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【AWSデイリーアップデート 10件】AWS Support の AI 支援が日本語対応、最速 5GHz の M8azn 登場など

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Aws Whatsnew
kiitosu
著者
kiitosu
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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  • AWS Support Center の AI トラブルシューティングが日本語に対応: 母国語での自己解決がよりスムーズに。
  • Amazon EC2 M8azn インスタンスが東京で一般提供開始: クラウド最高クラスの 5GHz CPU を搭載し、金融分析や CI/CD を高速化。
  • AWS Data Transfer Terminal が東京に設置: 物理デバイスを持ち込んで AWS へデータを直接・高速にアップロード可能に。
  • Amazon MSK が Kafka トピック管理 API を提供: AWS CLI や CloudFormation でのトピック運用がネイティブ対応。
  • AWS Backup のクロスリージョン保護が強化: 論理的エアギャップヴォルトへの直接コピーで RPO を短縮。


AWS Support Center の AI トラブルシューティングが日本語など 7 言語に対応
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投稿日: 2026年02月12日

AI Troubleshooting in the AWS Support Center Console now supports 7 additional languages
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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AWS Support Center コンソールでの AI トラブルシューティング機能が、これまでの英語に加えて、日本語、韓国語、中国語（簡体字・繁体字）、スペイン語、ポルトガル語、フランス語の 7 言語で利用可能になりました。これにより、サポートケースを作成する際に、AI によるコンテキストに応じたトラブルシューティングの推奨事項を、母国語で受け取ることができます。

何が嬉しいのか
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英語を母国語としないユーザーにとって、言語の壁が低くなります。例えば、日本の開発者が EC2 の接続問題を調査している際、AI が生成したインサイトや解決策を日本語で直接理解できるため、問題の把握と修正にかかる時間が大幅に短縮されます。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: AI トラブルシューティング機能は英語のみで提供されており、英語以外の言語を優先するユーザーにとっては、内容の理解や適用に手間がかかっていました。
  • これから: 設定で日本語などを選択していれば、シームレスに母国語での AI 支援を受けられるようになり、セルフサービスでの問題解決がよりスムーズになります。

具体的なユースケース
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  • 日本語設定のコンソールで、EC2 や RDS のトラブルに関するサポートケースを作成し始める際、AI から日本語で提示される解決策を確認して自己解決を試みる。
  • フランス語やスペイン語圏のチームが、使い慣れた言語で AWS サポートの AI 支援を活用してトラブルシューティングの効率を上げる。

Amazon EC2 R8i および R8i-flex インスタンスがニュージーランドと UAE リージョンで利用可能に
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投稿日: 2026年02月11日

Amazon EC2 R8i and R8i-flex instances are now available in additional AWS regions
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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メモリ最適化型の Amazon EC2 R8i および R8i-flex インスタンスが、アジアパシフィック（ニュージーランド）および中東（アラブ首長国連邦）の 2 つのリージョンで利用可能になりました。これらのインスタンスは、AWS 向けにカスタム設計された Intel Xeon 6 プロセッサを搭載しており、メモリ帯域幅が旧世代比で 2.5 倍に向上しています。

何が嬉しいのか
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前世代の Intel ベースのインスタンスと比較して、価格パフォーマンスが最大 15% 向上しています。特に R7i インスタンスと比較した場合、PostgreSQL データベースで最大 30%、NGINX Web アプリケーションで最大 60%、AI ディープラーニング推奨モデルで最大 40% 高速化されています。また、SAP 認定も受けており、ミッションクリティカルな SAP ワークロードにも対応可能です。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: これらの最新 Intel プロセッサ搭載インスタンスは、特定のリージョンに限定されていました。また、旧世代（R7i など）ではメモリ帯域幅や特定のワークロードにおけるパフォーマンスに限界がありました。
  • これから: ニュージーランドや UAE リージョンのユーザーも、最新の Intel Xeon 6 プロセッサによる高い処理能力と広いメモリ帯域幅を活用して、コスト効率よく大規模なメモリ集約型アプリケーションを運用できるようになります。

具体的なユースケース
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  • ニュージーランドや中東リージョンで運用している PostgreSQL データベースのパフォーマンスを向上させ、コストを最適化する。
  • メモリを大量に消費する SAP アプリケーションや大規模なメモリ内データベース（Redis、Memcached など）を最新世代のハードウェアで実行する。
  • 16xlarge までのサイズで十分な一般的なメモリ集約型ワークロードに R8i-flex を採用し、手軽に価格パフォーマンスの恩恵を受ける。

Amazon MSK が Kafka トピック管理用の新しい API を提供開始
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投稿日: 2026年02月11日

