本日の主なトピック #
- AIエージェント連携の強化: Amazon Aurora DSQLがKiro powersやAIエージェントスキルと統合し、スキーマ設計や最適化をAIが直接支援可能になりました。また、Kiro自体もAWS GovCloudリージョンで利用可能になっています。
- 生成AIカスタマイズの進展: Amazon Bedrockの強化学習ファインチューニング (RFT) がQwen等のオープンウェイトモデルやOpenAI互換APIをサポートし、より柔軟なモデル調整が可能になりました。
- インフラ性能の向上: Amazon OpenSearch Serviceにおいて、最新のGraviton4インスタンスのサポートリージョンが拡大（大阪含む）し、ストレージ最適化i7iインスタンスも新たにサポートされました。
- ネットワークと管理の改善: Amazon MSKが既存クラスターでのIPv4/IPv6デュアルスタック接続をサポートしたほか、Amazon Connect Casesのクォータ管理やManaged GrafanaのKMS鍵管理が強化されました。
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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
Amazon Aurora DSQLがKiro powersおよびAIエージェントスキルと統合 #
投稿日: 2026年02月18日
何ができるようになったのか #
Amazon Aurora DSQLが、AWSのAI搭載IDEである「Kiro IDE」の拡張機能「Kiro powers」および、様々なAIエージェントで利用可能な「AIエージェントスキル」と統合されました。これにより、Model Context Protocol (MCP) サーバーを通じて、AIエージェントがAurora DSQLのスキーマ設計、パフォーマンス最適化、データベース操作を直接支援できるようになります。
何が嬉しいのか #
開発者はAIエージェント（Kiro IDE, Claude Code, Gemini, Cursorなど）に対して、Aurora DSQL特有の分散データベース設計やIAM認証などの専門知識を繰り返し提供する必要がなくなります。AIが最新のベストプラクティスに基づいたガイダンスを即座に提供するため、試行錯誤のサイクルが短縮され、より迅速にアプリケーションを構築できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: Aurora DSQLのような新しいサービスを利用する際、開発者はドキュメントを参照してAIエージェントにコンテキスト（接続方法や設計パターンなど）を手動で教える必要がありました。
- これから: 専用のスキルやパワーをインストールするだけで、AIエージェントがAurora DSQLの専門知識を自動的に備えた状態になり、開発者の意図を汲み取った高度な支援が可能になります。
具体的なユースケース #
- スキーマ設計の自動化: AIエージェントに「Aurora DSQLに最適な分散テーブル設計を提案して」と依頼し、即座に最適なDDLを取得する。
- マルチエージェント開発: 異なるAIツール（CursorやClaude Codeなど）を併用している場合でも、共通の「スキル」を介して一貫したAurora DSQLの最適化支援を受ける。
MCP (Model Context Protocol) は、LLM（大規模言語モデル）を外部のデータソースやツールに接続するためのオープンスタンダードです。 Aurora DSQL は、2024年に発表されたサーバーレスの分散型リレーショナルデータベースで、PostgreSQL互換性と高いスケーラビリティを備えています。 主な特徴は以下の通りです。
- サーバーレスによる自動スケーリング
- 地理的に分散したワークロードに対応
- PostgreSQL互換のインターフェース
Amazon Aurora MySQL 3.12 (MySQL 8.0.44互換) が一般提供開始 #
投稿日: 2026年02月17日
何ができるようになったのか #
Amazon Aurora MySQL 互換エディション 3 において、最新のマイナーバージョンである「Aurora MySQL 3.12」が利用可能になりました。これは MySQL 8.0.44 との互換性を持ち、多くのセキュリティ拡張、バグ修正、および可用性の向上が含まれています。
何が嬉しいのか #
最新のセキュリティパッチが適用されるだけでなく、データベースの可用性がさらに向上します。手動でのアップグレードはもちろん、「マイナーバージョン自動アップグレード」を有効にしている場合は、メンテナンスウィンドウ中に自動的に更新を受けることができます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: Aurora MySQL 3系では MySQL 8.0.x の以前のマイナーバージョン（8.0.39など）がベースとなっていました。
