2026/4/3 9:00:00 ~ 2026/4/6 9:00:00 (JST)
最近の発表
Apache Spark troubleshooting and upgrade agents now available as Kiro powers
Amazon EMR 用の Apache Spark トラブルシューティングエージェントとアップグレードエージェントが Kiro のパワーとして利用可能になり、ワンクリックで AI 支援による Spark の操作に Kiro から直接アクセスできるようになりました。これらの機能により、データエンジニアはトラブルシューティング時間を数時間から数分に短縮し、Spark のバージョンアップグレードを数か月から数週間に短縮できます。\n Spark ジョブが失敗すると、トラブルシューティング部門が EC2 上の EMR と EMR Serverless のログ、メトリックス、構成を分析して根本原因を特定し、PySpark アプリケーションに関する具体的なコード推奨事項を提示します。アップグレード機能により、EMR でのリモート検証とデータ品質比較によるコード変換と依存関係の解決が処理されるため、EMR 6.5 から EMR 7.12 への移行などの Spark バージョンアップグレードが自動化されます。どちらの権限も IAM ロールベースの認証により MCP Proxy for AWS 経由で Spark エージェントに接続し、すべてのアクションは AWS CloudTrail に記録され、完全な監査が可能になります。
Apache Spark のトラブルシューティングとアップグレードの機能は、すべての AWS 商用地域で Amazon EMR で利用できます。はじめに、Apache Spark のトラブルシューティング機能または Kiro IDE のアップグレード機能をインストールしてください。詳細については、トラブルシューティングエージェントとアップグレードエージェントのドキュメントを参照してください。
AWS Glue Schema Registry is now available in three more AWS regions
AWS Glue のサーバーレスで無料の機能である AWS Glue Schema Registry をアジアパシフィック (ジャカルタ)、ヨーロッパ (スペイン)、ヨーロッパ (チューリッヒ) の各リージョンで使用して、登録されている Apache Avro、JSON、Protobuf スキーマ形式を使用してストリーミングデータの変化を検証および制御できるようになりました。\n スキーマレジストリは、データストリーミングシステム内の分離されたアプリケーション間のデータ形式と構造を管理するための一元的なリポジトリとして機能します。これを使用することで、データ検証ロジックやチーム間の調整が不要になり、ストリーミングデータの品質が向上し、ダウンストリームのアプリケーション障害を減らすことができます。Apache ライセンスのシリアライザーとデシリアライザーを通じて、スキーマレジストリは Apache Kafka 向け Apache Kafka/Amazon マネージドストリーミング、Amazon Kinesis データストリーム、Apache Flink 用 Apache Flink/Amazon Kinesis データアナリティクス、AWS Lambda 向けに開発された C# および Java アプリケーションと統合されます。
開始するには、AWS Glue スキーマレジストリのドキュメントをご覧ください。AWS Glue スキーマレジストリを利用できる AWS リージョンの全リストについては、AWS リージョナルサービスリストを参照してください。
Amazon SageMaker Data Agent introduces charting capabilities and support for materialized views
Amazon SageMaker データエージェントは、インタラクティブなチャート作成、Snowflake データソースの SQL 分析、および Amazon SageMaker ユニファイドスタジオノートブックのマテリアライズドビュー管理をサポートするようになりました。Data Agent では、コード生成にとどまらない完全な分析ワークフローが提供されるようになり、AWS や外部データソースの調査、結果の視覚化、クエリパフォーマンスの最適化を、すべて自然言語プロンプトで実行できるようになりました。\n 「2025年の月次収益動向を地域別にプロットする」ように依頼すると、データエージェントがノートブックに直接インタラクティブなグラフを生成し、データポイントにカーソルを合わせたり、コードを記述せずに変更したりできます。分析が AWS と Snowflake にまたがっている場合は、外部接続を介して Snowflake テーブルをクエリし、1 つのプロンプトで AWS Glue データカタログのデータと結合できます。さらに、「ノートブックを分析して、どのクエリがマテリアライズドビューからメリットがあるかを提案してください」と尋ねると、エージェントはクエリパターンに基づいて最適化を推奨し、ビューを作成し、更新スケジュールを設定します。
