2026/3/5 9:00:00 ~ 2026/3/6 9:00:00 (JST)

最近の発表

Multi-party approval now supports approval team baselining

マルチパーティ承認 (MPA) では、MPA 管理者がテスト承認を実施して、承認チームが正しく設定されていること、承認者がアクティブで連絡が取れる状態であることを確認できるようになりました。この新機能により、顧客は、自然な人員削減、承認者の選択の誤り、または関与の低下によって承認チームが対応しなくなることを防ぐことができます。MPA 管理者とセキュリティチームは、機密性の高い業務を任せる前に、承認設定を積極的に評価できるようになりました。\n ベースライン機能により、AWS Organizations コンソールからテスト承認セッションを手動で開始できるため、積極的なチームヘルス管理が可能になります。お客様は承認者の有無を確認したり、非アクティブなチームメンバーを特定したり、内部ガバナンス要件へのコンプライアンスを維持したりできます。主なユースケースには、MPA コンソールを使用して AWS が 90 日ごとに推奨している定期的なチーム応答性検証、新しい承認設定のオンボーディング検証、承認ワークフローが必要時に効果的に機能することを確認するための運用ヘルスチェックなどがあります。 この機能は AWS のすべての商業地域で利用できます。マルチパーティ承認ワークフローのベースラインテストの実装について詳しくは、マルチパーティ承認ドキュメントをご覧ください。

Database Savings Plans now supports Amazon OpenSearch Service and Amazon Neptune Analytics

本日、AWS は Amazon OpenSearch Service と Amazon Neptune Analytics のサポートにより、データベース節約プランの対象範囲を拡大したことを発表しました。\n データベース節約プランでは、前払いなしで 1 年間にわたって一定量の使用量 (1 時間あたり USD) を維持する契約と引き換えに、最大 35% の節約が可能です。データベース節約プランは、サポートされているエンジン、インスタンスファミリー、サイズ、デプロイオプション、AWS リージョンに関係なく、対象となるサーバーレスおよびプロビジョニングされたインスタンスの使用に自動的に適用されます。たとえば、データベース節約プランでは、OpenSearch Service 内で m7i.large.search から c8g.2xlarge.search に変更したり、割引価格のメリットを引き続き受けながら Neptune Analytics ワークロードをスケーリングしたりできます。 Amazon OpenSearch Service と Amazon Neptune Analytics のデータベース節約プランは、本日より、中国リージョンを除くすべての AWS リージョンでご利用いただけます。 データベース節約プランは、AWS 請求およびコスト管理コンソールから、または AWS CLI を使用して開始できます。最大限の節約を実現するには、コンソールに表示される推奨購入方法を使用して節約プランにコミットしてください。よりカスタマイズされた分析を行うには、貯蓄プラン購入アナライザーを使用して、カスタム購入シナリオで節約できる可能性のあるコストを見積もることができます。詳細については、データベース節約プランの料金ページと AWS 貯蓄プランのよくある質問をご覧ください。

AWS Elastic Beanstalk now offers AI-powered environment analysis

AWS Elastic Beanstalk では、AI を活用した環境分析が可能になりました。これにより、根本原因を迅速に特定し、環境衛生問題の推奨ソリューションを得ることができます。環境で問題が発生すると、Elastic Beanstalk は環境から最近のイベント、インスタンスの状態、ログを収集し、分析のために Amazon Bedrock に送信します。この機能は、ログやイベントを手動で確認することなく、環境の問題をより迅速に診断して解決する必要がある開発者や運用チーム向けに設計されています。\n 環境のヘルスステータスが「警告」、「低下」、または「重大」の場合は、「AI 分析」ボタンを使用して Elastic Beanstalk コンソールから直接 AI 分析をリクエストできます。AWS CLI を RequestEnvironmentInfo と RetrieveEnvironmentInfo の API オペレーションと一緒に使用することもできます。分析により、環境の現在の状態に合わせたトラブルシューティングの推奨事項が段階的に示され、解決までの平均時間を短縮するのに役立ちます。

AI を活用した環境分析は、AWS Elastic Beanstalk と Amazon Bedrock の両方が利用できるすべての AWS リージョンで利用できます。

