アイレット株式会社 DX開発事業部です！
DX開発事業部ではお客様のDX実現のために、生成AIのキャッチアップに日々取り組んでおります🔥
本記事では日々アップデートされる生成AI周りのニュースを週刊でお届けします🚀

今週は AWS から Amazon Bedrock AgentCore Runtime のステートフル MCP サーバー対応や Amazon Bedrock AgentCore Memory のストリーミング通知など、AgentCore 関連の機能強化が相次ぎました。また Amazon Quick Suite にユーザー設定機能が追加され、よりパーソナライズされた AI 体験が実現します。Google では Gemini が Docs・Sheets・Slides・Drive を刷新し、「Help me create」による初稿自動生成・SpreadsheetBench 最高水準の Sheets 機能・Slides のレイアウト自動生成・Drive の AI Overview など大型アップデートが発表されました。また Gemini CLI に Plan Mode が追加され、コード変更前の安全な計画立案が可能になりました。Anthropic からは Claude for Excel・PowerPoint の大型アップデートが発表され、複数ファイル間でのコンテキスト共有が実現しています。アイレットからは Slack の膨大なログから技術ナレッジを自動抽出するシステムの社内活用事例を公開しました🔥

AWS

Amazon Quick Suite にユーザー設定機能が追加

Amazon Quick Suite に新しい「ユーザー設定」機能が追加され、チャットパネルのレイアウト・デフォルトエージェント・知識スコープの事前設定など、外観と機能をカスタマイズできるようになりました。

ユーザー名や職務内容を登録することで AI からより関連性の高い回答を受け取れるほか、設定はセッション間で永続化されるため、毎回同じ設定をやり直す手間がなくなります。ユーザーメモリをユーザー設定から直接管理できる機能も含まれており、日々の業務効率が向上します。

  • チャットパネルのレイアウトやデフォルトチャットエージェントをカスタマイズ可能
  • ユーザー情報を登録してパーソナライズされた回答を実現
  • ユーザーメモリをユーザー設定から直接管理可能
  • Amazon Quick Suite が利用可能なすべてのリージョンで提供

Amazon Bedrock AgentCore Runtime がステートフル MCP サーバーをサポート

Amazon Bedrock AgentCore Runtime がステートフル Model Context Protocol（MCP）サーバーに対応しました。単純なリクエスト/レスポンスパターンを超えた、複雑な対話型エージェントワークフローを構築できるようになります。

各ユーザーセッションは独立したマイクロ VM 上で実行され、Mcp-Session-Id ヘッダーを通じてセッションコンテキストを保持します。新たに「elicitation（ユーザー入力の対話的収集）」「sampling（クライアントへの AI テキスト生成リクエスト）」「progress notifications（進捗通知）」の 3 機能が利用可能となり、フライト検索・予約処理などの多ステップな対話フローを実装できます。

  • セッションごとに独立したマイクロ VM でコンテキストを保持
  • elicitation・sampling・progress notifications の 3 機能に対応
  • 長時間実行操作の進捗追跡やユーザー設定の収集が可能に
  • 14 の AWS リージョンでサポート

Amazon Bedrock に TTFT・TPM クォータ使用量の可視化メトリクスが追加

Amazon Bedrock に 2 つの新しい Amazon CloudWatch メトリクスが追加されました。生成 AI アプリケーションの推論パフォーマンスとクォータ管理をより精度高くモニタリングできます。

追加されたのは、リクエスト送信から最初のトークン受信までの遅延を測定する「TimeToFirstToken」と、1 分あたりのトークン（TPM）クォータ消費量を追跡する「EstimatedTPMQuotaUsage」です。クライアント側での計測実装が不要になり、CloudWatch アラームで自動的にレイテンシー低下やクォータ枯渇を検知・通知できます。

  • TimeToFirstToken：最初のトークン受信までのレイテンシーを測定
  • EstimatedTPMQuotaUsage：TPM クォータ消費量をリアルタイム追跡
  • CloudWatch アラームによる自動監視・通知に対応
  • 全リージョン・全モデルで追加費用なく利用可能

Amazon Bedrock AgentCore Memory にストリーミング長期記憶通知機能が追加

Amazon Bedrock AgentCore Memory に、長期記憶（LTM）の更新をリアルタイムにストリーミング通知する機能が追加されました。ポーリングなしでメモリレコードの変更を即座に把握できます。

メモリレコードが作成または変更されるたびに Amazon Kinesis を通じて直接更新がストリーミングされます。ポーリングロジックの実装やリフレッシュ間隔の管理が不要になり、ダウンストリームワークフローやアプリケーション状態の自動更新・メモリ監査が容易になります。

  • メモリレコードの作成・変更時に Amazon Kinesis へプッシュ通知
  • ポーリング不要でリアルタイムに変更を検知
  • ダウンストリームワークフローやアプリ状態の自動更新が可能
  • 15 の AWS リージョンで利用可能

