2025/7/16 9:00:00 ~ 2025/7/17 9:00:00 (JST)

最近の発表

Introducing AI agents and tools in AWS Marketplace

AWS Marketplace では、AWS パートナーの AI エージェントとツールが提供されるようになりました。これにより、お客様は、調達が合理化され、複数のデプロイオプションを備えたサードパーティの AI エージェントソリューションを見つけて購入できます。お客様は AWS Marketplace を通じて購入するメリットを享受しながら、一元化されたカタログで AI エージェントとエージェントツールをすばやく見つけることができます。また、パートナーは AI エージェントソリューションを迅速に市場に投入できます。\n お客様は新しい「AI エージェントとツール」ソリューションページで AI エージェント製品を調べることができます。自然言語を使用することで、顧客は特定のユースケースに一致する結果を検索して受け取ることができます。ソリューションを評価する際、お客様はモデルコンテキストプロトコル (MCP) とエージェント間 (A2A) 標準プロトコル、およびさまざまな導入オプションをサポートするリストを確認して、ニーズに最適なソリューションを決定できます。その後、お客様は Amazon Bedrock AgentCore Runtime などのさまざまな方法で選択したソリューションを購入してデプロイしたり、エージェント開発を加速するためのツールを AgentCore Gateway に追加したりできます。 AWS パートナーにとって、AWS Marketplace の AI エージェントとツールを利用することで、顧客へのリーチとエージェントソリューションの採用が促進されます。パートナーは AI エージェントとツールを掲載することで、既存の AWS Marketplace チャネルを活用して販売を合理化し、柔軟な価格設定を行い、安全な AWS デプロイオプションを提供できます。パートナーは自社のサービスを分類して MCP と A2A プロトコルのサポートを強調できるため、AWS Marketplace カタログでの高度な検索とフィルタリングによって見つけやすくなります。Amazon Bedrock AgentCore サービスとの統合により、顧客へのデプロイがさらに簡素化され、価値創出までの時間が短縮され、革新的なエージェントソリューションを構築する顧客に安全でスケーラブルな環境が提供されます。 AWS Marketplace で AI エージェントソリューションの探索を始めましょう。AWS パートナーがどのように販売を開始できるかについては、AWS Marketplace セラーガイドにアクセスしてください。

AWS API MCP Server now available

本日、AWS は AWS API モデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーの開発者プレビューを発表しました。これは、構文的に正しく有効な CLI コマンドを作成して実行することで、基盤モデル (FM) が自然言語を通じて任意の AWS API と対話できるようにする新しいツールです。\n AWS API MCP Serverを使用すると、一般的なMCPクライアントを使用しているお客様は、ホストFMがAPI呼び出しに変換できる自然言語リクエストを発行することで、ワークロードのトラブルシューティング、アプリケーションデプロイの管理、AWSのサービスと機能の探索などのタスクをより簡単に合理化できます。 AWS API MCP サーバーにより、MCP クライアントはサポートされている AWS API を見つけてホスト FM を通じて呼び出すことができるため、AWS リソースの検査、作成、変更などのアクションが可能になります。このサーバーでは、AWS Identity and Access Management (IAM) の認証情報と事前設定された API 権限による安全なアクセス制御が可能で、FM は許可された AWS API にのみアクセスしたり、許可されたアクションを実行したりできます。 AWS API MCP サーバーはオープンソースプロジェクトとしてリリースされ、現在利用可能です。AWS Labs GitHub リポジトリにアクセスして、今すぐダウンロード、デプロイ、AWS API との自然言語インタラクションの実験を開始してください。

AWS Transform for mainframe introduces enhanced code refactoring and business logic capabilities

メインフレーム用 AWS Transform では、メインフレームのモダナイゼーションをさらに合理化するために、強化されたリフォージ機能とビジネスロジック抽出機能が提供されるようになりました。これらの新機能により、組織はモダナイゼーションにかかる時間を短縮し、コードの品質と保守性を向上させ、モダナイゼーションと移行コストを最適化できます。\n AWS Transform for Mainframe のリフォージ機能が一般利用できるようになりました。複雑なメソッドを再構築し、説明的なコメントを追加し、変数の使用を最適化し、コードフローを改善することで、変換された Java コードを強化できます。その結果、開発者にとってコードが読みやすく、保守しやすくなります。さらに、AWS Transform for Mainframe のビジネスロジック抽出機能により、大まかな概要から詳細なビジネス機能分析まで、アプリケーションレベルの洞察が得られ、既存のファイルレベルのビジネスロジック抽出が補完され、ユーザーがレガシーアプリケーションをよりよく理解できるようになりました。 これらの機能は、AWS Transform が提供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した。詳細については、メインフレーム向け AWS Transform 製品ページにアクセスするか、ユーザーガイドを読むか、AWS Transform ウェブエクスペリエンスの使用を開始してください。

