# Kiroの約82%削減は自社タスクでも続くか

> KiroでGPT-5.6三系列が利用可能になり、成功タスク当たりの費用がモデル選定の論点になりました。Thomson Reutersの自社LLM、MetaRoCE、HyperPodのRay対応も踏まえ、料金条件、実行基盤、評価の再現性を確認します。

Canonical URL: https://labs.eastbraver.com/digest/ai-digest-20260825
Published: 2026-08-25T06:30:00+09:00
Category: ai-digest
Tags: agentcore, openai

## 3分で読む AIダイジェスト 20260825

KiroでGPT-5.6 Sol、Terra、Lunaが利用可能になり、両社が公表した試験結果ではTerraが成功タスク当たりの費用を約82%減らしたと報告されました。ただし比較条件は十分に公開されていません。モデル単価だけでなく、タスク成功率、再試行、長文処理、監視を含む総費用を自社条件で測ることが実務上の論点です。

| 読者 | まず見ること |
| --- | --- |
| 管理者 | コーディングAIの費用比較はトークン単価ではなく、レビューや再実行を含む成功タスク当たりで見る必要があります。 |
| AX担当 | 対象業務を固定し、品質基準、権限、データ送信範囲、成功タスク当たりの費用をベンダーや開発担当へ確認してください。 |
| エンジニア | 同一リポジトリと評価ハーネスで三系列を比較し、失敗率、再試行回数、キャッシュ利用、テールレイテンシを記録したいところです。 |

> [!CAUTION] 未確認事項
>
> 約82%の費用削減は、どの比較モデル、価格、試行数を基準に算出したのか
>
> Kiro上でSol、Terra、Lunaを選択する条件やフォールバック動作はどう異なるのか
>
> Kiroでのモデル別料金が変わっても、成功タスク当たりの優位性が維持されるか

> [!IMPORTANT] 今朝の要点
>
> [KiroでGPT-5.6三系列が利用可能に](https://openai.com/index/gpt-5-6-in-kiro)
>
> [MetaRoCE、損失を前提とするAI向けRDMAを発表](https://engineering.fb.com/2026/08/24/networking-traffic/metaroce-rdma-transport-ai-ethernet/)
>
> [HyperPodがRayクラスタ作成とハング検知に対応](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-new-ray-capabilities-on-sagemaker-hyperpod/)
>
> [Thomson Reutersが自社LLM「Thomson」を発表](https://www.thomsonreuters.com/en/press-releases/2026/august/thomson-reuters-leverages-its-world-class-data-assets-to-launch-its-own-frontier-model)
>
> [vLLMの既知RCEから推論ホストの分離を再考](https://boydkane.com/essays/llms-could-control-their-host-machines-by-exploiting-inference-engines)

> [!NOTE] 今日の流れ
>
> コーディングエージェントでは、モデルの追加そのものより、成功タスク当たりの費用を同じ条件で比較できるかが確認点です。KiroへのGPT-5.6三系列の追加に加え、Thomson Reutersによる業務特化モデルの内製、Ray運用、AIクラスタ通信まで、モデルと実行基盤の選択肢が広がりました。

## Advancing price-performance for developers with GPT‑5.6 in Kiro

今日のAI実装動向を読むうえで、最初に確認したい論点です。

- 情報源: OpenAI (2026-08-24 21:00 JST)
- 出典種別: 公式情報
- URL: [https://openai.com/index/gpt-5-6-in-kiro](https://openai.com/index/gpt-5-6-in-kiro)
- 分類: Models
- 関係する読者: 管理者 / AX担当 / エンジニア

**何が変わったか:** Kiro利用者は、開発タスクの速度、品質、費用に応じてGPT-5.6の三系列を選べるようになりました。

OpenAIは、GPT-5.6 Sol、Terra、LunaがAWSのソフトウェア開発エージェントKiroで利用可能になったと発表しました。両社のTerminal-Bench 2.1試験では、TerraがKiro上の成功タスクを約82%少ない費用で完了したとしています。Kiroは仕様駆動開発やプロパティベーステストを含む開発フローを提供しますが、削減率の比較対象や試行数は公表されていません。

