本日の主なトピック #
- Amazon Bedrock が OpenAI モデルの提供を開始: AWS と OpenAI の提携拡大により、最新のフロンティアモデルや Codex が Bedrock 上で利用可能に。
- Amazon Connect が AI エージェントスイートへ拡張: サプライチェーン向けの「Decisions」や採用向けの「Talent」が加わり、企業の複雑な業務を AI が支援。
- Amazon Quick（旧 QuickSight）が大幅進化: チャットからの資料作成、自然言語での Web アプリ構築、デスクトップ版の提供など、AI ワークスペースとして刷新。
- 第6世代 Intel Xeon 搭載の最新 EC2 インスタンスが登場: M8in/M8ib、R8in/R8ib など、計算性能とネットワーク帯域が大幅に向上。
- AWS KMS によるキー利用履歴の自動追跡: セキュリティ監査が容易になり、未使用キーの特定が瞬時に可能に。
¥3,520 Amazonで見る![AWS運用入門 改訂第2版 押さえておきたいAWSの基本と運用ノウハウ [AWS深掘りガイド] 単行本（ソフトカバー） – 2025/7/11](https://m.media-amazon.com/images/I/61ftnZ09WvL._SY522_.jpg)
AWS運用入門 改訂第2版 押さえておきたいAWSの基本と運用ノウハウ [AWS深掘りガイド] 単行本（ソフトカバー） – 2025/7/11
AWS、サプライチェーン向け AI ソリューション「Amazon Connect Decisions」を発表 #
投稿日: 2026年04月28日
何ができるようになったのか #
サプライチェーン管理を強力にサポートする AI 計画・インテリジェンス・ソリューション「Amazon Connect Decisions」が一般提供開始（GA）されました。Amazon が 30年以上にわたり培ってきた運用科学と 25 以上の専門ツールを統合した「AI チームメイト」が、需要予測の調整、供給計画の生成、サプライチェーン全体の監視を 24時間体制で行います。
何が嬉しいのか #
従来の「問題が起きてから対処する（火消し）」運用から、AI が事前にリスクを検知して対策を提案する「プロアクティブな運用」への転換が可能になります。既存 of システムを置き換えることなく導入できるため、小売や製造業などの企業は、欠品防止、運転資本の削減、全体的なパフォーマンス向上を迅速に実現できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: サプライチェーンの不確実性に対し、複数のツールを使い分けながら人間が手動で需要予測や供給計画の調整を行っていました。
- これから: AI チームメイトが需要シグナルを統合し、制約を考慮した最適な計画を自動生成します。異常検知や根本原因分析も自動化され、人間は優先度の高い推奨アクションにのみ集中できるようになります。
具体的なユースケース #
- 小売業における、需要変動に応じた適正在庫の維持と欠品防止。
- 製造業での制約条件（原材料不足や物流遅延など）を考慮した供給計画の自動調整。
Amazon Connect、添付ファイルの最大サイズを 100MB に拡大しカスタム拡張子に対応 #
投稿日: 2026年04月27日
何ができるようになったのか #
Amazon Connect において、チャット、ケース、タスクで送受信できる添付ファイルのサイズ制限が、従来の 20MB から 100MB へと大幅に引き上げられました。また、管理者は許可するファイル拡張子を自由にカスタマイズできるようになりました。
何が嬉しいのか #
これまではサイズ制限により分割して送信したり、外部ストレージを介して共有していた大きなファイル（診断ログ、高解像度の画像、大規模な契約ドキュメントなど）を、直接 Amazon Connect 内でやり取りできるようになります。これにより、エージェントと顧客のやり取りがスムーズになり、問題解決までの時間が短縮されます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 添付ファイルは最大 20MB に制限されており、標準的なファイル形式のみがサポートされていました。
- これから: 最大 100MB までのファイルを送受信でき、企業固有の特殊な拡張子を持つファイルも安全にやり取りできるよう設定可能です。
具体的なユースケース #
- テクニカルサポートにおいて、100MB までの診断用ログアーカイブをチャット経由で直接受け取る。
- 金融機関において、署名済みの契約書（PDF）やコンプライアンス関連のカスタム形式ドキュメントを顧客から受け取る。
Amazon Connect、スーパーバイザーによるエージェントのステータス変更を AWS CloudTrail に記録 #
投稿日: 2026年04月24日
何ができるようになったのか #
スーパーバイザー（管理者）が分析ダッシュボードからエージェントのアクティビティステータス（「受付可能」「休憩」など）を変更した際、その操作ログが AWS CloudTrail に記録されるようになりました。
何が嬉しいのか #
「いつ」「誰が」「どのエージェントのステータスを」「何に変更したか」を正確に追跡できるため、コンタクトセンターの運用における監査証跡の透明性が向上します。ステータスの変更に関するトラブルや疑義が生じた際の調査が容易になります。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: スーパーバイザーによるステータス変更操作は、CloudTrail での詳細な追跡が困難でした。