Customize Amazon Nova in Amazon SageMaker AI

Amazon Novaは本日、あらゆる独自のモデルファミリーで利用できる最も包括的なモデルカスタマイズ機能スイートを導入します。SageMaker AI ですぐに使えるレシピとして利用できるこれらの機能により、お客様はプレトレーニング、監督下での微調整、調整など、モデルトレーニングのライフサイクル全体にわたって Nova Micro、Nova Lite、Nova Pro を適応させることができます。\n これらのカスタマイズ手法を使用すると、Nova の業界トップクラスの価格性能と低レイテンシーを維持しながら、ジェネレーティブ AI アプリケーションに独自の知識、ワークフロー、ブランドを正確に反映するように Nova モデルを調整できます。テクニックには、継続的な事前トレーニング、監視付き微調整（SFT）、直接選好最適化（DPO）、近接政策最適化（DPO）、知識抽出などがあり、SFT、DPO、ディスティレーションにわたるパラメータ効率の高いトレーニングとフルモデルトレーニングの両方のオプションがサポートされています。 NovaカスタマイズレシピはSageMakerトレーニングジョブとSageMaker HyperPodで利用できるため、インフラストラクチャとスケールの要件に最適な環境を柔軟に選択できます。カスタマイズしたモデルを Amazon Bedrock にデプロイし、オンデマンド推論またはプロビジョンドスループットで呼び出すことができます。オンデマンド推論は、パラメータ効率の高いトレーニング手法でのみ使用できます。 Amazon SageMaker AI での Amazon Nova のレシピは、米国東部 (バージニア北部) でご利用いただけます。 はじめに Amazon Nova ユーザーガイドを読み、GitHub リポジトリにアクセスして Nova 固有の SageMaker トレーニングレシピを参照してください。

Amazon Nova Sonic adds language support for French, Italian, German

音声合成の基礎モデルである Amazon Nova Sonic は、フランス語、イタリア語、ドイツ語をサポートするようになり、既存の英語とスペイン語の対象範囲を拡大しました。今回のアップデートでは、表現力豊かな声が 6 つ追加され、男性的な響きと女性的な響きの両方のオプションが提供され、開発者がより自然で包括的な会話 AI 体験をより幅広い言語で作成できるようになります。\n さらに、Amazon Nova Sonic は、オープンソースの WebRTC プラットフォームである LiveKit と、音声およびマルチモーダル AI エージェントを構築するためのオープンソースフレームワークである Pipecat と統合されるようになりました。これらの統合により、複雑なオーディオパイプラインやストリーミングインフラストラクチャを管理する必要がなくなるため、低レイテンシーのリアルタイム音声アプリケーションの開発が簡単になります。追加された機能として、Nova Sonic は Vonage や Twilio との統合もサポートするようになり、テレフォニーや通信のユースケースにおける導入の柔軟性が高まりました。 Amazon Nova Sonic は音声合成の基盤モデルで、人間のような音声会話をリアルタイムで低レイテンシーで提供します。Amazon Bedrock では、双方向ストリーミング API を介して利用できるこのモデルは、さまざまな話し方のストリーミング音声を理解し、入力音声の韻律に動的に適応する表現力豊かな音声応答を生成します。 Amazon Nova Sonic は現在、3 つの AWS リージョンの Amazon Bedrock でグローバルにご利用いただけるようになりました。詳細については、AWS ニュースブログ、Amazon Nova Sonic 製品ページ、およびユーザーガイドをご覧ください。開始するには、Amazon Bedrock コンソールにアクセスしてください。

AWS Deadline Cloud now supports Unreal Engine in Service-Managed Fleets

AWS Deadline Cloud は、サービスマネージドフリートにおけるアンリアルエンジンのサポートを拡大しました。AWS Deadline Cloud は、ゲーム、映画、テレビ、ウェブコンテンツなどの業界標準ツールを使用してコンピューター生成のグラフィックや視覚効果を作成するチームのレンダリング管理を簡素化する完全マネージド型サービスです。\n この新機能により、コンピューティングインフラストラクチャを設定または管理しなくても、Unreal Engine 5.4、5.5、5.6 のプロジェクトを Deadline Cloud に送信してレンダリングすることができます。インストールすると、Unreal Engine のムービーレンダーキューから簡単にジョブを直接送信できます。AWS Deadline Cloud は、プロジェクトのレンダリングに必要なコンピューティングリソースのプロビジョニングとエラスティックスケーリングを自動的に処理します。 Deadline Cloud アンリアルエンジンのサポートは、Deadline クラウド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。 詳細については、Deadline Cloud 製品ページと Deadline Cloud for Unreal Engine GitHub リポジトリをご覧ください。

AWS Knowledge MCP Server now available (Preview)