はじめに、SageMaker Unified Studio プロジェクトでノートブックを開き、データエージェントのチャットパネルを使用してください。これらの機能は Amazon SageMaker Unified Studio がサポート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、『SageMaker Unified Studio ユーザーガイド』の「SageMaker データエージェント」を参照してください。
Amazon Bedrock Guardrails announces general availability of cross-account safeguards
Amazon Bedrock Guardrails では、クロスアカウント保護により、組織内のすべての AWS アカウントに安全管理を一元的に実施できるようになりました。Amazon Bedrock Guardrails には、ファンデーションモデルからの幻覚応答をフィルタリングしながら、入力プロンプトとモデル応答の両方から有害なマルチモーダルコンテンツを最大 88% ブロックする、設定可能な保護手段が用意されています。中央セキュリティチームと管理者は、組織全体の Amazon Bedrock のすべての基盤モデルインタラクションに対してこれらのコントロールを自動的に実装できるようになったため、各アカウントのガードレールを手動で設定することによる運用上のオーバーヘッドがなくなりました。\n クロスアカウントセーフガードを使用すると、新しい Amazon Bedrock ポリシーで管理アカウントからガードレール ID を指定できます。これにより、Amazon Bedrock のすべてのモデル呼び出しについて、組織単位 (OU) や個人アカウントを含むすべてのメンバーエンティティに設定済みのセーフガードが自動的に適用されます。これにより、管理アカウントの 1 つのコントロールポイントから自動的に適用されるため、業務の効率化が可能になります。モデル推論の呼び出し中に複数のガードレールを組み合わせて適用することで、統一されたベースライン保護のための組織レベルの統制、特定の部署の要件に対するアカウントレベルの管理、組織のポリシーを補完するアプリケーション固有の保護手段を実装できます。 Amazon Bedrock Guardrails の組織的な保護措置は、Bedrock Guardrails がサポートされているすべての AWS 商用リージョンと GovCloud リージョンで利用できるようになりました。この機能には、AWS マネジメントコンソールまたはサポートされている API を使用してアクセスできます。 組織全体でガードレールの集中管理を実装する方法について詳しくは、ニュースブログを読んだり、Amazon Bedrock Guardrails のドキュメントにアクセスしたり、Amazon Bedrock Guardrails のサービスページをご覧ください。
Partner Revenue Measurement now supports User Agent string for certain AWS services
本日、AWSは、パートナー収益測定ユーザーエージェント文字列の一般提供を発表しました。これは、AWSパートナーがAWS APIとSDKを使用して自社のソリューションによって駆動されるAWSサービスの消費量を測定できるようにする新機能です。パートナー収益測定により、パートナーは AWS の収益への影響と製品の消費パターンをより深く理解できるようになります。ユーザーエージェント文字列機能により、パートナーは AWS Marketplace のリストからユーザーエージェントとして独自の製品コードを埋め込み、そのソリューションが特定のサービス全体にわたる AWS 収益への影響を定量化および測定できます。 \n パートナーはアプリケーションにユーザーエージェント (APN_1.1/PC_ $ 形式) を追加して、パートナー管理アカウントと顧客管理アカウントのソリューション別の AWS サービス消費量を測定できるようになりました。パートナーは、SDK で環境変数を設定したり、AWS 共有設定ファイルで User Agent 文字列をすべての AWS サービスコールに自動的に適用するように設定したりすることもできます。この方法では、API 主導のワークロードのアトリビューションをキャプチャすることで、Python、Node.js、Java、Kotlin、その他の AWS SDK にわたる自動デプロイをサポートし、パートナー収益測定のリソースタグ付けと AWS Marketplace メータリングの統合機能を補完します。
パートナー収益測定は、一般的にすべての商業地域で利用できます。ユーザーエージェント文字列の実装について詳しくは、ユーザーエージェント実装ガイドとサポートされているサービスをご覧ください。パートナー収益測定機能の詳細については、オンボーディングガイドで詳細を確認してください。
