2026/10/22 9:00:00 ~ 2026/10/23 9:00:00 (JST)

最近の発表

Amazon Connect Customer now supports customizing the Customer Profiles app on the agent workspace

Amazon Connect 顧客プロファイルでは、管理者がプロファイルエクスプローラーで作成したレイアウトを使用して、エージェントがエージェントワークスペースに表示する顧客データとその表示方法をカスタマイズできるようになりました。顧客プロファイルでは、問い合わせ履歴と複数のソースからの顧客データを組み合わせることで、エージェントはインタラクション中に各顧客をリアルタイムで一元的に把握できます。さまざまな種類のリクエストを処理するエージェントは、それぞれの前にさまざまな顧客データを用意する必要があります。\n Profile Explorerでは、管理者は連絡先履歴、連絡先情報、生涯価値計算属性などの顧客プロフィールウィジェットの各レイアウトを作成して保存し、従来の顧客プロフィールビューの代わりにエージェントに割り当てることができます。たとえば、航空会社の手荷物請求担当者は連絡先履歴、運航中のフライト、手荷物チケット情報を確認し、ロイヤルティ担当者はロイヤルティステータス、好み、今後のフライトを確認することができます。レイアウトには AI プロファイルサマリーを含めることもできます。これにより、エージェントは顧客プロファイルを要約して重要な顧客インサイトに注意を集中させることができます。 Profile Explorer は、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、アフリカ (ケープタウン)、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 (シドニー)、カナダ (中部)、ヨーロッパ (フランクフルト)、ヨーロッパ (ロンドン) の AWS リージョンで使用できます。 プロファイルエクスプローラーの詳細については、Amazon Connect カスタマー管理者ガイドの「プロファイルエクスプローラー」を参照してください。

AWS Continuum for code vulnerabilities is now generally available

本日、AWSは、コードの脆弱性に対するAWS Continuumの一般提供を発表しました。Continuum for Code 脆弱性は、コードの脆弱性をマシンスピードで発見、検証、優先順位付け、修正します。\n Continuum for Code の脆弱性は、リソースのトポロジー、ID の関係、ネットワークの到達可能性など、お客様の AWS 環境からコンテキストグラフを作成します。どのリソースがアプリケーションの一部で、どの結果が実際のビジネスリスクを伴うかを把握しています。既存の脆弱性所見を取り込んでコードをスキャンし、隔離されたサンドボックスでテストしてどの発見が悪用されやすいかを確認します。調査結果はビジネスへの影響度によって優先順位が付けられます。そして最後に、悪用可能性の証明と爆発半径評価が添付された修復パッチをプルリクエストとして開発者のワークフローに直接提供します。

Continuum for Code 脆弱性は、各タスクに適した AI モデルを選択します。Continuum は学習モードから始まり、承認された修正方法を提案します。その精度に対する十分な信頼が得られたら、Enforce モードに切り替えて、設定したガードレールの範囲内で自律的に動作させます。

AWS Continuum は Amazon GuardDuty や AWS セキュリティハブなどの既存の AWS セキュリティサービスと連携して機能します。AWS Continuum が利用可能な 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。詳細については、AWS Continuum 製品ページを参照してください。

Amazon OpenSearch Serverless now supports a 5-second default refresh interval

本日より、Amazon OpenSearch サーバーレスでは、検索コレクションとベクターコレクションのデフォルトの更新間隔が 5 秒に短縮されました。更新間隔は、新たに取り込まれたドキュメントが検索可能になるまでの時間を制御します。デフォルト値を 10 秒から 5 秒に下げると、新しく書き込まれたデータをすばやく検索できるようになり、設定を変更したり、ユーザー側でアクションを実行したりしなくても、アプリケーションが書き込み後の読み取りをより迅速に自動的に可視化できるようになります。\n この改善は次世代の Amazon OpenSearch サーバーレスにも適用され、検索コレクションとベクターコレクションの両方にデフォルトで有効になります。高速更新は、頻繁に更新されるコンテンツに対する全文検索や、検索拡張生成 (RAG)、セマンティック検索、レコメンデーションおよびパーソナライゼーションシステムなどのベクターのユースケースなど、継続的にデータを取り込み、ほぼリアルタイムで取得する必要があるワークロードにとって有益です。つまり、アプリケーションとAIエージェントは、最近取り込まれたデータをより早く取得して処理できるため、頻繁に変更されるデータセットの検索結果とRAG応答の関連性と精度が向上します。

