Taste of Tech Topics

Acroquest Technology株式会社のエンジニアが書く技術ブログ

AWS

Lambda Durable Functions で Human-in-the-Loop なAIエージェントを実装する!

1.はじめに こんにちはデータ分析エンジニアの木介です。 今回は2025年12月にAWSより発表された Lambda Durable Functions を使って Human-in-the-Loop なAgentの構成を紹介します。 Lambda Durable Functions を使うと、複数ステップの処理を 最大1年間 継…

時系列基盤モデルChronos-2による時系列予測を試してみた

こんにちは、コバタカです。 最近はAIエージェントを使って、作って、楽しんでいます。LLMと同様、時系列予測においても基盤モデルの活用が近年進んでいます。 今回紹介するChronos-2は、AmazonがOSSとして公開している時系列データ処理向けの基盤モデルです…

Amazon Bedrock AgentCore で A2Aマルチエージェントを構成する

こんにちは、丸山です。 最近、AgentCoreを利用する仕事が増え、日々いろいろな利用方法を調べています。 さて、AgentCoreは、2025年7月にプレビュー公開されて以降、10月には一般提供開始(GatewayのMCP対応/Memoryの長期記憶対応など)、12月にはさらに機…

StrandsAgents + Nova 2 Sonic + Bedrock Knowledge Base で対話型アシスタントを作成する

この記事は、以下の Advent Calendar の 18 日目における投稿です。 Japan AWS Top Engineers - Qiita Advent Calendar 2025 - Qiita AIエージェント構築&運用 - Qiita Advent Calendar 2025 - Qiita こんにちは、 YAMALEX の駿です。 今回は re:Invent で…

Amazon Bedrock AgentCore で実現する「Code excecution with MCP」

この記事は AI Agent on AWS - Qiita Advent Calendar 2025 - Qiita 16日目の記事です。 1. はじめに こんにちは。データ分析エンジニアの木介です。 Anthropic が公開した「Code execution with MCP: building more efficient AI agents」では、MCP(Model …

日本初開催!OpenSearch Con Japan 2025 へ行ってきた

こんにちは。 Acroquestのデータサイエンスチーム「YAMALEX」に所属する@shin0higuchiです YAMALEXチームでは、コンペティションへの参加や自社製品開発、技術研究などに日々取り組んでいます。2025年12月11日(木)、東京で開催された OpenSearch Con Japan…

AWSでElastic Cloudを利用する 2025年12月版(構築編)

AWS Marketplaceを利用してElastic Cloudを構築し、その後Security設定/認証設定を実施する手順を紹介します。

Amazon Bedrock の「gpt-oss」の日本語精度を評価する記事をAWSブログに寄稿しました

皆さんこんにちは。 Acroquest のデータサイエンスチーム「AcroYAMALEX」を率いるチームリーダー、@tereka114です。 AcroYAMALEX では、コンペティション参加・自社製品開発・技術研究に日々取り組んでいます(チーム紹介は こちら )。 生成AIモデルの多く…

Amazon Bedrock AgentCore で Lambda でAIエージェントを開発してみた(MCPで内部連携あり)

こんにちは、丸山です。 2025/10/13に、Amazon Bedrock AgentCore がついに一般公開(Generally Available)となりました! もちろん、東京リージョンでも利用可能になっています。 「今年の re:Ivent に合わせて、12月ごろにGAかな」と勝手に予想していたの…

RAGにおけるハイブリッド検索対決! OpenSearch Serverless VS Aurora Serverless

はじめに こんにちは。データ分析エンジニアの木介です。 今回はAmazon Bedrock Knowledge BasesベクトルDB(検索エンジン)として利用できるものの比較を行っていきたいと思います。 前回はS3 VectorsとOpenSearch Serverlessの比較を行いましたが、ハイブ…

StrandsAgents+AgentCore Memory で私好みのエージェントを実現する

こんにちは、YAMALEXの駿です。 昨今、対話型AIの活用が進む中で、ユーザーごとにパーソナライズされた体験を提供することが、より重要になっています。 単なる一問一答ではなく、「ユーザーが誰で、どんな関心や目的を持っているか」を理解したうえで応答で…

StrandsAgents + Claude インターリーブ思考でDeepResearchを実現する

こんにちは、YAMALEXの駿です。 最近はStrandsAgentsとStrandsAgents Toolsを組み合わせていろいろなエージェントを作るのにはまっています。 今回は StrandsAgents と Claude 4 のインターリーブ思考 を組み合わせ、マルチエージェントなし で Deep Researc…

Amazon S3 Vectors によるRAGの性能/精度を評価してみた

はじめに こんにちは。データ分析エンジニアの木介です。 今回は、AWS Summit 2025 New Yorkにて発表されたS3 Vectorsについて、既存のベクトルストレージとの比較も含めて紹介していきたいと思います。 aws.amazon.com はじめに S3 Vectorsとは 1. 他ベクト…

Amazon Bedrock のプロンプトキャッシュはコスト/レイテンシーにどのような効果があるか?