**実装・運用観点:** モデル移行では、同じ課題、テスト、成功条件を固定し、レビューや再試行を含む成功タスク当たりの費用を比較したいところです。約82%という数値だけで判断せず、既存モデルとの品質差、データ送信条件、フォールバック動作を検証対象に含める必要があります。

**確認論点:**
- 同一タスクと同一テストで三系列の成功率と総費用を比較する
- リポジトリへの読み書き権限と送信データの範囲を確認する
- 失敗時の再試行、モデル切り替え、変更取り消しの挙動を確認する

**未確認事項:**
- 約82%削減の比較対象、価格条件、試行数は何か
- Kiro上のモデル別レート制限と提供リージョンはどう異なるか

## あわせて見る動き

主要論点の背景、比較材料、運用上の影響を補う更新です。

- 掲載件数: 6件
- 対象分野: Infra（4件） / Models（1件） / OpenSource（1件）
- 関係する読者: 管理者 / AX担当 / エンジニア

### MetaRoCE: A New RDMA Transport Built for AI-Scale Ethernet

- 情報源: Meta Engineering (2026-08-25 03:02 JST)
- 出典種別: 公式情報
- URL: [https://engineering.fb.com/2026/08/24/networking-traffic/metaroce-rdma-transport-ai-ethernet/](https://engineering.fb.com/2026/08/24/networking-traffic/metaroce-rdma-transport-ai-ethernet/)
- 分類: Infra
- 関係する読者: 管理者 / エンジニア

**何が変わったか:** AIクラスタの通信設計に、ロスレスネットワークを前提としないRDMA方式が加わりました。

Metaは、汎用Ethernet上の大規模AIワークロード向けRDMAトランスポートMetaRoCEを発表しました。パケットの順序外到着を前提とする処理、NIC主導のマルチパス、PFCに依存しない損失耐性を採用しています。Metaの64ノード試験では、1%のパケット損失時にも約86%のスループットを維持したと報告されています。仕様と参照実装は2026年10月にOpen Compute Project経由で公開する予定です。

**実装・運用観点:** モデルの実行費用は計算資源だけでなく、通信の遅延や輻輳にも左右されます。導入前に、既存NICやスイッチとの相互運用性、障害時の再送、監視指標を確認したいところです。

**確認論点:**
- 既存ネットワーク機器とNICの対応予定を確認する
- パケット損失時のスループットとテールレイテンシを測る
- 輻輳制御と障害切り分けに必要なメトリクスを確認する

**未確認事項:**
- 10月公開予定の仕様と適合試験で相互運用性がどこまで担保されるか

### MTIA 300: Meta’s First Training Chip with Built-in NICs and Communication-Offloading Engines

- 情報源: Meta Engineering (2026-08-25 02:45 JST)
- 出典種別: 公式情報
- URL: [https://engineering.fb.com/2026/08/24/networking-traffic/mtia-300-meta-training-chip-built-in-nics/](https://engineering.fb.com/2026/08/24/networking-traffic/mtia-300-meta-training-chip-built-in-nics/)
- 分類: Infra
- 関係する読者: 管理者 / エンジニア

**何が変わったか:** 推薦モデルの学習向けに、計算処理と通信オフロードを同一パッケージへ組み込む構成が示されました。

Metaは、ランキング・推薦モデルの学習向けMTIA 300を発表しました。パッケージ内に12基の800Gbps RDMA NICと16基の専用メッセージエンジンを備え、通信処理を計算グリッドからオフロードします。Metaは、40アクセラレータ上の1,500億パラメータ推薦モデルで、通信処理が同等のGPUクラスタより3.9倍高速だったと報告しています。

**実装・運用観点:** 学習基盤を比較する際は、演算性能だけでなく通信時間、電力、ラック構成、ソフトウェア移植費を一体で見る必要があります。

**確認論点:**
- 対象モデルで通信が占める時間を計測する
- HCCL対応と既存学習コードの移植範囲を確認する
- 比較対象のGPU、消費電力、総保有コストをそろえる

**未確認事項:**
- 比較対象GPUクラスタの型番と電力条件は何か
- 外部提供や一般利用の予定があるか

### Introducing new Ray capabilities on SageMaker HyperPod

- 情報源: AWS (2026-08-25 04:32 JST)
- 出典種別: 公式情報
- URL: [https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-new-ray-capabilities-on-sagemaker-hyperpod/](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-new-ray-capabilities-on-sagemaker-hyperpod/)
- 分類: Infra
- 関係する読者: 管理者 / AX担当 / エンジニア

