Amazon Web Services ブログ

Category: Artificial Intelligence

Kiro のエンタープライズガバナンス: MCP サーバーとモデルを管理する

Kiro に 2 つの新しいエンタープライズガバナンス機能が追加されました。管理者が承認済み MCP サーバーを JSON 形式のレジストリでホワイトリスト管理できる「MCP サーバーレジストリ」と、組織内の開発者が利用できる AI モデルを制限できる「モデルガバナンス」です。MCP レジストリは起動時・24 時間ごとに同期され、未承認サーバーへの接続を防止します。モデルガバナンスはデータレジデンシー要件への対応にも有効で、実験的モデルを承認完了まで無効化できます。これらの機能は Kiro IDE 0.11.28 / CLI 1.23 以降のエンタープライズユーザー向けに提供されます。

Amazon OpenSearch Service のエージェント AI でオブザーバビリティとトラブルシューティングを効率化

Amazon OpenSearch Service にエージェント AI 機能が追加されました。エージェントチャットボット、調査エージェント、エージェントメモリの 3 つの機能が連携し、インシデント発生時のアラートから根本原因の特定までを数分で実現します。仮説駆動型の分析で複数インデックスのデータを自動相関し、平均復旧時間 (MTTR) を短縮します。

AI 時代に組織はどう変わるか — Jeff Barr が語る開発チームの未来と、三菱電機の挑戦

本記事は、三菱電機グループの社内 AWS ユーザーグループ「MAWS（Mitsubishi AWS User Group）」シリーズの第 3 弾です。第 1 弾では一人のエンジニアの小さな行動から 300 人を超えるコミュニティへと成長した誕生ストーリーを、第 2 弾では実務への展開や経営層との対話、次世代への継承といった MAWS の進化をお伝えしました。2026 年 3 月 6 日、755 名に成長した MAWS のリーダーたちが AWS Tokyo Executive Briefing Center に集まり、AWS VP / Chief Evangelist の Jeff Barr とのセッションが実現しました。Jeff の 23 年間の AWS での経験をもとに、AI 時代における開発組織の変化、生産性のパラダイムシフト、そして人材育成の課題について議論が交わされました。本記事では、セッションで共有されたインサイトと、MAWS メンバーとの対話から見えてきた AI 時代の組織変革の姿をお伝えします。

Amazon Connect と Amazon Lex によるセルフサービス導入と継続改善：JBR コンタクトセンターの業務効率化の取り組み

ジャパンベストレスキューシステム株式会社（以下、JBR）は、日本全国で展開する生活救急サービスのリーディングカンパニーです。住宅のカギの紛失や水まわりのトラブル、ガラスの破損など、日常生活で発生する様々な緊急事態に対し、24 時間 365 日体制で駆けつけサービスを提供しています。「困っている人を助ける」という企業理念のもと、生活救急事業を中心に事業を拡大しており、全国 47 都道府県をカバーする協力事業者ネットワークを構築しています。このブログでは、JBR がカスタマーサービスの品質向上と業務効率化を実現するために、Amazon Connect、Amazon Lex でセルフサービスを導入し、目標数値の75%の自動応答化とエージェントの業務時間削減に成功した事例についてご紹介します。

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