- これから: すべての変更操作が自動的に CloudTrail に記録されるため、標準的なガバナンス・監査プロセスの一部として管理可能になります。
具体的なユースケース #
- エージェントが休憩に入る時間に合わせ、スーパーバイザーがステータスを「受付可能」から「休憩」に変更した操作の履歴を確認する。
- ステータス変更が適切に行われたかを後日監査し、コンプライアンス要件を満たしていることを証明する。
【Preview】AI による採用支援ソリューション「Amazon Connect Talent」を発表 #
投稿日: 2026年04月28日
何ができるようになったのか #
大量採用（ハイボリューム・ハイアリング）を加速させる AI ソリューション「Amazon Connect Talent」がプレビュー公開されました。Amazon が長年培ってきた採用科学に基づき、AI エージェントが 24時間体制で構造化音声面接の実施、スキル評価、スコアリングを自動で行います。
何が嬉しいのか #
採用担当者はルーチン化された初期選考作業から解放され、AI が生成した詳細な評価結果や書き起こしデータを確認するだけで、戦略的な意思決定に集中できるようになります。また、AI による一貫した評価軸を用いることで、採用プロセスにおける客観性と公平性が向上します。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 数千人規模の応募者に対し、採用担当者が手作業で書類選考や一次面接の日程調整、実施を行っており、膨大な時間とバイアスのリスクがありました。
- これから: 候補者はモバイル端末からいつでも AI 面接を受けることができ、数百人の候補者を同時に並列評価することが可能になります。
具体的なユースケース #
- 小売業や物流拠点における、季節ごとの大量スタッフ採用の自動化。
- 候補者のスキルや適性を科学的に分析し、客観的なデータに基づいて一次選考を迅速に完了させる。
Amazon EC2 C8gn インスタンスがミラノおよび香港リージョンで利用可能に #
投稿日: 2026年04月28日
何ができるようになったのか #
最新世代の AWS Graviton4 プロセッサを搭載した、ネットワーク最適化インスタンス Amazon EC2 C8gn が、欧州（ミラノ）およびアジアパシフィック（香港）リージョンで利用可能になりました。
何が嬉しいのか #
C8gn インスタンスは、前世代の Graviton3 ベース（C7gn）と比較して計算性能が最大 30% 向上しています。また、最大 600 Gbps のネットワーク帯域幅を提供し、これはネットワーク最適化 EC2 インスタンスの中で最高の値です。これにより、ネットワーク負荷の高いワークロードをより高性能かつ低コストで実行できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 当該リージョンでは、ネットワーク最適化インスタンスとして前世代のモデルを利用する必要がありました。
- これから: 最新の Graviton4 による高い計算性能と、第6世代 Nitro Card による超高速ネットワークを組み合わせた環境を利用でき、特に tightly coupled なクラスター構成でのパフォーマンスが向上します。
具体的なユースケース #
- ネットワーク仮想アプライアンス（ファイアウォール、ロードバランサーなど）の実行。
- データ分析や、CPU ベースの AI/ML 推論など、高い計算能力と通信帯域を必要とする処理。
- 大規模な並列計算（HPC）ワークロード。
第6世代 Intel Xeon 搭載のネットワーク最適化インスタンス「Amazon EC2 M8in / M8ib」が登場 #
投稿日: 2026年04月27日
何ができるようになったのか #
最新のカスタム第6世代 Intel Xeon スケーラブルプロセッサ（AWS 専用）と第6世代 Nitro カードを搭載した、Amazon EC2 M8in（ネットワーク最適化）および M8ib（EBS 最適化）インスタンスが一般提供開始されました。
何が嬉しいのか #
前世代の M6in/M6ib と比較して、パフォーマンスが最大 43% 向上しています。
- M8in: 最大 600 Gbps のネットワーク帯域幅を提供。リアルタイムのビッグデータ分析や AI/ML クラスターのキャッシュフリートに最適です。
- M8ib: 最大 300 Gbps の EBS 帯域幅を提供。高速なファイルシステムや NoSQL データベースなど、高いブロックストレージ性能を必要とする用途に適しています。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: Intel ベースのネットワーク最適化インスタンスでは M6in が主力でしたが、さらに高い帯域幅と計算性能が求められていました。
- これから: ネットワーク 600 Gbps、EBS 300 Gbps という圧倒的なスループットを Intel Xeon のエコシステムで利用可能になり、より大規模で高負荷なワークロードに対応できます。
具体的なユースケース #
- 5G ユーザープレーン機能 (UPF) などの通信キャリア向けアプリケーション。
- 分散型のウェブスケール・インメモリキャッシュの構築。
- 高性能なファイルシステムや大規模なデータ分析基盤。
メモリ最適化インスタンスの新世代「Amazon EC2 R8in / R8ib」が一般提供開始 #
投稿日: 2026年04月27日
何ができるようになったのか #
