2026/10/16 9:00:00 ~ 2026/10/19 9:00:00 (JST)

最近の発表

AWS Lambda durable functions are now available in AWS GovCloud (US) Regions

AWS Lambda 耐久性関数が AWS GovCloud (米国西部) および AWS GovCloud (米国東部) リージョンで利用できるようになりました。Lambda の耐久性の高い関数により、開発者は Lambda の開発者エクスペリエンス内で信頼性の高い複数ステップのアプリケーションと AI ワークフローを構築できます。\nLambda の耐久性の高い関数は、イベントハンドラーに「step」や「wait」などの新しいプリミティブを追加して Lambda プログラミングモデルを拡張します。これにより、オンデマンド関数の計算料金を発生させることなく、進行状況のチェックポイント、障害からの自動回復、実行の一時停止が可能になります。AWS GovCloud (米国) リージョンで利用できるため、政府の顧客や規制対象業界は、厳しいコンプライアンス要件やセキュリティ要件を満たしながら、注文ワークフロー、ユーザーオンボーディング、AI 支援タスクなどの複雑なプロセスを調整できます。 AWS Lambda API、AWS マネジメントコンソール、または AWS SDK を使用して、新しい Python (バージョン 3.13 と 3.14)、Node.js (バージョン 22 と 24)、Go (バージョン 1.24 以降)、.Net (バージョン 2.2)、または Java (17 以降) ベースの Lambda 関数用の耐久性の高い関数をアクティブ化できます。また、AWS CloudFormation、AWS サーバーレスアプリケーションモデル (AWS SAM)、AWS クラウド開発キット (AWS CDK) などのインフラストラクチャをコードツールとして使用することもできます。 耐久性関数の詳細については、AWS Lambda 耐久性関数製品ページまたは AWS Lambda 開発者ガイドをご覧ください。料金については、AWS Lambda の料金表をご覧ください。リージョンの利用可否については、リージョン別の AWS 機能ページをご覧ください。

Nemotron 3.5 Super VL model now available on Amazon SageMaker JumpStart

NVIDIA の Nemotron 3.5 スーパー VL が Amazon SageMaker JumpStart で利用できるようになりました。これにより、AWS のお客様が利用できるファンデーションモデルのポートフォリオが拡大しました。Nemotron 3.5 ファミリーのこのビジョン言語モデルは、画像、動画、テキストを入力として受け入れてテキストを生成するため、お客様はマルチモーダル AI ソリューションを AWS インフラストラクチャにデプロイできます。\nNemotron 3.5 Super VL は、ドキュメントインテリジェンス、GUI の理解、動画による質問応答、マルチモーダルエージェントアプリケーション向けに設計されています。120Bパラメータのハイブリッド型専門家混合（MoE）言語バックボーンと12Bのアクティブパラメータおよびビジョンエンコーダを組み合わせて、最大100万トークンのコンテキスト長をサポートします。このモデルには、テキスト生成を高速化するための投機的デコード用のマルチトークン予測 (MTP) ヘッドが組み込まれており、リクエストごとに推論を設定できます。英語、フランス語、スペイン語、ドイツ語、日本語、ヒンディー語、韓国語、中国語などの 10 言語をサポートしています。画像、動画、文書、グラフ、GUI データに対するマルチモーダルな教師付き微調整とそれに続く GPO 強化学習によるトレーニング後に、構造化された JSON 出力、ツール呼び出し、構成可能な推論をエンタープライズエージェントワークフローに提供します。SageMaker JumpStart には 2 つのバリエーションがあります。1 つは NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU を搭載した G7 インスタンスでの推論を最適化するための NVFP4 と、SFT、RL、蒸留、ドメイン適応などのカスタマイズ用の ml.p5en.48xlarge の BF16 リファレンスウェイトです。 SageMaker JumpStart を使用すると、お客様は数回クリックするだけで Nemotron 3.5 スーパー VL を導入して、特定の AI ユースケースに対応できます。 これらのモデルを使い始めるには、SageMaker コンソールで SageMaker JumpStart モデルカタログに移動するか、SageMaker Python SDK を使用してモデルを AWS アカウントにデプロイしてください。SageMaker JumpStart での基盤モデルのデプロイと使用の詳細については、Amazon SageMaker JumpStart ドキュメントを参照してください。

Beam model by Reflection is now available on Amazon SageMaker JumpStart and AWS Trainium

