本日の主なトピック #
- Amazon Connect が生成系 AI による自然な音声応答に対応し、サポート言語を 40 言語に拡大
- Amazon OpenSearch Service が OpenSearch 3.5 をサポートし、会話メモリなどの AI エージェント機能を強化
- Amazon Redshift が新技術「コンポジション」により、新しいクエリの実行準備を最大 7 倍高速化
- Amazon Inspector が Windows のエージェントレススキャンに対応し、修正パッチ（KB）単位での管理が可能に
- AWS Config が 75 個の新しいマネージドルールを追加し、Amplify や SageMaker などのリソース評価を容易に
¥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
Amazon Connect が生成系 AI によるテキスト読み上げ音声を追加、対応リージョンを拡大 #
投稿日: 2026年03月17日
何ができるようになったのか #
Amazon Connect のボイス AI エージェントにおいて、生成系 AI を活用したテキスト読み上げ（TTS）音声の提供が拡大されました。新たに 3 つのリージョン（ロンドン、ソウル、シドニー）で利用可能となり、さらに米国英語、英国英語、欧州フランス語、ドイツ語、イタリア語において 9 つの新しい音声（Tiffany、Amy、Brian など）が追加されました。
何が嬉しいのか #
生成系 AI を用いた音声は、従来の合成音声よりもはるかに自然で人間のような対話が可能です。ボイス AI エージェントは、顧客の言葉だけでなくその「話し方」やトーン、感情を理解し、それに合わせた自然な応答を行うことができます。これにより、顧客体験を大幅に向上させ、より複雑なカスタマーサービスのタスクを自動化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: 合成音声は特定のリージョンや言語に限られていたり、感情に応じたトーン調整が難しかったりする場合がありました。
- これから: より多くの地域と言語で、顧客の感情に寄り添った自然なトーンでの音声応答が可能になり、世界中の顧客に対してパーソナライズされた体験を提供できます。
具体的なユースケース #
- 感情に配慮したサポート: 顧客が困っている際や不満を感じている際に、そのトーンを察知して穏やかで共感的な音声で応答する。
- グローバルな自動応答: 新たに追加されたリージョンや言語を活用し、各国の顧客に対して自然な現地の言葉でセルフサービスを提供する。
Amazon Connect のボイス AI エージェントとは、音声チャネルで顧客の意図を理解し、複雑なタスクを自動で処理する AI 機能です。 今回のアップデートにより、感情やトーンに合わせた自然な音声応答が可能になった点が大きな特徴です。 主な特徴は以下の通りです。
- 感情理解：顧客がどのように話しているかを分析し、応答を調整します。
- 自然なペース：人間のような自然な会話のテンポを維持します。
- 広範な言語対応：多言語にわたる生成系 AI 音声のサポートが強化されています。
Amazon Connect のボイス AI エージェント体験が欧州（ロンドン）リージョンで利用可能に #
投稿日: 2026年03月18日
何ができるようになったのか #
Amazon Connect において、ボイス AI エージェントによる「スピーチ・トゥ・スピーチ（音声対音声）」の体験が欧州（ロンドン）リージョンで新たに提供開始されました。また、米国スペイン語と英国英語において、新たに 3 つの音声（Pedro、Amy、Brian）が追加されました。
何が嬉しいのか #
今回のロンドンリージョンへの拡大により、現地の顧客に対して低遅延で自然な音声対話を提供できるようになります。AI エージェントが顧客のトーンや感情を理解し、人間のような自然なペースで応答するため、ルーチンワークだけでなく複雑なカスタマーサービスの自動化もスムーズに行えます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: ロンドンリージョンにおいて最新のボイス AI エージェント機能を利用するためには、他リージョンのリソースを使用する必要がありました。
- これから: ロンドンリージョン内で直接これらの機能を利用でき、地域に特化した音声オプション（英国英語など）も活用して、より自然な顧客体験を構築できます。
具体的なユースケース #
- イギリス国内の顧客向けサポート: 英国英語の自然な音声（Amy や Brian）を使用して、現地に合わせたトーンで自動応答システムを構築する。