MSK simplifies Kafka topic management with new APIs and console integration
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) において、トピックを作成・更新・削除するための 3 つの新しい API（CreateTopic, UpdateTopic, DeleteTopic）が導入されました。これにより、Kafka 管理クライアントを別途セットアップすることなく、AWS CLI、AWS SDK、AWS CloudFormation を通じてプログラムからトピックを管理できるようになります。また、MSK コンソール上でも数クリックでトピック操作が可能になりました。

何が嬉しいのか
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これまでは Kafka 専用のツール（Kafka admin clients）を使ってトピックを管理する必要がありましたが、今後は他の AWS リソースと同様に、使い慣れた AWS の標準インターフェースでトピックのライフサイクルを管理できます。レプリケーション係数、パーティション数、保持ポリシー、クリーンアップポリシーなどの詳細設定も API 経由で行えます。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: Kafka トピックの操作には、クラスターにアクセス可能な環境に Kafka バイナリや管理ツールを導入し、個別に操作を行う必要がありました。
  • これから: AWS の標準的な管理フローに Kafka トピック管理を組み込むことができ、運用が大幅に簡素化されます。コンソール上でもトピックの構成情報やパーティションレベルのメトリクスを一覧できるようになります。

具体的なユースケース
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  • Infrastructure as Code (CloudFormation や CDK) を使用して、MSK クラスターのデプロイと同時に必要な Kafka トピックを自動的に作成する。
  • AWS SDK を使用したアプリケーションロジック内から、動的に Kafka トピックの設定を変更したり削除したりする。
  • 管理ツールをインストールせずに、AWS マネジメントコンソールから直接トピックの作成や設定変更を行う。

AWS Backup が論理的エアギャップヴォルトへのクロスリージョン・コピーに対応
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投稿日: 2026年02月12日

AWS Backup adds cross-Region database snapshot copy to logically air-gapped vaults
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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AWS Backup を使用して、Amazon Aurora、Amazon Neptune、および Amazon DocumentDB のスナップショットを、別リージョンの「論理的エアギャップヴォルト（Logically air-gapped vault）」へ直接コピーできるようになりました。これまでは中間ステップが必要でしたが、1 回のアクションでクロスリージョン・コピーを完了できます。

何が嬉しいのか
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ランサムウェア攻撃やリージョンの障害に備えたデータ保護がより迅速かつ安価になります。中間コピー用のヴォルトを経由する必要がなくなったため、ストレージコストが削減され、リカバリポイント目標（RPO）も短縮されます。また、中間コピーの完了を監視するためのカスタムスクリプトや Lambda 関数も不要になり、運用が簡素化されます。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: スナップショットを別リージョンの論理的エアギャップヴォルトに保存するには、まずターゲットリージョンの通常のバックアップヴォルトにコピーし、その後同じリージョン内のエアギャップヴォルトに再度コピーするという 2 段階のプロセスが必要でした。
  • これから: ソースリージョンからターゲットリージョンの論理的エアギャップヴォルトへ直接コピーできるため、プロセスが 50% 短縮され、中間に発生していた一時的なコピー費用も発生しません。

具体的なユースケース
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  • 東京リージョンの Aurora データベースのバックアップを、災害対策（DR）およびセキュリティ強化のために大阪リージョンの論理的エアギャップヴォルトへ毎日自動的に直接コピーする。
  • 規制要件を遵守するために、データベーススナップショットを複数のアカウントやリージョンにまたがる安全なエアギャップ環境で一元管理する。

AWS Data Transfer Terminal が東京を含む 6 つの拠点を新たに追加
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投稿日: 2026年02月11日

AWS announces 6 new locations for AWS Data Transfer Terminal
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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物理的なストレージデバイスを持ち込んで AWS にデータを高速アップロードできる拠点「AWS Data Transfer Terminal」が、新たに 6 か所（シアトル、フェニックス、ロンドン、パリ、シドニー、東京）で利用可能になりました。これにより、サンフランシスコやニューヨークなどの既存拠点に加え、世界各地で利用できるようになります。

何が嬉しいのか
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大容量のデータをインターネット経由で転送する代わりに、物理デバイスを持ち込んで AWS の高スループットネットワークを利用することで、極めて迅速かつ安全にデータをアップロードできます。数週間かかっていたデータ転送が数分から数時間に短縮され、アップロード直後から Amazon Athena や Amazon SageMaker などのサービスでデータ活用を開始できます。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: 日本国内には拠点がなかったため、物理メディアを用いた高速転送を行うには AWS Snowball などのデバイスを配送する必要がありました。
  • これから: 東京にも拠点が設置されたことで、ユーザーは直接デバイスを持ち込んで Amazon S3 や Amazon EFS などへデータを流し込むことが可能になり、利便性が大幅に向上します。

