2025/7/1 9:00:00 ~ 2025/7/2 9:00:00 (JST)

最近の発表

AWS Clean Rooms supports incremental and distributed training for custom modeling

AWS Clean Rooms では、機械学習機能の 2 つの拡張機能をサポートするようになりました。これにより、モデルをより効率的かつ大規模にトレーニングして、クリーンルームコラボレーションにおける予測的洞察を生成できます。インクリメンタルトレーニングでは既存のモデルアーティファクトに基づいて新しいモデルを作成でき、分散トレーニングでは複数のコンピューティングインスタンスで同時にモデルをトレーニングできます。これらの機能により、データサイエンティストや ML 実践者は、トレーニングデータセットのプライバシーを守りながら、データのコラボレーションと分析を加速できます。\n AWS Clean Rooms ML カスタムモデリングでは、機密性の高い知的財産を共有しなくても、あなたとパートナーは大規模なデータセットを集めてカスタム ML モデルでトレーニングし、推論を行うことができます。インクリメンタルトレーニングでは、以前にトレーニングしたモデルを活用して、拡張されたデータセットを使用して新しいバリアントを作成できるため、トレーニング時間とコンピューティングリソースを大幅に削減できます。さらに、分散型トレーニングでは、トレーニングの負荷を複数のインスタンスに分散させることで、大規模なデータセットを効率的に処理できます。 AWS Clean Rooms ML は、お客様とパートナーがプライバシーを強化するコントロールを適用してお客様独自のデータや ML モデルを保護すると同時に、予測分析情報を生成するのに役立ちます。しかも、お互いに生データやモデルを共有したりコピーしたりする必要はありません。AWS Clean Rooms ML が利用できる AWS リージョンの詳細については、AWS リージョンの表を参照してください。詳細については、AWS クリーンルーム ML をご覧ください。

AWS re:Post Private launches channels for targeted and secure organizational collaboration

本日、AWS re: Post Private は、企業内の共同知識共有を強化するために設計されたチャネルの立ち上げを発表しました。チャンネルを使うと、企業は re: Post Private 環境内に、特定のチーム、プロジェクト、またはトピックに合わせた安全で専用のプライベートスペースを作成できます。企業はチャンネルを通じて関連ユーザーを招待し、共同で問題を解決し、チーム固有のナレッジベースを構築することができます。チームは、社内のコミュニティ全体にコンテンツを公開しなくても、特定のトピックについて共同作業を行うことができます。企業は、一元化されたアクセス管理機能を備えた ID およびアクセス管理 (IAM) Identity Center グループを使用してチャネルへのアクセスを管理できます。\n re: Post Privateのチャンネルは、企業が法務部門や機密プロジェクトなど、さまざまなビジネス機能のために、特定のトピックに特化した専用のスペースを作成する必要がある場合に最適です。この機能は、複数の機関やクライアントをサポートする企業にとっても有用であり、各企業のクラウド要件に合わせて個別の安全な環境を確立できます。チャネルの適用範囲は業界全体に及んでおり、権限が管理された安全なグループ内で機密情報について話し合うことが最も重要である公共部門や金融サービスにとって大きなメリットがあります。チャネルを活用することで、企業は機密扱いの議論や共同作業を適切なチーム内に確実に収めることができ、知識共有の安全性と効率性の両方を高めることができます。 チャンネルは、世界中のre: Post Privateのすべてのお客様が利用できます。re: Post Private チャンネルを使い始めるには、re: Post Private ページにアクセスして詳細を確認するか、AWS アカウントチームに相談してデモをリクエストしてください。