本日、AWSはAWSナレッジモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーのプレビューリリースを発表しました。これは、ドキュメント、ブログ投稿、新着情報、Well-Architectedのベストプラクティスなど、信頼できるAWSナレッジをLLM互換の形式で表示する新しいツールです。\n AWS Knowledge MCP Serverを使用すると、MCPをサポートするクライアントと基盤モデル（FM）は、信頼できる AWS コンテキスト、ガイダンス、ベストプラクティスに基づいて対応できます。これにより、手動によるコンテキスト管理を減らしながら、正確な推論と一貫した実行に必要なガイダンスを提供できます。顧客は情報を手動で検索する代わりに、ビジネス上の問題に集中できるようになりました。

このサーバーは無料で一般公開されており、AWS アカウントも必要ありません。使用にはレート制限が適用されます。MCP クライアントが AWS Knowledge MCP Server エンドポイントを使用するように設定して、開発者とエージェントが最新の AWS 情報に今すぐアクセスできるようにし、セットアップ手順については入門ガイドに従ってください。

AWS DataSync now supports IPv6

AWS DataSync は、ストレージリソースのインターネットプロトコルバージョン 6 (IPv6) サポートを発表しました。今回の発表により、お客様は DataSync を使用して IPv4 または IPv6 アドレスを使用して、オンプレミスまたは他のクラウドにあるストレージリソースに接続できるようになりました。\n AWS DataSync は安全で高速なファイル転送サービスで、ネットワーク経由でのデータ移動を簡素化します。お客様は DataSync を使用して、IPv6 アドレスで構成された NFS、SMB、およびオブジェクトストレージサーバーとの間でデータを転送できるようになりました。デュアルスタック (IPv4 と IPv6) のサポートにより、お客様はネットワークを IPv4 から IPv6 に移行しても、引き続き環境で DataSync を使用できます。 IPv6 サポートは、AWS DataSync が利用できるすべての AWS リージョンで利用できます。AWS DataSync で IPv6 接続を設定する方法の詳細については、AWS DataSync ユーザーガイドをご覧ください。

Amazon Bedrock Data Automation is now available in 5 additional AWS Regions

Amazon Bedrock Data Automation (BDA) は現在、ヨーロッパ (フランクフルト)、ヨーロッパ (ロンドン)、ヨーロッパ (ロンドン)、ヨーロッパ (アイルランド)、アジアパシフィック (ムンバイ)、およびアジアパシフィック (シドニー) で一般的にご利用いただけます。\n BDA は Amazon Bedrock の機能の 1 つで、開発者はドキュメント、画像、動画、音声などの非構造化マルチモーダルコンテンツから価値あるインサイトを自動的に生成して Genai ベースのアプリケーションを構築できます。BDA を活用することで、開発者は開発時間と労力を削減でき、インテリジェントな文書処理、メディア分析、その他のマルチモーダルデータ中心の自動化ソリューションを簡単に構築できます。BDA はスタンドアロン機能として、または Amazon ナレッジベース RAG ワークフローのパーサーとして使用できます。 今回の発表により、BDA は米国西部 (オレゴン) リージョンと米国東部 (バージニア北部) リージョンを含む合計 7 つの AWS リージョンで利用できるようになりました。詳細については、Bedrock データオートメーション製品ページと Amazon Bedrock 料金表ページをご覧ください。

Amazon SageMaker streamlines S3 Tables workflow experience

Amazon SageMaker では、お客様が複数の AWS コンソール間を移動しなくても S3 テーブルバケットと関連カタログを作成できるようになったため、Amazon S3 テーブルの作成、クエリ、Amazon S3 汎用バケット、Amazon Redshift データウェアハウス、サードパーティデータソースのデータとの結合のプロセスが簡素化されました。\n ユーザーは SageMaker Unified Studio 内のクエリエディタまたは Jupyter ノートブックを使用して、テーブルの作成、データのロード、およびクエリの実行を行うことができるようになりました。このアップデートには、管理者向けに、AWS アカウントで S3 との分析統合を有効にしたり、カスタムプロファイルを作成したりする機能が含まれています。プロジェクトオーナーは、これらのプロファイルを使用して、事前設定されたカタログと S3 テーブルをサポートするプロジェクトをセットアップできるため、開始時に必要な手動の設定手順を減らすことができます。 この更新された SageMaker Unified Studio の S3 テーブルエクスペリエンスは、次の AWS リージョンでご利用いただけます: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 (ムンバイ)、アジアパシフィック (ソウル)、アジアパシフィック (ソウル)、アジアパシフィック (シンガポール)、アジアパシフィック (東京)、アジアパシフィック (シドニー)、ヨーロッパ (パリ)、ヨーロッパ (ストックホルム) ヨーロッパ (ロンドン)、ヨーロッパ (フランクフルト)。 SageMaker Unified Studio で更新された S3 テーブルワークフローを使い始めるには、Amazon SageMaker のドキュメントを参照してください。