具体的なユースケース
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  • メディア・エンターテインメント: 撮影現場で記録された大容量のビデオ素材を東京の拠点に持ち込み、即座に AWS 上で編集・配信ワークフローに乗せる。
  • 自動車産業: 自動運転支援システム（ADAS）の学習用走行データを迅速にクラウドへアップロードし、機械学習モデルのトレーニングを開始する。
  • 製造・農業: 工場のセンサーデータやドローンの空撮データなど、オフライン環境で蓄積された膨大なデータを効率的に AWS に移行する。

高周波数・広帯域な Amazon EC2 M8azn インスタンスが東京リージョン等で一般提供開始
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投稿日: 2026年02月12日

Announcing new Amazon EC2 general purpose M8azn instances
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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第 5 世代 AMD EPYC プロセッサ（コード名：Turin）を搭載した新しい Amazon EC2 M8azn インスタンスが一般提供開始されました。このインスタンスはクラウド最高クラスの最大 5GHz という高い CPU 周波数を備え、東京、米国東部、米国西部、欧州の各リージョンで利用可能です。

何が嬉しいのか
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前世代の M5zn インスタンスと比較して、演算性能が最大 2 倍、メモリ帯域幅が 4.3 倍、L3 キャッシュが 10 倍、ネットワークスループットが 2 倍、EBS スループットが 3 倍に向上しています。これにより、レイテンシに敏感なアプリケーションや計算負荷の高いワークロードにおいて、大幅な高速化が期待できます。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: 高周波数を必要とするワークロードには M5zn などが利用されてきましたが、演算性能やメモリ帯域幅、ネットワーク性能に限界がありました。
  • これから: 最新の AMD EPYC プロセッサと第 6 世代 Nitro カードの組み合わせにより、これまでにない高い処理能力と低レイテンシを実現でき、リアルタイム性が求められる高度な演算処理がより効率的に行えるようになります。

具体的なユースケース
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  • 金融: リアルタイムの財務分析や高頻度取引（HFT）など、ミリ秒単位の速度が求められる処理。
  • ゲーム・シミュレーション: 高負荷なオンラインゲームのバックエンドや、自動車・航空宇宙分野のシミュレーションモデリング。
  • 開発基盤: 大規模な CI/CD パイプラインのビルド時間を短縮し、開発サイクルを高速化する。

Amazon Bedrock AgentCore Browser が独自のプロキシ設定に対応
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投稿日: 2026年02月11日

Amazon Bedrock AgentCore Browser now supports proxy configuration
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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Amazon Bedrock AgentCore Browser において、ユーザー独自のプロキシ設定が利用可能になりました。これにより、ブラウザセッションを自社のプロキシインフラ経由でルーティングできるようになり、特定の地域に限定されたコンテンツへのアクセスや、企業コンプライアンス要件への対応が可能になります。

何が嬉しいのか
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ジオターゲティング（地域指定）が可能になるため、地域ごとに異なる価格情報の確認や、ローカライズされたアプリケーションの挙動検証が容易になります。また、プロキシ経由で固定の IP アドレスからアクセスすることで、IP 許可リスト（Allowlist）が必要な外部サイトへのアクセスが安定し、頻繁な再認証の手間を省くことができます。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: AgentCore Browser からのアクセスは AWS の動的な IP アドレス群から行われていたため、特定の地域からしかアクセスできないサイトや、厳格な IP 制限があるサイトへのアクセスが困難でした。
  • これから: 自社のプロキシサーバーを指定できるため、特定の国や地域の IP アドレスとして振る舞うことができ、企業のセキュリティポリシーに基づいた監査やフィルタリングを適用した上で、Web ブラウジングを自動化できます。

具体的なユースケース
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  • 金融・医療: 厳格な IP 制限がある外部ポータルサイトに対し、企業のプロキシ経由でアクセスしてデータを自動取得する。
  • グローバル展開: 各国のプロキシを利用して、特定の地域でのみ表示される広告やコンテンツが正しく表示されているかを確認する。
  • セキュリティ: すべての外部アクセスを社内プロキシ経由に集約し、アクセスログの監視やセキュリティポリシーの適用を徹底する。

Amazon RDS for PostgreSQL が最新のマイナーバージョン（18.2, 17.8 など）をサポート
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投稿日: 2026年02月12日

Amazon RDS for PostgreSQL supports minor versions 18.2, 17.8, 16.12, 15.16 and 14.21
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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Amazon RDS for PostgreSQL において、最新のマイナーバージョンである 18.2, 17.8, 16.12, 15.16, 14.21 のサポートが開始されました。これらのバージョンには、セキュリティの脆弱性修正やバグ修正が含まれています。また、今回のリリースには、クエリのパフォーマンス分析を統合的に行える新しい拡張機能 pg_stat_monitor も含まれています。

