AWS What's New Digest

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2026年05月15日 ​

[CloudFront] Amazon CloudFront announces Passthrough Mode for mutual TLS (Viewer) ​

概要 ​

Amazon CloudFrontはビューア向け相互TLS（mTLS）に新たに「パススルーモード」を追加しました。これにより、CloudFrontで証明書検証を行わずクライアント証明書チェーンをそのままオリジンに転送できます。

変更内容・新機能の詳細 ​

パススルーモードでは、CloudFrontは各リクエストを必ずオリジンへ転送し、クライアントのフル証明書チェーンを併せて送信します（CloudFront側での検証・信頼ストア設定は不要）。これにより既存のオリジン側mTLS検証インフラ（証明書チェーン検証、失効確認、カスタムポリシーなど）をそのまま維持したままCloudFrontを導入できます。従来のviewer mTLSにはCloudFront側で検証を行うrequired/optionalモードがありましたが、パススルーはそれらと異なりCloudFrontによる検証を行いません。パススルーモードではキャッシュは行われず、すべてのリクエストがオリジンへ到達してエンドツーエンドで認証されます。また、接続レベルのデータを検査・変換するConnection Functionsは引き続き呼ばれるため、オリジンへ届く前に証明書データを処理できます。パススルーモード自体に追加料金は発生しませんが、キャッシュ無効によるオリジン負荷や転送コスト増に注意が必要です。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: Web/APIの運用者、SRE、セキュリティエンジニア
  • 利用シーン: 既にオリジン側でmTLS検証を実装しており、検証ロジックをエッジに移行せずにCloudFrontを前段に導入したい場合
  • 運用効果: オリジン既存インフラを再利用できるため移行コストが低く、既存の認証ポリシー（失効チェックや独自の検証ルール）を維持可能
  • パフォーマンス/コスト影響: キャッシュを行わないためオリジンへのリクエスト数・レイテンシ・データ転送量が増加し、オリジン側のスケールおよび通信コストが上昇する可能性がある
  • セキュリティ影響: CloudFrontでの証明書検証を行わないため、オリジン側で確実な証明書チェーン検証と失効確認（CRL/OCSP等）を実装する必要がある

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: CloudFrontディストリビューションの作成/更新権限（例: cloudfront:CreateDistribution、cloudfront:UpdateDistribution 等）が必要です。運用自動化では該当API権限を確認してください
  • リージョン制限: CloudFrontはグローバルサービスです。リージョン固有の制約は通常ありませんが、エッジロケーションや関連機能に地域差が生じる場合があります
  • コスト: パススルーモード自体に追加料金は発生しませんが、キャッシュを無効化するためオリジンへの転送量・リクエスト数が増え、オリジンの処理コストやデータ転送料が増加します。性能要件に応じてオリジンのスケール設計とコスト試算を行ってください
  • キャッシュ挙動: パススルーモードではキャッシュは行われません。各リクエストはオリジンに到達して認証処理されます（キャッシュに依存する設計は適合しません）
  • オリジン側要件: オリジン側でクライアント証明書チェーンの検証（チェーン構築、発行者の信頼判断、失効チェックなど）を実装/確認してください。CloudFrontは検証を行わないためオリジンが最終的な信頼判定を担います
  • 証明書データの送信方法: CloudFrontはクライアントのフル証明書チェーンをオリジンへ転送しますが、ヘッダー名や伝送方法の詳細はドキュメントで確認してください（オリジン側で受信方法を想定しておく必要があります）
  • Connection Functions: 接続レベルの関数（Connection Functions）はパススルーでも呼び出されます。証明書情報の加工・ログ出力・フィルタリングを行う場合はこれらで処理可能です
  • 互換性: 既存のrequired/optionalモードと動作が異なるため、選択により挙動（エッジ検証の有無、キャッシュ可否）が変わる点に注意してください

参考情報 ​

[CloudFront] Amazon CloudFront announces support for OCSP Revocation for Mutual TLS (Viewer) ​

概要 ​

Amazon CloudFrontがビューア側の相互TLS（mTLS）でOCSP（Online Certificate Status Protocol）による証明書失効確認に対応しました。接続確立時にクライアント証明書の失効状態をリアルタイムで検証できます。

変更内容・新機能の詳細 ​

ポイント:

  • 接続時OCSP照会: CloudFrontはクライアント証明書に埋め込まれたOCSPレスポンダーURLへ接続し、発行元CAに対して証明書の失効状態を問い合わせて検証します。これにより、直近で失効されたクライアント証明書を受け入れない運用が可能になります。
  • キャッシュ: OCSPレスポンスは最大30分間CloudFront側でキャッシュされ、後続接続の遅延影響を緩和します。
  • Connection Functionとの連携: OCSPの結果はCloudFrontのConnection Function（接続時に実行される関数）から参照可能です。これにより、証明書ローテーション時のグレース期間やIPベースの例外処理、既存の静的失効リストとの組み合わせなど、カスタムな判定ロジックを実装できます。
  • 従来との違い: 以前はCloudFront Functions＋KeyValueStoreを用いて静的な失効リストを保持・参照する方式が一般的でしたが、OCSP対応でCAとのリアルタイム照会が可能になり、手動更新の遅延によるリスクを低減します。
  • コスト: OCSP照会機能自体は追加料金なしで利用できます（ただし一般的なデータ転送等の料金は別途発生する可能性があります）。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: CloudFrontでビューア側mTLSを用いるアプリケーション運用者、セキュリティ/コンプライアンス担当者、ゼロトラスト導入チーム
  • 利用シーンまたは効果: 規制産業（金融・医療など）やゼロトラスト環境におけるクライアント証明書の即時失効検出、証明書侵害時の迅速なアクセス遮断、証明書ローテーションの安全化
  • 運用効果: 手動更新の静的リスト依存を削減し、失効されたクライアント証明書の受け入れリスクを低減。Connection Functionでの柔軟な例外処理により運用柔軟性が向上します。

技術的な注意点 ​

  • 必要な設定: CloudFrontでビューアmTLSを有効にしている必要があります。OCSP照会はクライアント証明書にOCSPレスポンダーURLが含まれ、発行CAがOCSPをサポートしていることが前提です。
  • 互換性: CRLのみを提供するCAではOCSP照会は機能しません。CA側のOCSPサポート状況を確認してください。
  • Connection Function: OCSP結果はConnection Functionから参照可能です。関数に対する編集・デプロイ権限が必要です。
  • IAM権限: CloudFrontディストリビューションの更新、Connection Functionの管理など、該当するCloudFront/CloudFront Functionsの操作権限が必要です。
  • ネットワーク/可用性: CloudFrontがCAのOCSPレスポンダーへ到達できることが前提です。OCSPレスポンダーの応答不可/遅延時の扱いはConnection Functionでフォールバック制御を実装してください。
  • キャッシュTTL: CloudFrontはOCSPレスポンスを最大30分キャッシュします。短時間での失効反映を厳密に要する場合はこのキャッシュ挙動を考慮した運用設計が必要です。
  • コスト: OCSP機能自体に追加料金はありませんが、OCSP問い合わせに伴う通常のデータ転送やCloudFront/Functionの利用に係る料金は別途発生する可能性があります。
  • リージョン制限: CloudFrontはグローバルサービスのためリージョン固有の制限はありませんが、利用する証明書やOCSPレスポンダーの可用性による制約があります。

参考情報 ​

[Bedrock] Amazon Bedrock Introduces Advanced Prompt Optimization and Migration Tool ​

概要 ​

Amazon Bedrockは新しく「Advanced Prompt Optimization」機能を導入しました。これにより、Bedrock上の最大5モデルを比較しながらプロンプトの自動最適化と評価が行え、モデル移行や性能向上を短期間で実施できます。

変更内容・新機能の詳細 ​

Advanced Prompt Optimizationは、プロンプトテンプレート、変数用のサンプル入力、（任意の）正解ラベル、評価指標または簡潔な自然文の評価基準を入力として受け取り、プロンプトをフィードバックループで修正して評価指標の最適化を目指す機能です。主な特徴は以下の通りです。

  • 複数モデル比較: 現行モデルをベースラインに指定し、最大でさらに4モデル（合計最大5モデル）を同時に比較可能。モデル移行時の回帰検出や最適モデルの選定に有用。
  • 入力形式: テキストベースのプロンプトに加え、jpg/png/PDFなどマルチモーダル入力に対応（画像や文書を変数として使用可能）。
  • 最適化ワークフロー: プロンプトの候補生成→モデル応答取得→設定した評価基準でスコア付け→評価指標に基づくプロンプト改良というループで自動的に最適化を進行。
  • 出力: 最終的な最適化後のプロンプトテンプレートと元のテンプレートの比較、各モデルでの評価スコア、推定コスト、遅延（レイテンシ）見積もりを提供。
  • 利用方法: BedrockコンソールまたはAdvanced Prompt Optimizer用のBedrock API経由で操作可能。
  • 運用関連: 最適化は評価指標に依存するため、評価データ（正解ラベル）や評価基準の設計が結果に大きく影響する。リージョン対応状況や料金は公式ドキュメント/料金ページを参照する必要あり。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: 機械学習エンジニア、NLP/マルチモーダルアプリ開発者、SRE/運用チーム、プロンプトエンジニア
  • 利用シーンまたは効果: モデル移行時の回帰検出と移行先候補の比較、既存モデルの応答品質向上、自動A/Bテストによる効率的なプロンプトチューニング
  • 運用効果: 手動で何日もかかっていたプロンプト調整が短縮され、再現性のある評価指標で性能改善が可能。コストとレイテンシ見積もりにより運用判断がしやすくなる