メモリ最適化インスタンスの最新世代として、Amazon EC2 R8in（ネットワーク最適化）および R8ib（EBS 最適化）が登場しました。第6世代 Intel Xeon スケーラブルプロセッサと最新の Nitro カードを採用しています。
何が嬉しいのか #
M8i シリーズ同様、前世代（R6in/R6ib）比で最大 43% の性能向上を実現しています。
- R8in: 600 Gbps の超高速ネットワーク帯域を活かし、インメモリデータベースや大規模なデータレイクの高速なデータ転送を支えます。
- R8ib: 300 Gbps の EBS 帯域により、SAP HANA などのミッションクリティカルな大規模データベースの I/O 性能を最大化します。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 大規模なメモリを必要とする Intel ベースのワークロードにおいて、ネットワークやストレージの帯域がボトルネックになることがありました。
- これから: 第6世代 Intel Xeon の計算能力に加え、ネットワークとストレージの両面で業界最高水準の帯域幅を利用可能になり、インメモリ処理のボトルネックを解消します。
具体的なユースケース #
- SAP HANA などの大規模な商用・インメモリデータベースの実行。
- リアルタイム・ビッグデータ分析やデータレイクのクエリ高速化。
- AI/ML クラスター向けの高速なキャッシュフリート。
Amazon EVS (Elastic VMware Service) が i7i.metal-24xl インスタンスをサポート #
投稿日: 2026年04月27日
何ができるようになったのか #
AWS ネイティブな VMware 実行環境である Amazon EVS において、ベアメタルインスタンスタイプ i7i.metal-24xl が新たにサポートされました。
何が嬉しいのか #
第5世代 Intel Xeon プロセッサを搭載した i7i インスタンスは、前世代の i4i と比較して計算性能が最大 23%、価格パフォーマンスが 10% 以上向上しています。今回サポートされた i7i.metal-24xl は、コア数が抑えられた選択肢を提供するため、ソフトウェアライセンス費用を最適化しつつ、最新世代のパフォーマンスを享受できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: Amazon EVS 上で利用できるインスタンスタイプの選択肢が限られており、最新世代の Intel プロセッサの恩恵を十分に受けられない場合がありました。
- これから: 最新のストレージ最適化インスタンスである i7i シリーズを選択できるようになり、VMware ワークロードのコスト効率とパフォーマンスを柔軟に調整可能になります。
具体的なユースケース #
- オンプレミスの VMware 環境を、IP アドレスの変更なしで AWS へリフト＆シフト。
- ライセンスコストを抑えつつ、I/O 性能が要求される VMware ベースのデータベースやアプリケーションを最新世代で実行。
Amazon FSx for OpenZFS、Single-AZ (HA) 構成の提供リージョンを大幅拡大 #
投稿日: 2026年04月27日
何ができるようになったのか #
Amazon FSx for OpenZFS の Single-AZ (HA) 構成が、大阪、香港、ミラノなどを含む新たに 17 のリージョンで利用可能になりました。
何が嬉しいのか #
Single-AZ (HA) 構成は、単一のアベイラビリティーゾーン内で高い可用性を提供しつつ、マルチ AZ 構成よりもコストを抑えられるソリューションです。今回の拡大により、世界中のより多くの拠点で、OpenZFS の強力な機能（スナップショット、クローン、圧縮など）とミリ秒未満の低レイテンシ、マルチ GB/s のスループットを低コストで利用できるようになります。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 多くのリージョンでは FSx for OpenZFS の Single-AZ 高可用性構成が選択できず、コストパフォーマンスの最適化に制約がありました。
- これから: 大阪リージョンなど、身近なリージョンで高可用性とコスト効率を両立した OpenZFS ストレージを構築できるようになります。
具体的なユースケース #
- データ分析や機械学習のトレーニングデータの保存。
- 半導体チップ設計（EDA）などの高いスループットを必要とする開発環境。
- 同一 AZ 内での冗長性が求められるファイル共有。
Amazon Quick、AWS アカウント不要で数分で始められる「Free/Plus」プランを提供開始 #
投稿日: 2026年04月28日
何ができるようになったのか #
AI エージェント型ワークスペース Amazon Quick が、新たに Free（無料） および Plus 料金プランの提供を開始しました。これにより、AWS アカウントやクレジットカードなしで、個人のメールアドレスや既存の Google、Apple、GitHub、Amazon の認証情報を使って数分でサインアップが可能になりました。
何が嬉しいのか #
これまで AWS サービスの利用には AWS アカウントの作成が必須でしたが、Amazon Quick は独立したビジネスアプリケーションとして、より手軽に利用できるようになります。サインアップ後は、営業、マーケティング、財務などの職種に特化したガイド付きオンボーディングにより、5分以内に AI アシスタントの恩恵を実感できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: AWS の強力な分析・AI ツールを利用するには、組織の AWS 管理者によるアカウント作成や権限設定が必要な場合が多く、導入のハードルがありました。