**何が変わったか:** HyperPod上のRayワークロードで、構築、監視、障害検知、復旧を一つの管理経路から扱える範囲が広がりました。

AWSはSageMaker HyperPodで、StudioからRayクラスタの作成、ダッシュボード利用、分散ジョブ投入、ハングジョブ検知を行える機能を発表しました。KubeRayと標準Ray APIに対応し、ノード自動復旧、階層型チェックポイント、Grafanaダッシュボードも含みます。Ray ServeではJumpStartモデルの展開やKVキャッシュの階層型ストレージへのオフロードが示されています。

**実装・運用観点:** 長時間ジョブでは、モデル性能より先に停止検知と再開地点が運用費を左右します。KubeRayの既存設定を移せるか、チェックポイントの保存先と復旧時間を確認したい更新です。

**確認論点:**
- 対応リージョン、提供段階、追加料金を確認する
- ハング判定条件と誤検知時の停止動作を確認する
- チェックポイントの保存先、整合性、復旧時間を測る

**未確認事項:**
- 一般提供かプレビューか
- KVキャッシュ退避が対応するモデルとストレージ構成は何か

### Thomson Reutersが自社LLM「Thomson」を発表

- 情報源: Thomson Reuters (2026-08-24、公開時刻未記載)
- 出典種別: 公式情報
- URL: [https://www.thomsonreuters.com/en/press-releases/2026/august/thomson-reuters-leverages-its-world-class-data-assets-to-launch-its-own-frontier-model](https://www.thomsonreuters.com/en/press-releases/2026/august/thomson-reuters-leverages-its-world-class-data-assets-to-launch-its-own-frontier-model)
- 分類: Models
- 関係する読者: 管理者 / AX担当 / エンジニア

**何が変わったか:** Thomson Reutersが、自社で開発・保有する大規模言語モデル「Thomson」を初めて発表しました。

Thomson Reutersは、オープンソースの基盤モデルを土台に4,000万ドルを投じ、法律・税務などの専門業務向けにThomsonを学習したと説明しています。現時点ではCoCounsel LegalのTabular Analysisへの導入を予定し、小規模版を学術・非商用向けのオープンウェイトモデルとしてHugging Faceで公開する方針です。同社が示す既存フロンティアモデルとの同等性や費用優位性は、初期評価に基づく自己申告です。

**実装・運用観点:** 業務特化モデルを選ぶ場合は、一般ベンチマークだけでなく、自社文書での正確性、引用の追跡可能性、データ利用条件を確認する必要があります。基盤モデルの詳細や提供条件が未公開の段階では、内製という事実と性能評価を分けて判断したいところです。

**確認論点:**
- 技術報告で基盤モデル、学習データの境界、評価条件を確認する
- CoCounselでの提供時期と顧客データの学習利用条件を確認する
- オープンウェイト版のライセンスと商用利用制限を確認する

**未確認事項:**
- 基盤モデルの名称と、比較対象にしたフロンティアモデルは何か
- CoCounsel Legal以外の製品へいつ展開されるか

### Agentic Resource Discovery (ARD): An open specification for agent discovery

- 情報源: AWS (2026-08-25 01:22 JST)
- 出典種別: 公式情報
- URL: [https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/agentic-resource-discovery-ard-an-open-specification-for-agent-discovery/](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/agentic-resource-discovery-ard-an-open-specification-for-agent-discovery/)
- 分類: OpenSource
- 関係する読者: AX担当 / エンジニア

**何が変わったか:** 組織や環境をまたぐエージェント資源の発見を、単一ベンダーの登録先に集約せず連合できる仕様が提示されました。

AWSはAgentic Resource Discovery（ARD）を、複数環境のエージェント、MCPサーバー、ツールを共通形式で発見するApache License 2.0のオープン仕様として紹介しました。単一の製品や登録先ではなく、ローカル統制を維持しながらレジストリ間の連合検索を行う相互運用層と位置付けています。

