本日の主なトピック

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• Amazon Quick の東京リージョン提供開始: AI エージェントや自動化機能を備えた次世代 BI ツールが日本国内で利用可能に。データ主権と国内推論 (JP-CRIS) をサポートします。
• SageMaker AI が最新モデルと強化学習に対応: DeepSeek-R1 や Qwen などのオープンモデルをサーバーレス環境で強化学習 (RLVR/RLAIF) を用いてチューニング可能になりました。
• Bedrock AgentCore のセッションストレージ（プレビュー）: エージェントのファイルシステム状態をセッション間で保持。git 履歴やインストールしたパッケージを継続して利用できます。
• 大阪リージョンへの対応拡大: Amazon Timestream for InfluxDB および AWS Backup for DocumentDB が大阪リージョンで新たに利用可能になりました。
• AWS Batch の運用性向上: AMI ステータスの表示や AWS Health との連携により、バッチ処理環境の管理がより容易に。

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Amazon Bedrock AgentCore が Chrome ポリシーとカスタムルート CA をサポート

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投稿日: 2026年03月25日

Amazon Bedrock AgentCore adds support for Chrome policies and custom root CA

aws.amazon.com

何ができるようになったのか

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Amazon Bedrock AgentCore において、AgentCore Browser 用の Chrome Enterprise ポリシーの設定と、AgentCore Browser および Code Interpreter 用のカスタムルート認証局 (CA) 証明書の指定が可能になりました。

何が嬉しいのか

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企業レベルの厳しいセキュリティ要件や内部インフラ環境を持つ組織でも、AI エージェントを安全かつ柔軟に運用できるようになります。

• コンプライアンス遵守: 100 以上の Chrome ポリシーを利用して、URL フィルタリング、ダウンロード禁止、パスワード管理の無効化などを制御できます。
• 内部サービス連携: 組織独自の CA で署名された SSL 証明書を使用する内部の Artifactory、Jira、財務ポータルなどへ、エージェントがシームレスに接続できます。

これまでとどう変わるのか

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• これまで: エージェントが利用するブラウザの挙動を詳細に制限したり、組織独自の証明書を必要とする内部サイトにアクセスさせたりすることが困難でした。
• これから: 標準的な Chrome ポリシーによるブラウザ制御と、カスタム CA サポートによる内部システムへの安全なアクセスが可能になります。

具体的なユースケース

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• セキュリティ規制により、エージェントのアクセス先を特定のキオスクモード用 URL に限定する。
• データの誤流出を防ぐため、エージェントによるファイルのダウンロード機能を無効化する。
• 企業プロキシ経由の TLS 通信や、社内 LAN 内のツールへのアクセスをエージェントに許可する。

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Amazon EC2 I7ie インスタンスが追加のリージョンで利用可能に

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投稿日: 2026年03月25日

Amazon EC2 I7ie instances 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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ストレージ最適化インスタンスである Amazon EC2 I7ie インスタンスが、アジアパシフィック（香港、ソウル、メルボルン、タイ）、欧州（チューリッヒ、ミラノ）、およびメキシコ（中部）の各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

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大規模なストレージ I/O を必要とするワークロードを、より多くの地域で低レイテンシかつ高性能に実行できるようになります。 I7ie インスタンスは第 5 世代 Intel Xeon プロセッサを搭載し、従来の I3en インスタンスと比較して以下のメリットがあります。

• パフォーマンス: 計算性能が最大 40%、リアルタイムストレージ性能が最大 65% 向上。
• コスト効率: 価格パフォーマンスが 20% 改善。
• 低レイテンシ: ストレージ I/O レイテンシを最大 50% 低減し、ばらつきも 65% 抑制。

これまでとどう変わるのか

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• これまで: I7ie インスタンスの圧倒的なストレージ密度 (最大 120TB NVMe) と高性能を必要とするユーザーは、利用可能なリージョンが限られていました。
• これから: 今回の拡大により、世界中のより広範なリージョンで最新の第 3 世代 AWS Nitro SSD を活用した高速ストレージ環境を構築できます。

具体的なユースケース

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• 大規模なリレーショナルデータベースや NoSQL データベース (Cassandra, MongoDB など) のホスティング。
• 低レイテンシなランダム読み書きが要求されるリアルタイム分析プラットフォームの構築。
• 膨大なデータセットへの高速アクセスが必要なデータウェアハウジング。

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Amazon Quick が AWS 欧州（フランクフルト）リージョンで提供開始