米国を拠点とするリフレクションが提供する最初のオープンウェイトモデルであるビームが、Amazon SageMaker AI のモデルハブである Amazon SageMaker JumpStart で利用できるようになりました。Beam によると、このクラスではオープンウェイトモデルの最前線で事業を展開しており、推論、コーディング、エージェントベンチマークのすべてにおいて優れたパフォーマンスを発揮しているとのことです。これによって、顧客はデータやインフラストラクチャを管理しつつビジネスに合わせてモデルを適応させながら、最先端のオープンウェイトモデル上で高度なコーディングエージェントと自動化されたワークフローを構築できるようになりました。Beamは、顧客がSageMaker AIですでに使用している他のモデルと並行して動作し、すべてのSageMaker AI デプロイメントに組み込まれているのと同じ制御、監査証跡、監視により、生産需要に合わせて拡張できます。さらに、Beam は AWS Trainium3 用に移植および最適化されており、初日からモデルのデプロイとスケーリングを行うための高性能でコスト効率の高いオプションをお客様に提供しています。「Reflection は、API を通じてレンタルするだけでなく、開発者が実際に制御できるフロンティア AI を提供しています。Reflectionの共同創設者兼CEOであるMisha Laskinは、こう語っています。「BeamをSageMaker AIに導入することで、すでに信頼しているインフラストラクチャ、自分のAWSアカウントで稼働し、独自のデータを利用して、完全にコントロールできるようになり、何百万人もの開発者がその機能を活用できるようになります。\nエンジニアリングチームは Beam を使用してソフトウェアの問題の解決、コードの生成とレビュー、日常業務の自動化を行うことができます。また、多くのステップやツールにまたがる複雑なワークフローや、高度な数学や科学の推論にも活用できます。Beam は Apache 2.0 ライセンスの下でリリースされているため、お客様はモデルを確認してカスタマイズできると同時に、自分の AWS アカウントでモデルを実行することもできます。これにより、データのプライバシーと管理が保たれ、すでに利用しているのと同じ AWS のセキュリティおよびコンプライアンス機能によって保護されます。「Beam のような高度な AI モデルが Amazon SageMaker で利用できるようになったので、ウェイト、データ、パイプラインを完全に可視化しながら、オープンウェイトのフロンティア AI を自社の安全な環境内で完全に実行できます。マルチモデル AI の時代において、オープン性とマネージドインフラストラクチャの組み合わせは AI エコシステムに欠かせない要素です。クライアント固有のセキュリティと統制に関するミッションの問題に合わせて高度なAIを自由に導入して適応できることで、より多くの機関が高度なAIを企業全体に導入する柔軟性が高まります」と、アクセンチュア・フェデラル・サービスの最高AI責任者であるギャレット・バーンセンは述べました。 Beam は当初、米国東部 (バージニア北部) と米国東部 (オハイオ) の Amazon SageMaker JumpStart で利用できるようになりました。まず、Amazon SageMaker Studio 内の SageMaker JumpStart で「Beam」を検索するか、SageMaker AI に直接デプロイしてください。詳細については、AWS/Beam ローンチブログ、SageMaker AI ドキュメンテーション、および SageMaker JumpStart ドキュメントをご覧ください。

AWS Transform announces Azure-to-AWS cloud-native code conversion

本日、AWS は、AWS Transform で Azure SDK から AWS SDK へのアプリケーションコード変換の一般提供を発表しました。これにより、Microsoft Azure クラウドネイティブな.NET アプリケーションを AWS に移行するための道筋を早めることができます。AWS Transform .NET モダナイゼーションエージェントは Azure サービスコードを識別し、同等の AWS サービスコードに変換します。たとえば、Azure Cosmos DB を使用する Azure Functions サーバーレス関数を、Amazon DynamoDB を使用する AWS Lambda 関数に変換することができます。\nAWS Transform は、送信されたソースコードから Azure SDK を検出し、評価レポートとモダナイゼーション計画に変換オプションを提示します。モダナイゼーションを実行する前に、提供されているオプションを受け入れることも、好みに応じて調整することもできます。次に AWS Transform は、特定された Azure サービスコードを同等の AWS SDK 呼び出しに変換し、変更が変換されたコードに組み込まれていることを検証します。この機能は、Azure 関数から AWS Lambda 関数への変換、Azure Blob Storage から Amazon S3 への変換、Azure Queue Storage から Amazon SQS への変換をサポートしています。Azure Cosmos DB から Amazon DynamoDB への変換はプレビュー版でご利用いただけます。 AWS Transform は、米国東部 (バージニア北部)、アジアパシフィック (ムンバイ、東京、ソウル、シドニー)、カナダ (中部)、ヨーロッパ (フランクフルト、ロンドン) の 8 つの AWS リージョンで利用できます。 詳細については、AWS Transform ユーザーガイドの「クラウドネイティブコードを AWS に変換」を参照してください。