- これから: 個人や小規模チームが、SaaS アプリケーションと同じ感覚で AI エージェントを導入し、業務の自動化やデータ活用を即座に開始できます。
具体的なユースケース #
- 営業担当者が、リードの優先順位付けやパーソナライズされたアウトリーチメールの作成を AI と共に行う。
- マーケティングマネージャーが、複数のキャンペーンデータを統合して最適化案を AI に作成させる。
- 会議のスケジューリング、メール送信、アクションアイテムのフォローアップなどの日常業務を AI に代行させる。
Amazon Quick、Google Workspace、Zoom、Dropbox 等との外部連携を大幅拡張 #
投稿日: 2026年04月28日
何ができるようになったのか #
AI アシスタント Amazon Quick が、Google Workspace (Gmail, Sheets, Docs, Calendar, Drive, Slides, Meet)、Zoom、QuickBooks、Airtable、Dropbox など、13 の主要な外部アプリケーションとの統合を拡張しました。
何が嬉しいのか #
Amazon Quick のチャット画面から離れることなく、Gmail での下書き作成・送信、Google スプレッドシートの更新、Zoom 会議のスケジューリング、Dropbox でのファイル共有などの操作を安全に行えるようになります。各コネクタはマネージド認証をサポートしており、数クリックでセキュアにアカウントを連携できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: AI アシスタントに指示を出しても、実際の操作（メール送信や会議作成など）は各アプリケーションを開き直して手動で行う必要がありました。
- これから: AI が回答を出すだけでなく、その後の「アクション（実行）」までを一つのワークフローで完結でき、生産性が劇的に向上します。
具体的なユースケース #
- 「最新の売上データを Google スプレッドシートに反映して、関係者に Zoom 会議をセットして」という指示を Amazon Quick 一つで完了させる。
- Dropbox 上の特定ファイルを検索し、内容を要約して Slack (Microsoft Teams) でチームに共有する。
【Preview】Amazon Quick が macOS / Windows 向けのデスクトップアプリとして登場 #
投稿日: 2026年04月28日
何ができるようになったのか #
AI エージェント Amazon Quick が、macOS および Windows 向けのネイティブデスクトップアプリケーションとしてプレビュー公開されました。ブラウザの枠を超え、ローカルファイルへの直接アクセスや OS レベルの通知、ネイティブなデスクトップ操作が可能になります。
何が嬉しいのか #
ローカルに保存されているドキュメントをクラウドにアップロードすることなく、AI に読み取らせて作業させることができます。また、カレンダーの競合や重要なメッセージ、アクションアイテムが必要な際にデスクトップ通知を受け取れるため、常に仕事のコンテキストに寄り添ったサポートが可能になります。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: ブラウザベースのツールだったため、ローカルファイルとの連携にはアップロードの手間があり、また他の作業中に通知を見逃す可能性がありました。
- これから: OS と密接に連携することで、AI がユーザーのデスクトップ上の全作業コンテキストを理解し、よりパーソナライズされた、 compounding な（蓄積された）サポートを提供します。
具体的なユースケース #
- デスクトップ上の PDF ファイルを読み取り、要約やデータ抽出を行わせる。
- OS レベルの通知から、直近のカレンダー競合を AI が検知し、チャットで解決策を提案させる。
- コーディング中の開発者が、MCP (Model Context Protocol) 経由でローカルのコーディングエージェントと Amazon Quick を連携させる。
Amazon Quick (旧 QuickSight)、チャットからのドキュメント・資料作成に対応 #
投稿日: 2026年04月28日
何ができるようになったのか #
AI エージェント型ワークスペースへと進化した Amazon Quick において、チャットでの対話を通じてドキュメントやプレゼンテーション資料、スプレッドシート、画像を直接作成できる機能が追加されました。
何が嬉しいのか #
レポートの作成やデータの可視化のために複数のツールを行き来する必要がなくなります。自然言語で指示を出すだけで、会議メモからエグゼクティブ向けの要約を作成したり、四半期の売上傾向をまとめたプレゼン資料のデッキを構築したりできます。完成したファイルは Word、PDF、PowerPoint、Excel 形式でダウンロード可能です。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: Amazon QuickSight (Amazon Quick の前身) はデータの可視化と分析に特化しており、最終的な報告資料の作成は外部ツールで行う必要がありました。
- これから: 分析から資料作成、ビジュアル生成までを、一つのチャットワークフロー内で完結できるようになります。
具体的なユースケース #
- ビジネスアナリストが、分析結果を元にプレゼンテーション用のスライドを AI と対話しながら作成する。