AWS Glue now supports zero-ETL integrations from Amazon DynamoDB and eight applications to S3 Tables

AWS Glue は、Amazon DynamoDB および 8 つのアプリケーションから Amazon S3 テーブルへの ETL なしの統合 (マネージドインジェスト) をサポートするようになりました。これにより、DynamoDB や Salesforce、SAP、ServiceNow、Zendesk などのアプリケーションから S3 テーブルへのデータの抽出とロードが自動化されます。\n S3 テーブルは、Apache Iceberg のサポートが組み込まれており、表形式のデータを大規模に保存することを目的に設計されています。S3 テーブルを AWS Lake Formation と連携させることで、Amazon Athena、Amazon EMR、Amazon Redshift、AWS Glue などのさまざまな分析サービスをサポートできます。ETL を使用しない統合は AWS によって完全に管理され、ETL データパイプラインの構築と管理の必要性は最小限に抑えられます。この新しいゼロ ETL 統合により、DynamoDB テーブルから、またはカスタマーサポート、関係管理、ERP アプリケーションからデータを効率的に抽出して S3 テーブルベースのデータレイクにロードして分析することができます。ETL を使用しない統合により、ユーザーの運用上の負担が軽減され、データパイプラインの設計、構築、テストに必要な、数週間にわたるエンジニアリング作業が軽減されます。 DynamoDB と 8 つのアプリケーションから S3 テーブルに ETL なしで統合できるようになりました。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)、アジアパシフィック (東京)、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)、ヨーロッパ (ストックホルム)、ヨーロッパ (フランクフルト)、ヨーロッパ (アイルランド)、南米 (サンパウロ)、アジアパシフィック (ソウル)、ヨーロッパ (ロンドン)、およびカナダ (中部) の AWS リージョン。 AWS Glue コンソール、AWS コマンドラインインターフェイス (AWS CLI)、または AWS Glue API のいずれかを使用してインテグレーションを作成および管理できます。詳細については、ゼロ ETL とは何か、Glue ゼロ ETL のドキュメントをご覧ください。

Amazon EBS now provides visibility into EBS volume initialization status

Amazon EBS では、EBS スナップショットから作成されたボリュームの EBS ボリューム初期化ステータスを確認できるようになりました。このステータスを使用して、スナップショットからの復元時にボリュームが完全に初期化され、レイテンシーの影響を受けやすいアプリケーションを完全にサポートする準備が整うタイミングを判断できます。\n EBS スナップショットから作成された EBS ボリュームはボリューム初期化されます。この初期化では、スナップショットのストレージブロックにアクセスする前に Amazon S3 からダウンロードしてボリュームに書き込む必要があります。ボリュームの初期化速度は初期化プロセス全体を通して変動するため、完了までの時間が予測できなくなる可能性があります。初期化中に I/O レイテンシーが増加し、パフォーマンスが低下することがあります。新しいボリューム初期化ステータス機能により、すべてのブロックがいつボリュームにダウンロードされ書き込まれたかを検証できるため、ボリュームのパフォーマンスを完全にプロビジョニングできます。このステータスを使用すると、ボリュームの初期化の完了に合わせてアプリケーションを起動するタイミングを設定できます。初期化の進行状況をリアルタイムで監視し、ボリュームが完全に準備できたときにのみアプリケーションを起動することで、最初から最適なパフォーマンスを確保できます。Provisioned Rate for Volume Initialization でボリュームを作成すると、ボリューム初期化の推定完了時間を確認することもできます。 デフォルトでは、すべての EBS ボリュームでボリューム初期化ステータスにアクセスできます。AWS GovCloud (米国) リージョンや AWS 中国リージョンを含むすべての AWS リージョンで利用できます。この機能は、AWS マネジメントコンソール、AWS コマンドラインインターフェイス (CLI)、または AWS SDK から今すぐ使用を開始できます。新しいボリューム初期化ステータスとアクセス方法の詳細については、EBS ボリューム初期化のドキュメントをご覧ください。

Image-to-video generation support for Luma AI’s Ray2 now in Amazon Bedrock

本日、Amazon BedrockのLuma AIのRay2モデルが画像から動画への生成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。\n この新機能は、1 月に導入されたテキストから動画への生成機能を拡張したもので、動的動画コンテンツを作成するためのさらに強力なツールを開発者に提供します。今回のアップデートにより、お客様は最先端のRay2モデルを使用して、最大25MBの静止.jpegおよび.png画像を魅力的な動画に変換できるようになり、コンテンツ制作やビジュアル・ストーリーテリングの新たな可能性が広がりました。Amazon Bedrock の Ray2 に画像から動画への生成機能が追加されたことで、開発者やコンテンツクリエーターは静的なビジュアルに命を吹き込むことができます。この機能は、魅力的な動画コンテンツによってユーザーエクスペリエンスとエンゲージメントが大幅に向上する広告、エンターテインメント、e コマースなどの業界で特に役立ちます。AI の力を活用して画像から動画を生成することで、企業は時間とリソースを節約しながら、高品質でダイナミックなコンテンツを大規模に制作できます。 Luma AI の Ray2 モデルは、米国西部 (オレゴン) AWS リージョンでご利用いただけます。Ray2 の詳細とプロジェクトでの使用方法については、AWS ニュースブログを読むか、Amazon Bedrock の Luma AI ページや Amazon Bedrock コンソールにアクセスするか、Amazon Bedrock のドキュメントをご覧ください。

