AWS AIアップデート要約

Amazon SageMaker Data Agentがインタラクティブなチャート生成機能、Snowflakeデータソースに対するSQL分析、具体化ビュー管理に対応しました。自然言語プロンプトのみで、データ探索、結果の可視化、クエリパフォーマンスの最適化を実現し、コード作成なしで完全な分析ワークフローが可能になります。

Amazon Bedrock Guardrailsがクロスアカウント対応の安全対策機能を一般提供開始しました。組織内の全AWSアカウントにわたって中央から安全制御を一元的に実施でき、有害なマルチモーダルコンテンツを最大88%ブロックします。管理アカウントから単一の制御ポイントで複数アカウントの基盤モデル利用を統一的に保護でき、各アカウントでの個別設定の運用負荷が大幅に削減されます。

AWSはPartner Revenue MeasurementがAWS Marketplace MeteringでAMIおよびML製品に対応したことを発表しました。パートナーは顧客がAWS Marketplace経由でAMIやML製品を購入・利用する際のAmazon ECおよびAmazon SageMakerのサービス消費を自動的に測定できるようになります。追加実装なしに、パートナーが自社ソリューションのAWSサービス利用への影響を正確に可視化できます。

Amazon Lightsailが最大72vCPUのコンピュート最適化インスタンスバンドルを新たに提供開始しました。7つのサイズで利用可能で、IPv6対応とデュアルスタックネットワークに対応しています。バッチ処理、分析、高性能Webサーバー、科学計算、ゲームサーバー、動画エンコーディング、機械学習推論など、CPU集約的なワークロードに最適です。

Amazon CloudWatchが、CloudFrontの標準アクセスログ、Security Hub CSPMの検出ログ、Bedrock AgentCoreのメモリ・ゲートウェイログおよびトレースの自動有効化に対応しました。有効化ルールを設定することで、既存および新規作成されるリソースのテレメトリを自動的に構成でき、手動セットアップなしに一貫したモニタリングカバレッジを実現できます。ルールはスコープを組織全体、特定アカウント、またはリソースタグで絞ることで、テレメトリ収集を標準化できます。

Amazon SageMaker Data Agentが日本（東京）とオーストラリア（シドニー）リージョンでのクロスリージョン推論プロファイルに対応しました。JP-CRIS（日本クロスリージョン推論）とAU-CRIS（オーストラリアクロスリージョン推論）により、推論リクエストが各地域内でのみ処理されるため、データレジデンシー要件を満たす必要がある企業が安心して利用できます。金融・医療・公共セクターなどの規制産業向けに、データ主権を確保しながらData Agentの全機能が活用できるようになりました。

Amazon Bedrockの構造化出力機能がAWS GovCloud (US)リージョンで利用可能になりました。この機能により、基盤モデルはスキーマに準拠した機械可読形式の一貫した応答を返すことができます。政府機関や規制対象の組織が厳格なコンプライアンスと データハンドリング要件を満たす必要がある場合に特に適しており、JSONスキーマまたは厳格なツール定義を使用してレスポンス形式を制御できます。

Amazon SageMaker Unified StudioがAWS Glueジョブの監視機能を強化し、CloudWatchメトリクスをジョブログと同じインターフェース内で表示できるようになりました。DPU使用率、メモリ消費、CPU負荷、データ移動サイズなどのリソース利用パターンをログ出力と相関させることで、ETLパイプラインの問題診断が高速化します。メトリクスとログを統合することで、問題解決時間(MTTR)を大幅に削減し、運用効率が向上します。

AWS Organizations APIが、アカウントと組織単位（OU）の完全な組織パスをAPI レスポンスに直接返すようになりました。これまでは組織階層を把握するために複数のAPI呼び出しが必要でしたが、1回のAPI呼び出しで完全なパス情報が得られるようになります。複雑な組織構造を管理するエンタープライズ顧客の運用効率が大幅に向上します。

Amazon S3 Vectorsがアフリカ、アジア太平洋、カナダ、ヨーロッパ、メキシコ、南米など17の追加リージョンで利用可能になりました。これにより、世界31のリージョンでベクトル検索機能が利用でき、グローバルなAIアプリケーション開発がより容易になります。S3ネイティブのベクトル対応により、RAGやセマンティック検索をコスト効率よく大規模に実装できます。