- スペイン語圏の顧客対応: 米国スペイン語の新しい音声（Pedro）を活用し、多言語対応のコールセンター業務を自動化する。
Amazon Connect のスピーチ・トゥ・スピーチ体験とは、AI が顧客の声を直接聞き取り、リアルタイムで理解・思考して音声で応答する技術です。 主な特徴は以下の通りです。
- 低遅延：会話の流れを途切れさせない高速な応答。
- 感情適応：顧客の話し方に合わせて応答のトーンを柔軟に変化させます。
- 地域最適化：各地域の言語やアクセントに対応した音声の選択肢が広がっています。
Amazon Connect のボイス AI エージェントが 13 の新言語に対応、計 40 言語に拡大 #
投稿日: 2026年03月17日
何ができるようになったのか #
Amazon Connect のボイス AI エージェントが新たに 13 の言語に対応し、合計 40 の言語ロケールで利用可能になりました。追加された主な言語には、アラビア語（サウジアラビア）、チェコ語、デンマーク語、オランダ語（ベルギー）、英語（アイルランド、ニュージーランド、ウェールズ）、ドイツ語（スイス）、アイスランド語、ルーマニア語、スペイン語（メキシコ）、トルコ語、ウェールズ語が含まれます。
何が嬉しいのか #
今回の多言語対応の拡大により、世界中のより多くの地域で現地の言語に合わせたボイス AI エージェントを提供できるようになります。AI エージェントがこれらの言語を理解し、推論し、アクションを実行できるようになるため、グローバル展開している企業のカスタマーサービス業務をさらに強力にサポートします。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 対応言語が 27 言語に限られていたため、一部の国や地域では最新のボイス AI 機能を活用した自動応答の提供が困難でした。
- これから: 計 40 言語に対応したことで、中東、欧州、オセアニア、ラテンアメリカの多くの地域で、より自然な現地語による自動サポートが可能になります。
具体的なユースケース #
- 中東市場での顧客対応: アラビア語（サウジアラビア）に対応し、現地の顧客に対して AI による自動電話応対を提供する。
- 多言語混在地域でのサポート: スイス（ドイツ語）やベルギー（オランダ語）など、特定の地域特有の言語やアクセントに合わせたきめ細やかなサポートを実現する。
Amazon Connect の多言語ボイス AIとは、AI が多様な言語や方言を正確に聞き取り、適切な応答を行う機能です。 主な特徴は以下の通りです。
- 広範なカバー率：合計 40 の言語ロケールに対応。
- 地域特化の対応：同じ言語（英語やスペイン語など）でも、国ごとの語彙やアクセントの違いを考慮したロケール設定が可能です。
- 統合管理：単一のコンタクトセンター基盤で、世界中の多言語チャネルを一元的に管理できます。
Amazon EC2 M6in および M6idn インスタンスが欧州（ロンドン）リージョンで利用可能に #
投稿日: 2026年03月18日
何ができるようになったのか #
Amazon EC2 M6in および M6idn インスタンスが AWS ロンドンリージョンで利用可能になりました。これらの第 6 世代ネットワーク最適化インスタンスは、第 3 世代 Intel Xeon スケーラブルプロセッサを搭載し、AWS Nitro System 上に構築されています。同等の第 5 世代インスタンスと比較して 2 倍となる最大 200Gbps のネットワーク帯域幅を提供します。
何が嬉しいのか #
非常に高いネットワークスループットを必要とするワークロードにおいて、パフォーマンスを大幅に向上させることができます。高性能ファイルシステム、分散型インメモリキャッシュ、リアルタイムビッグデータ分析、さらには 5G UPF（User Plane Function）などの通信アプリケーションに最適です。また、最大 100Gbps の Amazon EBS 帯域幅と 40 万 IOPS を提供するため、ストレージ負荷の高い処理も効率化できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: ロンドンリージョンでは、これほどの高帯域幅（200Gbps）を持つ第 6 世代ネットワーク最適化インスタンスの選択肢が限られていました。
- これから: ロンドンリージョンにおいて、第 5 世代と比較して 2 倍のネットワーク帯域幅を活用し、データ転送量の多いアプリケーションをよりスケーラブルに運用できます。
具体的なユースケース #
- リアルタイムビッグデータ分析: 大量のデータを迅速に取り込み、処理する必要がある分析プラットフォームの性能向上。
- 通信インフラ (Telco): 超低遅延と高スループットが求められる 5G 通信網のパケット処理。
