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【AWSデイリーアップデート 11件】Amazon Bedrock ニュージーランド展開、Corretto 26 GA、Bedrock Agents でのシェル実行対応など

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Aws Whatsnew
kiitosu
著者
kiitosu
aws community builder. 画像処理やデバイスドライバ、データ基盤構築からWebバックエンドまで、多様な領域に携わってきました。地図解析や地図アプリケーションの仕組みにも経験があり、幅広い技術を活かした開発に取り組んでいます。休日は草野球とランニングを楽しんでいます。
目次

本日の主なトピック
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  • Amazon Bedrock がアジアパシフィック（ニュージーランド）リージョンで正式に利用可能に。
  • Amazon Corretto 26 が一般提供開始（GA）。HTTP/3 サポートや AOT オブジェクトキャッシングを導入。
  • Amazon Bedrock Agents でシェルコマンドの直接実行（InvokeAgentRuntimeCommand）が可能に。
  • Amazon CloudWatch Logs が HTTP プロトコルベースのログ収集（HLC）をサポートし、SDK なしのインジェストが可能に。
  • AWS Blu Insights が AWS Transform へ統合され、メインフレームのリファクタリングにおけるコード変換料金が無償化。


Amazon Bedrock がニュージーランド（オークランド）リージョンで利用可能に
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投稿日: 2026年03月17日

Amazon Bedrock is now available in Asia Pacific (New Zealand)
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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Amazon Bedrock がアジアパシフィック（ニュージーランド）リージョンで正式に利用可能になりました。現地の顧客は、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、OpenAI、Stability AI、および Amazon が提供する高性能な基盤モデル（FM）を、低遅延かつデータレジデンシーを維持した状態で利用できるようになります。

何が嬉しいのか
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ニュージーランド国内の企業や政府機関は、データを国内に留めたまま、セキュアに生成AIアプリケーションを構築・拡張できるようになります。また、クロスリージョン推論を利用することで、Anthropic の Claude 4.5/4.6（Sonnet, Opus, Haiku）や Amazon Nova 2 Lite といった最新モデルもニュージーランドリージョンから活用可能です。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: ニュージーランドのユーザーは、地理的に近いシドニーなどの他リージョンを利用する必要があり、データレジデンシーやネットワーク遅延の制約を受ける場合がありました。
  • これから: ニュージーランド国内のインフラを利用することで、コンプライアンス要件を満たしつつ、より高いパフォーマンスで生成AIサービスを統合できます。

具体的なユースケース
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  • 金融や医療など、データレジデンシーが厳格に求められる業界での生成AI活用
  • ニュージーランド国内のユーザー向け低遅延チャットボットの開発
  • 最新の Claude 4.5 シリーズを用いた高度な文章生成やコード解析

Amazon Corretto 26 が一般提供開始（GA）
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投稿日: 2026年03月17日

Amazon Corretto 26 is now generally available
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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OpenJDK の無料・マルチプラットフォーム・商用利用可能な配布版である Amazon Corretto のバージョン 26 がリリースされました。最新の Java 機能を取り込んでおり、Linux、Windows、macOS で利用可能です。Corretto 26 は 2026年10月までサポートされる機能リリース（Feature Release）版となります。

何が嬉しいのか
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Java アプリケーションのパフォーマンス向上と開発の効率化に繋がる最新の JEP（JDK Enhancement Proposals）が利用可能です。特に HTTP/3 対応や AOT（Ahead-of-Time）オブジェクトキャッシングによる起動高速化が注目されます。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: HTTP/3 への標準対応や、プリミティブ型をサポートした強化されたパターンマッチングなどはプレビュー段階、あるいは未実装でした。
  • これから: Java アプリケーションで最新のプロトコルと効率的なコーディング手法を本番環境で利用可能になります。

具体的なユースケース
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  • HTTP/3 を利用した、より高速で効率的な Web サービスの構築
  • AOT オブジェクトキャッシングによる、Lambda やコンテナ環境での Java アプリ起動時間の短縮
  • 構造化並行性（Structured Concurrency）プレビューを用いた、複雑なマルチスレッド処理の簡素化

Corretto 26 は「OpenJDK 26」をベースとしています。 主な新機能：

  • HTTP/3 サポート (JEP 517): 最新プロトコルによる通信効率化。
  • AOT オブジェクトキャッシング (JEP 516): 頻出オブジェクトの事前キャッシュによる高速起動。
  • 型と値のパターンマッチング強化 (JEP 530): int や boolean などのプリミティブ型にも対応。
  • Final フィールドの保護強化 (JEP 500): リフレクションによる final フィールド書き換えに対する警告。