はじめに こんにちは、丸山です。LLMやナレッジベースの利用ができるサービス「Amazon Bedrock」の新機能として、2025/04/07に「プロンプトキャッシュ」が一般公開されました。 aws.amazon.com aws.amazon.com この機能により、LLM利用時のコスト削減とレイ…

Amazon Bedrock Knowledge Basesでカスタムデータソース+直接取り込みAPIを利用する

こんにちは。大塚です。AIの進化スピードに驚かされる毎日です。 生成AIだけでなく、データ活用の仕組みもどんどん進化していますね。今回は、昨年12月にサポートされたBedrock Knowledge Basesのカスタムデータソースとドキュメントの直接取り込みAPIを試し…

AWS Documentation MCP Server でAWSのFAQアシスタントを作成する

はじめに データ分析エンジニアの木介です。 AWSの公式ドキュメントで欲しい情報を探そうとしても、なかなか目的のページが見つからなかったりすることってありませんか? AWSから「AWS Documentation MCP Server」が公開されたため、本記事では、それを利用…

AWS Transfer Family web apps を使ってノーコードでS3のWebUIを作成する

はじめに こんにちは、一史です。 暖かくなりベランダに出している金木犀が新芽を出してきました、春ですね。さて、ストレージサービス間でファイル転送を実現するサービス、AWS Transfer Familyの新機能として、web appsというものがあります。 aws.amazon.…

GraphRAG Toolkit を使って Amazon Bedrock で GraphRAG を構築する

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 (詳細はリンク先をご覧ください。) 今回は AWS が提供するオープンソースツール Gr…

Amazon Bedrock Knowledge Bases のベクトルDBに Aurora Serverless v2 を利用する

こんにちは。大塚です。今回は、Amazon Bedrock Knowledge Basesを使い、ベクトルDBとしてAmazon Aurora PostgreSQLの利用を試したいと思います。 昨年の12月にはBedrock Knowledge BasesのベクトルDBとしてAurora PostgreSQLをクイック作成できるようになり…

時系列基盤モデルChronos-Boltでお手軽に時系列予測を試してみた

皆さんこんにちは Acroquestのデータサイエンスチーム「YAMALEX」のチームリーダ、@tereka114です。 YAMALEXチームでは、コンペティションへの参加や自社製品開発、技術研究などに日々取り組んでいます。 (詳細はこちらをご覧ください。)LLMやVLMをはじめ…

Amazon Bedrock Flows で対話的なフローを行ってみる

はじめに こんにちは一史です。 冬にもかかわらず、自宅のモンステラが新芽を出しており、生命力に驚いています。さて最近、Amazon Bedrock Flowsの新機能としてマルチターン形式の会話機能がサポートされました。 aws.amazon.com従来は、ユーザーが1回のプ…

Amazon BedrockのMulti Agent Collaboration で高度なエージェント連携を実現

はじめに 最近OSSのLLMサービスが気になっているデータ分析エンジニアの木介です。 今回は2024年12月に発表された、Amazon Bedrockの「Multi Agent Collaboration」について実際にサンプルコードを動かしながら解説していきます。aws.amazon.com Multi Agent…

Amazon Nova モデルと Bedrock Knowledge Base で動画検索を実現する

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 (詳細はリンク先をご覧ください。) 突然ですが、動画を検索したくなることってあり…

Amazon Bedrock の Rerank API を活用してRAGの精度を向上させる

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 (詳細はリンク先をご覧ください。) RAG(検索拡張生成:Retrieval-Augmented Gener…

2024年アドベントカレンダー振り返り、今年は生成AIと検索が大反響

皆さんこんにちは Acroquestのデータサイエンスチーム「YAMALEX」のチームリーダ、@tereka114です。 YAMALEXチームでは、コンペティションへの参加や自社製品開発、技術研究などに日々取り組んでいます。今年も、アドベントカレンダーとして、9つの記事を本…

Amazon Bedrock Knowledge Base の構造化データ取得はどこまで複雑なクエリに対応できるか

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 (詳細はリンク先をご覧ください。) この記事は Amazon Bedrock Advent Calendar 20…

Amazon Bedrock の Tool Use(Function Calling)でプロンプトに応じて処理を振り分ける

はじめに こんにちは一史です。 最高気温も10℃を下回る日も出てきて、外出する際には、マフラーをするようになりました。 皆様も体調にはお気を付けください。さて、OpenAIのChatGPTではFunction callingという会話の流れからAIが判断して関数(メソッド)を…

Amazon Bedrock Knowledge Baseのクエリフィルター自動生成で検索の精度を向上させる

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 (詳細はリンク先をご覧ください。) この記事は Amazon Bedrock Advent Calendar 20…

Amazon Bedrock の新モデル Amazon Nova の精度を確認してみた

はじめに 急に冬らしい寒さを感じるようになってきました。 データ分析エンジニアの木介です。Amazon Bedrock Advent Calendar 2024 シリーズ2の16日目のブログ記事になります。qiita.com今回は12月のAWS re:Invent 2024にて発表のあったAWSの最新LLMモデル…

Amazon Bedrock Knowledge Base は OpenSearch にどのようなインデックスを作成するのか?

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 (詳細はリンク先をご覧ください。) 寒くなってきたので、暖房をつけてしまいました…