本日の主なトピック #
- AWS HealthOmics が AI エージェントによるワークフロー開発支援（Kiro IDE/Power）に対応
- Amazon Neptune Analytics が新たに 7 つのリージョンで利用可能に
- Amazon Redshift がメイン負荷に影響を与えずに自動最適化を実行できる追加リソース割り当てをサポート
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AWS HealthOmics、バイオインフォマティクスワークフロー開発用 Kiro プラグインを導入 #
投稿日: 2026年02月09日
何ができるようになったのか #
AWS HealthOmics において、AI エージェントによる開発支援を可能にする「Kiro Power」と「Kiro IDE 拡張機能」が利用可能になりました。これにより、Nextflow や WDL（Workflow Description Language）といったドメイン固有言語を用いたワークフローの作成、実行、デバッグ、最適化を、Kiro IDE のインターフェース上で直接、より迅速に行えるようになります。
何が嬉しいのか #
AI エージェントの支援を受けることで、複雑なバイオインフォマティクスワークフローの開発効率が大幅に向上します。具体的には、構文ハイライトやコード補完に加え、HealthOmics エンジンとの互換性チェック、パフォーマンス最適化の提案、失敗原因の自動診断といった強力なサポートが受けられるようになります。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: ワークフローの開発には一般的なエディタや IDE を使用し、HealthOmics 特有の仕様確認やエラー診断、パフォーマンスの最適化は開発者が手動で行う必要がありました。
- これから: AI 駆動の Kiro IDE と HealthOmics 専用の Kiro Power を組み合わせることで、専門的な知識を持つ AI エージェントのガイドを受けながら、プロトタイプから本番環境へのデプロイまでを加速させることができます。
具体的なユースケース #
- ゲノム解析パイプラインの構築: Nextflow や WDL を用いた複雑な解析フローを、AI のリアルタイムなコード補完やエラー修正案を活用して効率的に作成する。
- ワークフローの最適化: 既存のワークフローに対して、Kiro IDE が提示するパフォーマンス向上やコスト削減のための推奨事項を適用し、実行効率を改善する。
Amazon Neptune Analytics、新たに 7 つのリージョンで利用可能に #
投稿日: 2026年02月09日
何ができるようになったのか #
Amazon Neptune Analytics が、中東（バーレーン、アラブ首長国連邦）、イスラエル（テルアビブ）、アフリカ（ケープタウン）、カナダ（カルガリー）、アジアパシフィック（マレーシア）、および欧州（チューリッヒ）の計 7 リージョンで新たに利用可能になりました。これにより、これらのリージョンで Neptune Analytics グラフを作成・管理し、高度なグラフ分析を実行できるようになります。
何が嬉しいのか #
今回のリージョン拡大により、グローバルに展開するアプリケーションにおいて、データの物理的な場所の制約を受けにくくなります。Neptune Analytics はサーバーレスのグラフ分析エンジンであり、数十億の接続関係を数秒で分析できるため、生成 AI アプリケーションの精度向上（GraphRAG）や戦略的な洞察の獲得を、より多くの場所で低遅延かつ低コストで実現できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: Neptune Analytics は 2023 年 11 月のリリース以来、利用可能なリージョンが限られていました。
- これから: 主要な経済圏や新興市場を含む 7 つのリージョンが追加されたことで、コンプライアンス要件や地理的な可用性に基づいた柔軟なアーキテクチャ設計が可能になります。
具体的なユースケース #
- グローバル展開する不正検知システム: 新しく追加されたリージョン（例：マレーシアやバーレーン）のデータを現地で高速にグラフ分析し、リアルタイムに近い不正検知を実現する。
- マルチリージョンでの GraphRAG 実装: Amazon Bedrock などの他の AWS サービスと組み合わせて、世界各地のユーザーに対して、より文脈に即した正確な回答を生成する AI アプリケーションを構築する。
Amazon Redshift、自動最適化のための追加コンピュートリソース割り当てをサポート #
投稿日: 2026年02月09日
何ができるようになったのか #
Amazon Redshift において、自動テーブル最適化（ATO）、自動テーブルソート（ATS）、自動バキューム、自動アナライズといった「自動最適化機能（autonomics）」専用に、追加のコンピュートリソースを割り当てられるようになりました。これにより、ユーザーのアクティビティが非常に高い時間帯であっても、メインのワークロードに影響を与えることなく、バックグラウンドで最適化処理を安定して実行できます。
何が嬉しいのか #
データベース管理者は、最適化処理をいつ実行するかといったスケジューリングを手動で行う必要がなくなります。また、プロビジョニング済みクラスター向けにはコスト制御機能も提供されており、自動最適化に使用するリソース量に上限を設定できます。さらに、新しいシステムテーブル SYS_AUTOMATIC_OPTIMIZATION によって、最適化処理の稼働状況を詳細に可視化できるようになりました。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 自動最適化機能は 2020 年末から導入されていましたが、クラスターの負荷が高い状況では、メインのクエリ性能への影響を避けるために最適化処理が抑制されたり、実行まで時間がかかったりすることがありました。
- これから: 追加リソースを割り当てることで、システムの高負荷時でも最適化を確実に進行させ、常にベストなクエリパフォーマンスを維持できるようになります。
具体的なユースケース #
- 24時間稼働のデータウェアハウス: 日中も夜間も絶えずクエリが実行されている環境において、パフォーマンスへの影響を気にせずにバックグラウンドで常にテーブルのソート順や分散スタイルを最適な状態に保つ。
- コストを抑えつつ性能を維持: 自動最適化へのリソース割り当てに上限を設定しておくことで、予期せぬコスト増を避けつつ、データベースの健全性を自動で管理する。