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【AWSデイリーアップデート 4件】Bedrock AgentCore の VPC 連携や Amazon Quick の人材分析統合など

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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 AgentCore のセキュリティ強化: Gateway と Identity が VPC Egress に対応し、プライベートネットワーク内リソースとの安全な連携が可能になりました。
  • Amazon Quick と Visier の統合: 人材分析プラットフォーム Visier の AI アシスタント「Vee」を Amazon Quick から直接利用でき、自然言語で組織の洞察を得られます。
  • AWS Deadline Cloud の柔軟性向上: ジョブ送信の前後でカスタムスクリプトを実行可能になり、スタジオ独自のパイプラインへの統合が容易になりました。
  • AWS Lambda Kafka ESM のリージョン拡大: 低遅延な Kafka メッセージ処理を実現するプロビジョニングモードが、台北や GovCloud リージョンでも利用可能になりました。


Amazon Bedrock AgentCore Gateway と Identity が VPC Egress に対応
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投稿日: 2026年04月24日

Amazon Bedrock AgentCore Gateway and Identity support VPC egress
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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Amazon Bedrock AgentCore Gateway および Identity において、Virtual Private Cloud (VPC) 内のリソースへの安全なアウトバウンド（Egress）通信が可能になりました。これにより、AgentCore Gateway から VPC 内でホストされているプライベートリソース（例：EKS上のMCPサーバーなど）を直接呼び出したり、VPC 内で稼働するアイデンティティプロバイダー (IdP) と Identity サービスを連携させたりできるようになります。

何が嬉しいのか
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これまでパブリックなエンドポイントを介さなければならなかったプライベートリソースや IdP との通信を、AWS のネットワーク内で完結させることができます。セキュリティを維持したまま、プライベートな環境で構築されたサービスや認証基盤を Amazon Bedrock のエージェント機能とシームレスに統合できるのが大きな利点です。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: AgentCore Gateway や Identity からの外部通信はパブリックネットワークを経由する必要があり、プライベートな VPC 内のリソースとの連携には制限がありました。
  • これから: マネージドまたはセルフマネージドな構成で VPC Egress を利用でき、プライベート DNS の解決もサポートされます。

具体的なユースケース
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  • プライベートIdPとの連携: VPC 内でのみ動作する認証サーバー（IdP）を使用して、アクセストークンの検証や取得を行う。
  • 社内リソースの活用: EKS などのプライベートサブネットで実行されている特定の機能を、Bedrock エージェントから安全に呼び出す。

Amazon Bedrock AgentCore は、生成 AI エージェントの構築、デプロイ、管理を効率化するためのフレームワークおよび関連コンポーネントの集合体です。 主な特徴は以下の通りです。

  • Gateway: 外部リソースや API とのインターフェースを管理。
  • Identity: エージェントの認証と権限管理を担当。
  • MCP (Model Context Protocol): モデルが外部ツールやデータソースとやり取りするためのオープンな標準プロトコル。

Amazon Quick が Visier の AI アシスタント「Vee」と統合
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投稿日: 2026年04月24日

Amazon Quick now integrates with Visier’s Vee agent for workforce intelligence
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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Amazon Quick（Amazon Q 関連のビジネスアシスタント機能）が、Visier 社の人材分析プラットフォームの AI アシスタント「Vee」と統合されました。Model Context Protocol (MCP) を通じて連携することで、ユーザーは Amazon Quick のワークスペースから離れることなく、組織の人材データに関する質問を自然言語で行い、Visier の正確な分析に基づいた回答を得ることができます。

何が嬉しいのか
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人事、財務、運用のリーダーは、ツールの切り替えをすることなく、従業員数、離職率、勤続年数、未充足の求人などのリアルタイムな人材インテリジェンスにアクセスできます。Amazon Quick 内の予算やポリシーなどの企業データと、Visier の専門的な人材データを組み合わせた、より包括的な洞察を得ることが可能になります。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: Visier の人材分析データを確認するには、Amazon Quick から離れて Visier の専用ツールにアクセスしたり、データを手動でエクスポートして統合したりする必要がありました。
  • これから: Visier のリモート MCP サーバーを介して直接接続でき、自然言語での問い合わせや Quick Flows（自動化ワークフロー）内での Vee の呼び出しが可能になります。

具体的なユースケース
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  • 定期的な人材レビューの自動化: Quick Flows を使用して、離職率の傾向に関するレポートを定期的に生成する。
  • データに基づいた意思決定: 「現在の予算と Visier の採用状況を比較して、次の四半期の採用計画への影響を教えて」といった、複数のデータソースを跨ぐ質問を行う。

