
コンセプトからクラウド対応まで数秒で
インテリジェントな CLI プロンプトでプロジェクトをすぐに開始できます。シンプルなウェブアプリケーションを構築する場合でも、複雑なマイクロサービスをスケーリングする場合でも、エキスパートが作成したコマンドにより、ニーズに合わせて本番環境に対応した AWS アーキテクチャが出来上がります。
スタートアップのニーズを満たす設計
サンプルコードとガイドを使って MVP を構築し、この一元管理された経路を通じて、より優れた成果をより迅速に提供します。

サンプルコードとガイドを使って MVP を構築し、この一元管理された経路を通じて、より優れた成果をより迅速に提供します。
スタートアップ企業は、迅速な開発のための信頼性の高い AWS ソリューションとアーキテクチャガイダンスを求めています。Startup Build Solutions は、スタートアップ企業の多様な業界やテクノロジーのニーズに合わせた 2 つのデプロイ方法を AWS とパートナーが開発したオプションを提供します。ガイドにアクセスするには、AWS ビルダー ID でサインイン/サインアップしてください。
![[生成 AI] S3 Vector を使用した RAG](https://d22k7geae6sy8h.cloudfront.net/files/68c7bd1f13afe5000b035758/Amazon_S3_Vectors.png)
RAG アーキテクチャに S3 Vectors を使用する例

AWS にリレーショナルデータベースをシームレスにデプロイするためのクックブック
![[分析] 費用対効果の高いデータプラットフォームを構築する](https://d22k7geae6sy8h.cloudfront.net/files/6886ddee1f896a000c74385c/quicksight-publish.png)
Amazon Athena と DBT を利用した費用対効果の高いデータプラットフォームの構築例
![[セキュリティ] Amazon Q Developer を使用した AWS セキュリティチェック](https://d22k7geae6sy8h.cloudfront.net/files/6879d0e0b7afe5000cee285b/q-developer.png)
Amazon Q Developer を使用して AWS アカウントのセキュリティを評価および強化する例
![[分析] ゼロ ETL 統合の構築](https://d22k7geae6sy8h.cloudfront.net/files/685c1d3a28db4c000ce8dade/스크린샷2025-06-26오전1.00.40.png)
ゼロ ETL 統合を構築する方法を示す例
![[生成 AI] AI エージェントを構築する](https://d22k7geae6sy8h.cloudfront.net/files/68478e99c39bb1000bb2a2b3/archi_strands_cdk.png)
AI エージェントの構築方法を示す例
![[運用] AWSへのオブザーバビリティの実装](https://d22k7geae6sy8h.cloudfront.net/files/6826aa9c368227000c2a33db/observability.png)
AWS でのオブザーバビリティ実装ガイド
![[生成 AI] MCP サーバーとクライアントを構築する](https://d22k7geae6sy8h.cloudfront.net/files/681b5c11e7e05d000d7e324f/mcp.jpg)
AWS で MCP サーバーとクライアントを構築するためのサンプルソリューション
![[分析] Amazon DMS を使用してデータ分析を構築](https://d22k7geae6sy8h.cloudfront.net/files/680e18d8970891000b7440ac/스크린샷2025-04-27오후8.45.19.png)
Amazon DMS を使用してデータ分析を構築するためのサンプルアーキテクチャ

Amazon Bedrock のナレッジベースを使用して RAG チャットボットを構築するためのサンプルアーキテクチャ

API ゲートウェイを使用してウェブログを収集し、Amazon Kinesis 経由で S3 に保存する方法を示す例。

このガイドでは、本番環境に対応した生成 AI アプリケーションを構築するためのリファレンスアーキテクチャを紹介します。このアーキテクチャはスタートアップを念頭に置いて設計されており、MongoDB Atlas、Amazon Bedrock、Langchain、Streamlit を活用しています。

メールの作成、テキストの要約、質問への回答、チャットボットの構築、画像の作成、コードの生成に役立つ基盤モデルを使用して生産性を向上させる方法を学びます。Bedrock API、SDK、LangChain や FAISS などのオープンソースソフトウェアを使用して、これらの使用パターンを実装するための実践的な経験を積むことができます。

このガイドには、Amazon Bedrock と AWS Cloud Development Kit (CDK) を利用する生成 AI 搭載の提案依頼書 (RFP) アシスタントのコードと Infrastructure as Code が含まれています。

独自の生成系 AI ソリューションを作成する方法を示す例。

マイクロサービスパターンを使用してアプリケーションを構築するためのサンプルソリューション。

イベント駆動型のサーバーレスアプリケーションを構築するためのサンプルソリューション。

AWS AI サービスを使用して自動の機械学習ソリューションを構築する方法を示す例。

CDK Pipelines を使用して AWS にデータレイクインフラストラクチャをデプロイするためのサンプルソリューション。

ML を使用してドキュメントに対してセマンティック検索と質問応答を実行するための AWS インフラストラクチャの設定方法を示す例。

ストリーミングサービスから Amazon Redshift にデータをロードする方法を示す例。

Amazon Textract を使用してドキュメントを分析する方法を示す例。

インテリジェントな CLI プロンプトでプロジェクトをすぐに開始できます。シンプルなウェブアプリケーションを構築する場合でも、複雑なマイクロサービスをスケーリングする場合でも、エキスパートが作成したコマンドにより、ニーズに合わせて本番環境に対応した AWS アーキテクチャが出来上がります。