13ページ目。AI・データ関連SaaSの公式ブログを6224件掲載。最新は2026年10月20日のAWS Bedrock「AWSがAtScaleとAgentCoreによる顧客分析エージェントの構成を紹介」。新機能、仕様変更、運用影響を確認できます。

2026年10月20日(火)

AWS Bedrock / 公式ブログ / 2026/10/20 / 通常AWSがAtScaleとAgentCoreによる顧客分析エージェントの構成を紹介

• AtScaleのSMLでディメンション・階層・指標をGit管理し、同じ定義をSQL・XMLA・MCPへ公開
• AgentCore上のStrandsエージェントがMCPを通じて問い合わせ、AtScaleが利用者の権限と行フィルターを適用
• 構成例では分析データをRedshiftに集約。AtScaleは1クエリーを一つのエンジンへ送るため、異なるエンジンのデータ統合は上流で実施

Build a semantic layer for agentic AI on AWS with AtScale and Amazon Bedrock AgentCoreAWS Bedrock 公式ブログで原文を確認 ↗

AWS Bedrock / 公式ブログ / 2026/10/20 / 通常AWSがDenodoとAgentCoreでオンプレミスを含む顧客データ分析を実装

• DenodoでAurora・Redshift・オンプレミスPostgreSQLを顧客ビューへ統合し、StrandsエージェントがMCP経由で照会
• 結合・指標定義・行と列のアクセス制御をモデルへの指示文から切り離し、データ層で適用
• 利用者のIDをAgentCore Identityの代理トークン交換で伝達。DenodoはマネージドのAgoraまたはEC2・EKSへの配置を選択

Build a semantic layer for agentic AI on AWS with Denodo and Amazon Bedrock AgentCoreAWS Bedrock 公式ブログで原文を確認 ↗

AWS Bedrock / 公式ブログ / 2026/10/20 / 通常AWSがStrategy MosaicとAgentCoreで共通の指標に基づく顧客分析を構築

• Auroraの顧客モデルとRedshiftの購買モデルを共通属性で連携し、StrandsエージェントへMCPで提供
• 各データソースへ集約SQLを送り、中間結果をMosaicで結合。共通定義をBIやカスタムアプリにも公開
• MCPは認証済みモデルに限定し、人の利用者IDに基づいて権限を適用。エージェントが任意のデータソース間を自由に結合する構成ではない

Build a semantic layer for agentic AI on AWS with Strategy Mosaic and Amazon Bedrock AgentCoreAWS Bedrock 公式ブログで原文を確認 ↗

AWS Bedrock / 公式ブログ / 2026/10/20 / 通常EonがAgentCoreのMCP Gatewayで3クラウドの調査ツールを統合

• AWS・Azure・GCPにまたがる調査を一つの認証済みMCP入口へ集約し、個別の資格情報とローカルMCP設定を削減
• 新任エンジニアの利用準備を約2日から約2分へ短縮した事例
• Cedarポリシーで人とエージェントの操作を区別。本番ツールは読み取り専用とし、書き込みは明示的に許可した低影響の操作に限定

How Eon built multi-cloud investigation with an MCP Gateway on Amazon Bedrock AgentCoreAWS Bedrock 公式ブログで原文を確認 ↗

AWS Bedrock / 公式ブログ / 2026/10/20 / 通常OctaveがBedrockでテナント分離を備えた品質管理AI基盤を構築

• Cohere Embed v4とテナント別OpenSearch、AgentCoreの独立セッションを組み合わせて品質文書を検索
• 苦情の整理で関連する過去の事例を提示し、3カ月の本番運用で調査当たり4〜6時間分の作業を吸収したと報告
• 入力・検索結果・出力へGuardrailsを適用し、利用者単位でアクセスを制御。優先度などの最終判断は品質管理担当者が実施

How Octave built a secure multi-tenant AI foundation on Amazon BedrockAWS Bedrock 公式ブログで原文を確認 ↗

AWS Bedrock / 公式ブログ / 2026/10/20 / 通常カナダからBedrockのクロスリージョン推論でOpenAI GPTモデルを利用可能に

• カナダ中部と西部からGPT-5.6・GPT-6・GPT-6.1 Solへアクセスする設定とAPI呼び出し例を紹介
• 米国地理プロファイルは処理先をカナダと米国に限定し、グローバルプロファイルは対応する商用リージョンへ拡大
• GPT-5.6のグローバル利用はカナダ中部のみ。カナダ西部からは米国地理プロファイルを使い、データ所在地要件に合わせて選択

Access OpenAI GPT models on Amazon Bedrock from Canada with cross-Region inferenceAWS Bedrock 公式ブログで原文を確認 ↗

Snowflake / 公式ブログ / 2026/10/20 / 通常Snowflake Horizon Contextが18ソースのメタデータ接続と説明文管理を拡張

• データベース・BI・パイプラインを含む18ソースのメタデータ接続を公開プレビューで提供
• APPLY COMMENT権限でデータ管理担当者による説明編集を許可し、データ参照権限とは分けて管理
• 列の説明は値が変わらず下流へ渡る場合に伝播。変換・結合・集約では停止し、下流で直接記述した説明は上書きしない

Horizon Context: Put Your Business Knowledge to Work for AISnowflake 公式ブログで原文を確認 ↗

Snowflake / 公式ブログ / 2026/10/20 / 通常Snowflake Postgresのデータミラーリングが一般提供

• Postgresの変更をIceberg形式の変更ログへ直接書き出し、追加の複製サービスなしでSnowflakeへ反映
• スキーマ変更と障害復旧を自動処理し、複数テーブルの変更をトランザクション単位で適用
• $liveビューで未適用の変更を読み、反映間隔と遅延のトレードオフを調整。費用は変更適用の計算資源と一時保存量

Data Mirroring: How Snowflake Postgres Modernizes CDCSnowflake 公式ブログで原文を確認 ↗

Snowflake / 公式ブログ / 2026/10/20 / 通常Snowflakeがオンライン特徴量とモデル推論を統合した不正検知基盤を紹介

• 一般提供となったOnline Feature Storeとモデル配信を組み合わせ、最新の行動特徴量を推論時に取得
• Neonは約300の特徴量を3カ月で再構築し、P99の特徴量取得遅延を140ミリ秒から72ミリ秒へ短縮した事例
• 機密データを外部へ移さず同じ基盤で権限と系譜を管理。遅延や可用性の改善値は個別顧客の構成での結果

How to Build a Modern Fraud Detection Platform with Online MLSnowflake 公式ブログで原文を確認 ↗

Databricks / 公式ブログ / 2026/10/20 / 通常DatabricksがLakebase上で動くAgent Memoryをベータ提供

• Agent Bricksに会話履歴と長期記憶を管理する機能を追加し、利用者の好み・訂正・業務知識を次のセッションへ継承
• MemCurrentを基盤に、自動記録、エージェントからの検索・保存、バックグラウンドでの重複整理と矛盾解消を組み合わせる
• 記憶はワークスペース内のLakebaseに保存し、開発者が閲覧・出力・削除や保持方針を制御。提供段階はベータ

Introducing Agent Memory on DatabricksDatabricks 公式ブログで原文を確認 ↗