AWSが複数のサービスとその機能について可用性の変更を発表しました。メンテナンス段階へ移行するサービスは2026年4月30日以降新規顧客が利用できなくなりますが、既存顧客は継続利用可能です。一方、サンセット段階に入るサービスについては、運用終了までの猶予期間内に代替サービスへの移行を検討する必要があります。

Amazon Bedrock AgentCore Evaluations が一般提供となり、AIエージェントの自動品質評価機能が利用可能になりました。本番環境での継続的な監視、テストワークフローでの検証、定義された期待値に対するパフォーマンス測定が可能です。13個の組み込み評価機能、Ground Truthを使用した期待値との比較、カスタム評価機能の設定など、多様な評価方法をサポートしています。

AWS End User MessagingはRCS（Rich Communication Services）for Businessのサポートを開始しました。RCSは認証されたビジネスアイデンティティを表示して、顧客が既に使用しているメッセージングアプリを通じてメッセージを配信するため、ブランド信頼性が向上します。AWS End User MessagingコンソールまたはAPIでRCSエージェントを直接作成・管理でき、RCSに対応していないデバイスには自動的にSMSにフォールバックされます。

Amazon SageMaker Unified StudioのQuery Editorで、Data Agentが新たに利用できるようになりました。自然言語からSQL クエリを生成したり、失敗したクエリをデバッグしたり、データを対話的に探索できます。これにより、複雑なJOINや集計を手動で記述することなく、質問から実行可能なSQLまで素早く生成できるようになります。

AWS Step Functions が 28 個の新しいサービスと 1,100 以上の新しい API アクションを追加し、Amazon Bedrock AgentCore や Amazon S3 Vectors などの統合に対応しました。統合コードを記述することなく、ワークフロー内から直接これらのサービスをオーケストレーションできるようになり、AI エージェントの実行やドキュメント取り込みパイプラインの自動化が容易になります。これらの拡張により、分散アプリケーションの構築がより効率的になります。

Amazon BedrocにWriter社の視覚言語モデル「Palmyra Vision 7B」が新たに追加されました。このモデルは画像から情報を抽出し、テキストを生成できるため、インフラ管理なしにビジョンAIアプリケーションの構築が可能です。ドキュメント分析、チャート解釈、画像ベースの質問応答など、エンタープライズレベルの視覚理解タスクに最適化されています。

AWSは、KiroとCursor IDEからAmazon SageMaker Studioへのリモート接続機能を新たに提供開始しました。データサイエンティストやMLエンジニアは、自分好みのローカルIDE環境（仕様駆動開発、会話型コーディング、自動機能生成機能を含む）を使いながら、SageMaker Studioのスケーラブルなコンピュートリソースにアクセスできます。AWS Toolkitエクステンションを使って認証し、数クリックで接続するだけで、ローカルとクラウドの間での頻繁な切り替え（コンテキストスイッチ）を排除でき、単一環境で統合的なAI/ML開発が可能になります。

AWS AppConfigに、段階的なロールアウト中に特定のユーザーセグメントや個別ユーザーに対してフィーチャーフラグと設定データをターゲティングする新しい制御機能が追加されました。AppConfig Agentを使用して、ユーザーIDなどのエンティティ識別子に基づいて、デプロイ中の変更を特定のターゲットグループに「固定」できます。これにより、段階的なロールアウト中に予期しない変更の影響を限定し、より安全なデプロイメントが実現できます。

AWSは、Kiro、Claude Code、Cursorなどを含むAIコーディングアシスタントに対応したAgent Plugin for AWS Serverlessを発表しました。本プラグインにより、開発者はサーバーレスアプリケーションの構築、デプロイ、トラブルシューティング、管理をAIの支援下で容易に実行できます。Lambda関数、API Gateway、Step Functionsなどを組み合わせたプロダクションレディなサーバーレスアプリケーション開発が、組み込みのベストプラクティスとともに自動化されます。

AWS Toolkitを使用して、Cursor IDEからAmazon SageMaker Unified Studioへのリモート接続が可能になりました。ローカルのCursorのカスタマイズ設定やAI機能を保ったまま、SageMakerのスケーラブルなクラウドコンピュートリソースにアクセスできます。ローカル開発環境とクラウドインフラの間の行き来がなくなり、AI支援開発ワークフローを1つの統合環境で実現できるようになります。