Announcing Model Context Protocol (MCP) Server for Amazon MSK

Amazon MSK は、モデルコンテキストプロトコル (MCP) ベースのサーバーを発表しました。これにより、お客様は標準化された自然言語インターフェイスとエージェントアプリケーションを使用して Amazon MSK クラスターを操作できます。Amazon MSK の MCP サーバーは Anthropic のオープンソースモデルコンテキストプロトコルを使用しており、AI 支援エージェントがデータベース、ナレッジソース、その他のマイクロサービスなどの外部システムとやり取りする方法を標準化しています。このサーバーは AI エージェントにクラスターメトリクス、設定状態、運用コンテキストの集約ビューを提供し、クラスターのクォータ、容量の制限、ベストプラクティスのガイドライン、ワークロードの特性に基づいたコンテキスト上の推奨事項を把握できるようにしています。このアプローチにより、エージェントは制約や依存関係を十分に認識した上で、クラスターの変更について十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。さらに、各インタラクションは顧客定義のセキュリティポリシーによって管理され、目的の目的を達成するために必要な API への明示的な権限を持つエージェントのみにアクセスを制限します。\n お使いの AI 対応 IDE を使用して、これらのサービス用のオープンソース MCP サーバーをローカルでダウンロードして試すには、aws-labs GitHub リポジトリにアクセスしてください。

Introducing AWS AI League

本日、AWS は AWS AI リーグを発表しました。これは、楽しいコンテストと Amazon SageMaker AI や Amazon Bedrock などの AWS AI サービスを使用した実践的な学習を組み合わせることで、組織が従業員のスキルアップを支援するプログラムです。このプログラムは、企業と開発者の両方に、微調整、モデルのカスタマイズ、迅速なエンジニアリングに関する貴重で実践的なスキルを身に付けるためのまたとない機会を提供します。企業が AWS クレジットを申請して社内の AWS AI リーグ大会を開催することで、組織内でイノベーションの文化を育むことができます。個々の開発者は、一部の AWS サミットや AWS re: Invent で AWS AI リーグに参加することもできます。これにより、最先端の AI テクノロジーに触れ、高度な AI ソリューションの開発に不可欠なスキルを習得しながら競争する機会が得られます。\n AWS は、AWS re: Invent 2025 でトップパフォーマーに報いるために、最大 200 万ドルの AWS クレジットと 25,000 ドルのチャンピオンシップ賞金総額を寄付しています。この多額の投資は、従業員全体の AI スキルを向上させ、ジェネレーティブ AI の分野におけるイノベーションを加速させるという AWS の取り組みを浮き彫りにするものです。 AWS AI リーグの詳細と参加方法については、AWS AI リーグのページをご覧ください。

Announcing on-demand deployment for custom Amazon Nova models in Amazon Bedrock

本日より、お客様は Amazon Bedrock のオンデマンドデプロイオプションを、Bedrock で微調整または抽出された Nova モデルや、SageMaker AI でカスタマイズされたモデルで使用できます。2025 年 7 月 16 日以降にカスタマイズされたモデルが対象となります。\n これにより、Bedrockのお客様は、事前にプロビジョニングされたコンピューティングリソースを必要とせずにリクエストをリアルタイムで処理することでコストを削減できます。顧客は使用した分だけ支払うため、常時稼働のインフラストラクチャの必要性が減ります。 Amazon Bedrock は完全マネージド型サービスで、主要な AI 企業が提供する高性能な基盤モデルを 1 つの API で選択できます。Amazon Bedrock には、セキュリティ、プライバシー、責任ある AI が組み込まれたジェネレーティブ AI アプリケーションを構築するために顧客が必要とする幅広い機能も用意されています。 詳細については、こちらとこちらのドキュメントをご覧ください。

Amazon CloudWatch adds generative AI observability (Preview)