AI を活用した環境分析の詳細と、サポートされているプラットフォームバージョンの全リストについては、Elastic Beanstalk 開発者ガイドを参照してください。Elastic Beanstalk の詳細については、Elastic Beanstalk 製品ページをご覧ください。

AWS Shield network security director findings are now available in AWS Security Hub

本日、AWS Shield は、現在プレビュー段階にあるネットワークセキュリティディレクターの調査結果が AWS Security Hub で公開されたことを発表しました。AWS Shield ネットワークセキュリティディレクターは、AWS 組織内の AWS WAF、VPC セキュリティグループ、VPC ネットワークアクセスコントロールリスト (ACL) などのネットワークセキュリティサービスが見つからない、または設定が誤っていることを特定し、修正の推奨事項を提示します。\n ネットワークセキュリティディレクターの調査結果が Security Hub コンソールのインベントリセクションにも表示されるようになりました。Network Security director を使うと、AWS 組織内の複数のアカウントや組織単位にわたってネットワークを継続的に分析し、AWS ベストプラクティスに従ってネットワークセキュリティサービスの欠落や設定ミスを浮き彫りにした結果を受け取ることができます。各結果の重大度は、特定された構成ミスと、その結果に関連するリソースのネットワークトポロジの組み合わせに基づいて決定されます。 詳細については、概要ページをご覧ください。

Amazon EC2 I8ge instances now generally available in Europe (Ireland) AWS region.

アマゾンウェブサービス (AWS) は、ヨーロッパ (アイルランド) AWS リージョンで Amazon EC2 I8ge インスタンスが利用可能になったことを発表しました。ストレージの I/O 集約型ワークロード向けに設計されたこれらの新しいインスタンスは、オールコアターボ周波数 3.2 GHz の第5世代インテル Xeon Scalable プロセッサーを搭載しており、既存の I3en インスタンスよりもコンピューティングパフォーマンスが最大 40% 向上し、価格パフォーマンスが 20% 向上しています。\n I8ge インスタンスは、最大 120 TB のローカル NVMe ストレージ密度を提供します。これは、ストレージ最適化インスタンスとしてはクラウドで最も高く、前世代のインスタンスと比較して最大 2 倍の vCPU とメモリを提供します。第3世代の AWS Nitro SSD を搭載したこれらのインスタンスは、I3en インスタンスと比較して、リアルタイムストレージパフォーマンスが最大 65% 向上し、ストレージ I/O レイテンシーが最大 50% 低くなり、ストレージ I/O レイテンシーの変動が 65% 低くなります。さらに、16 KB の書き込み破れ防止機能により、お客様はデータベースワークロードのパフォーマンスボトルネックを解消できます。 I8ge インスタンスは高密度のストレージ最適化インスタンスで、ランダムな読み取り/書き込みパフォーマンスが高く、大規模なデータセットへのアクセスに一貫して低レイテンシーの高速ローカルストレージを必要とするワークロードに適しています。これらの汎用性の高いインスタンスには、2 種類のメタルサイズを含む 11 種類のサイズがあり、お客様のコンピューティングニーズに柔軟に対応できます。Amazon Elastic Block Store (EBS) では最大 180 Gbps のネットワークパフォーマンス帯域幅と 60 Gbps の専用帯域幅を提供し、最も要求の厳しいアプリケーションでも高速かつ効率的なデータ転送を保証します。 Graviton の導入を始めるには、「AWS Graviton でコンピューティングをレベルアップ」ページをご覧ください。開始するには、「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 (AWS CLI)」、および「AWS SDK」を参照してください。詳細については、I8ge インスタンスページをご覧ください。