Amazon Bedrock AgentCore が Chrome Enterprise ポリシーの設定とカスタムルート CA 証明書の指定に対応しました。これにより、企業のセキュリティポリシーや内部インフラに対応した AI エージェントの運用が可能になります。100以上の設定可能なポリシーにより、URL フィルタリング、コンテンツ設定などを細かく制御でき、内部サービスへの接続も安全に実現できます。

AWS Batch は SageMaker Training ジョブに対してクォータ管理とジョブプリエンプション機能を追加しました。これにより、チームやプロジェクト間で計算リソースを効率的に割り当て・共有できます。GPU容量を使用する場合、優先度の高いトレーニングジョブを優先し、低優先度のワークロードを自動的に中断することが可能になります。

Amazon SageMaker AIが12個の新しいオープンウェイトモデルに対応し、インフラ構築・管理なしでモデルのカスタマイズと強化学習ファインチューニングが可能になりました。Qwen、DeepSeek、Meta Llamaなどの最新モデルが対応され、SFT、DPO、RLVR、RLAIFなど複数のファインチューニング手法が利用できます。使用量に応じた従量課金で、複雑なドメイン固有タスクへのモデル適応が容易になります。

Amazon SageMaker HyperPodがSlumオーケストレーターを使用するクラスターに対して継続的プロビジョニング機能を拡張しました。これにより、インスタンスグループの一部が完全にプロビジョニングされなくても、利用可能なインスタンスでトレーニングジョブをすぐに開始できるようになりました。複数インスタンスグループの同時スケーリングが可能になり、マニュアル介入なしでクラスターが目標規模に到達することを保証します。

Amazon Bedrock AgentCore Runtime がマネージド セッション ストレージをパブリックプレビューで提供開始し、エージェントがセッション停止・再開時にファイルシステム状態を永続化できるようになりました。これまでエージェントが生成したコード、インストール済みパッケージ、アーティファクトはセッション終了時に失われていましたが、この機能により自動的に保存・復元されます。設定するだけでチェックポイント処理やコード変更なしに実現でき、最大1GBのストレージを14日間保持します。

AWS HealthImaging がロンドンリージョンで新たに利用可能になりました。このサービスは医療画像データをペタバイト規模で安全に保存、分析、共有できるHIPAA準拠のマネージドサービスです。DICOMWeb APIと AWS ネイティブAPIの両方をサポートしており、既存システムとの統合とクラウドネイティブな実装の両者に対応できます。

Amazon Bedrock AgentCore Runtimeが、既存のWebSocketに加えてWebRTCプロトコルをサポートするようになりました。WebRTCを使用することで、開発者はブラウザとモバイルアプリケーション向けに、低遅延でオーディオとビデオを双方向にストリーミングするボイスエージェントを構築できます。自然でリアルタイムな会話体験を実現する新たな選択肢が追加されました。

Amazon Pollyの生成AI型TTSエンジンに、8言語対応の10個の新しい高表現力音声が追加されました。同時にロンドンとカナダ中部の2つの新しいAWSリージョンに対応し、双方向ストリーミングAPIが導入されました。これにより、大規模言語モデル（LLM）の出力をリアルタイムで音声合成できるため、チャットボットやゲームのキャラクター音声などの用途が容易になります。

AWS DMS Schema Conversion with GenAIがアジア太平洋、ヨーロッパ、カナダ、米国東部の9つの追加リージョンで利用可能になりました。Amazon Bedrockの基盤モデル（Claude 3.5 Sonnet v2、Claude 3.7 Sonnet、Claude Sonnet 4）を活用して、データベーススキーマとコードの変換を自動化します。ユーザーはローカルでのデータ処理が可能となり、遅延削減とデータレジデンシー要件への対応が実現します。

AWS MCP Serverがロードマップをアップデートし、CloudWatchへの運用メトリクス自動パブリッシュと、セマンティック相似性を使用したAgent SOPs発見機能が追加されました。これにより、AIエージェントを通じたAWS操作の可視化が実現し、使用パターン追跡や権限問題の特定が可能になります。セマンティック検索によって、自然言語クエリから適切なSOP（標準運用手順）を自動発見できるようになりました。