Google

Gemini が Docs・Sheets・Slides・Drive のコンテンツ作成を再定義

Google が Gemini in Google Workspace の大型アップデートを発表しました。Docs・Sheets・Slides・Drive のそれぞれで Gemini がコンテンツ作成の共同作業者として機能し、メールやチャット・ファイルをまたいだ情報を統合しながらドラフト作成・反復・仕上げを支援します。

Docs では「Help me create」で Drive・Gmail・Chat・Web を統合した書式付き初稿を生成し、「Match writing style」でドキュメント全体のトーンを統一できます。Sheets では自然言語でスプレッドシート全体を構築でき、SpreadsheetBench 70.48% という人間の専門家水準に迫るスコアを達成。「Fill with Gemini」は手動入力の 9 倍高速で、OR-Tools を活用した高度な最適化問題も自然言語で解けます。Slides ではメッセージングとレイアウトを自動生成し、Drive では「AI Overviews」によるセマンティック検索と「Ask Gemini in Drive」でファイルを横断した質問応答が可能になります。

  • Docs：「Help me create」で初稿自動生成、「Match writing style」でトーン統一
  • Sheets：SpreadsheetBench 70.48% 達成、Fill with Gemini が手動の 9 倍高速
  • Slides：メッセージング・レイアウト自動生成（フルデッキ生成も近日公開予定）
  • Drive：AI Overviews と Ask Gemini でアクティブな知識ベースに転換

Google 公式（X/Twitter 投稿）

Gemini CLI に Plan Mode が登場

Google の Gemini CLI に新しい「Plan Mode」が追加されました。ファイルを変更する前に AI が読み取り専用モードで安全に計画を立てられる実行モードです。

/plan コマンドまたは Shift+Tab で起動でき、read_file や grep_search などの読み取り専用ツールを使って仮説を検証しながら計画を策定します。新しい ask_user ツールにより AI が不明点を対話的に確認することも可能で、GitHub や Postgres など外部データソースからの安全な情報取得にも対応しています。

  • /plan コマンドまたは Shift+Tab で起動
  • 読み取り専用ツールのみ使用し意図しない変更を防止
  • ask_user ツールで AI が明確化の質問を対話的に投げかけ可能
  • /settings でデフォルトを Plan Mode に設定可能

大規模なマイグレーションや新機能開発など、事前に複雑な依存関係を把握したい場面で特に効果を発揮します。

NotebookLM 公式（X/Twitter 投稿）

Anthropic

Claude for Excel・PowerPoint が大幅アップデート

Anthropic が Claude for Excel と Claude for PowerPoint の大型アップデートを発表しました。複数ファイル間でコンテキストを共有し、よりシームレスなワークフローが実現します。

複数の Excel・PowerPoint ファイルを開いた状態でも Claude がすべてのファイルの情報を把握したまま作業を進めるため、毎回ファイルの内容を説明し直す必要がなくなります。「スキル機能」により金融分析・データクリーニング・プレゼンテーション作成などの定型業務をワンクリックで自動化できます。さらに Amazon Bedrock・Google Cloud Vertex AI・Microsoft Foundry を通じてアクセス可能になり、既存クラウドインフラとの統合も容易です。

  • 複数ファイル間のコンテキスト共有でシームレスな作業が可能
  • スキル機能でベストプラクティスをワンクリックアクションに変換
  • Amazon Bedrock・Google Cloud Vertex AI・Microsoft Foundry 経由でのアクセスに対応
  • ツール間の往復が減少し業務効率が大幅に向上

Claude AI 公式（X/Twitter 投稿）

アイレット

Slack の膨大なログから技術ナレッジを自動抽出 ― アイレット社内 AI 活用事例

アイレット株式会社が自社の次世代監視基盤「AMS」開発における Slack Knowledge Harvester（SKH）の社内活用事例を公開しました。Slack に蓄積された技術議論や障害対応ノウハウが膨大なログに埋もれ、手動でのドキュメント化に多大な工数を要していた課題を AI で解決した事例です。

Amazon Bedrock（Claude Sonnet 4.5）・AWS Lambda・Amazon S3・Slack API を組み合わせたサーバーレス構成の「SKH」を構築し、約 3 年分の 1,357 スレッドから 282 件の高品質な知見カードを自動抽出することに成功。0〜10 点のスコアリングで重要な知見を優先的に発掘し、Google NotebookLM をフロントエンドとした知見検索も実現しています。わずか 3 日間での実用化を達成し、ナレッジ蓄積の工数を大幅に削減しました。

  • Amazon Bedrock（Claude Sonnet 4.5）によるスレッドの自動判定・要約
  • 0〜10 点のスコアリングで設計判断の背景や運用知識などの重要知見を優先抽出
  • Google NotebookLM をフロントエンドとした知見検索を実現
  • 3 日間での実用化と大幅なナレッジ蓄積工数の削減を達成

暗黙知の組織資産化や知識共有の自動化にご興味のある方は、ぜひアイレットにご相談ください。

次週はどんなニュースがあるでしょうか。お楽しみに✋

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この記事はAIによって生成されていますが、DX開発事業部の新卒メンバーによってネタ集め、レビュー、修正が行われています。

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