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情報を集め、判断し、行動する時代へ:データ基盤・AI エージェント・エッジ AI で変わる製造現場【AWS Summit 2026 – セッションレポート】
はじめに 本記事では、AWS Summit のセッション「情報を集め、判断し、行動する時代へ:データ基盤・AI エージェント・エッジ AI で変わる製造現場」の内容を、製造業におけるAI活用という観点で整理します。 単な […] - AWSSummit2026
AIエージェントの精度改善を支える設計原則〜Architecture・Context・Toolsの最適化ポイント〜【AWS Summit 2026 – セッションレポート】
はじめに AWS Summit 2026のセッション「AI エージェント精度改善のポイント – Architecture・Context・Tools の設計方針」では、AIエージェントの挙動が不安定になる原因を、Arch […] - AWSSummit2026
賢いAIはデータで決まる – 製造現場におけるRAGとエンリッチデータの重要性 – 【AWS Summit 2026 – セッションレポート】
はじめに 想定読了時間:10分 要点だけ押さえたい場合は忙しい方用をお読みください。 今回、AWS Summit 2026 のセッション 「IND327 情報を集め、判断し、行動する時代へ:データ基盤・AI エージェント […]
AWSSummit2026AIツールを導入したのに開発が速くならない理由―AI駆動開発ライフサイクルによる上流工程の変革:AIと人間の役割分担とは?―
1. はじめに 生成AIを使えば、資料作成やコード生成、情報収集などを短時間で行えるようになりました。 しかし、AIツールを導入しても、次のような課題が残ることがあります。 アイデアはあるが、PoCに進めない PoCに成 …
AWSSummit2026AIエージェントのPoCが本番に進まない理由――モデルではなく「システム」を設計する4つの柱:【AWS Summit 2026 – セッションレポート】
はじめに AIエージェントのデモを作るところまでは、以前よりずっと簡単になりました。 例えば、返金エージェントが丁寧で正しい文章を返しても、タイムアウト後の再試行で二重返金すれば、本番システムとしては失敗です。逆に表現が …
AWSSummit2026本番で使える生成AIモデルの選び方 – Identify / Evaluate / Optimize の3ステップ【AWS Summit 2026 – セッションレポート】
〜Identify / Evaluate / Optimizeで、本番で使えるAIを選ぶ〜 はじめに 本記事は、AWS Summit Japan 2026で発表された 「生成AIモデルを選ぶ技術 -モデル選択のフレームワ …