- 高性能インメモリキャッシュ: Redis や Memcached などの分散キャッシュにおいて、ネットワークボトルネックを解消する。
M6in / M6idn インスタンスの「n」はネットワーク最適化、「d」はローカル NVMe ストレージ（インスタンスストア）搭載を意味します。 主な特徴は以下の通りです。
- 高帯域幅：最大 200Gbps のネットワーク帯域幅。
- EBS 最適化：最大 100Gbps の EBS 帯域幅により、ストレージとのデータ転送も高速。
- インスタンスストア：M6idn モデルは、最大 7.6 TB の高速・低遅延なローカル NVMe ストレージを搭載しています。
Amazon EC2 C8a インスタンスが東京リージョンで利用可能に #
投稿日: 2026年03月18日
何ができるようになったのか #
コンピューティング最適化インスタンスである Amazon EC2 C8a が、アジアパシフィック（東京）リージョンで利用可能になりました。C8a インスタンスは、最大周波数 4.5 GHz の第 5 世代 AMD EPYC プロセッサ（コード名：Turin）を搭載しており、前世代の C7a インスタンスと比較して最大 30% 高いパフォーマンスと、最大 19% 優れた価格パフォーマンスを提供します。
何が嬉しいのか #
メモリ帯域幅が C7a インスタンスより 33% 向上しており、レイテンシに敏感なワークロードに最適です。特に Java ベースのアプリケーション（GroovyJVM など）では最大 57% 高速化されており、応答速度の向上が期待できます。ベアメタルを含む 12 種類のサイズが用意されているため、ワークロードの要件に合わせて柔軟に選択できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 東京リージョンでは AMD プロセッサ搭載のコンピューティング最適化インスタンスとして第 7 世代（C7a）が最新でした。
- これから: 最新の第 5 世代 AMD EPYC プロセッサ（第 8 世代インスタンス）を活用することで、バッチ処理、分散分析、HPC、ビデオエンコーディングなどの負荷の高い処理を、より高性能かつ低コストで実行できます。
具体的なユースケース #
- ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC): 科学計算や複雑なシミュレーションなど、強力な計算資源を必要とする処理。
- オンラインゲームのバックエンド: 低レイテンシと高いスループットが求められる多人数参加型ゲームのサーバー運用。
- Java アプリケーションの最適化: Java ベースの Web サービスや基幹システムのレスポンスタイム改善。
C8a インスタンスは、AMD プロセッサを搭載した最新のコンピューティング最適化インスタンスです。 主な特徴は以下の通りです。
- 高いクロック周波数：最大 4.5 GHz の第 5 世代 AMD EPYC プロセッサを搭載。
- メモリ性能の向上：メモリ帯域幅が大幅に強化され、データ転送のボトルネックを軽減します。
- AWS Nitro System 基盤：Nitro システムにより、効率的でセキュアな仮想化環境を提供します。
Amazon ECR のプルスルーキャッシュが Chainguard レジストリをサポート #
投稿日: 2026年03月18日
何ができるようになったのか #
Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) のプルスルーキャッシュ機能において、Chainguard のレジストリがアップストリームソースとしてサポートされました。これにより、Chainguard のプライベートイメージを Amazon ECR 経由で取得し、自動的に同期できるようになります。
何が嬉しいのか #
Chainguard イメージを利用する際に、手動でイメージを ECR にプッシュしたり、複雑な同期ツールを用意したりする必要がなくなります。Amazon ECR のプルスルーキャッシュが頻繁に同期を行うため、常に最新の Chainguard イメージを手元の ECR リポジトリに維持できます。また、ECR のイメージスキャン機能やライフサイクルポリシーなどの追加機能もそのまま適用可能です。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: Chainguard などの外部レジストリのイメージを ECR で管理する場合、自前で同期スクリプトを組んだり、CI/CD パイプライン内でイメージを転送する手間がありました。
- これから: プルスルーキャッシュのルールを設定するだけで、ECR が自動的に外部イメージを取得し、ローカルリポジトリを最新の状態に保ってくれます。
