2026/10/20 9:00:00 ~ 2026/10/21 9:00:00 (JST)

最近の発表

Polly Generative engine upgraded with more natural speech, 14 new voices, and 2 new languages

本日、Amazon Polly Generative エンジンの背後にある新しいモデルをご紹介します。このモデルは、より自然で正確な音声出力を低レイテンシーで提供します。このアップグレードにより、全体的な品質が向上した強化された音声ポートフォリオ、9 つのロケールでの 14 種類の新しい音声、および Generative エンジンで初めて一般提供される 2 つの言語 (ヒンディー語とフィンランド語) を利用できるようになります。新しい声には、ケネスとネイト（米国英語）、ラッセルとカーティス（オーストラリア英語）、キアラとアルジュン（ヒンディー語とインド英語）、ティナ（ドイツ語）、カルロス（米国スペイン語）、レオとカロライナ（ブラジルポルトガル語）、ヒュンドゥク（韓国語）、スヴィ（フィンランド語）が含まれます。\nAmazon Polly は、テキストを自然な音声に変換するフルマネージド型サービスです。このドロップインモデルのアップグレードにより、Generative の音声がより自然で正確になります。数字、メールアドレス、住所などの複雑なコンテンツは、音声の信頼性が高まるように設計されているため、音声出力を微調整する必要がなくなります。ジェネレーティブエンジンでは、これまでと同様に、引き続き音声合成マークアップ言語 (SSML) タグを使用して音声出力を制御できます。低レイテンシのストリーミング API により、リアルタイム会話用のコンタクトセンターエクスペリエンス、チャットボット、大規模言語モデル (LLM) ベースのエージェント音声アプリケーションを簡単に構築できます。豊富で多様な音声オプションはニュース、メディア、エンターテインメント、eラーニング、アクセシビリティのユースケースにも適しています。このローンチにより、Amazon Polly Generative の提供内容が AWS GovCloud にも拡大され、公共部門や規制対象の業界により多くのオプションが提供されるようになりました。 新しい Generative Voice はすべて、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)、ヨーロッパ (チューリッヒ)、ヨーロッパ (ロンドン)、アジアパシフィック (シドニー)、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)、カナダ (中央)、AWS GovCloud (米国西部) でご利用いただけるようになりました。 Polly の音声がどのように聞こえるかを聞くには、Amazon Polly 機能を参照してください。Polly のサービスと使用方法の詳細については、Amazon Polly のドキュメントと料金表のページを参照してください。

AWS announces TorchNeuron: Native PyTorch Support for AWS Trainium (Public Beta)

本日、AWSは、AWS Trainium向けのオープンソースのネイティブPyTorchバックエンドであるTorchNeuronのパブリックベータを開始しました。Trainium は、ディープラーニング AI トレーニングと推論ワークロードに高いパフォーマンスとコスト効率をもたらすように設計された AI チップのポートフォリオです。TorchNeuron を使うと、AI の科学者や研究者は Trainium 上でネイティブに PyTorch を使って実験したりモデルを構築したりできます。\nTorchNeuron を使用すると、開発者は.to (’neuron’) に切り替えるだけで Trainium 上で PyTorch コードを有効にできます。しかも、イーガー・エグゼキューション、torch.compile、標準 PyTorch API との完全な PyTorch 互換性を維持したまま、.to (’neuron’) に切り替えることができます。さらに、TorchNeuron は Neuron カーネルインターフェイス (NKI) と統合されているため、Trainium ハードウェアのカスタムオペレーターやパフォーマンスの最適化が可能になります。 TorchNeuron は、Amazon EC2 Trainium2 インスタンスと Amazon EC2 Trainium3 インスタンスのオープンソースとして TorchNeuron github リポジトリから入手できます。 TorchNeuron と AWS Trainium アクセラレーターの詳細については、AWS Neuron のページをご覧ください。

Structured outputs for Claude models available on Amazon Bedrock

Amazon Bedrockは、岩盤-ランタイムと岩盤-マントルエンドポイントの両方で、すべてのAnthropic Claudeモデルの構造化出力をサポートするようになりました。boto3 と bedrock-runtime API を介して Claude を呼び出す場合でも、メッセージ API と bedrock-mantle エンドポイントを使用して呼び出す場合でも、カスタム解析、再試行ロジック、または後処理なしで、定義された構造に準拠したスキーマ準拠の JSON 応答を受信できるようになりました。\nAmazon Bedrock の Claude の構造化された出力により、業界を問わず、スキーマに準拠した信頼性の高いタスクを自動化できます。例としては、財務収益レポートやコンプライアンス文書からすべての必須項目を抽出したり、臨床記録を解析して電子医療記録 (EHR) を作成したり、一貫性のある検証済みの結果で製品カタログを充実させたりすることが挙げられます。また、主要な条件、当事者、義務について契約を分析したり、意図、感情、エンティティがアプリケーションのデータモデルと常に一致するインテリジェントなサポートチケットルーティングを行ったりすることもできます。 詳細については、Amazon Bedrock のドキュメントを参照してください。構造化アウトプットは、クロードモデルが利用できる場合に利用できます。詳細については、地域の空き状況の詳細ページをご覧ください。