- マーケティング担当者が、データに基づいたインフォグラフィックや画像をチャットで生成し、ドキュメントに埋め込む。
- 財務担当者が、複雑なスプレッドシートを自然言語の指示で構築する。
Amazon Redshift Serverless、AI による自動スケーリングが新規ワークグループのデフォルトに #
投稿日: 2026年04月27日
何ができるようになったのか #
Amazon Redshift Serverless において、機械学習を用いて計算リソースを自動最適化する 「AI 駆動スケーリング（AI-driven scaling and optimization）」 が、すべての新規ワークグループのデフォルト設定になりました。また、この機能が利用可能な Base RPU の範囲が 8〜512 RPU（以前は 32〜512 RPU）に拡大され、より小規模なワークロードでも導入しやすくなりました。
何が嬉しいのか #
クエリの複雑さ、データ量、スキャンサイズを予測し、クエリがキューに溜まる前に自動でリソースを調整します。これにより、手動でのチューニングなしで最適なコストパフォーマンスを実現できます。また、マテリアライズドビューの自動作成やテーブルデザインの自動最適化も適用されます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 高度なスケーリング最適化を利用するには、ユーザーが明示的に設定を行う必要がありました。また、最小 32 RPU 以上が必要だったため、小規模な環境ではコストメリットが出にくい場合がありました。
- これから: 新規作成するだけで AI による恩恵を受けられ、最小 8 RPU から開始できるようになったことで、より低コストで賢いスケーリングが可能になります。
具体的なユースケース #
- 負荷変動の激しい分析ワークロードにおいて、手動設定なしでクエリの遅延を防止しつつコストを最適化する。
- 小規模なデータ分析基盤から開始し、将来的な拡張を見据えて AI による自動最適化を最初から導入しておく。
Amazon Redshift Serverless、メルボルンおよびカルガリーリージョンで提供開始 #
投稿日: 2026年04月27日
何ができるようになったのか #
データウェアハウスのクラスター管理を不要にする Amazon Redshift Serverless が、アジアパシフィック（メルボルン）およびカナダ西部（カルガリー）リージョンで一般提供開始されました。
何が嬉しいのか #
インフラのプロビジョニングや管理を行うことなく、数秒でデータから洞察を得られるようになります。ワークロードの実行時間（秒単位）に対してのみ支払いが発生するため、コスト効率に優れています。メルボルンやカルガリー周辺のユーザーは、データをより近くのリージョンに保持しながら、サーバーレスの利便性を享受できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 当該リージョンを利用するユーザーは、Redshift のプロビジョニング型クラスターを運用するか、他のリージョンのサーバーレスエンドポイントを利用する必要がありました。
- これから: ローカルリージョンで、ノードタイプやノード数の選択といった複雑な構成なしに、即座に分析を開始できます。
具体的なユースケース #
- 特定のリージョン内でのデータレジデンシー（データ保持場所）要件を満たしながら、柔軟な分析基盤を構築する。
- S3 上のデータレイク（Parquet, Iceberg 形式など）に対して、サーバーレスで直接クエリを実行する。
Amazon SageMaker Training Plans、CloudWatch での容量利用率モニタリングに対応 #
投稿日: 2026年04月27日
何ができるようになったのか #
コスト効率の高い AI モデル学習を実現する Amazon SageMaker Training Plans において、購入したプランに関連付けられた予約容量の利用率を Amazon CloudWatch メトリクスで監視できるようになりました。
何が嬉しいのか #
管理者は、個別のプランレベルおよびアカウント内の全プランにわたるインスタンスの使用状況を、リアルタイムおよび履歴データとして確認できます。これにより、予約したリソースが十分に活用されているかを把握し、将来の容量計画やコスト最適化に関する意思決定をデータに基づいて行えるようになります。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 購入したトレーニングプランの容量がどの程度消費されているかを CloudWatch で直接モニタリングする標準的な手段が不足していました。
- これから: SageMaker がインフラのプロビジョニングと実行を自動で行う一方で、管理者はその稼働状況を CloudWatch を通じて可視化し、ガバナンスを強化できます。
具体的なユースケース #
- 購入済みの予約容量が枯渇しそうな場合にアラートを設定し、追加のプラン購入を検討する。
- 複数のトレーニングプラン間で利用率の偏りを確認し、AI 予算の配分を最適化する。
Amazon SageMaker Unified Studio (SMUS)、データ・AI アプリ向け CI/CD CLI を提供開始 #
投稿日: 2026年04月23日
何ができるようになったのか #
データと AI アプリケーションの構築・管理を統合する Amazon SageMaker Unified Studio (SMUS) において、マルチサービス・アプリケーションのデプロイを自動化するオープンソースの CLI ツール（aws-smus-cicd-cli）がリリースされました。