Amazon CloudWatch は、Amazon Bedrock AgentCore (プレビュー) でデプロイおよび運用されるエージェントを含む、ジェネレーティブ AI アプリケーションとワークロードの観察に役立ち、AI のパフォーマンス、健全性、精度に関するインサイトを提供できるようになりました。AI ワークロードのレイテンシー、使用状況、エラーをすぐに把握できるため、モデル呼び出しやエージェントなどのコンポーネントの問題をより迅速に検出できます。また、ナレッジベース、ツール、モデルなどのコンポーネントをエンドツーエンドでプロンプトトレースすることで、問題をすばやく見つけることができます。この機能は、Strands Agents、LangChain、LangGraphなどの一般的なジェネレーティブAIオーケストレーションフレームワークと互換性があり、フレームワークを柔軟に選択できます。\n この新機能により、Amazon CloudWatch はジェネレーティブ AI アプリケーションのコンポーネント全体でテレメトリデータを分析し、エラーの原因を迅速に特定するのに役立ちます。たとえば、エンドツーエンドのプロンプトトレース、精選されたメトリクス、ログを使用して、VectorDB のギャップによるものか、不完全な RAG システムの再取得によるものかにかかわらず、不正確な応答の原因を特定できます。コンポーネントの相互作用を一元的に把握できるため、開発者はワークロードをより迅速に最適化し、高レベルの可用性、精度、信頼性、品質を実現できます。開発者は、複数のエージェントを 1 か所で監視および評価することで、AI エージェントを円滑に稼働させ続けることができます。エージェントがキュレーションしたビューは、GenAI オブザーバビリティの CloudWatch コンソールの「AgentCore」タブにあります。ジェネレーティブ AI オブザーバビリティは、アプリケーションシグナル、アラーム、ダッシュボード、機密データ保護、ログインサイトなどの CloudWatch の他の機能と統合されているため、既存のオブザーバビリティツールをジェネレーティブ AI ワークロードのモニタリングにシームレスに拡張できます。 この機能は、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、ヨーロッパ (フランクフルト)、アジア太平洋 (シドニー) の 4 つの地域でプレビュー版で利用できます。詳細については、ドキュメントをご覧ください。CloudWatch の料金は、収集および保存されたテレメトリデータに適用されます。

Amazon MSK is now available in Asia Pacific (Taipei) Region

Apache Kafka (Amazon MSK) 向けの Amazon マネージドストリーミングがアジアパシフィック (台北) リージョンで利用できるようになりました。お客様は本日より、このリージョンで Amazon MSK プロビジョニングクラスターを作成できます。\n Amazon MSK は Apache Kafka と Kafka Connect 向けのフルマネージド型サービスです。これにより、Apache Kafka をデータストアとして使用するアプリケーションの構築と実行が容易になります。Amazon MSK は Apache Kafka と完全な互換性があるため、既存の Apache Kafka ワークロードをより迅速に Amazon MSK に移行したり、新しいワークロードをゼロから構築したりすることができます。Amazon MSK を使用すると、Kafka クラスターの管理にかかる時間を減らして、革新的なストリーミングアプリケーションの構築により多くの時間を費やすことができます。 Amazon MSK が利用できるすべてのリージョンについては、AWS リージョンのページをご覧ください。開始するには、Amazon MSK 開発者ガイドを参照してください。

Amazon EventBridge Scheduler now available in all AWS Regions

Amazon EventBridge スケジューラーは、最近 AWS GovCloud (米国) リージョンを含む 9 つのリージョンに拡張されたため、すべての AWS リージョンで利用できるようになりました。このサーバーレススケジューラーを使用すると、インフラストラクチャをプロビジョニングしたり管理したりしなくても、スケジュールされたタスクやイベントを大規模に作成、管理できます。EventBridge Scheduler では、270 を超える AWS のサービスにわたって実施される何十億もの予定イベントを作成したり、1 回限りまたは定期的なスケジュールを設定したり、タイムゾーンや夏時間をサポートする柔軟なスケジュールオプションを活用したりできます。\n EventBridge Scheduler は、IT プロセスの自動化、アプリケーションでのスケジューリング、グローバル組織のスケジュール管理など、さまざまなユースケースのタスク自動化を簡素化します。AWS サービスとの事前構築済みの統合、設定可能な再試行ポリシー、一元的なスケジュール管理を使用できます。すべてのスケジュールを 1 か所で簡単に作成、管理、維持できるため、効率が向上し、スケジューリングタスクの複雑さが軽減されます。 Amazon EventBridge スケジューラーとその機能の詳細については、Amazon EventBridge スケジューラーの製品ページとユーザーガイドを参照してください。