AWS HealthImaging launches support for DICOMweb STOW-RS data imports

AWS HealthImaging は、DICOM P10 ファイルを DICOM Web STOW-RS プロトコル経由で HealthImaging に保存できるようになったことを発表しました。医療画像データを HealthImaging にインポートすることがこれまでになく簡単になりました。\n 今回の発表では、新しい医用画像検査、注釈、レポートの保存など、遅延の影響を受けやすいワークフローに最適な同期データインポートアクションが提供されています。HealthImaging STOW-RS では、アクションごとに最大 1 GB の DICOM データをインポートできます。今回のローンチにより、AWS HealthImaging はデータのインポート、検索、取得のための DICOMWeb API を提供するようになり、ヘルスイメージングと既存の DICOMWeb 対応アプリケーションを簡単に統合できるようになりました。 AWS HealthImaging は通常、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、アジアパシフィック (シドニー)、ヨーロッパ (アイルランド) の AWS リージョンでご利用いただけます。 AWS HealthImaging は HIPAA の対象となるサービスで、医療提供者、ライフサイエンスの研究者、およびそのソフトウェアパートナーがペタバイト規模の医療画像を保存、分析、共有できるよう支援します。詳細については、AWS HealthImaging 開発者ガイドを参照してください。

Amazon SageMaker Catalog adds AI recommendations for descriptions of custom assets

次世代の Amazon SageMaker の一部である Amazon SageMaker Catalog は、プログラムで登録されたカスタム構造化資産の説明 (表の要約、ユースケース、列レベルの説明など) の AI レコメンデーションをサポートするようになりました。これは、Amazon S3 の Iceberg テーブルや、サードパーティや内部アプリケーションのデータセットなど、さまざまなアセットに適用されます。\n この機能強化により、AWS Glue や Amazon Redshift などのネイティブサービスから収集されたアセットを対象とする既存の自動メタデータ機能を基盤として、ユーザーは Amazon Bedrock 経由で大規模言語モデル (LLM) を使用してカスタムアセットのビジネスにわかりやすい説明を生成できます。 ユーザーは数回クリックするだけで、AI が生成した提案をトリガーしたり、説明を確認して改良したり、充実したアセットメタデータをカタログに直接公開したりできます。これにより、手作業による文書化の手間が減り、メタデータの一貫性が向上し、組織全体で資産をすばやく見つけやすくなります。 カスタムアセットのメタデータを自動生成する方法の詳細については、製品ドキュメントをご覧ください。

AWS announces new AWS Data Transfer Terminal location in Munich

本日、AWSは、ドイツのミュンヘンにあるEquinix MU1内に新しいAWSデータ転送ターミナルを開設したことを発表しました。これは、AWS が米国以外で初めてデータ転送ターミナルを開いたことであり、ヨーロッパでのデビューでもあります。データ転送ターミナルは、ストレージデバイスを持ち込み、高スループットのネットワーク接続を使用して Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Elastic File System (Amazon EFS) などを含む AWS にデータをアップロードできる、安全で物理的な場所です。\n データ転送ターミナルは、大量のデータを AWS に迅速かつ安全に転送する必要があるお客様に最適です。一般的なユースケースは、自動車業界の先進運転支援システム (ADAS) のトレーニングデータ、メディアやエンターテイメント業界での処理用のビデオ制作データ、金融サービス業界のレガシーデータの移行、産業および農業部門での機器センサーデータのアップロードなど、さまざまな業界やアプリケーションに及びます。アップロードが完了すると、分析には Amazon Athena、機械学習には Amazon SageMaker、アプリケーション開発には Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) などの AWS サービスをすぐに活用できるため、データ処理時間を数週間から数分に短縮できます。 詳細については、データ転送ターミナルの製品ページとドキュメントをご覧ください。開始するには、AWS コンソールの近くのデータ転送ターミナルで予約してください。