AWS Clean Rooms now supports Databricks as a data source

AWS Clean Rooms がデータソースとして Databricks をサポートするようになったため、コラボレーションメンバーとそのパートナーは、ソースデータを移動したり公開したりすることなく、Databricks で管理されているデータを安全に分析できます。メンバーは、Delta Sharing を通じて共有された Databricks テーブルをコラボレーション内で直接クエリします。データブリックスは、AWS クリーンルームでサポートされているデータソースとして AWS Glue、Snowflake、Amazon Athena に加わりました。\n以前は、Databricks のデータを持つメンバーは、そのデータを Amazon S3 にエクスポートまたは複製してコラボレーションのテーブルとして使用する必要がありました。これにより、パイプライン作業と管理するデータのコピーが余分に必要でした。メンバーは、ワークスペース URL、スキーマ、テーブルを Delta Sharing 共有と共に提供することで Databricks テーブルを直接登録し、コラボレーションで利用できるようになりました。たとえば、Databricks で顧客データを管理している小売業者は、最初に S3 へのエクスポートを作成して管理しなくても、メディアパートナーと協力して AWS Clean Rooms でのキャンペーン測定を行うことで、自社の Databricks データに対して承認済みの分析を実行できます。 AWS Clean Roomsを使用すると、企業とそのパートナーは、互いの基礎データを公開したりコピーしたりすることなく、集合したデータセットを簡単に分析して共同作業できます。AWS クリーンルームが利用できる AWS リージョンの詳細については、AWS リージョンの表を参照してください。AWS クリーンルームとの連携の詳細については、AWS クリーンルームをご覧ください。

AWS IAM Identity Center simplifies identity source changes from Active Directory

AWS IAM アイデンティティセンターでは、ID ソースを Active Directory から Okta や Microsoft Entra ID などの外部アイデンティティプロバイダー (IdP) に変更したり、アイデンティティセンターディレクトリに変更したりしても、従業員のアイデンティティとその割り当てが保持されるようになりました。具体的には、ユーザー、グループ、グループメンバーシップ、権限セットの割り当て、およびアプリケーションの割り当てが保持されます。以前は、この変更により IAM Identity Center で再作成する必要がありました。\nIAM Identity Center を使用すると、従業員のアイデンティティを AWS に一度接続するだけで、AWS のアプリケーションとアカウント全体にわたる従業員のアクセスを一元管理できます。Active Directory から ID ソースを変更しても、既存のアイデンティティストアはそのまま残るため、ユーザーとグループは同じ ID を保持します。その結果、ユーザーは AWS アカウントとアプリケーションへのアクセスを維持し、ユーザー ID、グループ ID、または ID ストア ID を参照するポリシーが引き続き機能します。 この変更を行うには、ユーザーのサインインに必要な標準設定を使用して新しいアイデンティティソースを設定します。変更後、従業員はデュアルスタック AWS アクセスポータル URL を使用してサインインします。ID ソースを別の方向に Active Directory に変更しても、以前と同じように機能します。この機能は、IAM アイデンティティセンターが利用可能なすべての AWS リージョンの IAM アイデンティティセンターの組織インスタンスで利用できます。IAM ID センターは追加費用なしで提供されます。 開始するには、IAM Identity Center コンソールに移動してください。詳細については、IAM Identity Center ユーザーガイドの「ID ソースの変更」を参照してください。IAM Identity Center の詳細については、製品詳細ページをご覧ください。

AWS Partner Central launches Program Navigator, Case Study Generator, and streamlined specialization review