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投稿日: 2026年03月18日

Amazon Quick Now Available in the AWS Frankfurt Region

aws.amazon.com

何ができるようになったのか

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ビジネス向け AI ツールである Amazon Quick が、AWS 欧州（フランクフルト）リージョン（eu-central-1）で利用可能になりました。これにより、ドイツ国内の顧客はデータを国内で保持・処理しながら Amazon Quick の全機能を利用できます。

何が嬉しいのか

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• データ主権の確保: GDPR（欧州一般データ保護規則）などの厳しいデータ保護要件を満たす必要がある金融、ヘルスケア、公共部門の組織でも、安心して AI を活用できます。
• 地域内推論: EU-CRIS（Europe Cross-Region Inference）をサポートしており、フランクフルトからの推論リクエストは欧州リージョン内でのみルーティングされます。
• AI 活用の民主化: AI 搭載チャット、リサーチ、スペース、フロー、QuickSight ダッシュボードといった機能を、信頼できる AI 環境で利用可能です。

これまでとどう変わるのか

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• これまで: フランクフルトリージョンの顧客が Amazon Quick を利用する場合、他リージョンでのデータ処理が発生する可能性があり、規制の厳しい業界では導入の障壁となっていました。
• これから: データの処理と推論が欧州域内に限定されるため、コンプライアンスを維持したまま、AI による迅速な意思決定とアクションが可能になります。

具体的なユースケース

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• ドイツ国内の銀行や医療機関における、機密性の高いデータを活用した AI 分析とレポート作成。
• 自社データに基づいた AI チャットによる業務効率化。
• QuickSight と連携した、セキュアなビジネスインテリジェンスの構築。

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Amazon Quick が AWS 欧州（ロンドン）リージョンで提供開始

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投稿日: 2026年03月18日

Amazon Quick Now Available in the AWS London Region

aws.amazon.com

何ができるようになったのか

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ビジネス向け AI ツールである Amazon Quick が、AWS 欧州（ロンドン）リージョン（eu-west-2）で利用可能になりました。これにより、英国の顧客はデータを国内で保持・処理しながら Amazon Quick の全機能を利用できます。

何が嬉しいのか

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• データ主権の確保: 英国のデータ保護枠組みや規制要件を満たす必要がある金融、ヘルスケア、公共部門の組織でも、地域内でのデータ処理が保証されます。
• 地域内推論: EU-CRIS（Europe Cross-Region Inference）をサポートしており、ロンドンからの推論リクエストは欧州リージョン内でのみ安全に処理されます。
• AI 活用の民主化: AI 搭載チャット、リサーチ、スペース、フロー、QuickSight ダッシュボードといった機能を、信頼できる AI 環境で利用可能です。

これまでとどう変わるのか

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• これまで: 英国の顧客が Amazon Quick を利用する場合、他リージョンでのデータ処理が発生する可能性があり、コンプライアンス上の制約がありました。
• これから: データの処理と推論が英国および欧州域内に限定されるため、データ主権を維持したまま、AI によるビジネスの加速が可能になります。

具体的なユースケース

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• 英国国内の金融機関や公共機関における、機密性の高いデータを活用した AI 分析。
• 自社データに基づいた AI チャットによる、英国特有のビジネス要件への迅速な対応。

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Amazon Quick が AWS アジアパシフィック（東京）リージョンで提供開始

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投稿日: 2026年03月18日

Amazon Quick Now Available in the AWS Tokyo Region

aws.amazon.com

何ができるようになったのか

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ビジネス向け AI ツールである Amazon Quick が、待望の AWS アジアパシフィック（東京）リージョン（ap-northeast-1）で利用可能になりました。これにより、日本の顧客は国内のデータセンターでデータを保持・処理しながら Amazon Quick の全機能を利用できます。

何が嬉しいのか

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• データ主権の確保: 個人情報保護法 (APPI) などの国内規制や、金融・ヘルスケア業界の厳しいデータ保護要件を満たしながら AI を活用できます。
• 日本国内での推論: JP-CRIS（Japan Cross-Region Inference）をサポートしており、東京リージョンからの推論リクエストは日本国内の AWS リージョン内のみで処理されます。
• AI 活用の民主化: AI 搭載チャット、リサーチ、スペース、フロー、QuickSight ダッシュボードといった機能を、低レイテンシかつセキュアな国内環境で利用可能です。

これまでとどう変わるのか

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• これまで: 日本の顧客が Amazon Quick をフルに活用するには、海外リージョンの利用を検討する必要があり、データ主権やレイテンシが課題となる場合がありました。
• これから: データの処理と推論が日本国内に限定されるため、コンプライアンスを完全に維持したまま、AI による意思決定とアクションを迅速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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• 日本国内の企業における、個人情報保護法に準拠した AI 分析とレポート作成。
• 日本語インターフェースと国内インフラを活かした、社内データの AI 活用促進。