**実装・運用観点:** 発見可能性が増すほど、公開範囲、信頼元、失効情報の同期が重要になります。登録情報の管理責任者を決め、実行権限をどの段階で別途評価するかを切り分けたいところです。

**関連する技術ガイド:** [MCP](/guides/mcp)

**確認論点:**
- 登録情報の発行者、署名、失効方法を確認する
- 発見と実行認可を別の制御として設計する
- 複数レジストリで更新競合が起きた場合の優先順位を決める

**未確認事項:**
- AWS Agent RegistryのARD対応時期と適合範囲はいつ示されるか

### AWS Agent Registryが新しい名前空間で提供開始

- 情報源: AWS (2026-08-25 04:00 JST)
- 出典種別: 公式ドキュメント
- URL: [https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/release-notes.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/release-notes.html)
- 分類: Infra
- 関係する読者: 管理者 / AX担当 / エンジニア
- タグ: `agentcore`

**何が変わったか:** AWS Agent Registryが`agent-registry`名前空間で提供され、登録情報を検索するAPIとタグ管理が追加されました。

AWSのリリースノートによると、AWS Agent Registryはエージェント、ツール、スキル、MCPサーバーなどを管理する非公開カタログとして9リージョンで利用できます。今回、ページング検索用の`ListDiscoverableRegistryRecords`、一括取得用の`BatchGetDiscoverableRegistryRecord`、レコードのタグ付け、必須の`recordType`が追加されました。

**実装・運用観点:** ARDが環境をまたぐ発見形式を扱う一方、AWS Agent RegistryはAWS内で登録情報を管理する具体的な基盤です。検索できることと実行できることを分け、登録情報の承認者と変更履歴の保存先を決める必要があります。

**関連する技術ガイド:** [AIシステムのIdentityとAuthorization](/guides/ai-identity-authorization) / [AI Agent](/guides/ai-agent)

**確認論点:**
- 9つの対応リージョンと利用するAPIの提供状況を確認する
- 登録情報の公開承認と実行認可を別の制御として設計する
- レコード変更と検索操作の監査ログ保存先を確認する

**未確認事項:**
- リージョン間のレコード同期とクロスアカウント共有の詳細条件は何か

## 短く追う更新

優先度は少し下がりますが、流れを押さえるために確認しておきたい更新です。

- 掲載件数: 9件
- 対象分野: Security（1件） / Business（1件） / Infra（2件） / Research（4件） / Policy（1件）
- 関係する読者: 管理者 / AX担当 / エンジニア

### [LLMs could control their host machines by exploiting inference engines](https://boydkane.com/essays/llms-could-control-their-host-machines-by-exploiting-inference-engines)

- 情報源: Boyd Kane
- 出典種別: 解説記事
- 分類: Security
- 関係する読者: 管理者 / AX担当 / エンジニア

Boyd Kane氏は、2025年8月に公開された[vLLMの脆弱性CVE-2025-9141](https://github.com/vllm-project/vllm/security/advisories/GHSA-79j6-g2m3-jgfw)を題材に、モデル出力も信頼できない入力として扱う必要性を論じました。対象はvLLM 0.10.0以上0.10.1.1未満で、Qwen3-Coder用ツール呼び出しパーサーの`eval()`がリモートコード実行につながる問題です。修正版は0.10.1.1です。

**変化:** 新しい脆弱性の公開ではなく、既知のRCEを基にGPUホストとトークン解析処理を分離する脅威モデルが提示されました。

**関連する技術ガイド:** [AI AgentのTool](/guides/tool) / [LLM](/guides/llm)
**確認:** Qwen3-Coder用ツール呼び出しパーサーの利用有無とvLLMバージョンを確認する

### [OpenAI APIのGPT-5.6 Solプロモーション価格](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)

- 情報源: OpenAI
- 出典種別: 公式ドキュメント
- 分類: Business
- 関係する読者: 管理者 / AX担当 / エンジニア

OpenAIの公式料金表では、GPT-5.6 Solのプロモーション価格を少なくとも2026年11月21日まで提供するとしています。標準処理の短文コンテキストは100万トークン当たり入力4ドル、キャッシュ入力0.40ドル、キャッシュ書き込み5ドル、出力20ドルです。長文コンテキストやデータ所在地を指定する処理では料金条件が変わります。