Amazon Bedrock AgentCore now available in preview

Amazon Bedrock AgentCore を使用すると、開発者は実際のアプリケーションに不可欠なスケール、信頼性、セキュリティを備えた AI エージェントをデプロイして運用できます。エージェントを安全にスケーリングするための専用インフラストラクチャ、エージェントの機能を強化する強力なツール、信頼できる運用を確保するための重要なコントロールを提供します。AgentCore サービスはモジュール式で構成可能なため、一緒に使用することも、単独で使用することもできます。Amazon Bedrock の内外を問わず、あらゆるモデルやオープンソースのエージェントフレームワークと連携するため、オープンソースの柔軟性とエンタープライズグレードのセキュリティの間のトレードオフがなくなります。\n Amazon Bedrock AgentCore には、エージェントを概念実証から本番環境に移行する際の障壁に対処するサービスとツールが含まれています。AgentCore Runtime は、低レイテンシーでセッションを完全に分離し、最大 8 時間の長時間実行ワークロードをサポートします。AgentCore Memory を使用すると、エージェントはインフラストラクチャの管理を一切行わずに、インタラクション全体で短期記憶と長期記憶の両方を維持できます。AgentCore Gateway はツールの統合と発見を簡素化し、開発者が既存の API とサービスを最小限のコードでモデルコンテキストプロトコル (MCP) 互換ツールに変換できるようにします。AgentCore Browser Tool は安全なクラウドベースのブラウザランタイムを提供するため、エージェントは Web ベースのサービスとやり取りしたり、複雑な Web タスクを実行したりできます。AgentCore コードインタープリターは安全なサンドボックス環境を提供するため、エージェントは複数の言語でコードを実行できます。AgentCore オブザーバビリティは、Amazon CloudWatch を搭載したダッシュボードを通じて、エンドツーエンドのエージェント実行と主要な運用メトリクスをリアルタイムで可視化し、OpenTelemetry にも対応しています。AgentCore Identity を使用すると、ユーザーは Amazon Cognito、Microsoft Entra ID、Okta などの既存のアイデンティティプロバイダーと統合してエージェントを呼び出すことができ、エージェントは AWS リソースやサードパーティのツールやサービスに安全にアクセスできるようになります。

Amazon Bedrock AgentCore のプレビューは現在、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)、およびヨーロッパ (フランクフルト) でご利用いただけます。Amazon Bedrock AgentCore とそのサービスの詳細については、ニュースブログをご覧ください。また、実装の詳細については AgentCore ドキュメントをご覧ください。料金情報については、Amazon Bedrock AgentCore 料金表をご覧ください。

Amazon S3 Batch Operations now supports managing buckets or prefixes in a single step in the AWS GovCloud (US) Regions

Amazon S3 バッチオペレーションでは、AWS GovCloud (米国) リージョンで S3 バケット、プレフィックス、サフィックスなどに含まれるオブジェクトを 1 ステップで管理できるようになりました。S3 バッチオペレーションを作成する際、お客様はオペレーションを実行するオブジェクトを指定します。この機能では、代わりにバケット全体、プレフィックス、サフィックス、作成日、またはストレージクラスを指定できます。Amazon S3 Batch Operations は、一致するすべてのオブジェクトにオペレーションをすばやく適用し、ジョブが完了すると通知します。\n S3 Batch Operations では、ステージングバケットと本番バケット間でオブジェクトをコピーしたり、AWS Lambda 関数を呼び出してファイルタイプを変換したり、S3 Glacier ストレージクラスからアーカイブされたバックアップを復元したりといった、1 回限りまたは繰り返しのバッチワークロードをあらゆる規模で簡単に実行できます。ジョブを開始すると、S3 Batch Operations はフィルタリング条件に一致するすべてのオブジェクトを自動的に処理します。実行時間や完了したオブジェクトの割合など、ジョブの進行状況を完全に把握できます。また、ジョブが完了すると、各オブジェクトのステータスが記載された詳細な完了レポートを受け取ることができます。 AWS コマンドラインインターフェイス (CLI) または AWS ソフトウェア開発キット (SDK) クライアントから開始できます。価格情報については、Amazon S3 料金ページの「管理と洞察」タブをご覧ください。S3 バッチオペレーションの詳細については、S3 ユーザーガイドをご覧ください。

AWS Free Tier now offers $200 in credits and 6-month free plan to explore AWS at no cost

本日、AWS は無料利用枠プログラムの強化を発表しました。新規のお客様には、200 を超えるサービスを評価できる最大 200 USD の AWS クレジットが提供されます。このプログラムは、クラウドの専門家、ソフトウェア開発者、学生、初期の起業家など、幅広いユーザーを対象としており、AWS サービスの実践的な経験を積んだり、新しいスキルを身に付けたり、概念実証を行ったりすることができます。新しい AWS 無料利用枠では、新規のお客様はコストをかけずに AWS の広範なサービスポートフォリオを利用できるようになり、AWS を使い始めるのが簡単になります。\n 強化された無料利用枠プログラムの一環として、新規のお客様はサインアップ時に 100 USD の AWS クレジットを受け取ることができ、Amazon EC2 や Amazon Bedrock などのサービスを利用するとさらに 100 USD のクレジットを獲得できます。これにより、お客様は有料利用への移行を管理しながら、より多くの AWS サービスにアクセスできるようになります。有料サービスにクレジットを適用できることに加えて、お客様は引き続き 30 を超えるサービスをいつでも無料で利用できます。さらに、新しい無料利用枠は AWS の一連のクラウド財務管理ツールと統合されているため、将来の使用状況を容易に監視および予測できます。 お客様は、サインアップ時に無料アカウントプランを選択することで、新しい AWS 無料利用枠プログラムの機能を使い始めることができます。無料アカウントプランは、サインアップから 6 か月後、または無料利用枠のクレジットがなくなったときのどちらか早いほうで期限切れになります。準備ができたら、顧客はワンクリックで有料プランに簡単にアップグレードでき、より多くのサービスにアクセスして AWS での構築を続けることができます。 新しい AWS 無料利用枠機能は通常、AWS GovCloud (米国) リージョンと中国リージョンを除くすべての AWS リージョンで利用できます。詳細については、AWS 無料利用枠のウェブサイトと AWS 無料利用枠のドキュメントをご覧ください。