Second-generation AWS Outposts racks now supported in the AWS Mexico (Central) Region

第 2 世代の AWS Outposts ラックが AWS メキシコ (中部) リージョンでサポートされるようになりました。Outposts ラックは、AWS インフラストラクチャ、AWS サービス、API、ツールを事実上すべてのオンプレミスのデータセンターまたはコロケーションスペースに拡張し、真に一貫したハイブリッド体験を実現します。 \n 第二世代の Outposts ラックについて詳しくは、ブログ投稿とユーザーガイドをご覧ください。第 2 世代の Outposts ラックがサポートされている国と地域、および AWS リージョンの最新リストについては、Outposts ラック FAQ ページを参照してください。

AWS End User Messaging adds registration improvements for faster, higher-quality submissions

AWS End User Messaging では、より明確なガイダンス、明確なフィールド要件、および最も一般的な拒否理由の回避に役立つため、メッセージングの登録を最初から簡単に正しく完了できるようになりました。登録ではオプトインの証明やサンプルメッセージなどのコンプライアンス証拠が求められますが、その証拠が不完全だったり、必須フィールドが抜けていたりすると、提出が遅れたり拒否されたりすることがよくあります。これらの改善により、実例が得られ、どのフィールドを入力する必要があるかが明確になり、拒否の原因となることが最も多いコンテンツを順を追って説明してくれます。\n ユーザーガイド。

AWS End User Messaging now supports Brand Profiles

本日、AWS End User Messaging がブランドプロファイルを発表しました。ブランドや会社の情報を一度保存しておけば、メッセージングの登録で再利用できます。SMS、RCS、WhatsApp でメッセージを送信するには、キャリアとメッセージングプロバイダーにブランドを登録します。今日は、チャネルや国ごとに、すべてのフォームに同じ会社の詳細、住所、連絡先情報、ユースケースを手書きで入力します。このように入力を繰り返すと、新規登録のたびに時間がかかり、タイプミスやその他のエラーにより拒否されて送信開始が遅れることがあります。ブランドプロフィールでは、この情報を一度入力して新規登録のたびに適用できるため、登録が速くなり、チャネルや国を問わず詳細の一貫性を保つことができます。ブランドプロファイルは、自社ブランド向けに送信する場合も、単一の AWS アカウントで複数のブランドを管理する場合にも使用できます。\n ユーザーガイド。

AWS End User Messaging now offers managed OTP verification end-to-end

本日、AWS エンドユーザーメッセージングが Notify でエンドツーエンドのマネージドワンタイムパスコード (OTP) 検証を発表しました。電話番号を設定したり、通信事業者に登録したり、メッセージの配信方法を管理したりしなくても、AWS の電話番号やコード検証を含む、機能する OTP ソリューションを 5 分以内に手に入れることができます。以前は、自分でパスコードを生成して Notify に渡して送信し、コードを作成、保存、期限切れにするロジックを構築して管理していました。これで Notify がコードを生成して配信し、受信者が入力したコードを検証するようになったので、検証フロー全体を送り、その作業は省略できます。コードをテキスト、音声、そしてWhatsAppで配信できるようになりました。\n ユーザーガイド。

AWS End User Messaging adds a guided wizard for RCS registration videos

現在、AWS エンドユーザーメッセージングには、RCS エージェント登録のビデオキャプチャ全体をオーケストレーションするウィザードが追加されました。米国を含む複数の国で RCS を登録するには、メッセージング体験を示す画面録画が必要です。これを記録するには、特定のシーケンスをテストデバイスに送信する必要があり、これまではそれらのメッセージを自分でスクリプト化していたため、エラーが発生しやすく、不一致または不完全なビデオが RCS に登録する上で最も難しい作業の 1 つでした。\n ユーザーガイド。

AWS Blogs

Amazon Web Services ブログ (日本語)

AWS Contact Center

Containers

Artificial Intelligence

Open Source Project

Amplify for iOS

Bottlerocket OS