AWS announces availability of ECS Optimized Windows Server 2025 AMIs

アマゾンウェブサービス（AWS）は、Windows Server 2025と互換性のあるAmazon ECS最適化Windows AMIを導入し、2025コアと2025-フルという2つの異なるプラットフォームを提供しています。これらの AMI は、Amazon ECS での Windows コンテナのデプロイをサポートするように特別に設計されています。各 AMI には、コンテナ化されたワークロードを実行するために調整された必須コンポーネントと最適化機能が用意されているため、コンテナのデプロイプロセスが合理化されます。\n Windows Server 2025 では、以前のバージョンと比較してパフォーマンスの最適化とリソース利用率の向上が図られ、コンテナの運用がより効率的になります。コンテナエスケープ攻撃を防ぐためのコンテナ間の分離の強化や、コンテナとホスト間のカーネル境界の強化など、高度なセキュリティ機能を備えています。Windows Server 2025 では、ネットワーク名前空間の分離や Host Networking Service (HNS) との統合の強化など、強化されたネットワーク機能も導入されています。これにより、コンテナ通信の高速化とレイテンシの削減が可能になります。 お客様は Amazon EC2 コンソールから直接、または API または CLI コマンドを使用して Windows ECS インスタンスを検索して起動できます。Windows ECS に最適化された AMI は、Windows ECS インスタンスで利用できるすべての価格オプションで実行でき、AWS のすべてのパブリックリージョン、AWS GovCloud (米国)、および中国リージョンで有効になっています。Windows Server 2025 を実行している AWS EC2 インスタンスを最大限に活用する方法の詳細については、「Windows on AWS」ページと「AWS Windows ECS AMI に関するガイド」を参照してください。

Amazon Q in Connect now supports 7 languages for proactive recommendations

Amazon Q in Connect は、生成的な AI 搭載のカスタマーサービスアシスタントで、カスタマーサービスエージェントが問題を迅速かつ正確に解決するためのプロアクティブな推奨事項を提供するために、さらに 6 つの言語をサポートするようになりました。\n Amazon Q in Connect は、英語に加えて、スペイン語、フランス語、ポルトガル語、中国語、日本語、韓国語で、音声やチャットでやり取りしているお客様の意図を検出します。Amazon Q in Connect では、自動音声応答 (IVR) と 26 言語のデジタルチャネルにわたるエンドカスタマーのセルフサービスインタラクションもサポートできます。 サポートされている言語の一覧については、Amazon Connect 機能でサポートされている言語をご覧ください。リージョンの提供状況については、Amazon Connect 機能のリージョン別の可用性をご覧ください。Amazon Q in Connect の詳細については、ウェブサイトをご覧になるか、ヘルプドキュメントを参照してください。

AWS Transform now analyzes EBS costs, .NET complexity and expands chat guidance

本日、AWS Transform は、移行とモダナイゼーションの取り組みをより的確に評価し、計画するのに役立つ 3 つの機能強化を導入しました。これらの新機能には、EBS コストを分析するための強化された評価、コードの複雑さを分析するための.NET エージェント、.NET モダナイゼーションガイダンスのための拡張されたインタラクティブチャットインターフェイスが含まれます。\n まず、AWS Transform 評価に Amazon Elastic Block Storage (EBS) のコスト分析が含まれるようになりました。これにより、移行イニシアチブにおけるストレージコストをよりよく理解し、計画を立てることができます。この強化により、トランスフォーメーションプロジェクトのリソース配分と予算計画について、より多くの情報に基づいた意思決定を行えるようになります。 2 つ目は、AWS Transform for .NET が強化されたコード評価機能をサポートするようになったことです。これにより、より確実に、効率的に、時間を節約しながらモダナイゼーション計画を迅速に進めることができます。リポジトリの変換の複雑さを表示したり、変換グループの推奨事項を受け取ったり、自然言語の概要を含む変換評価レポートを表示したりすることを、すべて単一の統一されたエクスペリエンス内で行うことができます。 最後に、AWS Transform ではチャット機能が拡張され、インタラクティブなチャットエクスペリエンスが提供され、評価や.NET 変換の進捗状況に関する特定の側面を自然言語でクエリできるようになりました。モダナイゼーションの道のりに関する関連情報にすばやくアクセスし、推奨事項を明確にし、特定のユースケースに関する状況に応じたガイダンスを受けることができます。 これらの新機能は現在、米国東部 (バージニア北部) とヨーロッパ (フランクフルト) の AWS リージョンで利用できます。詳細については、AWS Transform ユーザーガイドとよくある質問のページをご覧ください。