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Amazon Route 53 Profiles がリソースと VPC 関連付けのきめ細かな IAM 権限をサポート

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投稿日: 2026年03月25日

Amazon Route 53 Profiles now supports granular IAM permissions for resource and VPC associations

aws.amazon.com

何ができるようになったのか

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Amazon Route 53 Profiles において、AWS Identity and Access Management (IAM) を使用したよりきめ細かな権限管理が可能になりました。特定のユーザーが管理できるリソースタイプや VPC の関連付けを詳細に制御できます。

何が嬉しいのか

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管理者は、特定の操作 (関連付け、解除、更新) や特定のリソース (プライベートホストゾーン、Resolver ルール、DNS Firewall ルールグループ) に対して、ユーザーごとに権限を制限できます。

• ガバナンスの向上: リソース ARN、ホストゾーン名、ドメイン名、ルールの優先度範囲などに基づいて権限を定義できます。
• 責任の委譲: セキュリティ標準を維持したまま、特定のチームに特定のプロファイル管理タスクを委譲できます。

これまでとどう変わるのか

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• これまで: Route 53 Profiles の管理権限は比較的広範であり、特定のリソースタイプや操作に絞って制限することが困難でした。
• これから: 組織のセキュリティポリシーに合わせて、最小権限の原則に基づいた詳細なアクセス制御が、追加料金なしで可能になります。

具体的なユースケース

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• 特定のチームに対し、開発環境の VPC へのプロファイル関連付けのみを許可する。
• ネットワーク管理者以外のユーザーが DNS Firewall ルールグループの設定を変更できないように制限する。
• 特定のドメイン名に関連する Resolver ルールの操作のみを許可する。

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Amazon SageMaker AI が 12 個の追加モデルでサーバーレス強化学習ファインチューニングをサポート

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投稿日: 2026年03月25日

Amazon SageMaker AI now supports serverless reinforcement fine-tuning for 12 additional models

aws.amazon.com

何ができるようになったのか

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Amazon SageMaker AI において、DeepSeek-R1 や Qwen2.5/3、Meta Llama 3.2 など 12 個のオープンウェイトモデルに対して、インフラ管理不要のサーバーレスなモデルカスタマイズと強化学習ファインチューニング (RFT) が可能になりました。

何が嬉しいのか

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• 最新モデルの活用: 高い推論能力を持つ DeepSeek-R1 蒸留モデルや Qwen シリーズを、サーバーレス環境ですぐにカスタマイズできます。
• 高度なチューニング手法: 教師ありファインチューニング (SFT) や直接選好最適化 (DPO) に加え、RLVR (Reinforcement Learning from Verifiable Rewards) や RLAIF (Reinforcement Learning from AI Feedback) といった強化学習手法を利用できます。
• コスト効率: インフラのプロビジョニングが不要で、使用した分だけ支払うサーバーレス料金体系が適用されます。

これまでとどう変わるのか

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• これまで: これらの最新モデルや高度な強化学習手法を試すには、GPU クラスターのセットアップや分散トレーニングの専門知識、複雑なキャパシティプランニングが必要でした。
• これから: 東京リージョンを含むサポート対象リージョンで、数クリックまたは API 呼び出しのみで最新モデルの高度なチューニングを開始できます。

具体的なユースケース

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• RLVR: コード生成や数学の問題解決など、正解が検証可能なタスクにおいて、報酬信号を与えることでモデルの推論精度を向上させる。
• RLAIF: AI によるフィードバックを使用して、モデルの挙動を特定の品質や安全性の好みに合わせる。
• ドメイン特化: 医療や法務など、特定の専門知識を必要とする推論タスクにモデルを適合させる。

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Amazon SageMaker HyperPod が Slurm クラスターの継続的プロビジョニングをサポート

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投稿日: 2026年03月25日

Amazon SageMaker HyperPod now supports continuous provisioning for Slurm-orchestrated clusters

aws.amazon.com

何ができるようになったのか

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Amazon SageMaker HyperPod において、Slurm 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 (Continuous Provisioning)」がサポートされました。一部のインスタンスの準備が整うのを待たずに、利用可能なノードから即座にトレーニングを開始できます。

何が嬉しいのか

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• トレーニング開始の迅速化: クラスター全体のプロビジョニング完了を待つ必要がありません。コントローラーノード、ログインノード、ワーカーノードの順に優先的に起動され、準備ができたノードから順次 Slurm クラスターに追加されます。
• 耐障害性の向上: 特定のインスタンスグループでプロビジョニングに失敗しても、クラスター作成全体がロールバックされることはありません。失敗したノードの起動はバックグラウンドで非同期に再試行されます。
• 効率的なスケーリング: 複数のインスタンスグループにわたる非ブロッキングなスケーリングが可能です。一部のグループでキャパシティ不足が発生しても、他のグループのスケーリングを妨げません。

