2026/9/15 9:00:00 ~ 2026/9/16 9:00:00 (JST)

最近の発表

AWS Billing Conductor now supports custom rates and usage tier pricing configurations

AWS Billing Conductor では、希望の使用量に応じて料金を設定するカスタム使用階層の定義など、AWS サービスのカスタム料金を定義できるようになりました。 \n AWS Billing Conductor を使用して子会社、関連会社、または最終顧客との商業契約をモデル化しているお客様やパートナーは、交渉した価格をプロフォーマ請求データに簡単に反映できるようになりました。SKU を対象とする価格設定ルールを使用すると、事前に定義された AWS 使用階層に関連付けられている公開オンデマンド料金から値上げまたは値下げする代わりに、カスタム料金を入力して使用階層のしきい値を設定できます。

価格設定ルールで正確な料金と階層区分を直接設定すれば、商用契約をモデル化するために、公開オンデマンド価格に対してパーセンテージベースの値上げや値下げを計算する必要がなくなります。これにより、プロフォーマ請求設定を正確に管理できます。

SKU を対象とする価格設定ルールによるカスタム料金とカスタム使用階層の設定は、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) リージョンを除くすべての商用 AWS リージョンで利用できます。詳細については、AWS Billing Conductor 製品ページをご覧になるか、ユーザーガイドをご覧ください。

Amazon SageMaker AI now supports instance preference lists for training and processing jobs

Amazon SageMaker AI は本日、トレーニングと処理ジョブのインスタンス設定リストを発表しました。これにより、ワークロードのコンピューティングキャパシティをより簡単かつ迅速に見つけることができます。AI トレーニング、微調整、データ処理のワークロードの多くは、いくつかのインスタンスタイプまたはサイズのどれでも比較的良好に動作します。しかし、これまでは、ジョブの送信時にインスタンスタイプを 1 つだけ指定し、SageMaker がジョブに適した特定のインスタンスを見つけるのを待つ必要がありました。待ち時間が予測できないピーク時に需要の高い GPU では、最初に利用可能なオプションを見つけるために、お客様は複雑な再試行ロジックを構築したり、インスタンスタイプの異なる複数のジョブを同時に送信したりする必要がありました。これで、ワークロードが受け入れるインスタンスタイプの優先順位リストを指定するだけで、SageMaker は設定で最初に利用可能な設定に基づいてジョブを自動的に実行します。このソリューションを使用すると、トレーニングや処理ジョブをより早く開始できる可能性があります。\n この機能を使用するには、トレーニングジョブまたは処理ジョブを送信するときに、優先度順にインスタンスタイプとカウントを指定します。たとえば、リストに ml.g6.48xlarge のインスタンスが 2 つか、ml.g5.48xlarge のインスタンスが 4 つという優先順位が含まれている場合があります。SageMaker はリストに目を通し、キャパシティに空きがある最初の構成でジョブを起動します。また、同じジョブ送信内で、オンデマンドソースまたは予約済みの SageMaker フレキシブルトレーニングプランからキャパシティソーシングを設定することもできます。この機能により、需要の高い時期にジョブに計算能力を割り当てるプロセスが簡略化され、そうでなければ行っていたような区別がつかない手動での再試行が減ります。これらはすべて、すでに使用している SageMaker トレーニングおよび処理ジョブ API 内で行われます。

SageMaker のトレーニングおよび処理ジョブのインスタンス設定リストは、SageMaker CLI、API、SDK、コンソール UI を通じて SageMaker を利用できるすべての AWS リージョンで現在利用可能です。詳細については、ドキュメントまたはリリースブログをご覧ください。

Analyze your CloudTrail events using natural language in Amazon Q Console

セキュリティ監査、コンプライアンス、運用上のトラブルシューティングのために AWS アカウント全体の API アクティビティを記録するサービスである AWS CloudTrail が Amazon Q Console と統合され、自然言語を使用して AWS アカウントのアクティビティを調査できるようになりました。Amazon Q Console で CloudTrail の設定について質問したり、ログに記録されたイベントをクエリしてセキュリティ調査を行ったり、運用上の問題をトラブルシューティングしたりできます。クエリを書いたり、ログファイルを手動で解析したりする必要はありません。\n この統合により、Amazon Q Console に CloudTrail の証跡が適切に設定されているかどうかを確認したり、ログ記録の範囲のギャップを特定したり、追跡しているデータイベントソースを確認したりできます。特定の IAM ロールに誰がアクセスしたか、VPC 設定にどのような変更が加えられたか、過去 1 週間に不正アクセスが試みられたかどうかを尋ねることで、セキュリティ上の懸念を調査できます。運用上のトラブルシューティングを行う場合は、Amazon Q Console に特定のリソースの作成者または削除者を特定したり、どの API 呼び出しでエラーが発生しているかを特定したり、特定の IP アドレスからのアクティビティを追跡したり、請求額が急増した理由を特定したりするよう依頼できます。Amazon Q Console は、お客様に代わって CloudTrail トレイル、関連する CloudWatch ロググループ、イベントデータストアをクエリし、一般的なドキュメントではなく、実際のアカウントアクティビティに基づいた回答を提供します。

この統合は、Amazon Q Console がサポートされているすべての AWS 商用地域で利用できます。開始するには、AWS マネジメントコンソールで Amazon Q を開き、CloudTrail の設定やアカウントアクティビティについて質問してください。詳細については、AWS CloudTrail のドキュメントを参照してください。

Amazon Connect Customer now enables agents to bid on preferred shifts

Amazon Connect Customerでは、エージェントが希望するシフトに入札できるようになり、作業スケジュールをより細かく管理できるようになりました。スケジューラーはまず、CSV ファイルをアップロードするか、ランダムなランキングを生成して、エージェントのランキングを設定します。次に、Connect Customerは予測された需要とシフトのプロファイルを使用して利用可能なシフトを生成し、それらをエージェントに提示してランク付けします。たとえば、9時間シフトの月曜日から金曜日の午前 6 時～午後 10 時のシフトプロファイルでは、必要なシフトは午前 6 時～午後 3 時 (500 エージェント)、午前 9 時 ～ 午後 6 時 (800 エージェント)、午後 1 時～午後 10 時 (600 エージェント) です。入札期間が終了すると、Connect Customer は、エージェントのランキングをタイブレーカーとして使用しながら、各エージェントを最高ランクの空いているシフトに自動的に割り当てます。シフトビディングにより、エージェントは体系的に自分のスケジュールに影響を与えることができると同時に、スケジューラーが手動のシフト割り当てに費やす時間を減らし、エージェントの満足度とスケジューリング効率の両方を向上させることができます。\n この機能は、Amazon Connect カスタマーエージェントのスケジューリングが可能なすべての AWS リージョンで利用できます。Amazon Connect カスタマーエージェントのスケジューリングの詳細については、ここをクリックしてください。

AWS Blogs

Amazon Web Services ブログ (日本語)

AWS Startup ブログ (日本語)

AWS Cloud Operations Blog

AWS Big Data Blog

AWS Contact Center

AWS for Industries

Artificial Intelligence

AWS Security Blog

AWS Storage Blog

Open Source Project

AWS CLI

Amplify for iOS