何が嬉しいのか #
AWS Glue、Amazon Athena、Amazon MWAA、Amazon Bedrock など、複数の AWS サービスを組み合わせた複雑なアプリケーションのデプロイを、単一の YAML マニフェストファイルで定義できます。開発、テスト、本番といった各環境へのデプロイを一つのコマンドで実行できるため、設定の不一致（構成ドリフト）を防ぎ、デプロイのボトルネックを解消できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 複数のサービスにまたがるアプリケーションのデプロイには、個別のサービスごとにスクリプトを作成したり、手動で設定を変更したりする必要があり、ミスが発生しやすい状況でした。
- これから: 宣言的なマニフェストファイルにより、環境ごとの S3 パス、IAM ロール、アカウント ID などを自動で置換し、依存関係順にリソースをプロビジョニングできます。GitHub Actions や Jenkins などの既存の CI/CD ツールとも容易に統合可能です。
具体的なユースケース #
- SageMaker AI と Amazon Bedrock を組み合わせた生成 AI アプリケーションを、テスト環境から本番環境へ一貫性を保ってデプロイする。
- データサイエンスチームが作成したパイプラインを、DevOps チームが標準化された CI/CD フローに組み込む。
Amazon WorkSpaces Personal、PCoIP から DCV プロトコルへの移行機能を強化 #
投稿日: 2026年04月28日
何ができるようになったのか #
Amazon WorkSpaces Personal において、ストリーミングプロトコルを従来の PCoIP から、AWS が開発した高性能な Amazon DCV へ移行するための機能が強化されました。マネジメントコンソールからのガイド付き操作、移行前の自動スナップショット作成、移行中のセッションブロック機能などが追加されています。
何が嬉しいのか #
DCV へ移行することで、Windows 11 や Windows Server 2025 への対応、証明書ベースの認証、WebAuthN などの高度なセキュリティ機能、およびより優れたストリーミング性能を享受できます。今回の強化により、管理者は万が一の失敗時に以前の正常な状態へ即座に復旧（ロールバック）できるようになり、データ損失のリスクなしに安心して移行を進められます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: プロトコルの変更は CLI や API を主眼としており、移行プロセス中のユーザー接続制御や自動バックアップなどの管理機能が限定的でした。
- これから: コンソール上の一クリック操作で移行を開始でき、プロセスが完了するまでエンドユーザーの接続を自動で制限するなど、運用の簡素化と確実性が向上します。
具体的なユースケース #
- セキュリティ強化のために、既存の Windows WorkSpaces を DCV プロトコルおよび証明書ベースの認証へ移行する。
- リモートワーク環境のユーザー体験向上のため、低レイテンシな DCV プロトコルへ一括して切り替える。
AWS Billing Conductor、Billing Transfer ユーザー向けに「Passthrough」プランを開始 #
投稿日: 2026年04月27日
何ができるようになったのか #
請求データのカスタマイズやショーバックを支援する AWS Billing Conductor において、Billing Transfer ユーザー向けの新しい管理プラン「Passthrough Pricing Plan」がリリースされました。
何が嬉しいのか #
このプランを選択すると、ビリンググループ内のすべての個人アカウントに対して、AWS からの請求書（インボイス）の値をそのまま表示させることができます。独自の割引を隠したり請求データをカスタマイズしたりする必要がない直接契約の顧客やチャネルパートナーにとって、請求管理を簡素化しつつ支払いを一元化できる無料のオプションとなります。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: Billing Conductor を使用する場合、多くは複雑な価格設定ルールを定義して請求データを再構成することを前提としていました。
- これから: 「ありのままの請求値」を共有するシンプルな運用が公式にサポートされ、設定の手間をかけずにビリンググループ機能を活用できるようになります。
具体的なユースケース #
- 企業内の複数部門のアカウントを一つのビリンググループにまとめつつ、各部門には AWS の標準価格（または一元契約で適用された価格）をそのまま透過的に見せたい場合。
- 支払いの代行のみを行い、請求額の再計算やマージン付与を行わないパートナー企業の運用。
AWS Cost Optimization Hub、推奨アクションの CSV ダウンロードに対応 #
投稿日: 2026年04月28日
何ができるようになったのか #
コスト削減の機会を自動的に特定する AWS Cost Optimization Hub において、推奨事項のリストをコンソールから直接 CSV 形式でダウンロードできるようになりました。
何が嬉しいのか #