Amazon MSK Express がアフリカおよびアジアパシフィックの2リージョンに拡大
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投稿日: 2026年03月17日

Amazon MSK expands Express brokers to Africa (Cape Town) and Asia Pacific (Taipei) regions
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) のプロビジョニング済みクラスターで利用可能な「Express ブローカー」が、アフリカ（ケープタウン）とアジアパシフィック（台北）の2リージョンで利用可能になりました。

何が嬉しいのか
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Express ブローカーは、標準的な Kafka ブローカーと比較して、ブローカーあたりのスループットを最大3倍に高め、最大20倍速いスケーリングを実現します。また、障害復旧時間を90%短縮するように設計されており、低遅延かつ高可用性が求められるリアルタイムデータストリーミングに最適です。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: ケープタウンと台北リージョンでは標準ブローカーのみが利用可能であり、急激なトラフィック増へのスケーリング速度や、高いスループットを求める場合にブローカー数を増やす必要がありました。
  • これから: Express ブローカーを選択することで、より少ないリソースで高いパフォーマンスを得られ、運用の柔軟性が向上します。

具体的なユースケース
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  • 高トラフィックな金融取引データのリアルタイム処理
  • 大規模な IoT デバイスからのログ収集と分析
  • 急激なスパイクが発生するモバイルアプリのバックエンドストリーミング

Amazon RDS for SQL Server Developer Edition の拡張（追加ストレージ、リソースガバナー対応）
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投稿日: 2026年03月17日

Amazon RDS enhancements for SQL Server Developer Edition
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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Amazon RDS for SQL Server Developer Edition において、「追加ストレージボリューム（Additional Storage Volumes）」、「リソースガバナー（Resource Governor）」、および「SQL Server 2019」のサポートが追加されました。

何が嬉しいのか
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Developer Edition は、Enterprise Edition と同等の機能を持ちながら、開発・テスト用途に限りライセンス料無料で利用できるエディションです。今回のアップデートにより、最大 256 TiB までの大規模ストレージを利用したテストや、CPU・メモリリソースの制限をシミュレートするリソースガバナーを用いた、より本番に近い環境でのパフォーマンス検証が可能になります。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: Developer Edition ではストレージ容量の制限があったり、リソースガバナーによる高度なリソース管理テストが制限されていました。
  • これから: 本番環境（Enterprise Edition）と同じ構成や SQL Server 2019 の特定の累積更新プログラム（CU）を適用した環境を、開発段階から低コストで構築できます。

具体的なユースケース
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  • 数十テラバイト規模のデータを用いたバッチ処理の性能テスト
  • リソースガバナーを利用して、特定クエリがシステム全体に与える影響の検証
  • 本番環境と同じ SQL Server 2019 CU32 バージョンでのアプリケーション互換性テスト

Amazon SageMaker Training Plan の既存コミットメント延長が可能に
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投稿日: 2026年03月17日

SageMaker Training Plans now enables extending of existing capacity commitments without workload reconfiguration
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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Amazon SageMaker AI の「Training Plans（トレーニングプラン）」において、既存の容量予約（キャパシティコミットメント）を、ワークロードの再設定なしで延長できるようになりました。1日単位（最大14日間）または7日単位（最大182日間/26週間）での延長が可能です。

何が嬉しいのか
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AI の学習ジョブが予想以上に長引いた場合でも、予約していた GPU 容量をそのまま使い続けることができます。延長手続きは API またはコンソールから簡単に行え、購入後は学習プロセスを中断することなく、継続してインフラを利用できます。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: 予約期間が終了すると、学習ジョブが完了していなくても容量が解放されるリスクがあったり、継続のために別途再設定が必要になる場合がありました。
  • これから: 状況に合わせて柔軟に予約を延長でき、貴重な計算リソースの確保と学習の継続性が担保されます。

具体的なユースケース
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  • 大規模言語モデル（LLM）の学習で、収束が遅れ追加の学習時間が必要になった場合
  • 特定の期間確保した GPU クラスタを、プロジェクトの進捗に合わせてシームレスに維持したい場合

AWS Blu Insights が「AWS Transform for mainframe refactor」へ統合・名称変更
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投稿日: 2026年03月17日