具体的なユースケース #
- セキュアなコンテナ運用: 脆弱性が極めて少ない Chainguard イメージを、自社の ECR 環境に一元管理して安全に利用する。
- イメージの可用性向上: 外部レジストリへの直接アクセスを減らし、ECR 内のキャッシュを利用することで、ビルドやデプロイの安定性を高める。
Chainguard とは、ソフトウェアサプライチェーンの安全性を高めるためのコンテナイメージを提供する企業です。 「Secure-by-default」を掲げ、極限まで最小化された OS 基盤により、脆弱性（CVE）がほぼゼロに近い状態で配布されるのが特徴です。 主なメリットは以下の通りです。
- 脆弱性対応のコスト削減：OS 由来の脆弱性が少ないため、セキュリティスキャン後の対応が容易です。
- 軽量化：不要なパッケージが含まれないため、コンテナサイズが非常に小さくなります。
- SBOM への対応：イメージの構成情報（SBOM）が標準で提供されます。
Amazon Inspector がエージェントレス EC2 スキャンの Windows 対応を拡大し、KB ベースの所見を導入 #
投稿日: 2026年03月18日
何ができるようになったのか #
Amazon Inspector のエージェントレス EC2 スキャンにおいて、新たに Windows オペレーティングシステムの脆弱性スキャンが可能になりました。また、Windows の脆弱性に関する所見（Findings）において、複数の CVE をまとめた「KB（ナレッジベース）ベースの所見」が導入されました。
何が嬉しいのか #
SSM エージェントなどをインストールすることなく、Windows サーバー上の OS 脆弱性や WordPress、Apache、Python/Ruby パッケージなどのアプリケーション脆弱性を自動的に検出できるようになります。さらに、複数の CVE が 1 つの Windows パッチ（KB）で修正可能な場合、それらが 1 つの所見に統合されるため、管理者はどのパッチを適用すれば良いかが一目でわかるようになります。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: エージェントレススキャンでの Windows サポートが限定的であったり、Windows の脆弱性が CVE ごとに個別に報告されたりするため、修正のためにどのパッチが必要かを特定する手間がありました。
- これから: エージェントレスで広範なスキャンが可能なだけでなく、修正の単位である Microsoft KB 単位で所見がまとめられるため、パッチ適用の判断と実行が大幅に効率化されます。
具体的なユースケース #
- エージェント管理の簡素化: 新規に起動した EC2 インスタンスに対して、エージェントを導入する手間なく即座にセキュリティスキャンを開始する。
- Windows サーバーの効率的なパッチ管理: 報告された KB ベースの所見を確認し、修正に必要なパッチを迅速に特定して適用する。
エージェントレス EC2 スキャンとは、インスタンスにスキャン用のエージェントを常駐させずに、EBS スナップショットなどを介して脆弱性をチェックする仕組みです。 主な特徴は以下の通りです。
- 低負荷：インスタンス本体の CPU やメモリに負荷をかけずにスキャンが可能です。
- 運用の容易さ：エージェントのインストールや更新作業が不要になります。
- 統合管理：OS だけでなく、インストールされている一般的なミドルウェアやライブラリの脆弱性も網羅的に検出します。
Amazon OpenSearch Service が OpenSearch 3.5 をサポート開始 #
投稿日: 2026年03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 OpenSearch バージョン 3.5 が利用可能になりました。このバージョンでは、AI エージェント機能（Agentic AI）の強化、検索精度（リレバンス）の向上ツール、およびオブザーバビリティ機能の大幅な改善が含まれています。
何が嬉しいのか #
「会話メモリ（Agentic Conversation Memory）」機能により、AI エージェントが過去の対話内容や推論プロセスを永続ストレージに保存し、複数回のやり取りをまたいでも一貫性のある正確な応答が可能になります。また、LLM に送信するコンテキストを自動で要約・短縮する「コンテキスト管理」により、回答の質を維持したままトークンコストを削減できます。さらに、MCP（Model Context Protocol）に対応したノーコードのインターフェースも追加されました。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 高度な AI エージェント機能を構築するには、外部のデータベースやカスタムコードを組み合わせて会話のコンテキストを維持する必要がありました。