**変化:** Kiroの費用削減率とは別に、API利用時の現行単価とプロモーション期間を確認できるようになりました。
**確認:** 入力長、キャッシュ書き込み、出力量を分けて実ログから費用を計算する

### [With Groq 3 LPX in Full Production, NVIDIA Extends Vera Rubin Inference for Agents](https://blogs.nvidia.com/blog/vera-rubin-lpx-spectrum-x-nvlink-fusion/)

- 情報源: NVIDIA
- 出典種別: 公式情報
- 分類: Infra
- 関係する読者: 管理者 / エンジニア

NVIDIAは、Vera Rubin NVL72と組み合わせてトークン生成を加速するGroq 3 LPXが量産段階に入ったと発表しました。Nebiusが最初の採用AIクラウドになるとしています。NVIDIAはGemma 4 31Bの100,000トークン条件で毎秒3,400出力トークンを記録したと主張しています。

**変化:** デコード遅延を抑える推論専用装置が試作段階から量産段階へ移りました。
**確認:** 対象モデルと精度条件をそろえて出力速度を比較する

### [NVIDIA BlueField-4 Powers New Scale-In Network Infrastructure for Agentic AI Factories](https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-bluefield-4-powers-new-scale-in-network-infrastructure-for-agentic-ai-factories/)

- 情報源: NVIDIA Developer Blog
- 出典種別: 公式情報
- 分類: Infra
- 関係する読者: 管理者 / エンジニア

NVIDIAは、BlueField-4、DOCA、Spectrum-X Ethernetを組み合わせ、データセンター内外の通信、ストレージアクセス、セキュリティ、運用処理をホストCPUから分離するScale-In構成を発表しました。BlueField-4は64コアGrace CPU、PCIe Gen6、800Gb/sネットワークインターフェースを備えます。

**変化:** AI基盤のデータ転送やセキュリティ処理をホストCPUから独立したDPUへオフロードする構成が更新されました。
**確認:** ホストとDPU間の障害切り分け手順を確認する

### [AEGIS: Preventing Cross-Domain Resource Abuse in MCP](https://arxiv.org/abs/2608.20481)

- 情報源: arXiv
- 出典種別: 原著論文（プレプリント）
- 分類: Research
- 関係する読者: AX担当 / エンジニア

AEGISは、異なるMCPツール呼び出しを統一表現へ正規化し、詳細な制約を適用するポリシー強制コンポーネントとして提案されました。Open Policy AgentとContextForge AI Gatewayへ統合し、過大な検索範囲や長時間動画要求などのリソース乱用を検出、緩和すると説明しています。

**変化:** MCPの認可をツール名単位ではなく、検索範囲、媒体、処理時間などのリソース条件まで含めて表現する方式が示されました。

**関連する技術ガイド:** [AI AgentのTool](/guides/tool) / [MCP](/guides/mcp)
**確認:** ツールごとの対象範囲、件数、処理時間の上限を定義する

### [Beyond End-to-End Success: Diagnosing Failures in Long-Horizon Security LLM Agents](https://arxiv.org/abs/2608.20563)

- 情報源: arXiv
- 出典種別: 原著論文（プレプリント）
- 分類: Research
- 関係する読者: AX担当 / エンジニア

本論文は、長期セキュリティタスクへチェックポイントと条件を制御した介入を導入し、評価対象の能力が必要になる前後の失敗を分離する診断手法を提案しました。92シードの実験では、案内の追加によりGemini 2.5 Flashの状態観測率が65.5%から95.4%へ上がる一方、Gemini 3.7 Flashでは逆効果になったと報告しています。

**変化:** エージェント評価で最終成功率だけを見るのではなく、上流の理解不足と下流の実行失敗を切り分ける方法が示されました。

**関連する技術ガイド:** [AI Agent評価](/guides/ai-agent-evaluation) / [LLM](/guides/llm)
**確認:** 状態観測、計画、実行を別々の指標で記録する

### [ARQ: Agentic CodeQL Query Refinement for C/C++ Vulnerability Detection](https://arxiv.org/abs/2608.20637)

- 情報源: arXiv
- 出典種別: 原著論文（プレプリント）
- 分類: Research
- 関係する読者: AX担当 / エンジニア

ARQは、合成したC/C++プログラムの実行結果とCodeQL判定の不一致を根拠に、LLMが検出クエリを反復修正する仕組みです。12件の公式クエリを評価し、精度98.0%以上を維持しながら真陽性を最大119.8%増やし、libpngとzlibで未発見だったバグ2件を見つけたと報告しています。