5 秒のデフォルト更新間隔は、Amazon OpenSearch サーバーレスが現在利用可能な 24 のリージョンすべてで利用できます。詳細については、Amazon OpenSearch サーバーレスのドキュメントを参照してください。

AWS CloudFormation now simplifies stack update rollback operations

AWS CloudFormation では、アップデートのロールバックを完了してデプロイに戻るのが簡単になりました。更新ロールバックにより、スタックは既知の良好な状態に戻ります。本日より、一部のリソースが自動的にロールバックできない場合、強制ロールバックにより 1 回の操作でロールバックを完了できるようになりました。AWS CLI、SDK から AWS CDK や AI エージェントまで、すべての CloudFormation ワークフローで機能します。\n Force Rollback を使用すると、CloudFormation は 1 回の操作で更新のロールバックを完了し、スタックをデプロイ可能な状態に戻します。影響を受けるリソースごとに操作を特定、一覧表示、再試行する必要はありません。CloudFormation の外部で変更の影響を受けたリソースなど、まだ注意が必要なリソースはすべて記録され、次回のデプロイ前に確認して解決できるようになります。

まず、強制ロールバックオプションを指定して更新ロールバックを継続し、ドリフト対応の変更セットを作成して、次回のデプロイ前に設定の違いを確認するようにしてください。詳細については、AWS CloudFormation ユーザーガイドの「アップデートのロールバックを継続する」を参照してください。

強制ロールバックはすべてのリージョンで追加料金なしで利用できます。サービスの可用性の詳細については、AWS リージョンの表を参照してください。

Amazon SageMaker AI announces training session APIs for serverless model customization

Amazon SageMaker AI のサーバーレスモデルのカスタマイズは、トレーニングセッション API をサポートするようになりました。これにより、お客様は GPU インフラストラクチャをプロビジョニングしたり管理したりすることなく、トレーニング後のアルゴリズムを完全に制御できます。SFT、DPO、その他の強化学習方法を含むマネージド技術により、お客様は技法とモデルを選択し、SageMaker AI にトレーニングを実行させることができます。トレーニングセッション API を使用すると、SFTやDPOを独自の条件で再現したり、カスタムロス、新しいRL報酬シグナル、データカリキュラム、または最新の研究から直接得たアルゴリズムを実装したりする場合でも、チームはトレーニングループを書くことができます。forward_backward ()、optim_step ()、sample () などの操作は、ライブのステートフルセッションに対する API 呼び出しになるため、SageMaker AI が GPU 割り当て、モデルと LoRa の読み込み、分散実行、障害回復、チェックポイントストレージ、セキュリティを処理している間に、お客様は技術に必要なトレーニング手順をすべて作成できます。\n お客様はこれらの操作を自分のPythonコードから直接呼び出して、チェックポイントと履歴書が組み込まれているため、ライブセッションに対して強化学習、教師付き微調整、またはカスタムトレーニング目標をライブセッションに対して実行できます。請求は処理されたトークンごとに行われるため、報酬スコアリングなどのローカル計算は GPU 時間として請求されません。SageMaker AI は、SageMaker トレーニングセッションクックブックもリリースしています。これは、お客様が独自のトレーニングループの設計図として使用できる、すぐに実行できる SFT および RL レシピのセットです。

トレーニングセッション API は、現在、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、およびアジア太平洋 (ムンバイ) で一般的に利用可能です。開始するには、SageMaker Python SDK をインストールしてクックブックを複製するか、SageMaker Studio でノートブックを起動してコーディングエージェントを接続してください。詳細については、ドキュメントと Amazon SageMaker AI ウェブページを参照してください。

AWS Direct Connect announces 100G expansion in Bangalore, India

本日、AWSは、インドのバンガロール近郊にあるNetmagic DC2データセンターにある既存のAWS Direct Connectロケーションで、100 Gbpsの専用接続を拡張することを発表しました。この場所から、すべてのパブリック AWS リージョン (中国のリージョンを除く)、AWS GovCloud リージョン、AWS ローカルゾーンへのプライベートなダイレクトネットワークアクセスを確立できるようになりました。\n Direct Connect サービスにより、AWS とデータセンター、オフィス、またはコロケーション環境との間にプライベートな物理ネットワーク接続を確立できます。これらのプライベート接続は、パブリックインターネット経由の接続よりも一貫したネットワークエクスペリエンスを提供できます。

世界中の 150 以上の Direct Connect ロケーションの詳細については、Direct Connect 製品詳細ページのロケーションセクションをご覧ください。または、入門ページにアクセスして Direct Connect を購入して展開する方法について詳しく学んでください。