- これから: OpenSearch 自体が会話メモリや高度なコンテキスト管理、LLM による検索結果の自動評価機能を備えるため、より安価かつ迅速に、高精度な AI 検索アプリケーションを構築できます。
具体的なユースケース #
- 高度なカスタマーサポートチャット: 過去の対話履歴を完璧に把握し、一貫した回答を提供する AI エージェントを構築する。
- 検索品質の自動評価: LLM を使用して検索結果の妥当性を自動的にスコアリングし、検索エンジンを定期的に改善する。
- ノーコードでの AI 開発: プログラミングなしで LLM や検索テンプレート、MCP 統合を組み合わせて AI エージェントを作成する。
OpenSearch 3.5 の Agentic AI 関連機能は、AI が単に応答するだけでなく、自分でツールを使い分けたり、文脈を判断したりしてタスクを完了させる（エージェントのように振る舞う）ための機能群です。 主な特徴は以下の通りです。
- 会話の永続化：AI との会話の流れを OpenSearch 内で管理できます。
- LLM コスト削減：必要な情報だけを効率よく LLM に渡すための仕組みが備わっています。
- 検索精度向上：LLM を活用した検索結果の評価ツールにより、手動でのテストなしで精度向上が図れます。
Amazon Redshift が新しいクエリのパフォーマンスを最大 7 倍向上 #
投稿日: 2026年03月18日
何ができるようになったのか #
Amazon Redshift において、初めて実行されるクエリ（新しいクエリ）のパフォーマンスが最大 7 倍向上しました。これは、SQL クエリの実行準備プロセスを高速化する新しい最適化技術「コンポジション（Composition）」の導入によるものです。この改善は、追加コストなしで自動的に有効になります。
何が嬉しいのか #
BI ダッシュボードの表示や ETL ワークロード、さらにはリアルタイム分析アプリケーションや AI エージェントの SQL 実行において、大幅にレスポンスが向上します。特に、これまでは「初回の実行だけ遅い（コンパイル待ち）」という事象が発生していましたが、この技術により初回の実行も 2 回目以降と同様に一貫した高いパフォーマンスで開始されます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 新しいクエリを実行する際、Redshift はそのクエリを解析して最適化されたコードをコンパイルする必要がありました。そのため、初回の実行には数秒から数十秒のコンパイル時間がかかっていました。
- これから: 「コンポジション」技術により、既存の軽量なロジックを即座に組み合わせてクエリを実行しつつ、バックグラウンドで高度な最適化コンパイルを進めます。これにより、クエリの実行開始が劇的に早くなり、結果がより迅速に返されるようになります。
具体的なユースケース #
- リアルタイム BI ダッシュボード: ダッシュボードを開いた直後の初回クエリ表示を高速化し、ユーザー体験を改善する。
- データエンジニアリング (ETL): 動的に生成される SQL クエリを多用する ETL パイプライン全体の処理時間を短縮する。
- AI エージェントの検索: 自然言語から SQL を生成してデータを取得する AI エージェントの応答速度を向上させる。
**コンポジション（Composition）**とは、クエリのコンパイルをクリティカルパス（実行待ち）から外す技術です。 主な特徴は以下の通りです。
- 即時実行：コンパイルの完了を待たずに、既存のロジックを組み合わせて軽量に実行を開始します。
- バックグラウンド処理：並行して最適なコードのコンパイルを行い、後続の実行に備えます。
- 自動有効化：プロビジョニング済みクラスターおよび Serverless の両方で、設定なしに適用されます。
Amazon S3 Access Grants がアジアパシフィック（ニュージーランド）リージョンで利用可能に #
投稿日: 2026年03月18日
何ができるようになったのか #
Amazon S3 Access Grants が、AWS アジアパシフィック（ニュージーランド）リージョンで新たに利用可能になりました。
何が嬉しいのか #
S3 Access Grants を使用すると、Microsoft Entra ID などの外部ディレクトリの ID や、AWS IAM プリンシパルを S3 のデータセットに直接マッピングできます。これにより、組織内のユーザー ID に基づいて S3 へのアクセス許可を大規模かつ自動的に管理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: ニュージーランドリージョンにおいて S3 Access Grants 機能を利用するためには、他リージョンのリソースを使用する必要がありました。