Visier は、クラウド型の人材分析（ピープルアナリティクス）プラットフォームのリーダーです。 主な特徴は以下の通りです。

  • Vee: 生成 AI を活用した digital アシスタントで、複雑な人事データに対する自然言語での問い合わせに対応します。
  • ガバナンス: 高度なセキュリティと権限管理を備えたデータモデルを提供します。
  • 人材インテリジェンス: 組織のパフォーマンスを向上させるための、データに基づいた人事戦略の策定を支援します。

AWS Deadline Cloud がジョブ送信ワークフローのカスタムスクリプトに対応
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投稿日: 2026年04月24日

AWS Deadline Cloud now supports custom scripting for job submission workflows
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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AWS Deadline Cloud において、ジョブ送信の前後でカスタムスクリプトを実行できるようになりました。これにより、スタジオ独自のパイプラインをレンダリング送信ワークフローに直接組み込むことが可能になります。

何が嬉しいのか
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ジョブの送信前に設定のバリデーションを行ったり、必要なテクスチャやキャッシュファイルを自動で追加したりできるようになります。また、送信後に通知を送ったり、スタジオ内の管理システムを更新したりといった作業を自動化できるため、アーティストの作業負担を軽減し、ヒューマンエラーを防ぐことができます。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: ジョブ送信時のカスタマイズは限定的で、送信前のチェックや送信後の外部システム連携などは、別途手動で行うか独自のツールを構築する必要がありました。
  • これから: YAML または JSON 設定ファイルでスクリプトを定義するだけで、送信フローの一部として自動実行できます。ジョブのメタデータも自動的にスクリプトに渡されます。

具体的なユースケース
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  • 事前チェック: 必要なアセットファイルがすべて揃っているか、レンダリング設定がスタジオの規定に従っているかを送信直前に検証する。
  • 自動通知: ジョブの作成に成功した直後、Slack やメールで制作チームに通知を送信する。
  • 資産管理連携: ショットガンや ftrack などのプロジェクト管理ツールに対し、レンダリングジョブが開始されたことを自動的に記録する。

AWS Deadline Cloud は、視覚効果 (VFX) やコンピュータグラフィックス (CG) のレンダリング管理を簡素化するフルマネージドサービスです。 主な特徴は以下の通りです。

  • フルマネージド: インフラの構築や管理を AWS が担当し、レンダリングフリートを自動でスケールさせます。
  • 従量課金: 実際にレンダリングに使用したリソース分のみ料金が発生します。
  • Deadline ソフトウェアの系譜: 業界で広く利用されている Thinkbox Deadline の実績を活かしつつ、クラウドネイティブに再設計されています。

AWS Lambda の Kafka イベントソースマッピング用プロビジョニングモードが提供リージョンを拡大
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投稿日: 2026年04月24日

AWS Lambda supports Provisioned Mode for Kafka Event Source Mapping in additional regions
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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Apache Kafka（Amazon MSK および自己管理型 Kafka）をイベントソースとする AWS Lambda のイベントソースマッピング (ESM) において、「プロビジョニングモード (Provisioned Mode)」が利用可能なリージョンが拡大されました。新たにアジアパシフィック（台北）、AWS GovCloud (米国東部)、および AWS GovCloud (米国西部) の各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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プロビジョニングモードを使用すると、Lambda のポーリングリソースを事前に割り当てておくことができます。これにより、Kafka からのデータ処理において急激なトラフィックのスパイクが発生しても、リソースのスケールアップを待つことなく、より低遅延かつ安定したスループットでメッセージを処理できるようになります。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: プロビジョニングモードが利用できるリージョンが限定されていました。また、標準の ESM ではトラフィックの増加に合わせて徐々にポーラーがスケールするため、バースト時にわずかな遅延が生じる可能性がありました。
  • これから: 台北リージョンや米国政府機関向けリージョンでも、最小・最大の Event Poller Unit (EPU) を設定することで、予測可能なパフォーマンスを維持したストリーミングアプリケーションの構築が可能になります。

具体的なユースケース
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  • リアルタイム分析: 台北リージョンで運用している Kafka クラスターからのバーストトラフィックに対し、常に低遅延で Lambda 処理を行いたい場合。
  • ミッションクリティカルな処理: AWS GovCloud を利用する規制の厳しい環境で、メッセージ処理の遅延を最小限に抑えたい場合。

Kafka イベントソースマッピングのプロビジョニングモード は、Lambda が Kafka からデータを読み取る際の「ポーラー（読み取り役）」を事前に確保する機能です。 主な特徴は以下の通りです。

  • Event Poller Unit (EPU): ポーリングリソースの単位。1 EPU は毎秒最大数 MB のメッセージを処理できます。
  • スループット制御: 最小および最大 EPU 数を設定することで、コストとパフォーマンスのバランスを最適化できます。
  • バースト対応: リソースがプロビジョニングされているため、コールドスタートのような遅延なく即座に高い負荷に対応できます。
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