**変化:** 静的解析クエリを、LLMの推測だけでなく実行結果に基づいて修正する評価経路が提案されました。

**関連する技術ガイド:** [LLM](/guides/llm)
**確認:** 元クエリとの差分と実行根拠をレビューする

### [ClawSentry: A Progressive Multi-Tier Security Monitor for Safeguarding Autonomous LLM Agents](https://arxiv.org/abs/2608.21101)

- 情報源: arXiv
- 出典種別: 原著論文（プレプリント）
- 分類: Research
- 関係する読者: 管理者 / AX担当 / エンジニア

ClawSentryは、スキル導入前の審査、実行時の三層判定、セッションをまたぐ回避行動の検知、事後証拠のフィードバックを組み合わせるオープンソースの監督ゲートウェイです。論文はSkillInject上のCodex/GPT-5.4で攻撃成功率が39.55%から2.61%へ低下したと報告しています。

**変化:** 単発のツール呼び出しだけでなく、言い換えやツール切り替えをまたぐセッション単位の回避行動を監視する実装が公開されました。

**関連する技術ガイド:** [AI AgentのTool](/guides/tool) / [LLM](/guides/llm)
**確認:** 各判定層の遅延と誤検知率を測る

### [Empowering autonomous agents with advanced security governance](https://cloud.google.com/blog/topics/ai-infrastructure/state-of-ai-infrastructure-report-agent-governance-and-security/)

- 情報源: Google Cloud
- 出典種別: 公式情報
- 分類: Policy
- 関係する読者: 管理者 / AX担当 / エンジニア

Google Cloudは、自律エージェントの運用で、初期状態から安全性を組み込む設計、エージェント専用の権限とID管理、人間の承認を伴う統制を組み合わせるよう提言しました。同社調査では、上級IT意思決定者の35%が複数システムへのアクセスに対するセキュリティ不足を主要な導入障害に挙げています。

**変化:** エージェントを人間の利用者と同じIDで動かさず、専用ID、最小権限、承認条件を設ける統制項目が整理されました。

**関連する技術ガイド:** [Human-in-the-Loop](/guides/human-in-the-loop) / [AIシステムのIdentityとAuthorization](/guides/ai-identity-authorization)
**確認:** エージェントごとに専用IDと最小権限を割り当てる

## ひとこと更新

本文で詳しく扱うほどではないものの、周辺動向として確認しておきたい話題です。

- [Instinct’s powerful AI assistant is raising privacy and security concerns](https://techcrunch.com/2026/08/24/instincts-powerful-ai-assistant-is-raising-privacy-and-security-concerns/)：受信箱の読み書き権限とデータ保持に懸念
- [Evaluating Skills, Not Just Agents: Agentic Continuous Evaluation of Skills](https://arxiv.org/abs/2608.20614)：スキルあり・なしの対照試行で付加価値を測定
- [DreamBench-SWE: A Multi-Session Memory-Hygiene Benchmark for Software Agents](https://arxiv.org/abs/2608.20664)：複数セッションの記憶管理を180件で評価
- [Weighted Memory Tree: Remembering What Matters for Long-Horizon LLM Agents](https://arxiv.org/abs/2608.20631)：動的保持スコアで長期記憶を選別
- [Who Delegates to AI? Evidence from 53,000 Agent Configurations](https://arxiv.org/abs/2608.20425)：Manus Skills Marketplaceの約53,000件とO*NETから職業別のAI委任実績を分析
- [Democratizing institutional knowledge: Building an AI-powered knowledge management system with AWS](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/democratizing-institutional-knowledge-building-an-ai-powered-knowledge-management-system-with-aws/)：組織知識検索の構成と常時発生する最低費用を解説
- [Building a restaurant telephony AI host with Amazon Connect](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-a-restaurant-telephony-ai-host-with-amazon-connect/)：電話注文をMCPツールへ接続する構成例
- [Generating scenarios for extreme events, without extreme data](https://news.mit.edu/2026/generating-scenarios-extreme-events-without-extreme-data-0824)：観測例のない極端降雨について起こり得る分布を生成