何が嬉しいのか
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既知の脆弱性が修正されるため、データベースのセキュリティと安定性が向上します。また、新しく導入された pg_stat_monitor を利用することで、パフォーマンスメトリクスの収集やクエリのインサイト評価が容易になり、データベースのチューニングに役立てることができます。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: 以前のマイナーバージョンでは修正されていないセキュリティリスクやバグが存在していました。また、詳細なクエリ分析には別の手段を検討する必要がある場合もありました。
  • これから: 自動マイナーバージョンアップグレードや Blue/Green デプロイメントを活用して、ダウンタイムを最小限に抑えつつ最新の状態を維持できます。pg_stat_monitor により、標準の pg_stat_statements よりも高度な分析が可能になります。

具体的なユースケース
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  • 定期的なメンテナンスウィンドウを利用して、開発・本番環境のデータベースを最新のセキュアなバージョンに一括更新する。
  • pg_stat_monitor を有効にして、特定の時間帯に発生したスロークエリの原因を詳細なメトリクスから特定する。
  • AWS Organizations のアップグレードロールアウトポリシーを使用して、数千のデータベースインスタンスのアップグレードをフェーズごとに管理・実行する。

Amazon S3 Tables が CreateTable API でのパーティションとソート順の定義に対応
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投稿日: 2026年02月12日

Amazon S3 Tables add partition and sort order definition in the CreateTable API
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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Amazon S3 Tables の CreateTable API において、テーブル作成時にパーティション変換（Partition Transforms）とソート順（Sort Order）を直接定義できるようになりました。これにより、AWS CLI や AWS SDK を使用してプログラムからテーブルを作成する際、データの物理的な構造を最適化するための設定が一度に行えます。

何が嬉しいのか
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テーブル作成後に別途設定を行う必要がなくなり、プログラマティックな運用が簡素化されます。適切なパーティションとソート順を設定することで、クエリ実行時のデータスキャン効率が向上し、分析パフォーマンスの改善とコスト削減に直結します。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: CreateTable API の呼び出し時にパーティションやソート順を詳細に指定する機能が不足していたか、限定的だったため、作成後の管理ステップが煩雑になる場合がありました。
  • これから: 最新の AWS CLI や SDK を使用することで、テーブル設計のベストプラクティス（パーティション分割や事前ソート）をデプロイメントパイプラインなどの自動化フローの中で最初から適用できるようになります。

具体的なユースケース
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  • データレイクに新規テーブルを作成する際、event_date カラムでの日次パーティションと user_id カラムでのソートを API 経由で一発で指定する。
  • AWS SDK を使用した自作のデータ取り込みツールにおいて、取り込み先の S3 Table を最適な構造で動的に生成する。
  • Infrastructure as Code ツールを利用して、一貫したデータ構造を持つ多数のテーブルを自動的にプロビジョニングする。

Amazon Bedrock が AWS GovCloud における Claude 4.5 Sonnet のデフォルトクォータを 25 倍に拡大
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投稿日: 2026年02月12日

Amazon Bedrock increases default quotas for Anthropic’s Claude Sonnet 4.5 model in AWS GovCloud (US)
aws.amazon.com

何ができるようになったのか
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AWS GovCloud (US-West) および AWS GovCloud (US-East) リージョンにおいて、Anthropic の最新モデル「Claude 4.5 Sonnet」のデフォルトクォータが大幅に引き上げられました。新しい制限は 毎分 5,000,000 トークンおよび 毎分 1,000 リクエストとなり、商用の AWS リージョンと同等の水準になりました。

何が嬉しいのか
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これまでの制限と比較して 25 倍のキャパシティが提供されるため、政府機関や規制の厳しい業界のユーザーは、大規模な AI ワークロードをより効果的に拡張できます。複雑なエージェントの構築や大規模なコーディング支援、長時間のタスク処理などを、速度とコスト効率を維持したまま実行可能です。

これまでとどう変わるのか
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  • これまで: GovCloud 環境ではデフォルトのクォータが商用リージョンよりも低く設定されており、大規模なアプリケーションの展開にはクォータ緩和の申請が必要になるなど、スケールアップに時間がかかる場合がありました。
  • これから: デフォルトで商用リージョンと同じ高いクォータが適用されるため、制限を気にすることなく、高度な推論能力を持つ Claude 4.5 Sonnet を活用したプロジェクトを即座にスケールさせることができます。

具体的なユースケース
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  • 政府機関: 大規模な文書アーカイブの自動解析や、複雑な政策シミュレーションを高速に実行する AI エージェントの運用。
  • 規制業界: 厳格なセキュリティ要件を満たす GovCloud 環境で、数千人の開発者に Claude 4.5 Sonnet ベースのコーディング支援ツールを配布する。
  • データ分析: 大量のセンサーデータやログをリアルタイムで解析し、異常検知やレポート作成を高いスループットで行う。
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