Amazon Aurora now supports PostgreSQL 17.5, 16.9, 15.13, 14.18, and 13.21

Amazon Aurora PostgreSQL 互換エディションでは、PostgreSQL バージョン 17.5、16.9、15.13、14.18、および 13.21 のサポートが追加されました。このアップデートには、PostgreSQL コミュニティによる製品の改善とバグ修正が含まれるほか、クラスターのアップグレード中のダウンタイムを減らすためのリードレプリカの最適化、Babelfish の新機能、セキュリティの改善など、Aurora 固有の拡張機能も導入されています。\n 新しいバージョンを使用するには、Amazon RDS マネジメントコンソールで数回クリックするだけで、新しい Aurora PostgreSQL 互換データベースを作成できます。既存のデータベースをアップグレードすることもできます。アップグレードの詳細については、Aurora のドキュメントをご覧ください。Aurora バージョンポリシーを参照して、アップグレードの頻度とアップグレードプロセスの計画方法を決定してください。これらのリリースは、すべての商用 AWS リージョンと AWS GovCloud (米国) リージョンでご利用いただけます。 Amazon Aurora は MySQL と PostgreSQL との完全な互換性を備え、世界規模で比類のない高いパフォーマンスと可用性を実現するように設計されています。組み込みのセキュリティ、継続的バックアップ、サーバーレスコンピューティング、最大 15 個のリードレプリカ、自動マルチリージョンレプリケーション、その他の AWS サービスとの統合が可能です。Amazon Aurora を使い始めるには、入門ページをご覧ください。

Amazon CloudWatch PutMetricData API now supports AWS CloudTrail data event logging

Amazon CloudWatch は、PutMetricData、GetMetricStatistics、ListMetrics API の AWS CloudTrail データイベントロギングをサポートするようになりました。今回のローンチにより、お客様は AWS アカウントへのメトリクスの取り込みと出力のアクティビティを完全に把握できるようになり、セキュリティ、運用上のトラブルシューティング、財務管理におけるベストプラクティスを得ることができます。\n CloudTrail は、Amazon CloudWatch PutMetricData やその他のメトリクス API に関連する API アクティビティをイベントとしてキャプチャします。CloudTrail が収集した情報を使用して、任意の CloudWatch メトリックス API に対する特定のリクエスト、リクエスターの IP アドレス、リクエスターの ID、リクエストの日時を特定できます。CloudTrail を使用して CloudWatch PutMetricData やその他のメトリクス API をロギングすると、AWS アカウントの運用監査、リスク監査、ガバナンス、コンプライアンスを実現するのに役立ちます。 PutMetricData、GetMetricStatistic、および ListMetrics API アクションの AWS CloudTrail ロギングが、AWS GovCloud (米国) リージョンを含むすべての AWS リージョンで利用できるようになりました。 データロギングには AWS CloudTrail の料金表に従って料金が発生します。この機能の詳細については、Amazon CloudWatch のドキュメントページを参照してください。Amazon CloudWatch メトリックスデータイベントのロギングを有効にするには、AWS CloudTrail マネジメントコンソールを使用して、データイベントタイプとして CloudWatch メトリクスを指定し、モニタリングする API を選択します。

Amazon CloudFront announces support for HTTPS DNS records

本日、Amazon CloudFront は Amazon Route 53.HTTPS リソースレコードの HTTPS リソースレコードのサポートを発表しました。これにより、Amazon Route 53 などのドメインネームシステム (DNS) は、HTTP 接続が試行される前に、サポートされている HTTP プロトコルのバージョンやポート番号などの追加情報を提供できるようになります。これにより、クライアントは好みの HTTP プロトコルを使用して初期接続を確立し、アプリケーションのパフォーマンスとセキュリティを向上させることができます。\n DNS ルックアップ時に HTTPS DNS レコードを使用することで、クライアントはアプリケーションのパフォーマンスとセキュリティを強化する CloudFront 機能を発見できます。たとえば、クライアントは CloudFront ディストリビューションで HTTP/3 が有効になっているかどうかを識別できるため、DNS ルックアップ後に HTTP プロトコルをネゴシエートするための追加のラウンドトリップ (RTT) は必要ありません。これにより、特にネットワークインフラストラクチャが限られている地域では、アプリケーションのロード時間を短縮できます。HTTPS DNS レコードは、安全な接続情報を事前に提供することで、CloudFront ディストリビューションへの安全な接続を確立するプロセスを合理化します。さらに、Route 53 を使用するお客様は、CloudFront エイリアスレコードを使用する際に無料の HTTPS レコードクエリを利用できるため、DNS コストを削減できます。 HTTPS DNS レコードはすべてのエッジロケーションでサポートされています。これには、Sinnet が運営するアマゾンウェブサービス中国 (北京) リージョンと NWCD が運営するアマゾンウェブサービス中国 (寧夏) リージョンは含まれません。この機能の実装とその利点について詳しくは、詳細なブログ投稿をご覧ください。