- これから: MySQL 8.0.44 ベースの最新機能を Aurora 上で利用でき、最新のコミュニティによる改善を享受できます。
具体的なユースケース #
- セキュリティコンプライアンスの維持: 定期的なマイナーバージョンアップにより、最新の脆弱性対策を適用したデータベース環境を維持する。
- システムの安定性向上: MySQL コミュニティおよび AWS によって修正された既知のバグを解消し、予期せぬダウンタイムのリスクを軽減する。
Amazon Bedrockの強化学習ファインチューニングがOpenAI互換APIとオープンウェイトモデルに対応 #
投稿日: 2026年02月17日
何ができるようになったのか #
Amazon Bedrockの「強化学習ファインチューニング (RFT)」が、QwenやOpenAI GPT-OSSなどの主要なオープンウェイトモデルをサポートしました。また、OpenAI互換のファインチューニングAPI（Responses APIやChat Completions API）も導入され、既存のOpenAI向けツールやコードを最小限の変更でBedrockに転用できるようになりました。
何が嬉しいのか #
膨大なラベル付きデータを用意しなくても、少数のプロンプトと「報酬関数（フィードバック）」を与えるだけで、モデルの精度を向上させることができます。これにより、特定のビジネス要件に特化した、より小さく、高速で、コスト効率の高いモデルを自前でカスタマイズして運用することが容易になります。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: モデルのカスタマイズには大量の高品質な学習データが必要で、専門的なインフラや知識が求められました。また、API体系が独自であったため、OpenAIからの移行にはコードの書き換えが必要でした。
- これから: マネージドな強化学習ワークフローにより、ルールベースやAIベースの評価器を使ってモデルを自動的に改善できます。さらに、OpenAI互換APIにより、開発スピードが大幅に向上します。
具体的なユースケース #
- コーディング支援の特化: 自社固有のプログラミングスタイルやライブラリに合わせた報酬関数を設定し、Qwenモデルを社内専用のコード生成エージェントとして最適化する。
- 数学的推論の強化: 数学の問題解決能力を高めるための強化学習を適用し、小規模なモデルで高い正解率を実現する。
RFT (Reinforcement Fine-Tuning) は、人間のフィードバックや特定のルールに基づいてモデルを継続的に学習させる手法です。 主な特徴は以下の通りです。
- 少ないデータセットでの最適化が可能
- AWS Lambdaを使用したカスタム評価ロジックの統合
- モデルのチェックポイントにアクセスしてデバッグ可能
Amazon Connect CasesがAWS Service Quotasをサポート #
投稿日: 2026年02月18日
何ができるようになったのか #
コンタクトセンター向けのケース管理機能「Amazon Connect Cases」の各種制限（クォータ）が、AWS Service Quotasコンソールから一元的に管理できるようになりました。現在の使用状況の確認や、上限緩和申請がダッシュボードから直接行えます。
何が嬉しいのか #
ケース数やテンプレート数などの上限が近づいていることを事前に把握し、予期せぬサービス制限による業務停止を防ぐことができます。また、適格な緩和申請は自動的に承認されるため、管理者の負担が軽減されます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: Amazon Connect Casesの特定のクォータを確認したり変更したりするには、サポートへの問い合わせや個別の管理が必要な場合がありました。
- これから: 他のAWSサービスと同様にService Quotasコンソールで視覚的に管理でき、計画的なスケーリングが可能になります。
具体的なユースケース #
- 繁忙期に向けた準備: セールやキャンペーンで問い合わせ（ケース）の急増が予想される前に、現在の利用率を確認して事前に緩和申請を出しておく。
- マルチリージョン展開の管理: 東京、シンガポール、ソウルなどの各リージョンにおけるクォータ設定を一つのコンソールから効率的に把握する。
Amazon Connect Casesのテンプレートで複数行テキストフィールドが利用可能に #
投稿日: 2026年02月17日
何ができるようになったのか #
