Anthropic Claude Sonnet 4.5 が Amazon Bedrock で提供開始
Claude Sonnet 4.5 は、ツール処理、メモリ管理、およびコンテキスト処理でのパフォーマンスが強化されたことで、エージェント機能が向上したことを示しています。
主な特徴と強化点
高度なエージェント機能
ツール処理、メモリ管理、コンテキスト処理が強化され、複雑なエージェント構築に最適。
コーディング支援
コード生成・解析能力が向上し、長期的な開発タスクにも対応。
一貫したパフォーマンス
複雑なソフトウェアプロジェクトを数時間〜数日で計画・実行可能。
AWS API MCP Server v1.0.0 がリリース
自然言語 → APIコール変換
基盤モデル（FM）が自然言語のリクエストを解析し、適切なAWS APIコールに変換。
ストリーミングHTTPトランスポート対応
従来の stdio に加え、HTTPベースの通信もサポート。
起動時間の短縮
より高速な起動が可能に。
セキュリティ強化
IAM認証と事前定義されたAPI権限により、安全なアクセス制御を実現。
AWS Knowledge MCPサーバーが一般提供開始
AWS Knowledge MCP Serverは、AWSの公式ドキュメント、APIリファレンス、ブログ記事、新着情報、アーキテクチャガイダンスなどを生成AIから参照できるようにするサービスです。
生成AIにこのAWS Knowledge MCP Serverを接続することで、生成AIに対して自然言語でAWSについて質問をすると、これらのAWS公式の信頼できる最新の情報源から適切な情報を引き出して出力してくれます。
Amazon Bedrock AgentCore 向けに、オープンソースのModel Context Protocol（MCP）サーバーが提供開始
Amazon Bedrock AgentCore MCP Server
AWS Labsが提供するMCPサーバーの一つで、AgentCoreに関するドキュメントへの包括的なアクセスを提供する。
Kiro、Claude Code、Cursor、Amazon Q Developer CLI などの統合IDEやAIコーディングアシスタントとワンクリックインストールで統合でき、自然言語を使ってエージェントロジックを反復開発し、AgentCore SDKに変換して開発アカウントにデプロイすることが可能。
Amazon Bedrock Data Automationが文字起こし機能を強化
Amazon Bedrock Data Automation で、音声ファイルの文字起こし出力が強化され、スピーカーダイアライゼーション（話者識別）とチャネル識別がサポートされるようになりました。
Amazon Bedrock Data Automationとは
ドキュメント、画像、音声、動画といった非構造化マルチモーダルコンテンツから、生成AIを用いて価値のある情報を自動で抽出・変換する
話者分離
複数の話者がいる音声ファイルにおいて、個々の話者を区別して文字起こし結果を出力できます。
チャンネルごとの個別処理
音声チャンネルを個別に処理できるようになります。
カスタムインサイトの抽出
自然言語インターフェースを使って、音声データからカスタムインサイト（特定のキーワードやトピックなど）を抽出するためのブループリントが利用できます。
Cohere Embed v4 マルチモーダル埋め込みモデルが Amazon Bedrock で提供開始
このモデルは、テキストだけでなく、表やグラフ、図、コードスニペット、手書きメモを含む複雑なビジネスドキュメントをネイティブに処理できる点が大きな特徴です。
マルチモーダル対応
テキスト・画像・コード・表・グラフなどを同時に処理可能。
異種データを統合的に扱えるため、クロスモーダル検索や分類が可能。
高次元ベクトル表現
ベクトル次元数は 256 / 512 / 1024 / 1536 の「マトリョーシカ構造」。
用途やコストに応じて柔軟に選択可能。
長文対応
最大 128,000トークン（約200ページ） の文書を一括処理可能。
長文の文脈を一貫して理解し、精度の高い検索や分類が可能。
多言語対応
100以上の言語に対応し、日本語も高精度で処理可能。
多言語QA、翻訳、類似検索などにも応用可能。
Amazon Neptune DatabaseがGraphStormと統合し、スケーラブルなグラフ機械学習を実現
この統合により、GraphStormでグラフニューラルネットワーク（GNN）モデルをトレーニングし、Neptune上のグラフデータに対してリアルタイムで推論を実行できるようになります。
グラフニューラルネットワーク（GNN）の活用
GraphStormでノード埋め込み・分類・リンク予測などを学習。
学習結果をNeptuneに取り込み、インタラクティブなクエリや分析が可能。
リアルタイム分析とフィードバックループ
機械学習と人間の分析を組み合わせた強力なフィードバックループを構築。
コミュニティ検出や類似性検索などの組み込みアルゴリズムを活用。
ユースケースの広がり
不正検出、コンテンツ推薦、サプライチェーン分析、生物学的ネットワーク解析、顧客セグメンテーションなど
Amazon OpenSearch Ingestion がバッチAI推論をサポート開始
これまで Amazon Bedrock やAmazon SageMaker などとのコネクターを使ったリアルタイム推論は可能でしたが、今回のアップデートにより、大規模データセットをオフラインで効率的に処理できる非同期バッチ推論が追加されました。
Amazon OpenSearch Ingestion 対応の全リージョンおよびバージョン2.17以降のドメインで利用可能。