Amazon Connect Contact Lens is now available in AWS GovCloud (US-West)

アマゾンコネクトコンタクトレンズが AWS GovCloud (米国西部) で利用できるようになりました。Amazon Connect Contact Lens を使用すると、コンタクトの質とエージェントのパフォーマンスを監視、測定し、継続的に改善して、全体的なカスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。Contact Lens の会話分析を使うと、顧客からの電話の書き起こし、顧客センチメントの分析、主な問い合わせ要因の発見、機密データの編集などを Amazon Connect 内でネイティブに行うことができます。コンタクトレンズのパフォーマンス評価では、カスタム評価基準を定義し、会話分析から得たインサイトを使用して最大 100% のエージェントの連絡先を評価し、集約されたインサイトを取得してエージェントのパフォーマンスを向上させることができます。\n 今回のローンチにより、コンタクトレンズは Amazon Connect が運営されているすべての AWS リージョンで利用できるようになります。詳細については、ドキュメント、ウェブページ、料金ページをご覧ください。コンタクトレンズは他の Amazon Connect AI 機能とともに、チャネルベースのシンプルな価格設定 (音声、チャット、メッセージなど) で購入できます。

Amazon Aurora MySQL and Amazon RDS for MySQL integration with Amazon SageMaker is now available

2025 年 6 月 30 日、AWS は Amazon Aurora MySQL 互換エディションと Amazon RDS for MySQL が Amazon SageMaker とのゼロETL 統合をサポートするようになったことを発表しました。これにより、分析ワークロードのデータ可用性をほぼリアルタイムで実現できます。この統合により、MySQL テーブルからデータが自動的に抽出されてレイクハウスにロードされ、さまざまな分析エンジンや機械学習ツールからすぐにアクセスできるようになります。レイクハウスに同期されたデータは Apache Iceberg オープンスタンダードと互換性があるため、SQL、Apache Spark、BI、AI/ML ツールなど、お好みの分析ツールやクエリエンジンを使用できます。\n シンプルなノーコードインターフェースにより、本番環境のワークロードに影響を与えることなく、レイクハウス内の MySQL データの最新のレプリカを作成して管理できます。この統合により、すべての分析ツールとエンジンに一貫して適用される、包括的できめ細かなアクセス制御が可能になり、組織全体での安全なデータ共有が保証されます。このソリューションは Amazon Redshift との既存のゼロETL統合を補完するものであり、運用データから即座に洞察を引き出すことができると同時に、運用の複雑さを軽減します。 Amazon Aurora MySQL および Amazon RDS for MySQL Zero-ETL と Amazon SageMaker との統合は、米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、カナダ (中部)、南米 (サンパウロ)、アジアパシフィック (香港)、アジアパシフィック (香港)、アジアパシフィック (シンガポール)、アジアパシフィック (シドニー)、アジアパシフィック (東京)、アジアパシフィック (ソウル)、ヨーロッパ (フランクフルト) で利用できるようになりました。)、ヨーロッパ (アイルランド)、ヨーロッパ (ロンドン)、およびヨーロッパ (ストックホルム) の AWS リージョン 詳細については、「ゼロETLとは」をご覧ください。この新しいインテグレーションを使い始めるには、お使いのデータベースサービス (Aurora MySQL または RDS for MySQL) のゼロ ETL ドキュメントを参照してください。

Amazon Relational Database Service Custom (Amazon RDS Custom) for Oracle now supports Multi-AZ deployments

