AI開発環境を実践的な学習へ活用する方法

AWSのAI開発支援ツール「Kiro Students」が、16か国にある新たな121大学へ対象を拡大した。対象となる学生は、Kiroを1年間無料で利用でき、毎月1,000クレジット、プレミアムモデル、Kiro Webなどの有料機能にもアク...
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AI導入の成否をROIで測る:Amazon BedrockとAIエージェントの費用対効果を定量化する方法

生成AIやAIエージェントの導入では、「高性能なモデルを使えるか」「PoCを何件実施したか」が成果指標になりがちです。しかし、実運用に移行する段階で問われるのは、投資したコストに対してどれだけの価値を生み出したかです。Amazon Bedr...
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KiroのISO/IEC 27001:2022対応で何が変わる? AI開発ツール導入時に確認すべきセキュリティの実務

AWSのAI開発ツール「Kiro」が、AWSのISO/IEC 27001:2022認証における定義されたスコープ(適用範囲)に含まれました。これは、Kiroの導入を検討する企業にとって、調達・情報セキュリティ・ベンダーリスク管理の審査を進め...
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テストでは見つけきれない問題をどう検証するか――自動推論入門とAWSでの実務活用

ソフトウェアの品質を高めるうえで、テストは欠かせません。しかし、テストは基本的に「用意した入力に対して、期待した結果が返るか」を確認する手法です。入力値、実行経路、ユーザー権限、ネットワーク構成、外部サービスの状態が増えるほど、すべての組み...
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Oracle Database@AWS導入ガイド:購入前に決めることとAWS・OCIの責任分界

Oracle DatabaseをAWS上で利用したい企業にとって、Oracle Database@AWSは有力な選択肢です。一方で、AWSのマネージドサービスだけで完結する仕組みではなく、AWSとOCIの両方にまたがる契約、アカウント、IA...
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Spring AIは「クラウドAPIの呼び出し」から次の段階へ――ローカルLLM、エージェント、Nativeアプリ開発の実践ポイント

Spring公式の今週のまとめから見えてくるのは、Spring AIが単なるLLM APIの接続ライブラリから、AIを組み込んだ実運用アプリケーションの基盤へ進化しているということです。今回の注目テーマは、JVM内でのLLM実行、ローカルL...