AWS announces AWS Interconnect - last mile preview with Megaport

AWS が Megaport による AWS Interconnect-ラストマイルプレビューを開始しました。Megaport はフルマネージド型の接続サービスで、お客様は数回クリックするだけでブランチオフィス、データセンター、リモートロケーションを AWS に接続できるため、ネットワークセットアップの煩雑さや複雑さが解消されます。AWS と Megaport の画期的なコラボレーションとして、AWS Interconnect-Last mile は AWS クラウドイノベーションと Megaport が世界最大級のソフトウェア定義ネットワーク (SDN) を運営するメガポート社を組み合わせたもので、31 か国に 1,200 以上のデータセンターが稼働しています。\n AWS マネジメントコンソールを通じて、お客様は希望する AWS リージョン、帯域幅速度、Direct Connect Gateway ID、パートナーサブスクライバー ID を選択するだけで、AWS へのプライベートで高速な接続を即座に確立できるようになりました。開始すると、AWS は Megaport との接続プロビジョニングを完了するためのアクティベーションキーを生成します。このローンチにより、容量を事前にプロビジョニングし、BGP ピアリング、VLAN 設定、ASN 割り当てなどの複雑なネットワーク設定を自動化することで、接続体験が簡素化されます。GA では、お客様は AWS コンソールを使用して帯域幅を 1 Gbps から 100 Gbps に動的にスケーリングすることもできます。このサービスは、99.99% の SLA に裏打ちされた、ダウンタイムメンテナンスなしで高可用性を実現するように設計されています。

AWS Interconnect-ラストマイルは、メガポート経由でサンノゼ (米国西部 1) とバージニア北部 (米国東部 1) の大都市圏でご利用いただけます。AWS マネジメントコンソール、コマンドラインインターフェイス (CLI)、または API を使用してプレビューインターコネクトを作成できます。パートナーは GitHub で公開されているオープン API パッケージを介して簡単に導入することもできます。詳細については、AWS Interconnect — ラストマイルのドキュメントと料金ページを参照してください。

Amazon SageMaker AI now supports serverless model customization for Muse Glimmer, Qwen 3.8 and Ministral 3 models

Amazon SageMaker AI は、ミューズグリマー、Qwen3.8 27B、およびミニストラル 3 3B、8B、14B モデルのサーバーレスモデルカスタマイズをサポートするようになりました。これらのモデルを SageMaker AI にデプロイするだけでなく、教師あり微調整 (SFT)、直接選好最適化 (DPO)、強化微調整 (RFT) の手法を使用して、特定のドメインやワークフローに合わせてモデルを調整できるようになりました。これらのモデルは、低ランク適応 (LoRa) または完全な微調整手法のいずれかで適応させることもできます。今回の発表では、Nova、Gemma 4、Nemotron 3.5、Qwen、Llama、gpt-oss、DeepSeek ファミリーのモデルを含む、SageMaker AI でサーバーレスカスタマイズに使用できるさまざまなモデルにこれらのモデルが追加されます。\nモデルのカスタマイズにより、独自のデータに基づいて基盤モデルをカスタマイズできるため、コストとレイテンシーを削減しながら、より小さくて適切なサイズのモデルでもタスクをフロンティアモデルの品質に合わせることができます。ラベル付けされたデータを SFT でドメイン固有のタスクの精度を向上させたり、DPO で選好データを使用してアウトプットを組織のトーンに合わせたり、RFT でシグナルに報酬を与えて新しいタスクのパフォーマンスを向上させたりできます。サーバーレスのカスタマイズでは、SageMaker AI がインフラストラクチャのプロビジョニングとトレーニングオーケストレーションをすべて処理するため、ユーザーはクラスター管理ではなくデータや評価に集中でき、支払いは使用した分だけになります。 SageMaker AI のサーバーレスモデルのカスタマイズは、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、アジア太平洋 (東京)、およびヨーロッパ (アイルランド) で利用できます。開始するには、Amazon SageMaker Studio の「モデル」ページに移動してカスタマイズジョブを開始するか、SageMaker Python SDK を使用するか、お好きなコーディングアシスタントでエージェントスキルを使用してください。詳細およびサポートされているモデルの全リストについては、Amazon SageMaker AI モデルのカスタマイズドキュメントを参照してください。