Amazon RDS Custom for Oracle は、マルチ AZ 配置をサポートするようになり、ビジネスクリティカルなワークロードに高可用性を提供できるようになりました。Amazon RDS Custom for Oracle は AWS で Oracle データベースを実行するためのマネージド型サービスで、データベース環境と基盤となるオペレーティングシステムをカスタマイズできます。マルチ AZ 配置では、RDS Custom for Oracle が 2 つのアベイラビリティーゾーン間でデータを同期的に複製し、プライマリデータベースインスタンスが使用できなくなった場合に自動的にフェイルオーバーを実行して、お客様がより高い可用性を享受できるようにします。\n マルチ AZ 配置で RDS Custom for Oracle データベースインスタンスをセットアップする場合、お客様はデータベースインスタンスを作成するときに構成を指定できます。RDS Custom は、プライマリデータベースインスタンスとスタンバイデータベースインスタンスを異なるアベイラビリティーゾーンに自動的にプロビジョニングし、データをスタンバイインスタンスに同期的に複製します。プライマリデータベースインスタンスが使用できなくなった場合、RDS Custom は手動で操作しなくても自動的にスタンバイインスタンスにフェールオーバーします。マルチ AZ 配置の詳細については、Amazon RDS Custom for Oracle ユーザーガイドを参照してください。 マルチ AZ 配置オプションは、RDS Custom for Oracle が利用できるすべての AWS リージョンで利用できます。料金の詳細については、RDS Custom for Oracle の料金表ページを参照してください。

Amazon SageMaker Catalog adds AI recommendations for descriptions of custom assets

次世代の Amazon SageMaker の一部である Amazon SageMaker Catalog は、プログラムで登録されたカスタム構造化資産の説明 (表の要約、ユースケース、列レベルの説明など) の AI レコメンデーションをサポートするようになりました。これは、Amazon S3 の Iceberg テーブルや、サードパーティや内部アプリケーションのデータセットなど、さまざまなアセットに適用されます。\n この機能強化により、AWS Glue や Amazon Redshift などのネイティブサービスから収集されたアセットを対象とする既存の自動メタデータ機能を基盤として、ユーザーは Amazon Bedrock 経由で大規模言語モデル (LLM) を使用してカスタムアセットのビジネスにわかりやすい説明を生成できます。 ユーザーは数回クリックするだけで、AI が生成した提案をトリガーしたり、説明を確認して改良したり、充実したアセットメタデータをカタログに直接公開したりできます。これにより、手作業による文書化の手間が減り、メタデータの一貫性が向上し、組織全体で資産をすばやく見つけやすくなります。 カスタムアセットのメタデータを自動生成する方法の詳細については、製品ドキュメントをご覧ください。

Amazon Connect launches segment creation from imported files

Amazon Connect 顧客プロファイルにより、組織はインポートされた CSV ファイルから顧客セグメントを作成できるようになりました。この新機能により、コンタクトセンターマネージャーとキャンペーンマネージャーは定義済みの顧客リストをアップロードできるようになり、パーソナライズされたエンゲージメント戦略のためのターゲットセグメントの作成が効率化されます。\n この新機能により、ユーザーはさまざまな形式のデータを自動的に分析して整理するジェネレーティブAIを活用した標準のプロファイル属性にCSVデータを効率的にマッピングしたり、必要に応じてカスタム属性を作成したりできます。この機能には、構成可能なプロファイルの有効期限設定が含まれており、組織はデータ品質を維持し、ガバナンス要件を遵守するために、最大 90 日間のデータ保持期間を設定できます。顧客データをインポートする際、顧客プロファイルは一意の識別子 (顧客 ID、メールアドレス、電話番号など) を使用して、可能な場合は既存のプロフィールと照合して更新します。これにより、記録の重複を防ぎ、顧客情報を統合して最新の状態に保つことができます。顧客はインポートされたこれらのセグメントを活用して、SMS、電話、メールによるマルチチャネルのアウトバウンドキャンペーンを推進できるようになりました。 インポートされたファイルからのセグメント作成は、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、アフリカ (ケープタウン)、アジアパシフィック (ソウル)、アジアパシフィック (東京)、アジアパシフィック (シンガポール)、アジアパシフィック (シドニー)、カナダ (中央)、ヨーロッパ (フランクフルト)、ヨーロッパ (ロンドン) の AWS リージョンで利用できます。 詳細については、Amazon Connect カスタマープロファイルのウェブページまたは Amazon Connect カスタマープロファイルのドキュメントページをご覧ください。