コンソールで設定したフィルタ、ソート、グルーピングの状態を維持したまま、一クリックでローカルマシンにエクスポートできます。これにより、スプレッドシートソフトでの詳細な分析、AWS コンソールへのアクセス権を持たないステークホルダーとの共有、オフラインでの作業が非常に容易になります。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 推奨事項をエクスポートするには、Amazon S3 への自動エクスポート（Data Export）を設定するか、画面上の情報を手動でコピーする必要がありました。
- これから: 即座に手元でファイル化できるため、日々のコスト管理業務における機動性が向上します。
具体的なユースケース #
- 特定の部署やプロジェクトに絞り込んだコスト削減案をエクスポートし、週次会議の資料として共有する。
- 抽出した推奨事項リストにローカルで「対応予定日」や「担当者」などの列を追加して管理する。
AWS Glue 5.1 が全リージョンで利用可能に。Lake Formation の書き込み制御も強化 #
投稿日: 2026年04月28日
何ができるようになったのか #
サーバーレスデータ統合サービス AWS Glue 5.1 が、すべての商用および GovCloud リージョンで一般提供されました。Apache Spark 3.5.6、Python 3.11 へのアップグレードに加え、AWS Lake Formation によるきめ細かなアクセス制御が、従来の読み取り操作だけでなく、書き込み操作（DML/DDL）にも拡張されました。
何が嬉しいのか #
最新の Spark エンジンによる性能向上とセキュリティ強化に加え、データガバナンスが大幅に強化されます。特に、Lake Formation を通じて Spark DataFrame や Spark SQL からのデータ書き込み権限を細かく制御できるようになったため、共有データレイク環境での安全なデータ更新が可能になります。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: Lake Formation のきめ細かな制御は主に読み取り（SELECT）に限定されており、書き込み操作の制御には別途 IAM 等での複雑な設定が必要でした。
- これから: Glue 5.1 と Lake Formation を組み合わせることで、読み書き両面において統一されたガバナンスポリシーを適用できます。また、Apache Iceberg 3.0 の新機能（削除ベクトルや行系統追跡など）もフル活用可能です。
具体的なユースケース #
- マルチテナントのデータレイクにおいて、特定のチームにのみ特定のテーブルへの書き込みを許可するガバナンスの実装。
- Apache Iceberg 3.0 を使用した、大規模なマージ操作の高速化とデータのトレーサビリティ確保。
AWS KMS、すべての KMS キーの最終使用履歴を自動追跡 #
投稿日: 2026年04月27日
何ができるようになったのか #
AWS KMS (Key Management Service) において、各 KMS キーが最後に暗号化操作で使用された日時、操作タイプ、および関連する CloudTrail イベント ID を自動的に追跡・表示する機能が追加されました。
何が嬉しいのか #
セキュリティ管理者やコンプライアンスチームは、ログを手動でクエリして分析することなく、どのキーがアクティブに使用されているかを即座に判断できます。不要なキーの特定とクリーンアップが容易になり、管理コストの削減とセキュリティリスク（未使用キーの放置）の低減に役立ちます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: キーが最後にいつ使われたかを確認するには、CloudTrail ログを長期間にわたって検索・分析する必要があり、非常に手間がかかりました。
- これから: KMS のコンソールや API から直接タイムスタンプを確認できます。また、新しいポリシー条件（
kms:TrailingDaysWithoutKeyUsage）を使用することで、「最近使われたキーの削除を禁止する」といった安全策を講じることも可能です。
具体的なユースケース #
- 過去 90 日間一度も使われていない KMS キーを特定し、安全に削除または無効化してコストを削減する。
- 重要なマスターキーが意図した通りに定期的に使用されているかを継続的に監査する。
【衝撃】Amazon Bedrock が OpenAI モデルの提供を開始！Codex やマネージドエージェントも #
投稿日: 2026年04月28日
何ができるようになったのか #
AWS と OpenAI の歴史的な提携拡大により、Amazon Bedrock 上で OpenAI の最新フロンティアモデル、コーディング特化型 AI Codex、および OpenAI 駆動の マネージドエージェント が限定プレビューで提供開始されました。
何が嬉しいのか #
AWS の顧客は、使い慣れた Bedrock のインターフェースとセキュリティ（IAM、PrivateLink、暗号化、CloudTrail ログ）をそのままに、OpenAI の強力なモデルにアクセスできるようになります。また、OpenAI モデルの利用料を AWS の既存のクラウド利用コミットメントに充当できるため、コスト管理も一本化できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: OpenAI モデルを利用するには OpenAI 自身の API や Azure OpenAI Service を別途契約・構築する必要があり、AWS 環境との統合やガバナンスの維持が課題でした。
- これから: 世界最高峰のモデル群を、AWS のセキュアで運用成熟度の高いインフラ上で直接、しかも他の Bedrock モデル（Claude, Llama, Titan 等）と同様のワークフローで利用可能になります。