- これから: ニュージーランドリージョン内で、組織のアイデンティティに基づいたきめ細やかな S3 アクセス管理を低遅延かつセキュアに運用できるようになります。
具体的なユースケース #
- データレイクのアクセス管理: 企業内のディレクトリ情報に基づき、データサイエンティストやアナリストに対して必要なデータセットへのアクセスを自動で付与・剥奪する。
- 大規模な権限管理: 複雑な IAM ポリシーを手動で更新する代わりに、ディレクトリサービスと S3 を直接連携させて、数千人規模のアクセス許可を一括管理する。
Amazon S3 Access Grantsとは、S3 のデータへのアクセス権をアイデンティティ（ID）に基づいて管理するための新世代のアクセス制御機能です。 主な特徴は以下の通りです。
- ディレクトリ統合：IAM だけでなく、Active Directory や Entra ID などの外部ディレクトリとシームレスに連携します。
- スケーラビリティ：膨大な数のユーザーやバケットに対しても、一貫したルールでアクセス権を管理できます。
- 管理の効率化：権限管理のプロセスを自動化し、管理者の負担を軽減します。
Amazon SageMaker Unified Studio がデータリネージの集約表示をサポート #
投稿日: 2026年03月17日
何ができるようになったのか #
Amazon SageMaker Unified Studio において、データリネージ（データの系譜）の「集約表示（Aggregated View）」が可能になりました。これにより、あるデータセットに対して影響を与えたすべてのジョブや、プロジェクトをまたいだデータ変換の依存関係を一つのグラフで俯瞰できるようになります。
何が嬉しいのか #
これまでの表示では、特定の時点でのスナップショット的な依存関係しか確認できませんでしたが、集約表示により、データセットに寄与した過去の全ジョブとその影響範囲が明確になります。データの出所（アップストリーム）と、そのデータがどこで使われているか（ダウンストリーム）を迅速に特定できるため、データ品質の問題調査やガバナンスの維持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: 特定のイベント時点でのリネージグラフを表示していましたが、これはトラブルシューティングには向いているものの、データセットの全体像や長期的な変遷を把握するのは困難でした。
- これから: デフォルトで集約リネージが表示されるようになり、複数のレベルにわたる複雑なデータの流れを一目で把握できます。必要に応じて「イベントタイムスタンプ順」の表示に切り替えることも可能です。
具体的なユースケース #
- データ不具合の調査: 特定のデータセットで異常が見つかった際、その作成に関わったすべての前工程ジョブを遡って原因を特定する。
- 影響範囲の特定: 共通で利用されているデータセットの定義を変更する際、そのデータセットを参照しているすべての後続処理を確認し、修正の影響を事前に評価する。
- コンプライアンス監査: データの収集から加工、最終的な ML モデルへの投入までの流れを透明化し、監査証跡として活用する。
**データリネージ（Data Lineage）**とは、データがいつ、どこで作成され、どのように加工・移動されてきたかという「履歴・系譜」のことです。 主なメリットは以下の通りです。
- 透明性の確保：データの「生い立ち」が明確になり、信頼性が向上します。
- デバッグの迅速化：どこでエラーが発生したかを容易に追跡できます。
- 依存関係の可視化：データの変更がどこに波及するかを正確に把握できます。
AWS Config が新たに75個のマネージドルールをリリース #
投稿日: 2026年03月18日
何ができるようになったのか #
AWS Config において、セキュリティ、耐久性、運用などの様々なユースケースに対応する 75 個の新しいマネージドルールが追加されました。AWS Amplify、Amazon SageMaker、Amazon Route 53 など、幅広いサービスのリソース設定を自動的に評価できるようになります。
何が嬉しいのか #
今回のアップデートにより、AWS Config を通じてより多くのサービスやユースケースに対して、コンプライアンスの遵守状況を容易に監視・管理できるようになります。また、これらの新しいルールをコンフォーマンスパック（Conformance Packs）にまとめて、アカウント全体や組織全体に一括導入・管理することも可能です。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: 一部の AWS サービスの設定評価にはカスタムルールの作成が必要でした。