本日、AWSは、AWSマーケットプレイスにリストされているAmazonマシンイメージ（AMI）および機械学習（ML）製品向けのAWSマーケットプレイスメータリングとのパートナー収益測定統合の開始を発表しました。パートナー収益測定により、パートナーは AWS の収益への影響と製品の消費パターンをより深く理解できるようになります。AWS Marketplace の計測機能では、お客様が AWS Marketplace 経由で AMI および ML 製品を購入して使用したときの AWS サービスの消費量を自動的に測定します。\n パートナーは、自社のソリューションが Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) と Amazon SageMaker AI サービスの消費にパートナー管理型アカウントと顧客管理型アカウントでどのように影響するかを可視化できるようになりました。この方法では、パートナーが追加で実装しなくてもアトリビューションを取得できるため、Partner Revenue Measurement のリソースタグ付けとユーザーエージェント文字列の機能を補完できます。
パートナー収益測定は、一般的にすべての商業地域で利用できます。AWS マーケットプレイスメータリングの詳細については、AWS Marketplace メータリングガイドをご覧ください。パートナー収益測定機能の詳細については、オンボーディングガイドをご覧ください。
AWS Secrets Manager console now supports custom input for AWS KMS keys
AWS Secrets Manager コンソールでは、シークレットを作成するときに、カスタムのカスタマー管理の AWS キー管理サービス (KMS) キーを指定できるようになりました。現在のアカウントにあらかじめ入力されている KMS キーのリストから選択することに加えて、KMS キー Amazon リソースネーム (ARN) をコンソールで直接指定できるようになりました。\n 以前は、AWS Secrets Manager コンソールを使用してシークレットを作成する場合、同じ AWS アカウント内のキーを表示するドロップダウンリストから顧客管理の KMS キーしか選択できませんでした。今回の機能強化により、KMS キー ARN を入力して別のアカウントのキーを使用できるようになり、コンソールのエクスペリエンスが既存の API 機能と一致するようになりました。これにより、クロスアカウント暗号化ワークフローが簡素化され、複数のアカウントにわたる暗号化キーをより柔軟に管理できるようになります。
この機能は、AWS Secrets Manager が利用できるすべての AWS リージョンで利用できます。AWS Secrets Manager でカスタマー管理の KMS キーを使用する方法の詳細については、AWS シークレットマネージャーのドキュメントをご覧ください。
Amazon CloudWatch introduces PromQL querying with Query Studio Preview
Amazon CloudWatch は、ネイティブの PromQL クエリを CloudWatch に初めて導入する統合クエリおよび視覚化エクスペリエンスである Query Studio のパブリックプレビューを発表しました。Query Studio は PromQL と CloudWatch メトリックスインサイトを 1 つのインターフェイスに統合しているため、コンソールを切り替えることなく、AWS が提供するメトリクスと OpenTelemetry メトリクスを好きな言語でクエリできます。\n Query Studio には、オートコンプリート機能付きのビジュアルフォームビルダーと構文強調表示機能付きのコードエディターが用意されているため、初心者ユーザーも経験豊富なユーザーもアクセスできます。たとえば、Amazon EC2 でアプリケーションを実行しているチームでは、独自の OpenTelemetry アプリケーションメトリクスを EC2 が提供するメトリックスと並べて相関させ、スタック全体の問題をすばやく特定し、クエリ結果から直接アラームを作成したり、ダッシュボードにグラフを追加したりできます。 Amazon CloudWatch Query Studio は、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)、アジアパシフィック (シンガポール)、およびヨーロッパ (アイルランド) でパブリックプレビューが可能です。CloudWatch ダッシュボードの標準料金が適用されます。詳細については、料金ページを参照してください。 開始するには、メトリックスコンソールから Query Studio を開くか、Amazon CloudWatch コンソールのダッシュボード編集モードを開きます。詳細については、Amazon CloudWatch のドキュメントページをご覧ください。
AWS Blogs
Amazon Web Services ブログ (日本語)
- AWS Sustainability コンソールの提供開始 – プログラムによるアクセス、カスタム CSV レポート、スコープ 1-3 の排出量レポートを一か所で
- Kiro のエンタープライズガバナンス: MCP サーバーとモデルを管理する
- AWS Weekly Roundup: AWS AI/ML Scholars プログラム、Agent Plugin for AWS Serverless など (2026 年 3 月 30 日)