Amazon Connect Casesのケーステンプレートにおいて、新しく「複数行テキストフィールド」がサポートされました。これにより、エージェントはケース内に詳細な自由記述のメモや、構造化された長いデータを直接入力できるようになります。
何が嬉しいのか #
単一行のフィールドでは書ききれなかった「原因分析」「調査結果」「顧客への回答案」などの詳細な情報を、読みやすく整理された状態で保存できます。入力内容に合わせてフィールドが縦に自動拡張されるため、操作性も向上します。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 長文を保存する場合でも単一行のフィールドを代用するか、複数のフィールドに分割して入力する必要がありました。
- これから: パラグラフ（段落）を含む長いテキストを一つのフィールドで自然に扱えるようになり、情報の集約度が高まります。
具体的なユースケース #
- 詳細な根本原因分析の記録: 複雑な技術トラブルの調査経緯を、タイムライン形式で一つのフィールドに詳しく残す。
- トランザクション詳細の記録: 複数の商品や注文番号が絡む返品処理の背景事情を、箇条書きを含めて詳細に記述する。
Amazon Managed GrafanaがKMSカスタマー管理鍵（CMK）をサポート #
投稿日: 2026年02月18日
何ができるようになったのか #
Amazon Managed Grafanaにおいて、AWS Key Management Service (KMS) の「カスタマー管理鍵 (CMK)」を使用したデータの暗号化が可能になりました。ワークスペース作成時に独自の暗号化鍵を指定することで、保存時のデータを自己管理の鍵で保護できます。
何が嬉しいのか #
組織のセキュリティポリシーや規制遵守（コンプライアンス）要件により、AWSが所有する鍵ではなく、自社でライフサイクルや権限を管理する鍵での暗号化が求められる場合に、この機能が不可欠となります。これにより、より高度なセキュリティガバナンスをGrafana環境に適用できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: Amazon Managed Grafanaの保存時の暗号化には、AWSが所有・管理するデフォルトの鍵のみが使用されていました。
- これから: ユーザーが作成したKMSキーを適用できるため、鍵のローテーションやアクセス制御（IAMポリシー、キーポリシー）をユーザー側で完全制御できます。
具体的なユースケース #
- 金融・医療機関のコンプライアンス対応: データの暗号化鍵を自社で制御・監査する必要がある厳しい規制環境下でのダッシュボード運用。
- 高度なアクセスコントロール: 特定のチームのみが暗号化鍵を使用できるように制限し、Grafanaワークスペースへの不正アクセスリスクを多層的に防御する。
Amazon OpenSearch ServiceがGraviton4 (c8g, m8g, r8g) インスタンスのサポートを拡大 #
投稿日: 2026年02月18日
何ができるようになったのか #
Amazon OpenSearch Serviceにおいて、最新世代のARMベースプロセッサである「AWS Graviton4」を搭載したインスタンスファミリー（c8g, m8g, r8g, r8gd）のサポートが、アジアパシフィック（大阪を含む）や欧州などの多くの追加リージョンで拡大されました。
何が嬉しいのか #
Graviton4は、前世代のGraviton3と比較して最大30%のパフォーマンス向上を実現しています。コンピューティング最適化（c8g）、汎用（m8g）、メモリ最適化（r8g/r8gd）の各ワークロードにおいて、最高のコスト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: 最新のGraviton4インスタンスを利用できるリージョンは一部に限られていました。
- これから: 大阪、香港、ソウル、ムンバイ、パリ、ミラノなどの主要なリージョンでもGraviton4を選択できるようになり、グローバル展開しているシステムのパフォーマンス向上とコスト削減が容易になります。
具体的なユースケース #
- 大規模なログ解析のコスト削減: 大阪リージョンで運用しているOpenSearchクラスターをm8gインスタンスに移行し、従来と同等のスループットをより低いコストで実現する。
- リアルタイム検索の高速化: 検索レイテンシに敏感なアプリケーションにおいて、c8gインスタンスを採用してクエリの応答速度を改善する。
Amazon OpenSearch Serviceがストレージ最適化「i7i」インスタンスをサポート #
投稿日: 2026年02月18日
何ができるようになったのか #
Amazon OpenSearch Serviceにおいて、最新のx86ベース・ストレージ最適化インスタンスである「i7i」が利用可能になりました。第5世代Intel Xeonスケーラブルプロセッサを搭載し、第3世代AWS Nitro SSDを採用しています。