AWS Partner Central では、パートナーが AWS スペシャライゼーションプログラムの申請を 1 か所で検索、申請、追跡できる統合エクスペリエンスである Program Navigator が導入されました。パートナーは、ステップバイステップのガイド付きワークフローを通じて、専門分野の資格を閲覧したり、要件や特典を確認したり、申請書を提出したりできます。\nAWS Partner Central の新しいケーススタディジェネレーターでは、AI の支援を受けてケーススタディを直接作成する方法、既存のカスタマーサクセスストーリー URL からインポートする方法、またはオポチュニティから自動入力する、という 3 つの開始方法で再設計された作成体験をパートナーに提供します。市場開拓を目的として作成されたケーススタディは、合理化されたレビューパスに従うようになりました。これは、パートナーが専門的なレビューなしで AWS ドメインに直接公開できるようにする、軽量なポリシー検証です。より詳細な専門分野レベルのレビューは、Program Navigator アプリケーションに関連するケーススタディにのみ適用されます。 さらに、AWS はプログラムナビゲーターを通じて専門分野申請の審査プロセスを合理化しました。申請書を提出するパートナーは、審査時間が短縮され、プロセス全体を通してより詳細な要件レベルのフィードバックが得られることを期待できます。専門分野以外のプログラムに応募するパートナーは、これまでの経験を生かして引き続きこれらのプログラムにアクセスできます。 プログラムナビゲーターとケーススタディジェネレーターは、AWS パートナーセントラルのすべての AWS パートナーが利用できます。開始するには、左側のナビゲーションパネルの「Go to Market」セクションにある「プログラムナビゲーターとケーススタディ」に移動してください。

Amazon Bedrock Guardrails now supports Standard tier for contextual grounding checks

Amazon Bedrock Guardrails では、コンテキストに基づく検証のためのスタンダード階層が提供されるようになりました。これは、モデルの応答が参照ソースに基づいており、ユーザーのクエリに関連しているかどうかをチェックすることで、幻覚を検出してフィルタリングします。スタンダード階層はクラシック階層よりも堅牢です。推論や会話形式の内容を含む回答をサポートし、同じ意味の異なる表現の回答をより一貫して採点し、コンテンツフィルターや拒否されたトピックについてスタンダード層に匹敵する、より包括的な言語サポートを提供します。Amazon Bedrock Guardrails は ApplyGuardrail API を通じて、あらゆる基盤モデル上のジェネレーティブ AI アプリケーションに設定可能な保護手段を提供します。\nこれまで、コンテキストに基づくグラウンディングチェックでは、要約、言い換え、質問への回答に適した厳密なグラウンディングが適用されていました。Standard レベルでは、会話型アプリケーションや、ソースよりも理由のある応答にもコンテキストに応じたグラウンディングチェックを適用できます。Amazon Bedrock コンソールまたは API で各ガードレールの階層を選択します。既存のガードレールは、変更するまでクラシック階層のままです。価格はどちらの階層でも同じです。Standard レベルを使用するには、ガードレールがガードレールプロファイルによるクロスリージョン推論を使用する必要があります。 コンテキストグラウンディングチェックのスタンダードレベルは、米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (北カリフォルニア)、米国西部 (北カリフォルニア)、米国西部 (オレゴン)、ヨーロッパ (フランクフルト)、ヨーロッパ (アイルランド)、ヨーロッパ (ミラノ)、ヨーロッパ (パリ)、ヨーロッパ (スペイン)、ヨーロッパ (ストックホルム)、アジアパシフィック (東京) の AWS リージョンでご利用いただけます。詳細については、状況に応じたグラウンディングチェックとセーフガード階層に関する Amazon Bedrock Guardrails のドキュメントを参照するか、Amazon Bedrock Guardrails 製品ページをご覧ください。

Amazon Bedrock Advanced Prompt Optimization now supports prompt shortening

Amazon Bedrock Advanced Prompt Optimization では、評価スコアを維持または向上させながらプロンプトの長さを短縮するオプション設定であるプロンプト短縮がサポートされるようになりました。高度なプロンプト最適化は、Amazon Bedrock のすべてのモデルのプロンプトをお客様独自の評価基準に基づいて最適化します。これまで、最適化は品質のみに重点を置いていました。最適化されたプロンプトは、多くの場合、元のプロンプトよりも長くなっていました。プロンプトが長くなると、入力トークンのコストが高くなり、最初のトークンまでの時間が長くなる可能性があります。これは、大規模で遅延の影響を受けやすいアプリケーションでは重要です。\n入力データセットのプロンプトテンプレートでプロンプト短縮を有効にすると、オプティマイザーはプロンプトの長さを短縮します。最適化されたプロンプトは、元のプロンプトよりも短く、評価で少なくとも同等のスコアに達した場合にのみ返されます。そうしないと、元のプロンプトが返されるので、設定によってプロンプトが長くなったり、スコアが低くなったりすることはありません。結果には、出力ファイルとコンソールの結果ページに、圧縮率と元のトークン数と最適化されたトークン数が含まれます。たとえば、圧縮率が 0.7 の場合、最適化されたプロンプトが使用するトークンは 30% 少なくなります。プロンプト短縮は、ステアリング基準、LLM-as-a-Judge ルーブリック、カスタム Lambda エバリュエーターなど、どのような評価方法でも機能します。 プロンプト短縮は、アドバンスドプロンプト最適化が利用できるすべての AWS リージョンで利用できます。まず、入力データセットのプロンプトテンプレートのプロンプト短縮を有効にし、通常どおり最適化ジョブを作成します。詳細については、Amazon Bedrock ユーザーガイド、Amazon Bedrock 料金ページ、および Amazon Bedrock 製品ページの「プロンプトの短縮」を参照してください。