AWS Blu Insights is now AWS Transform for mainframe refactor
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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メインフレームのモダナイゼーションを支援するツール「AWS Blu Insights」が、「AWS Transform」ブランドへと統合され、「AWS Transform for mainframe refactor」という名称になりました。これにより、リファクタリング、リプラットフォーム、リイマジンの3つのパターンが同一コンソールから操作可能になります。また、コード変換の料金が無償化されました。

何が嬉しいのか
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従来、コードの行数（Lines of Code）に基づいて発生していた課金が廃止されたため、コストを気にせず大規模なメインフレームコードの変換を試行できるようになります。また、利用開始にあたって必須だった「3段階の認定プログラム」が不要になり、誰でもすぐにリファクタリングプロジェクトを開始できるようになりました。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: コード変換量に応じた課金体系であり、また特定の認定資格を持つパートナーやエンジニアしか Transformation Center にアクセスできないといった制約がありました。
  • これから: AWS Transform コンソールから直接、無償かつ認定なしでメインフレームのリファクタリング機能にアクセスでき、移行のハードルが大幅に下がりました。

具体的なユースケース
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  • メインフレーム上のレガシーコード（COBOL等）を、Javaなどのモダンな言語へ自動リファクタリングする初期調査
  • 移行コストを抑えつつ、大規模な基幹システムのクラウド移行を計画・実行

Amazon Bedrock AgentCore Runtime でシェルコマンドの実行が可能に
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投稿日: 2026年03月17日

Amazon Bedrock AgentCore Runtime now supports shell command execution
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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Amazon Bedrock の AgentCore Runtime において、新しい API InvokeAgentRuntimeCommand が導入されました。これにより、AI エージェントのセッション内で、シェルコマンドを直接実行できるようになります。コマンドの出力はリアルタイムにストリーミングされ、実行結果（終了コード）を取得可能です。

何が嬉しいのか
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AI エージェントがテストの実行、依存関係のインストール、git 操作といった「決定論的な操作」を行う際、開発者はコンテナ内にカスタムのコマンド実行ロジックを組み込む必要がなくなります。エージェントと同じファイルシステム・環境内でコマンドが実行されるため、推論と実行がシームレスに統合されます。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: エージェントにシェル操作をさせるには、開発者がコンテナ内でプロセスを生成し、標準出力/エラーをキャプチャし、タイムアウトを管理するなどの複雑なロジックを実装する必要がありました。
  • これから: プラットフォームレベルの API を呼び出すだけで、セキュアかつ標準化された方法でコマンド実行が可能になります。

具体的なユースケース
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  • 開発支援エージェントによる、コード生成後のユニットテスト自動実行
  • データ分析エージェントによる、ライブラリの動的インストールとスクリプト実行
  • インフラ管理エージェントによる、CLI コマンドを用いたリソース状態の確認
対応リージョンは、東京 (Asia Pacific Tokyo) を含む 14 リージョンです。 コマンドはエージェントのセッションと並行して実行でき、非ブロッキングで処理が進みます。

Amazon CloudWatch Logs が HTTP 経由のログ収集（HLC）に対応
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投稿日: 2026年03月16日

Amazon CloudWatch Logs now supports log ingestion using HTTP-based protocol
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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Amazon CloudWatch Logs が、HTTP プロトコルベースの新しいログ収集エンドポイント「HTTP Log Collector (HLC)」をサポートしました。ND-JSON、Structured JSON、および OpenTelemetry (OTLP) 形式でのログ送信が可能です。認証にはベアラートークンを使用します。

何が嬉しいのか
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AWS SDK の統合が困難な環境（サードパーティ製品、パッケージソフト、レガシーシステムなど）からでも、標準的な HTTP POST リクエストを使用して CloudWatch Logs へログを送信できるようになります。IAM ユーザーやアクセスキーの代わりに、有効期限付きの API キー（1〜365日）による認証が可能です。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: ログの送信には AWS SDK、CloudWatch Agent、または Fluent Bit などの専用プラグインが必要でした。
  • これから: curl や標準の HTTP クライアントがあれば、追加のライブラリなしでログを直接インジェストできます。

具体的なユースケース
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  • AWS SDK が提供されていない言語で書かれた古いアプリケーションからのログ送信
  • HTTP 出力をサポートするサードパーティ製ファイアウォールやアプライアンスのログ集約
  • OpenTelemetry (OTEL) を標準採用しているマイクロサービスのログ統合
利用可能なリージョンは、バージニア北部、北カリフォルニア、オレゴン、オハイオの米国4リージョンから開始されます。 利用には、CloudWatch 設定から API キーを生成し、ロググループ側でベアラートークン認証を有効にする必要があります。