Amazon OpenSearch Service introduces capacity optimized blue/green deployments

Amazon OpenSearch Service では、ブルー/グリーンデプロイ用のキャパシティ最適化オプションが提供されるようになりました。これにより、利用可能なインスタンスのキャパシティが必要以上に少ない場合でもドメインの更新を完了できます。更新は段階的にバッチで実行されるため、処理中に必要な追加インスタンスの数が減ります。\n Amazon OpenSearch Service はドメインの更新時にブルー/グリーンデプロイプロセスを使用します。つまり、元の環境のアイドルコピーを作成し、更新を適用し、完了後にトラフィックを新しい環境にルーティングします。これにより、ダウンタイムが最小限に抑えられ、フォールバックとして元の環境が維持されます。これまで、ブルー/グリーンデプロイでは、事前に 100% のインスタンス容量が必要でした。たとえば、100 個のデータノードがあるクラスターの場合、続行するにはさらに 100 個のノードが必要でした。十分な容量が利用できない場合、お客様はしばらく待ってから再試行する必要がありました。 これで、お客様は 2 つの導入戦略の中から選択できるようになりました。デフォルトのフルスワップオプションでは現在の動作が維持されるため、最速の導入には事前にフルキャパシティが必要です。新しい Capacity Optimized オプションでは、最初にフルキャパシティのデプロイを試みますが、キャパシティが不十分な場合は自動的にバッチデプロイに戻ります。OpenSearch Service は、クラスターのサイズと利用可能なインスタンスに基づいて適切なバッチサイズを決定します。更新はバッチで適用されるため、このオプションはフルスワップデプロイメントよりも時間がかかる場合があります。お客様は OpenSearch Service コンソールまたは API を使用して、デプロイメント設定で希望するオプションを選択できます。ノードが 30 個以上のクラスターには、キャパシティ最適化デプロイメントオプションを選択することをおすすめします。 キャパシティ最適化オプションは、OpenSearch サービスが利用できるすべての AWS 商用リージョンのすべての OpenSearch および Elasticsearch バージョンで利用できます。リージョンの全リストについては、こちらをご覧ください。詳細については、ドキュメンテーションページをご覧ください。

Introducing Amazon Connect Health, Agentic AI Built for Healthcare

Amazon Connect Health が一般提供され、専用のエージェンシー AI が医療機関にもたらされ、患者エンゲージメントとポイントオブケアのワークフローを合理化できるようになりました。Amazon Connect Health には、一連のケア全体にわたる管理上の負担を軽減するように設計された 5 つの AI エージェントが用意されています。これにより、患者はより早くケアにアクセスできるようになり、臨床医は事務処理や管理上の負担から解放され、最も重要なこと、つまり患者に集中できるようになります。これらのエージェントは、患者アクセスセンター (コンタクトセンターなど)、電子医療記録 (EHR) アプリケーション、遠隔医療ソリューションなどの既存の患者、臨床医、医療ワークフローに、数か月ではなく数日で導入できます。すべての機能は責任ある AI のベストプラクティスに従い、安全ガードレールを実装し、HIPAA の対象であり、あらゆる AWS サービスと同じセキュリティと信頼性の基準を満たしています。\n 起動時に利用可能なエージェント:

患者検証 (GA) — 予約検索機能により、EHR 記録と照合して患者の身元をリアルタイムで確認し、インバウンドコール処理時間を短縮します。

予約管理 (プレビュー) — 24時間365日、自然言語による音声対話で予約を行い、リアルタイムの保険適格性チェックを行うことができるため、勤務時間外のスケジュール設定が可能になり、人的スタッフの負担が軽減されます。

患者インサイト (プレビュー) — 訪問前に関連する患者の病歴と臨床背景が明らかになるため、臨床医は準備万端で診察を受けられます。臨床医が患者の診察前に情報をまとめるのに費やす時間を短縮できます。

環境文書 (GA) — 訪問中の患者と臨床医の会話を記録し、臨床記録をリアルタイムで生成します。

医療コーディング（プレビュー）— 訪問後の臨床記録からICD-10およびCPTコードを自動生成し、完全な監査証跡も提供します。

Amazon Connect Health の患者エンゲージメント機能は、パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを大規模に提供する AI 搭載の完全なコンタクトセンターソリューションである Amazon Connect とネイティブに統合されています。臨床スタッフや管理スタッフは Amazon Connect Health アプリケーションを使用してこれらの AI 機能を数分で設定、カスタマイズできるため、迅速なテストとコンタクトセンターのワークフローへのシームレスなデプロイが可能になります。Amazon Connect Health Unified SDK (SDK ドキュメント) では、ポイントオブケア機能 (アンビエントリスニング、患者インサイト、医療コーディング) を利用できるため、開発者はこれらの機能を既存の EHR や臨床医向けアプリケーションに直接統合できます。