- これから: Amplify や SageMaker、Route 53 などを含む多くのサービスに対して、AWS が提供する事前定義済みのマネージドルールを即座に利用して、ベストプラクティスに基づいた評価が可能になります。
具体的なユースケース #
- Amplify アプリのセキュリティ: Amplify アプリのビルド設定やプラットフォームの確認、ブランチの自動ビルド設定などを自動評価する。
- SageMaker のデータ品質: SageMaker のデータ品質ジョブにおいて、転送中の暗号化やネットワーク分離が適切に設定されているかを確認する。
- リソースのタグ管理: CodeBuild プロジェクトや ECS サービスなど、多くのリソースにおいてタグが正しく設定されているかを評価する。
AWS Config マネージドルールとは、AWS があらかじめ定義した設定ルールです。 ユーザーが独自のロジック（Lambda 関数）を書くことなく、AWS のベストプラクティスに基づいてリソースが構成されているかを自動的にチェックできます。 主な特徴は以下の通りです。
- 管理の容易さ：AWS がルールのメンテナンスを行うため、常に最新のベストプラクティスを反映できます。
- 迅速な導入：ルールの検索、有効化、管理が AWS Config コンソールから直接行えます。
- 組織全体のガバナンス：AWS Organizations と連携して、全アカウントに一律のルールを適用できます。
Amazon EC2 ハイメモリ U7i-6TB インスタンスがアジアパシフィック（マレーシア）で利用可能に #
投稿日: 2026年03月18日
何ができるようになったのか #
Amazon EC2 の第 7 世代ハイメモリインスタンスである U7i-6TB（u7i-6tb.112xlarge）が、AWS アジアパシフィック（マレーシア）リージョンで新たに利用可能になりました。このインスタンスは 6TiB の最新 DDR5 メモリを搭載しており、第 4 世代 Intel Xeon スケーラブルプロセッサ（Sapphire Rapids）によって駆動されます。
何が嬉しいのか #
非常に大規模なインメモリデータベースを運用する顧客にとって、マレーシアリージョン内での強力な計算リソースの選択肢が増えます。448 個の vCPU を備え、Amazon EBS 帯域幅は最大 100Gbps、ネットワーク帯域幅も 100Gbps を提供し、ENA Express もサポートしています。これにより、データロードやバックアップの時間を大幅に短縮しつつ、トランザクション処理のスループットをスケールさせることができます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: マレーシアリージョンにおいて、6TB 規模の超大容量メモリを必要とするミッションクリティカルなインメモリデータベースの運用には、他リージョンのリソースや前世代のインスタンスを検討する必要がありました。
- これから: マレーシアリージョン内で最新の第 7 世代ハイメモリインスタンスを直接利用でき、より高性能かつ低遅延な環境で大規模データベースを稼働させることができます。
具体的なユースケース #
- SAP HANA の大規模運用: 大規模な ERP 環境やデータウェアハウスをインメモリで高速に稼働させる。
- 大規模インメモリ SQL Server / Oracle: メモリ容量がボトルネックとなっていた大規模なデータベースエンジンの性能向上。
- リアルタイムデータ分析: 数テラバイト規模のデータをメモリ上に保持し、超高速な検索や集計を実現する。
U7i インスタンスは、AWS の最新の第 7 世代ハイメモリインスタンスシリーズです。 主な特徴は以下の通りです。
- 巨大な DDR5 メモリ：6TiB 以上の大容量かつ高速なメモリを搭載し、パフォーマンスを最大化します。
- Nitro System 搭載：高いセキュリティと効率性を維持しつつ、ベアメタルに近い性能を発揮します。
- 高速ネットワーク：100Gbps のネットワーク帯域と ENA Express により、通信のレイテンシを削減します。
Amazon S3 Tables および Iceberg マテリアライズドビューの権限管理が簡素化 #
投稿日: 2026年03月17日
何ができるようになったのか #
AWS Glue Data Catalog において、Amazon S3 Tables および Apache Iceberg マテリアライズドビューに対する AWS IAM ベースの認可がサポートされました。これにより、ストレージ（S3）、カタログ（Glue）、およびクエリエンジン（Athena など）にまたがる必要なすべての権限を、単一の IAM ポリシーで一元的に定義できるようになります。