CloudWatch で組織全体への EC2 詳細モニタリング自動有効化が可能に
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投稿日: 2026年03月16日

Amazon CloudWatch introduces organization-wide EC2 detailed monitoring enablement
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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Amazon CloudWatch において、AWS Organizations 全体で Amazon EC2 の「詳細モニタリング（1分間隔のメトリクス収集）」を自動的に有効化するルールを作成できるようになりました。新規起動のインスタンスだけでなく、既存のインスタンスに対しても、組織、アカウント、またはリソースタグのスコープで適用可能です。

何が嬉しいのか
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組織全体で一貫したモニタリング基準を強制できます。特に「env:production」タグが付いたインスタンスのみ詳細モニタリングを有効にするといった設定が可能になり、Auto Scaling ポリシーが負荷変動に迅速に反応できる環境を、個別の設定漏れなく構築できます。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: インスタンス起動時や起動後に、個別に詳細モニタリングを有効化する設定が必要でした。組織全体で統一するには、CloudFormation StackSets やカスタムスクリプトによる管理が必要でした。
  • これから: CloudWatch Ingestion の設定としてルールを1箇所で定義するだけで、条件に合致するすべての EC2 に対して詳細モニタリングが自動適用されます。

具体的なユースケース
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  • 全アカウントの「本番環境」タグ付きインスタンスで、1分間隔のメトリクス取得を保証
  • 新しく作成されたメンバーアカウント内でも、管理者の介入なしに標準のモニタリングレベルを維持
  • 組織全体での Auto Scaling のレスポンス向上と、可視性の統一

Amazon Neptune が openCypher クエリ内での S3 データ直接読み込みをサポート
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投稿日: 2026年03月16日

Amazon Neptune now supports reading S3 data using openCyper
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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グラフデータベース Amazon Neptune において、openCypher クエリの実行中に Amazon S3 上のデータを直接読み込むことができる新しいプロシージャ neptune.read() が追加されました。

何が嬉しいのか
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Neptune 内にデータをロード（インポート）することなく、S3 上の外部データと Neptune 内のグラフデータを組み合わせたクエリが可能になります。これにより、データロードの待ち時間や重複管理の手間が省け、リアルタイム性の高いグラフ分析が可能になります。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: S3 上のデータを利用するには、Neptune のバルクローダーを使用して一度データベース内にデータを取り込む必要がありました。
  • これから: クエリ実行時に動的に S3 データを参照でき、ジオメトリ（位置情報）や日時データなどの Neptune 固有のデータ型もサポートされます。

具体的なユースケース
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  • S3 に保存された最新の顧客属性情報と、Neptune 上の購入履歴グラフを統合したレコメンデーション
  • 大規模な外部参照データセットを用いた、一時的なグラフパターンの検証
  • 複数のソースから S3 に集約されたデータを、動的にノードやエッジとして扱う複雑な分析

Amazon SageMaker HyperPod がアイドルリソースの動的共有に対応
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投稿日: 2026年03月16日

SageMaker HyperPod now supports idle resource sharing for dynamic cluster utilization
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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大規模な分散学習環境を提供する Amazon SageMaker HyperPod において、アイドル状態（未使用）の計算リソースをチーム間で動的に共有できるようになりました。他チームに割り当てられているが使われていないリソースを「借用（Borrow）」して、自チームのクォータを超えた計算を実行可能です。

何が嬉しいのか
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高価な GPU インスタンスの遊休時間を最小限に抑え、クラスター全体の利用効率を最大化できます。管理者は、アクセラレータ（GPU）、vCPU、メモリといったリソース種別ごとに借用制限を設定でき、特定チームによる独占を防ぎつつ、公平かつ効率的なリソース分配を実現できます。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: 各チームに割り当てられたクォータが上限であり、他チームがリソースを使っていない場合でも、自チームの割り当て分しか利用できませんでした。
  • これから: HyperPod のタスクガバナンス機能がクラスターの状態を監視し、未割当のリソースを自動的に「借用可能なプール」として再計算・提供します。

具体的なユースケース
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  • 他のチームが学習を休止している夜間や週末に、大規模なモデルの学習を加速させる
  • 期間限定のプロジェクトで、一時的にチームの割当分を超える GPU パワーが必要になった際、クラスター内の空きを活用する
  • マルチテナントな学習環境でのコストパフォーマンスの最適化
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