Amazon Inspector now available in additional AWS Regions

Amazon Inspector は、アジアパシフィック (タイ)、中東 (UAE)、アジアパシフィック (ハイデラバード)、アジアパシフィック (マレーシア)、アジアパシフィック (メルボルン)、メキシコ (中央)、イスラエル (テルアビブ)、カナダ西部 (カルガリー)、ヨーロッパ (スペイン) で利用できるようになりました。Amazon Inspector は、Amazon EC2 インスタンス、コンテナイメージ、AWS Lambda 関数などの AWS ワークロードを継続的にスキャンして、AWS 組織全体でソフトウェアの脆弱性や意図しないネットワークへの露出がないかを調べる脆弱性管理サービスです。\n 今回の拡張により、Amazon Inspector はセキュリティ対象範囲をこれらのリージョンにまで拡大しました。これは、お客様が自動的にワークロードを発見し、継続的な脆弱性評価を実施し、実用的なセキュリティ結果を受け取れるように設計されています。このサービスは、新しく起動された Amazon EC2 インスタンス、Lambda 関数、および Amazon ECR にプッシュされた適格なコンテナイメージを検出し、それらをスキャンしてソフトウェアの脆弱性や意図しないネットワークへの露出がないかどうかを確認するように設計されています。 Amazon Inspector を初めてご利用になるすべてのアカウントが 15 日間の無料トライアルの対象となり、サービスの評価と費用の見積もりができます。試用期間中は、Amazon ECR にプッシュされた対象となるすべての Amazon EC2 インスタンス、AWS Lambda 関数、およびコンテナイメージが無料で継続的にスキャンされます。試用期間が過ぎると、スキャンされたリソースの数に基づいて課金されます。詳細については、Amazon Inspector の料金表ページをご覧ください。 Amazon Inspector を使い始めるには、当社のドキュメントをご覧になるか、今すぐ無料トライアルを開始してください。

AWS HealthImaging now supports DICOMweb BulkData

AWS HealthImaging は、一貫性のある低レイテンシーのメタデータ取得を実現するための DICOM BulkData のサポートを発表しました。今回のローンチにより、DICOMWeb WADO-RS アクションを介して取得された DICOM メタデータには、大量のデータ要素が BulkDataURI に置き換えられるようになります。\n 医療画像処理ワークフローでは低レイテンシーが求められ、多くの場合、DICOM メタデータの取得が最初のステップとなります。プライベート属性や ICC プロファイルなどの大きな DICOM データ要素があると、メタデータのペイロードのサイズが大きくなり、取得と処理が遅くなる可能性があります。今回の発表により、ヘルスイメージングは DICOMWeb 標準に従って、サイズが 1 MB を超える DICOM データ要素を自動的にインラインバルクデータ URI に置き換えます。これで、ユーザーはコンパクトな DICOM メタデータペイロードを低レイテンシーで取得でき、標準に準拠した API を使用して大量のデータ要素を柔軟にダウンロードできるようになりました。 AWS HealthImaging は通常、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、アジアパシフィック (シドニー)、ヨーロッパ (アイルランド) の AWS リージョンで利用できます。 AWS HealthImaging は HIPAA の対象となるサービスで、医療提供者、ライフサイエンスの研究者、およびそのソフトウェアパートナーがペタバイト規模の医療画像を保存、分析、共有できるよう支援します。詳細については、AWS HealthImaging 開発者ガイドを参照してください。

Amazon Connect forecasting, capacity planning, and scheduling is now available in AWS GovCloud (US-West)