これまでとどう変わるのか

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• これまで: いずれかのインスタンスグループでプロビジョニングが完全に成功しなかった場合、クラスター全体の作成やスケーリング操作が失敗してロールバックされ、手動での介入が必要でした。
• これから: NodeProvisioningMode を Continuous に設定することで、インフラ管理の手間を大幅に削減し、リソースの利用効率を最大化しながらトレーニングを早期に開始できます。

具体的なユースケース

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• 大規模言語モデル (LLM) のトレーニングなど、膨大な計算リソースを必要とするプロジェクトにおいて、準備が整ったノードから段階的にワークロードを開始する。
• キャパシティが逼迫しているリージョンにおいて、利用可能なリソースを最大限確保しながらクラスターを構築する。

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Amazon Timestream for InfluxDB が大阪リージョンなどで利用可能に

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投稿日: 2026年03月24日

Amazon Timestream for InfluxDB is now available in the Mexico (Central), Japan (Osaka), and Brazil (Sao Paulo) AWS regions

aws.amazon.com

何ができるようになったのか

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フルマネージドな時系列データベースサービスである Amazon Timestream for InfluxDB が、AWS アジアパシフィック（大阪）、メキシコ（中部）、ブラジル（サンパウロ）の各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

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• 国内低レイテンシ: 日本国内の西日本エリア（大阪近郊）に拠点を持つ顧客は、より低レイテンシで InfluxDB のフルマネージド環境を利用できるようになります。
• 容易な運用: インフラのセットアップや管理の負担なしに、オープンソース API を使用したリアルタイムな時系列アプリケーションを構築・実行できます。
• 柔軟なスケーリング: シングルノードから最大 15 ノードのエンタープライズクラスターまで、ワークロードの進化に合わせてアーキテクチャを変更することなく拡張可能です。

これまでとどう変わるのか

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• これまで: 西日本エリアや中南米の顧客が Timestream for InfluxDB を利用する場合、東京や北米などの他リージョンを選択する必要があり、レイテンシやデータ転送コストが課題となる場合がありました。
• これから: 大阪リージョンなどの追加により、マルチ AZ の高可用性やリードレプリカなどの機能を、より身近なリージョンで活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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• IoT デバイスからのセンサーデータのリアルタイム収集と分析。
• サーバーやアプリケーションのメトリクス監視およびアラート通知。
• 金融市場データのストリーミング処理と可視化。

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AWS Backup が Amazon DocumentDB のサポートを大阪リージョンなど 12 リージョンに拡大

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投稿日: 2026年03月25日

AWS Backup expands support for Amazon DocumentDB to 12 Regions

aws.amazon.com

何ができるようになったのか

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AWS Backup による Amazon DocumentDB のサポートが、アジアパシフィック（大阪、マレーシア、タイ、香港、ジャカルタ、メルボルン）を含む新たに 12 の AWS リージョンに拡大されました。

何が嬉しいのか

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• 一元的なデータ保護: 複数の AWS サービスにわたるバックアップを一元管理できる AWS Backup を、大阪リージョンなどの DocumentDB クラスターでも利用可能になります。
• ポリシーベースの運用: 既存のバックアッププランに DocumentDB クラスターを追加するだけで、自動的なバックアップとリカバリが可能になります。
• コンプライアンス対応: 組織全体のバックアップポリシーを一貫して適用でき、ガバナンスを強化できます。

これまでとどう変わるのか

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• これまで: 今回追加されたリージョンでは、AWS Backup を使用して DocumentDB のデータ保護を自動化することができず、個別のスナップショット管理などが必要でした。
• これから: 数クリックで DocumentDB を AWS Backup の管理下に置くことができ、運用負荷を大幅に削減できます。

具体的なユースケース

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• 大阪リージョンで稼働する DocumentDB クラスターのバックアップを、他の AWS リソース（RDS, EBS など）と一括でスケジュール管理する。
• 規制要件に従い、特定の保存期間を定めたバックアップポリシーを DocumentDB に適用する。

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AWS Batch が AMI ステータスの表示と AWS Health 計画ライフイベントをサポート

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投稿日: 2026年03月25日

AWS Batch now provides AMI status and supports AWS Health Planned Lifecycle Events

aws.amazon.com

何ができるようになったのか

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AWS Batch において、コンピューティング環境で使用されているデフォルト Amazon マシンイメージ (AMI) のステータスが表示されるようになりました。また、AWS Health 計画ライフイベント (Planned Lifecycle Events) に対応し、インフラの変更をより適切に把握できるようになりました。