何が嬉しいのか #
これまではストレージやカタログごとに個別に権限を設定する必要がありましたが、IAM ポリシーだけで完結するため、Amazon Athena、EMR、Redshift、AWS Glue といった各種分析サービスとの統合が大幅に簡略化されます。また、必要に応じて AWS Lake Formation を有効化し、よりきめ細やかなアクセス制御をいつでも追加できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: S3 Tables や Iceberg ビューを利用する際、S3 のバケットポリシー、Glue のリソースポリシー、さらにはクエリエンジン側の設定など、複数の場所で権限を管理・調整する必要がありました。
- これから: 単一の IAM ポリシーを作成するだけで、分析ワークロードに必要な権限を一括して管理でき、運用の透明性とセキュリティが向上します。
具体的なユースケース #
- 迅速な分析環境の立ち上げ: Athena を使用して S3 Tables 上のデータを検索する際、複雑な権限設定に悩むことなく、IAM ポリシーだけで即座にアクセス環境を整える。
- マルチサービスでのデータ共有: 同一の IAM ポリシーを使用して、Redshift や EMR から同じ Iceberg マテリアライズドビューへセキュアにアクセスさせる。
Amazon S3 Tablesとは、S3 上でテーブル形式のデータを管理するための新機能です。 Apache Iceberg などのオープンテーブル形式と親和性が高く、大規模な分析データのストレージとして活用されます。 主な特徴は以下の通りです。
- 高性能：テーブル指向の最適化により、大量のファイルに対する検索や更新が高速化されます。
- 統合管理：AWS Glue Data Catalog と連携し、スキーマ管理やメタデータ管理を容易にします。
- 相互運用性：Athena、Redshift、EMR など、主要な AWS 分析サービスから直接利用可能です。
AWS Elemental MediaConnect が NDI 入力をサポート #
投稿日: 2026年03月17日
何ができるようになったのか #
AWS Elemental MediaConnect において、ライブビデオソースとして NDI（Network Device Interface）がサポートされました。これにより、放送局やライブ制作チームは NDI ストリームを直接取り込み、SRT などのトランスポートストリーム出力に変換して配信することが可能になります。
何が嬉しいのか #
ライブ制作現場で広く普及している NDI ベースの環境と、標準ベースのクラウド配信ワークフローをシームレスに接続できます。カスタムのエンコード設定や複雑なプロトコル変換インフラを自前で用意する必要がなくなります。例えば、EC2 インスタンス上で動作する NDI ツールからのフィードを直接 MediaConnect に流し込み、MediaLive や MediaPackage へと渡す一連の流れが容易に構築できます。
これまでとどう変わるのか #
- これまで: NDI コンテンツをクラウド配信ワークフローに組み込むには、一度別のプロトコル（RTMP や SRT など）に手動で変換するための追加のサーバーやソフトウェアが必要でした。
- これから: MediaConnect がネイティブに NDI を受け取れるため、ワークフローの構成がシンプルになり、遅延の低減や管理コストの削減が期待できます。
具体的なユースケース #
- クラウドベースのライブ制作: EC2 上の制作スイッチャーから出力される NDI 映像を MediaConnect で受け取り、世界中の視聴者へ配信するために他の AWS サービスへ転送する。
- ハイブリッドプロダクション: オンプレミスの NDI 環境と AWS クラウドを接続し、既存の資産を活かしたスケーラブルなライブ配信を実現する。
**NDI (Network Device Interface)**とは、IP ネットワーク経由で高品質・低遅延なビデオ伝送を行うための技術規格です。 主な特徴は以下の通りです。
- 双方向通信：映像・音声だけでなく、メタデータやタリー信号（オンエア中を示す信号）も同時に送受信可能です。
- 相互運用性：世界中の何百ものハードウェアやソフトウェアでサポートされており、機器同士をプラグ・アンド・プレイに近い形で接続できます。
- 効率性：標準的なギガビットイーサネット環境で複数の HD 映像を同時に伝送できるほど効率的なコーデックを採用しています。