Amazon Redshift announces support for cascading refresh of nested materialized views

Amazon Redshift は、ローカルの Amazon Redshift テーブルと、Amazon Kinesis データストリーム (KDS)、Apache Kafka (MSK) 用 Amazon マネージドストリーム (MSK)、Confluent クラウドなどの外部ストリーミングソースで定義されているネストされたマテリアライズドビュー (MV) のカスケード更新をサポートするようになりました。\n 今回の更新により、お客様は「cascade」または「restrict」を指定する 1 つのオプションで、ネストされた MV のカスケード更新を実行できるようになりました。「制限」オプションでは MV の更新が 1 つのターゲット MV に制限され、ターゲット MV で「cascade」オプションを使用して更新を実行すると、ターゲット MV の下にあるすべてのネストされた MV のカスケード更新が 1 回のトランザクションでトリガーされます。以下に例を挙げます。 テーブルを作成 (整数); t から * を選択してマテリアライズドビュー u を作成します。

  • FROM u としてマテリアライズドビュー v を作成します。 v から * を選択してマテリアライズドビュー w を作成します。 –w-> v-> u-> t t 個の値に挿入 (1);

次の例は、古いマテリアライズドビューに依存するマテリアライズドビューで REFRESH MATERIALIZED VIEW を実行したときの情報メッセージを示しています。 マテリアライズドビューをリフレッシュ v; 情報:マテリアライズドビュー v は既に最新です。ただし、最新ではない別のマテリアライズドビューに依存しています。 マテリアライズドビュー v カスケード; 情報:マテリアライズドビュー v は正常にインクリメンタル更新されました。

上記の ‘cascade’ 更新オプション付きの例では、MV ‘u’ が最初に更新され、次に MV ‘v’ がその順序で更新されますが、MV ‘w’ は更新されません。

カスケード更新により、複数のネストされたマテリアライズドビューを手動で更新する際に以前は調整する必要があった複雑なロジックが不要になり、アプリケーション開発が大幅に簡素化されます。この新機能をすぐに利用して、より複雑で柔軟な分析パイプラインを構築できます。はじめに、ドキュメントの「マテリアライズドビューの更新」セクションの「ネストされたマテリアライズドビュー」サブセクションを参照してください。

Amazon Corretto July 2025 Quarterly Updates

2025 年 7 月 15 日、Amazon は OpenJDK の Amazon Corretto 長期サポート (LTS) バージョンと機能リリース (FR) バージョンの四半期ごとのセキュリティアップデートとクリティカルアップデートを発表しました。Corretto 24.0.2、21.0.8、17.0.16、11.0.28、8u462 がダウンロードできるようになりました。Amazon Corretto は OpenJDK の無償かつマルチプラットフォームで、本番環境ですぐに使えるディストリビューションです。\n Corretto のホームページをクリックして、Corretto 24、Corretto 21、Corretto 17、Corretto 11、または Corretto 8 をダウンロードしてください。Corretto Apt または Yum リポジトリを設定することで、Linux システムでアップデートを入手することもできます。 フィードバックをお待ちしています！

AWS Cost Anomaly Detection improves accuracy with model enhancements

AWS は、AWS コスト異常検知の大幅な改善を発表しました。これにより、AWS の支出パターンにおける有意義な変化を特定する機能が強化されました。今回の更新により、過去のコスト変動をより適切に処理できるようになり、より一貫性のある信頼性の高いコストモニタリングが可能になりました。\n 今回の改善により、Cost Anomaly Detection は組織の一般的な支出パターンをよりよく理解できるようになります。注意が必要なコスト変動を正確に検出しつつ、1 回限りのコストイベントと繰り返し発生するコストイベントを区別できます。 これらの改善は、AWS GovCloud (米国) リージョンと中国リージョンを除くすべての AWS リージョンのすべての AWS コスト異常検知モニターに自動的に適用されます。 AWS コスト異常検知とこの機能強化の詳細については、AWS コスト異常検知製品ページとユーザーガイドをご覧ください。

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