具体的なユースケース #
- OpenAI の最新モデルを活用したエンタープライズ向けチャットボットを、AWS PrivateLink 経由でセキュアに構築。
- Bedrock Codex を CLI や VS Code 拡張機能から利用し、AWS 認証情報をそのまま使ったセキュアなコーディング支援を受ける。
- 複雑な推論と自律的なタスク実行が可能な OpenAI 駆動の AI エージェントを AWS 環境内で迅速にデプロイする。
Amazon Quick、自然言語での指示から「カスタム Web アプリ」を数分で生成 #
投稿日: 2026年04月28日
何ができるようになったのか #
AI ワークスペース Amazon Quick において、作りたいアプリの内容を自然言語で説明するだけで、完全なインタラクティブ Web アプリケーションを構築できる新機能がプレビュー公開されました。
何が嬉しいのか #
プログラミングの知識やエンジニアのリソースがなくても、ライブデータに接続し、複雑なワークフローや AI 機能を組み込んだ内部ツールを誰でも作成できます。CRM からデータを取得してパイプラインを確認するアプリや、複数のシステムから情報を集約して月次決算を支援するアプリなどを、数分で構築してチームに共有できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 独自の業務アプリやダッシュボードを超えたツールを作成するには、エンジニアによる開発が必要であり、時間とコストがかかっていました。
- これから: 「プロンプトを投げるだけ」で、ビジネスの現場で即座に役立つツールを自作できるようになり、現場主導の DX が加速します。
具体的なユースケース #
- 営業リーダーが、CRM とリアルタイムに連携した「商談状況レビュー用アプリ」を数分で自作する。
- 経理担当者が、QuickBooks や Excel、社内システムを横断して情報を集計する「決算支援ツール」を構築する。
- HR 担当者が、採用パイプラインを可視化し、次のアクションを自動提案する「採用管理アプリ」を作成する。
Amazon EC2 C8ine / M8ine 登場、第6世代 Nitro でパケット処理性能が 2.5 倍に #
投稿日: 2026年04月27日
何ができるようになったのか #
第6世代 Intel Xeon プロセッサと最新の第6世代 Nitro カードを搭載した、Amazon EC2 C8ine および M8ine インスタンスが一般提供されました。これらは「ネットワーク最適化（n）」に加え、さらに高いパケット処理性能（e）を備えたモデルです。
何が嬉しいのか #
前世代（C6in/M6in）と比較して、計算性能が最大 43% 向上しているだけでなく、vCPU あたりのパケット処理性能が最大 2.5 倍に向上しています。また、インターネットゲートウェイを経由するトラフィックのネットワークスループットも最大 2 倍に向上しています。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 仮想ファイアウォールやロードバランサーなどのパケット処理が集中するワークロードでは、CPU 性能よりもパケット処理性能が先にボトルネックになることがありました。
- これから: 最新の Nitro カードにより、Intel ベースのインスタンスにおいてこれまでにない高効率なパケット処理が可能になり、セキュリティアプライアンスの集約率やパフォーマンスが劇的に向上します。
具体的なユースケース #
- 仮想ファイアウォール、IDS/IPS、ロードバランサーなどのネットワークセキュリティ仮想アプライアンス。
- 通信キャリアにおける 5G ユーザープレーン機能 (UPF) などのパケット処理ワークロード。
- 大規模なリアルタイム通信やゲームサーバーなど。
Amazon Quick、SharePoint ナレッジベースのドキュメントレベル・アクセス制御に対応 #
投稿日: 2026年04月23日
何ができるようになったのか #
AI アシスタント Amazon Quick が、Microsoft SharePoint をデータソース（ナレッジベース）とする際、SharePoint 側の ドキュメントレベルのアクセス制限 (ACL) をそのまま継承して反映できるようになりました。
何が嬉しいのか #
組織内の複雑なファイルアクセス権限を維持したまま、AI に社内ドキュメントを学習・回答させることができます。ユーザーが Amazon Quick を通じて質問した際、そのユーザーが SharePoint 上で見る権限を持たないドキュメントに基づいた回答は生成されないため、セキュリティとコンプライアンスが厳密に守られます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 外部ナレッジベースとの連携では権限の同期が難しく、AI が本来見せてはいけない情報を回答してしまうリスクや、権限管理の二重運用の手間がありました。
- これから: インデックスされた ACL による高速なフィルタリングと、クエリ実行時の SharePoint へのリアルタイム権限チェックを組み合わせることで、パフォーマンスと正確な権限反映を両立します。
具体的なユースケース #
- SharePoint に保存された機密文書（給与規定や未発表のプロジェクト資料など）を含む全社ナレッジを AI に学習させつつ、権限のない社員にはそれらの情報を決して漏らさないセキュアな社内 FAQ システム。
- 部署ごとに閲覧権限が細かく分かれているマニュアル群に対し、統一された AI インターフェースを提供。