AWS Transform for migrations expands support for existing landing zones

AWS Transform は、移行用のランディングゾーンを構築する際に、AWS Control Towerのランディングゾーンや AWS Organizations で構築されたランディングゾーンなど、より多くの種類の既存の AWS 環境をサポートするようになりました。AWS Transform は、AWS のベストプラクティスと照らし合わせて現在の環境の基盤ギャップ分析を行い、ターゲットアカウントに既にあるものの上にランディングゾーンを広げて、チームがより早く移行を開始できるようにします。\nAWS Transform では、移行用のランディングゾーンを構築するためのコードとしてのインフラストラクチャ (IaC) 専用モードもサポートするようになりました。このモードでは、AWS Transform はお客様の組織を分析し、推奨事項を生成し、移行計画に合わせた IaC を AWS CDK、Terraform、またはランディングゾーンアクセラレーター (LZA) 形式で生成します。IAC 専用モードは、AWS Transform に管理アカウントへの直接アクセスを許可したくない組織向けに設計されています。AWS Transform は、代わりに委任された管理者 (DA) アカウントを使用して接続できるようになりました。また、独自のデプロイパイプラインを管理していて、エージェントが自動的にデプロイする必要がないお客様にもメリットがあります。 AWS Transform for Migrations ランディングゾーンエージェントは、移行計画とウェーブに合わせて、基盤設定、組織単位 (OU) とアカウント構造、サービスコントロールポリシー (SCP)、ワークロードアカウントなど、ランディングゾーンの設計をエンドツーエンドで自動化します。直接デプロイすることも、独自のパイプライン用に IaC を生成することもできます。 これらの新機能は、AWS Transform が移行用にサポートしているすべてのターゲット AWS リージョンで利用できます。 詳細については、AWS Transform ユーザーガイドをご覧ください。

Amazon ElastiCache Serverless for Valkey now supports online migration with zero downtime

Valkey 用 Amazon ElastiCache サーバーレスは、ダウンタイムなしで Amazon EC2 上のセルフマネージド型 Valkey および Redis OSS からのオンライン移行をサポートするようになりました。ダウンタイムがゼロということは、ElastiCache SLA が可用性を測定するのと同じ方法で測定すると、移行中にクライアントに返されるエラーがゼロであることを意味します。アプリケーションはカットオーバー中も読み取りと書き込みを継続するため、サードパーティ製のレプリケーションツールは必要ありません。\nオンラインマイグレーションは 3 つのステップで実行されます。移行を準備し、データ同期を開始し、カットオーバーを完了します。ElastiCache では、移行の準備時にアプリケーションが参照できる移行エンドポイントが提供され、同期を開始するとソースからデータが継続的にレプリケートされます。書き込みをサーバーレスキャッシュに移すタイミングを、手動でカットオーバーするか、データが同期されたら自動的にカットオーバーするかを選択できます。ElastiCache は各ステップを、失敗したステップの理由とともにキャッシュの [イベント] タブにイベントとして記録します。 オンライン移行では、転送中の暗号化 (TLS) と認証を使用してソースに接続し、AWS Secrets Manager から認証情報を読み取るため、既存のセキュリティコントロールはそのまま維持されます。オンライン移行では、Redis OSS 4.0 から 7.2 または Valkey 7.2 から 8.1 を実行している Amazon EC2 のクラスターモードのセルフマネージドキャッシュがサポートされ、それらを Valkey 9.0 に直接移行できます。 移行は、アカウントが初めて移行を準備したときから、AWS アカウントごとに最初の 180 日間は無料です。その後は、移行がアクティブである限り、データをレプリケートするために ElastiCache が実行する移行ノードに対してノード時間単位で課金されます。ElastiCache サーバーレスキャッシュは、無料期間を含め、標準のデータストレージと ECPU の料金で個別に請求されます。料金の詳細については、Amazon ElastiCache の料金表を参照してください。オンライン移行は、すべての商用 AWS リージョン、中国リージョン、および AWS GovCloud (米国) リージョンでご利用いただけます。 開始するには、移行先となる空の ElastiCache サーバーレスキャッシュを作成または選択し、ElastiCache コンソールまたは AWS CLI から移行を開始します。詳細については、ドキュメントを参照してください。

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