何が嬉しいのか #
前世代のi4iインスタンスと比較して、コンピューティングパフォーマンスが最大23%、価格パフォーマンスが10%以上向上しています。特にストレージ面では、リアルタイムパフォーマンスが最大50%向上し、レイテンシとその変動（ばらつき）が大幅に削減（最大60%減）されています。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: ストレージ集約型のワークロードではi4iインスタンスが主流でしたが、より高いIOPSと低遅延が求められるケースがありました。
- これから: i7iを採用することで、大規模なインデックス作成や複雑なクエリの実行において、ストレージ由来のボトルネックを最小限に抑え、一貫した高速応答が可能になります。
具体的なユースケース #
- 高頻度なログデータのインジェスト: 毎秒大量に発生するセキュリティログやメトリクスを、低遅延でOpenSearchに書き込む。
- 大規模Eコマースの製品検索: SSDのパフォーマンス向上を活かし、膨大なカタログデータに対する検索結果の表示をさらに高速化する。
Amazon MSKが既存クラスターでのデュアルスタック（IPv4およびIPv6）接続をサポート #
投稿日: 2026年02月17日
何ができるようになったのか #
Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) において、既存のMSKプロビジョンドおよびサーバーレスクラスターのネットワークタイプを「デュアルスタック（IPv4およびIPv6）」に変更できるようになりました。これにより、従来のIPv4接続を維持したまま、IPv6経由でのアクセスが可能になります。
何が嬉しいのか #
アプリケーションのIPv6環境への移行やモダナイゼーションを進める際に、既存のKafkaクラスターを再構築することなく、スムーズにネットワーク構成を更新できます。IPv6のみをサポートする環境からの接続を許可しつつ、既存のIPv4クライアントの動作も保証できるため、互換性とコンプライアンス要件の両立が容易です。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: MSKクラスターはIPv4のみをサポートしており、IPv6環境からの接続が必要な場合はネットワーク境界での変換などが必要でした。
- これから: コンソールやCLIから「Network Type」をIPv4からデュアルスタックに変更するだけで、IPv6対応のネットワークインターフェースがプロビジョニングされ、サービスを中断することなく更新が完了します。
具体的なユースケース #
- IPv6強制環境への対応: セキュリティ規制や社内標準によりIPv6の使用が求められる環境へ、既存のMSKクラスターを対応させる。
- ハイブリッドなネットワークアーキテクチャ: IPv4ベースのレガシーシステムと、新しく構築されたIPv6ベースのマイクロサービスの両方から一つのMSKクラスターにアクセスさせる。
KiroがAWS GovCloud (US) リージョンで利用可能に #
投稿日: 2026年02月16日
何ができるようになったのか #
AIエージェントによる開発プラットフォーム「Kiro」が、高いコンプライアンス要件を満たす必要のある「AWS GovCloud (US-East/US-West)」リージョンで利用可能になりました。Kiro IDEやCLIといったエージェントAI機能を、米国の政府機関や規制の厳しい業界のワークロードでも利用できます。
何が嬉しいのか #
セキュリティ要件が極めて厳しいGovCloud環境においても、AIを活用したスペック駆動型開発、ドキュメント生成、ユニットテスト自動化といったモダンな開発体験を享受できます。IAM Identity Centerによるエンタープライズ認証もサポートされており、組織のガバナンス下で安全にAIエージェントを導入できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: GovCloud環境のユーザーは、標準リージョンで利用可能な最新のAI開発ツールの恩恵を受けることが難しい傾向にありました。
- これから: プロトタイプからプロダクションまで、AIエージェントをパートナーとして伴走させる開発手法をGovCloud上で直接実現できます。
具体的なユースケース #
- ミッションクリティカルなシステムの開発加速: 厳密なスペック管理が求められる政府系プロジェクトにおいて、Kiroエージェントを使用して仕様書からコードやテストを自動生成する。
- 機密性の高いドキュメントの自動生成: GovCloud内のリソース情報をMCP経由で取得し、セキュリティ要件に合致したシステム構成図や運用手順書をAIが下書きする。