Amazon Connect の予測、キャパシティプランニング、スケジューリングが AWS GovCloud (米国西部) で利用できるようになりました。この機能により、過剰な人員配置を最小限に抑えながら、問い合わせ量の予測、エージェントの効率的な割り当て、運用目標を達成するための最適なエージェントスケジューリングが可能になります。機械学習を使用して、問い合わせ件数や到着率を予測し、予測を人員配置予測に変換し、それに応じて日次シフトを割り当てます。Amazon Connect の予測、キャパシティプランニング、スケジューリングは、業務を最適化し、サービスレベル目標の達成を支援することで、企業がエージェントの生産性と顧客満足度の両方を向上させるのに役立ちます。\n 詳細については、ドキュメント、ウェブページ、料金ページをご覧ください。Amazon Connect の予測、キャパシティプランニング、スケジューリングは他の Amazon Connect AI 機能とともに、チャネルベースのシンプルな価格設定 (音声、チャット、メッセージなど) で購入できます。

Amazon Connect now provides enhancements to audio treatment while customers wait in queue

Amazon Connect では、キューで待機している顧客への音声再生を続けながら、フロー内でルーティング優先順位の変更などのロジックを実行できるようになりました。たとえば、顧客が順番待ちで音楽やインストラクションを聴いているときに、定期的にメトリックスをチェックして、別のキューに転送するか、条件付きでコールバックを行うかを判断できるようになりました。チェック自体によって音楽が中断されることはありません。\n このループプロンプトブロックの機能強化は、Amazon Connect が提供されているすべての AWS リージョンで利用できます。この機能の詳細については、Amazon Connect 管理者ガイドを参照してください。AWS クラウドベースのコンタクトセンターである Amazon Connect の詳細については、Amazon Connect のウェブサイトをご覧ください。

Amazon QuickSight launches Trusted Identity Propagation (TIP) for Athena Direct Query

Amazon QuickSight は、Amazon Athena データソースに接続するダイレクトクエリデータセットの信頼できるアイデンティティ伝達 (TIP) をサポートするようになりました。この機能により、お客様はレイクフォーメーションルールを使用してきめ細かなアクセス制御を適用し、QuickSight 内のデータへのユーザーアクセスを管理できます。TIP を使用すると、作成者はクエリによって返されるデータの行と列を安全に制御できるため、同じダッシュボードを複数の顧客や部署で使用できるようになります。詳細については、こちらをご覧ください。\n 新しい Athena Direct Query Trusted ID Propagation は、米国東部 (バージニア北部、オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、カナダ、サンパウロ、ヨーロッパ (フランクフルト、アイルランド、ロンドン)、アジアパシフィック (ムンバイ、ソウル、シンガポール、シドニー、東京)、AWS GovCloud (米国西部) のすべての QuickSight リージョンの Amazon QuickSight スタンダードエディションとエンタープライズエディションで利用できるようになりました。

Q-Index now supports seamless application-level authentication

Q-IndexがSearchRelevantContent（SRC）APIのシームレスなアプリケーションレベル認証をサポートするようになったことを発表できることを嬉しく思います。これにより、Q-Indexを使用してエンタープライズコンテンツを取得する際のエンドユーザーエクスペリエンスが簡素化されます。\n サードパーティのアプリケーションがQ-Index SRC APIと統合される一般的なAmazon Q-Indexシナリオでは、エンドユーザーはまずそのコア機能を使用するためにアプリケーションにログインしますが、エンタープライズコンテンツから回答を得る必要がある場合、サードパーティのアプリケーション内に実装されたSRC APIは、エンタープライズナレッジソースからコンテンツを安全に取得するために、エンドユーザーにもう一度、今度はAWS IAMに対して認証する必要があります。この 2 段階認証は、ユーザーにとっては冗長です。 ユーザー認証体験を簡素化するために、Q-Indexはシームレスなアプリケーション認証をサポートしており、開発者がQ-Index SRC APIによって信頼された独自のセキュリティトークンを発行できるTrusted Token Issuer（TTI）メカニズムを提供しています。そのため、エンドユーザーはサードパーティのアプリケーションに一度ログインするだけで、Q-Indexを使用してエンタープライズコンテンツから回答を得ることができ、この機能を使用して再度認証を受ける必要はありません。 Q-Index によるシームレスなアプリケーション認証のサポートは、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、ヨーロッパ (アイルランド)、およびアジア太平洋 (シドニー) の AWS リージョンで利用できます。詳細については、当社のドキュメントを参照してください。

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