Category: Generative AI

2026 年 6 月 1 日、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社（以下、AWS ジャパン）は、「フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン」の第 1 回コミュニティイベント「Community Meetup #1」を、 AWS ジャパン 麻布台オフィスにて開催しました。本プログラムは 2026 年 1 月 27 日に発表し、3 月 3 日にキックオフイベントを開催しました。今回の Community Meetup は、約 6 ヶ月間の開発支援期間のなかで、採択企業同士の交流を主な目的として開いた初めてのコミュニティイベントです。

2026 年 6 月 17 日、ニューヨーク市で開催された AWS Summit では、AWS VP of A […]

AWS Transform custom (ATX) は、コードモダナイゼーションを大規模に自動化します。各リポジトリで AI コーディングアシスタントを個別に実行する場合と異なるのは、ATX が学習するということです。各実行からパターン、修正、エッジケースを再利用可能なナレッジとして蓄積するため、変換は実行するたびに高速化し、信頼性も向上します。ナレッジアイテムは、各実行からパターン、修正、エッジケースを蓄積する再利用可能なアーティファクトであり、将来の実行で自動的に適用されます。本記事では、サンプルの Spring Boot プロジェクトを Java 8 から 26 にアップグレードし、ナレッジアイテムがどのように生成・管理されるかを確認し、同じ変換をリポジトリのポートフォリオ全体に適用する方法をご紹介します。

アプリケーションのモダナイゼーションは、多くの場合、困難なタスクから始まります。それは、システムの仕組みを理解するための包括的なレガシーコードベース分析です。多くのレガシーアプリケーションは長年にわたる段階的な変更を経て進化しており、ドキュメントは限られ、依存関係は密結合し、ビジネスロジックは複数のサービスやモジュールに分散しています。AWS Transform の包括的コードベース分析マネージド変換は、アプリケーションの明確でエビデンスに基づいた理解を提供することで、これらの課題に対処します。これにより、数か月分の手作業を節約し、モダナイゼーションへの取り組みを加速できます。この記事では、変換の仕組み、前提条件、実行手順、実践的なシナリオを含めた結果の解釈方法、より広範なモダナイゼーションの取り組みとの関係、ベストプラクティス、トラブルシューティングガイダンスについて説明します。

エンタープライズにおけるモダナイゼーションは、大きな転換点を迎えています。1 つのリポジトリを変換するだけなら容易です。AWS Transform custom でも、他の既存のツールでも、個別のリポジトリに対して十分に機能し、プロセスも確立されています。しかし、50 のリポジトリではどうでしょうか。100、200 ではどうでしょうか。エンタープライズ規模でモダナイゼーションを進めようとすると、コードを変換することは課題全体の一部にすぎません。人員の調整、ナレッジの蓄積、そしてポートフォリオ全体における品質の維持も重要になります。本記事では、AWS Transform custom の大規模な自動化の仕組みが、インテリジェントな学習とスケール実行によって、エンタープライズにおける組織内連携の課題をどう解決するかをご紹介します。

こんにちは。広告・マーケティング業界を担当するソリューションアーキテクトチームです。いよいよ 6 月 25 日 […]

数日かかるサプライチェーンの意思決定を、AI エージェントへの一言で数分に短縮できるとしたら？ このブログでは、AWS Summit Japan 2026 の Supply Chain ブースで展示するデモの仕組みと技術的な裏側を詳しく紹介しています。ぜひご一読ください！

2026年6月4日、経済産業省と国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構 (NEDO) が実施する […]

英語版ブログ： “ Highlights from the 2026 AWS Life Sciences Sy […]

この記事では、AWS Transform custom のエージェンティック AI 機能を活用して、組織固有のビジネスルールを維持しながら VB6 アプリケーションを大規模にモダナイズする方法を紹介します。