Amazon Connect Health は、米国東部 (バージニア北部) と米国西部 (オレゴン) で利用できます。開始するには、Amazon Connect Health 製品ページをご覧ください。技術的な詳細については、Amazon Connect Health のドキュメントを参照してください。

AWS HealthLake announces data transformation agent for automated CCDA-to-FHIR data conversion (Preview)

今日から、医療機関は従来の臨床文書を AWS HealthLake のクエリ可能な FHIR リソースに数か月ではなく数日で変換できるようになりました。これにより、長期的な患者記録生成、公衆衛生分析、臨床データ交換などのユースケースが可能になります。AWS HealthLake データ変換エージェント (プレビュー) は、リアルタイムの変換テスト、AI 支援テンプレートのカスタマイズ、スケーラブルな一括インポートを組み合わせた統合エクスペリエンスを通じて、統合臨床文書アーキテクチャ (CCDA) ファイルを Fast Health Interoperability Resources Release 4 (FHIR R4) に準拠したリソースに変換する AI 搭載機能です。FHIR の専門知識は必要ありません。\n データ変換エージェントには、CCDA 2.1からFHIR R4へのデータ変換用のすぐに使用できるテンプレートが含まれています。開発者は同期変換 API またはコンソールワークフローを通じて個々の CCDA ファイルを送信し、変換された FHIR バンドルを数秒で受け取ることができます。結果をプレビューし、変換品質をインタラクティブに検証し、本番環境で使用する前にテンプレートを承認することができます。強化されたインポートワークフローでは、アップロードされた CCDA ファイルを自動的に検出し、アクティブなテンプレートを適用し、識別子に基づいて患者を照合して照合し、生成された FHIR リソースを詳細なログとともにターゲットの AWS HealthLake データストアに取り込みます。すべての機能は AWS コンソールと API 経由のプログラムの両方で利用でき、既存のワークフローにシームレスに統合できます。 デフォルトテンプレートを調整する必要がある場合、データ変換エージェントは AI を活用したエクスペリエンスを提供し、コンソールで直接カスタマイズします。ユーザーは、「エラー状態で入力された薬をスキップする」や「処置日を PerformedPeriod ではなく PerformedDateTime にマップする」などの変更を自然言語で説明でき、AI エージェントは基礎となるテンプレートを自動的に変更します。また、ターゲットを絞ったテンプレート編集を行いたいパワーユーザー向けに、手動キュレーションも可能です。その後、ユーザーはすぐにサンプルファイルを使ってテストし、会話を繰り返して、満足したら公開できます。 AWS HealthLake 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)、アジアパシフィック (ムンバイ)、ヨーロッパ西部 (ロンドン)、ヨーロッパ (アイルランド)、およびアジア太平洋南東部 (シドニー) の各リージョンで利用できます。すべてのリージョンを確認するには、AWS リージョン表をご覧ください。 詳細については、AWS HealthLake 製品ページを参照してください。

Accelerate Lambda durable functions development with new Kiro power

本日、AWSはLambda耐久関数Kiro powerを発表しました。これにより、Lambda耐久関数開発の専門知識がKiroのエージェントAI開発にもたらされます。この力があれば、ローカル開発環境で AI エージェントによる開発を直接行うことで、耐障害性が高く長時間実行される多段階のアプリケーションと AI ワークフローをより迅速に構築できます。\n 耐久性の高い機能を扱う場合、AI エージェントは関連するガイダンスと開発専門知識を動的に読み込みます。これには、リプレイモデルのベストプラクティス、ステップと待機操作、マップパターンと並列パターンによる同時実行、再試行戦略と補正トランザクションによるエラー処理、パターンのテスト、AWS CloudFormation、AWS クラウド開発キット (AWS CDK)、AWS サーバーレスアプリケーションモデル (AWS SAM) によるデプロイが含まれます。このガイダンスがあれば、発注処理パイプラインを構築する場合でも、ヒューマンインザループ承認によるAIエージェントオーケストレーションを構築する場合でも、支払い調整ワークフローを構築する場合でも、アイデアから耐久性のある機能にすばやく移行できます。

Lambda耐久機能のパワーは、Kiro IDEとKiro Powersページからワンクリックでインストールするだけで、現在利用可能です。GitHub のパワーをぜひお試しください。Lambda の耐久性の高い関数を使い始めるには、開発者ガイドをご覧ください。

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