何が嬉しいのか

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• 運用のベストプラクティス維持: describe-compute-environments を実行した際に、使用中の AMI が最新 (LATEST) か、更新が必要 (UPDATE_AVAILABLE) かを一目で確認できます。
• 計画的なメンテナンス: AMI の廃止などの変更予定を AWS Health 経由で事前に受け取ることができ、Amazon EventBridge を使用した自動応答の構築も可能です。

これまでとどう変わるのか

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• これまで: 使用している AMI が最新かどうかをプログラムやコンソールから直接確認する手段が限られており、セキュリティパッチの適用漏れなどに気づきにくい場合がありました。
• これから: 明示的なステータス表示と Health イベント通知により、バッチ処理環境の安全性と最新性をより容易に維持できます。

具体的なユースケース

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• コンピューティング環境の AMI ステータスを定期的にチェックし、UPDATE_AVAILABLE の場合に管理者に通知する。
• AWS Health イベントをトリガーに、メンテナンス時間に合わせてコンピューティング環境の更新作業を自動スケジュールする。

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AWS Batch が SageMaker Training ジョブのクォータ管理とプリエンプションをサポート

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投稿日: 2026年03月25日

AWS Batch now supports quota management and preemption for SageMaker Training jobs

aws.amazon.com

何ができるようになったのか

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AWS Batch において、Amazon SageMaker Training ジョブのクォータ（割当）管理とジョブのプリエンプション（中断・再開）がサポートされました。チームやプロジェクト間でのコンピューティングリソース（特に GPU）の効率的な共有が可能になります。

何が嬉しいのか

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• インテリジェントなリソース配分: 1 つのジョブキューに対して最大 20 個の「クォータシェア」を作成し、仮想的な専用キャパシティ制限を設けることができます。
• 優先順位付けの最適化: 緊急度の高い実験が投入された際、優先度の低いジョブを自動的にプリエンプト（一時中断）してリソースを確保できます。
• 柔軟な共有戦略: 空きリソースを借りたり、元の所有者がジョブを投入した際に自動的に返却したりする仕組みが組み込まれています。

これまでとどう変わるのか

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• これまで: SageMaker Training ジョブのリソース競合が発生した場合、手動での調整や複雑なスケジューリングロジックの構築が必要でした。
• これから: AWS Batch の強力なスケジューリング機能を SageMaker Python SDK (aws_batch モジュール) を通じて直接利用でき、リソース利用率とチームの生産性を同時に向上させます。

具体的なユースケース

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• 複数の研究チームで限られた GPU インスタンスを共有し、重要プロジェクトの学習ジョブを最優先で実行させる。
• 夜間や週末など、アイドルリソースを活用して優先度の低いバッチ学習を回し、日中の緊急タスク発生時に自動でリソースを譲る。

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Amazon Bedrock AgentCore Runtime が永続的なセッションストレージをサポート（プレビュー）

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投稿日: 2026年03月25日

Amazon Bedrock AgentCore Runtime now supports managed session storage for persistent agent filesystem state (preview)

aws.amazon.com

何ができるようになったのか

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Amazon Bedrock AgentCore Runtime において、エージェントのファイルシステムの状態をセッション間で保持できる「マネージドセッションストレージ」がパブリックプレビューとして提供開始されました。

何が嬉しいのか

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エージェントが生成したコード、インストールしたパッケージ、作成したアーティファクトなどが、セッションの停止後も保持されます。

• 状態の継続性: 同じセッション ID で再開すると、前回作成したファイルや git 履歴などがそのまま残った状態でエージェントが動作を再開できます。
• 開発効率の向上: チェックポイント作成や手動での保存・復元ロジックを実装する必要がありません。
• セキュアな分離: ストレージはセッションごとに独立しており、他のセッションからアクセスされることはありません。

これまでとどう変わるのか

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• これまで: エージェントが実行中に行ったファイルシステムへの書き込みは、セッションが停止（コンテナやマイクロVM の終了）するとすべて失われていました。
• これから: 最大 1GB のデータが最大 14 日間のアイドル時間保持されるため、長期にわたる複雑なタスクをエージェントに任せることが容易になります。

具体的なユースケース

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• エージェントが複数のステップにわたってコードを修正し、ライブラリをインストールしながらアプリケーションを構築する。
• 数日間にわたってデータを収集し、ファイルに蓄積しながら分析レポートを作成する。
• 前回のセッションで生成した中間ファイルを再利用して、継続的な処理を行う。

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