Amazon Web Services ブログ
Category: General
Kiroを使ったペアプログラミングのすすめ
AI のコーディング速度は人間の処理能力を遥かに超え、今や開発のボトルネックは人間の考える時間や品質になっています。
今回、AWS 社内のハッカソンでプロダクトを作るにあたり、Kiro を使ったペアプログラミングを試行しました。その経験を通じて見えてきた、Kiro を活用したペアプログラミングの可能性と、そのノウハウを共有します。
新機能 – AWS Systems Manager for SAP Configuration Management: SAP HANAのベストプラクティス自動検証
2025年9月に、AWS Systems Manager for SAP Configuration Managementを発表しました。これは、AWS Systems Manager for SAPの新機能で、AWS Well-Architected FrameworkのSAP LensおよびAWS for SAP技術ドキュメントに対してSAP HANAデータベース構成を検証できる機能です。この機能により、お客様は潜在的な設定ミスを特定し、AWS上のSAP HANAワークロードの最適なパフォーマンス、セキュリティ、信頼性を確保できます。
参加前にチェック – AWS re:Invent 2025 での Well-Architected とクラウド最適化セッションガイド
re:Invent 2025 で Well-Architected とクラウド最適化に関する学習とネットワーキングの時間を最大化する準備はできていますか?
今年の Well-Architected とクラウド最適化に関するセッションについて、スケジュール計画に役立つ総合ガイドをご用意しました。
これらのセッションでは、チームが戦略的なクラウド構想をリードし、次世代アーキテクチャを設計し、コストを最適化し、AIを活用したシステムを安全に構築するために必要な実践的なガイダンスを提供します。
SSM と nZDT を使用した SAP HANA DB HA構成 パッチ適用自動化
SAP HANA データベースを最新のパッチで常に最新の状態に保つことは、セキュリティ、パフォーマンス、信頼性を維持するために非常に重要です。しかし、従来のデータベースパッチ適用では、多くの場合、大幅なダウンタイムが必要となり、ビジネスオペレーションに影響を与えます。以前の AWS ガイダンスでは、さまざまな自動化アプローチを取り上げましたが、この投稿では、ネイティブ AWS サービスを使用して高可用性 SAP HANA データベースのほぼゼロダウンタイムを実現する新しいソリューションを紹介します。
re:Invent 2025 クラウド財務管理セッション完全ガイド:参加前に押さえておきたいポイント
本投稿は、2025年 10 月 6 日に公開、11 月 3 日に更新された Your Ultimate Guide to Cloud Financial Management sessions at re:Invent 2025: Know Before You Go を翻訳したものです。
Cloud Financial Management (CFM) の学習とネットワーキングの時間を re:Invent 2025 で最大限に活用する準備はできていますか?例年通り、今年の CFM セッションを最大限に活用し、スケジュールを計画するための包括的なガイドを作成しました。今年のカタログには、ブレイクアウト、チョークトーク、ワークショップ、ビルダーズセッション、コードトークなど、さまざまな形式のコンテンツがエキサイティングに組み合わされています。
道に迷わないために: Kiro のチェックポイント機能の紹介
このブログでは、Kiro のチェックポイント機能についてご紹介します。チェックポイント機能は、開発セッション中の任意の時点に Kiro の変更を巻き戻す力を与えます。Kiro がコードベースを変更すると、チャット履歴に自動的にチェックポイントマーカーが作成されます。ビデオゲームのオートセーブポイントのようなものだと考えてください。物事がうまくいかず、想定以上のダメージを受けた場合、以前のチェックポイントに戻って別のアプローチを試すことができます。
Kiro を組織で利用するためのセキュリティとガバナンス
本ブログは Kiroweeeeeek (X:#kiroweeeeeeek) の第 3 日目です。本ブログでは、Kiro を組織で利用するにあたって気になるセキュリティとガバナンス機能についてご紹介します。
三遠ネオフェニックス様の AWS 生成 AI 事例「Amazon Bedrock と Step Functions を活用したバスケットボール・スカウティングレポート自動生成システムの構築」のご紹介
本記事では、三遠ネオフェニックス様が、AWS Step Functions と Amazon Bedrock を活用し、生成 AI による AI Analyst 機能を構築されましたので、その事例をご紹介します。
NTT西日本の AWS 事例:Amazon Bedrock Knowledge Bases を活用した営業支援 AI ボットの開発
本ブログでは、NTT西日本の寄稿により、Amazon Bedrock Knowledge Bases を活用した営業支援 AI ボットについて、取り組み背景、実現方法、トライアル結果について解説します
AWS で利用できる Anthropic ソリューションのご紹介
皆さんこんにちは、ソリューションアーキテクトの金杉と石見です。 AWS では、生成 AI を活用したお客様のビ […]