AgentCore Gateway now supports Bedrock InvokeModel APIs and model fallback

Amazon Bedrock AgentCore Gateway は、推論トラフィックのモデルフォールバックルーティングとともに、推論エンドポイントで Amazon Bedrock InvokeModel と InvokeModelWithResponseStream API をサポートするようになりました。InvokeModel サポートにより、既存の Amazon Bedrock SDK 統合をゲートウェイに向けて、プロバイダーごとにクライアントコードを書き換えることなく、管理された 1 つのエンドポイントを通じてあらゆるモデルプロバイダーにアクセスできるようになります。モデルフォールバックでは、主な送信先が制限されたり、容量がなくなったり、アクセスできなくなったりした場合に、ゲートウェイが自動的にリクエストを代替モデルまたはプロバイダーにルーティングするので、各クライアントが独自の再試行ロジックを実装しなくてもエージェントは対応可能な状態を維持できます。\n フォールバックルーティングでは、スロットル、サーバーエラー、応答タイムアウトなどの切り替えをトリガーする条件とともに、代替送信先の順序付けられたチェーンをゲートウェイルールで定義します。組み込みのサーキットブレーカーは、現在失敗している送信先をスキップするので、リクエストは正常な宛先に早く届き、試行が失敗しても待ち時間が長くなるのを防ぐことができます。フォールバックルーティングはバックグラウンドで行われます。つまり、特定のリクエストの内部試行錯誤に関係なく、1 回のリクエストを送信して応答を 1 回受け取るということです。

これらの機能は、Amazon Bedrock AgentCore Gateway が利用可能なすべての AWS リージョン (中国を除く) で利用できます。詳細については、Amazon Bedrock エージェントコアゲートウェイユーザーガイドを参照してください。

AWS Lambda MicroVMs is now available in 4 additional AWS regions

AWS Lambda MicroVMS は、アジアパシフィック (香港)、アジアパシフィック (マレーシア)、アジアパシフィック (タイ)、ヨーロッパ (スペイン) の 4 つの追加の AWS リージョンで利用できるようになりました。今回のローンチにより、Lambda MicroVMS は合計 14 の AWS リージョンで使用できるようになります。\n Lambda MicroVMS はサーバーレスコンピューティングプリミティブで、VM レベルの分離、ほぼ瞬時の起動と再開の速度、ユーザーまたは AI が生成したコードを実行する際の状態保持を実現します。開発者は Lambda MicroVMS を使用することで、仮想化インフラストラクチャを管理したり、分離、速度、状態保持のいずれかを選択したりすることなく、各ユーザーまたはジョブに独自のコンピューティング環境を提供できます。MicroVMS は、AI コーディングアシスタント、インタラクティブな開発環境、脆弱性スキャナーなどのアプリケーションで、安全でステートフルで応答性の高いコード実行を可能にします。

本日の発表により、開発者はさらに 4 つのリージョンのエンドユーザーの近くで Lambda MicroVMS を実行できるようになり、レイテンシーとデータレジデンシーの要件を満たせるようになりました。開始するには、Dockerfile から MicroVM イメージを作成し、そのイメージから MicroVM を起動します。HTTP/2、gRPC、WebSocket などの一般的な接続プロトコルをサポートする専用の HTTPS URL を使用して、各ユーザーまたはジョブに独自の MicroVM を割り当てます。MicroVMS は、AWS Lambda コンソール、AWS CloudFormation、AWS クラウド開発キットを通じて使用することも、AWS エージェントツールキットを使用してお好みのエージェント開発ツールと組み合わせて使用することもできます。

詳細については、AWS Lambda MicroVMS 開発者ガイドをご覧ください。料金の詳細については、「Lambda MicroVMS 料金表」を参照してください。リージョン別の最新可用性については、リージョン別の AWS 機能ページをご覧ください。

Amazon Quick Now Available in the AWS Singapore Region

Amazon Quick が AWS アジアパシフィック (シンガポール) リージョン (ap-southeast-1) で利用できるようになりました。今回のローンチにより、シンガポールのお客様は Amazon Quick の全機能を利用しながら、データ主権に関する現地の要件を満たすことができます。\n Amazon Quick は、ビジネスユーザーに、職場の質問にすばやく答え、その回答を行動に移すエージェントのようなチームメイトを提供します。Amazon Quick では、信頼できる AI を使用してアプリケーションを切り替えることなく、すべてのユーザーがより適切な意思決定をより迅速に行い、アクションを実行できるようになります。本日の発表により、お客様は AI を活用したチャット、リサーチ、スペース、QuickSight ダッシュボードなどの Amazon Quick の機能を、AWS シンガポールリージョン内でローカルに保存および処理した状態で活用できるようになります。

Amazon Quick を利用できる AWS リージョンの全リストについては、クイックリージョンの利用可否ページをご覧ください。詳細については、Amazon Quick ドキュメントまたは製品詳細ページをご覧ください。

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