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: BedrockのAPI/コンソール操作に必要なIAM権限（Bedrockへの呼び出し、S3アクセスなど）を事前に確認・付与してください
  • リージョン制限: 機能のリージョン対応状況はドキュメントで確認が必要です（全リージョンで即時利用できない可能性あり）
  • コスト: 最適化処理は複数モデル・複数入力を用いるためAPIコール量が増加し、追加料金が発生します。提供される「推定コスト」は参考値であり実コストは使用量に依存します
  • 入力フォーマット/サイズ: マルチモーダル（jpg/png/PDF）をサポートしますが、ファイルサイズやページ数などに制限がある可能性があるためドキュメントを確認してください
  • 評価品質: 正確でバイアスの少ない評価データ（ground truth）や妥当な評価指標の設計が重要です。不適切な評価基準だと最適化が不適切な方向に進むリスクがあります
  • モデル互換性: Bedrock上のモデルに依存します。全モデルで同一の最適化効果が得られるとは限らず、モデルごとの挙動差を評価する必要があります
  • API/Console: コンソールでの操作は手軽ですが、大規模/自動化ワークフローではAPIを使ったバッチ実行やCI統合を検討してください

参考情報 ​

[Ec2] Announcing general availability of Amazon EC2 M3 Ultra Mac instances ​

概要 ​

Amazon EC2 M3 Ultra Mac インスタンスが一般提供開始されました。Apple M3 Ultra 搭載の Mac Studio をベースに、ビルド・テストやオンデバイス機械学習ワークロードを大幅に高速化する高性能な EC2 Mac インスタンスです。

変更内容・新機能の詳細 ​

M3 Ultra Mac インスタンスは Apple M3 Ultra を搭載した Mac Studio を基盤に構築され、28コア CPU、60コア GPU、32コア Neural Engine、256GB のユニファイドメモリを備えます。AWS Nitro System を採用しており、最大 10 Gbps のネットワーク帯域と最大 8 Gbps の Amazon EBS 帯域を提供します。これにより Xcode の並列シミュレータ実行やオンデバイス ML ワークロードを大幅にスケールさせられます。既存の EC2 M4 Max Mac インスタンスと比較すると、ユニファイドメモリが 2x、CPU コアが 1.75x、GPU コアが 1.5x、Neural Engine コアが 2x となり、より多くの並列ビルド・テストや ML 推論を短時間で処理できます。現時点での提供リージョンは US East (N. Virginia) と US West (Oregon) です。詳しくは EC2 Mac のページをご確認ください。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: Apple プラットフォーム向けアプリ開発者、CI/CD エンジニア、モバイル/デスクトップ向けテストチーム
  • 利用シーン: Xcode ビルドとユニット/UI テストの並列化、複数シミュレータを使った自動テスト、オンデバイス ML モデルのトレーニング／推論、Safari やプラットフォーム互換性テスト
  • 運用効果: ビルド時間とテスト時間の短縮によりリリースサイクルを短縮、同一インスタンス上でより多くのシミュレータや ML ワークロードを同時実行できるため CI ミニマム台数を削減可能

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: ec2:RunInstances や EBS (ec2:CreateVolume 等)、VPC/ENI 操作、必要に応じて IAM ロール／インスタンスプロファイルの権限を事前に確認してください
  • リージョン制限: 現時点では US East (N. Virginia) と US West (Oregon) のみで利用可能。東京リージョンなど他リージョンでは未対応です
  • コスト: M3 Ultra は高性能インスタンスのため M4 系より料金が高くなる可能性があります。インスタンス時間、EBS 容量、データ転送のコスト影響を評価してください
  • ライセンス/互換性: macOS と Xcode の利用は Apple のライセンス条件に従います。macOS イメージや Xcode のインストール／アップデート手順は公式ドキュメントを確認してください
  • パフォーマンス: AWS Nitro System により EBS 最適化とネットワークの高帯域が利用可能（最大 8 Gbps の EBS 帯域、最大 10 Gbps のネットワーク帯域）。256GB ユニファイドメモリは多数のシミュレータ同時実行や大規模なメモリ集約型ビルドに有利です
  • 移行上の留意点: 既存 M4 系からの移行ではビルドキャッシュ、依存関係、CI 設定（パスやツールチェーン）を検証してください

参考情報 ​

[SageMaker] SageMaker AI now supports serverless model customization for Qwen3.6 ​

概要 ​

Amazon SageMaker AI が Qwen3.6（27Bパラメータ）モデルのサーバーレスによるモデルカスタマイズ（SFTおよびRFT）をサポート開始しました。SageMaker StudioのModelsページまたはSageMaker Python SDKから利用可能で、指定リージョンで提供されます。

変更内容・新機能の詳細 ​

今回のアップデートにより、Qwen3.6（27B、Alibaba Cloudのオープンウェイトモデル）をベースに、監督型ファインチューニング（SFT）および強化学習ベースのファインチューニング（RFT）でモデルをカスタマイズできます。サーバーレスカスタマイズはインフラのプロビジョニングやトレーニングのオーケストレーションをSageMaker AIが管理し、利用者はデータ準備・評価に集中できます。支払いは使用量に基づくため、クラスターを恒常的に管理する必要がありません。本機能は既存のQwen3.5や他の人気モデルのファインチューニング対応に追加されたものです。開始方法はSageMaker StudioのModelsページからカスタマイズジョブを起動するか、SageMaker Python SDKを使ったプログラム操作です。対応リージョンは US East (N. Virginia), US West (Oregon), Asia Pacific (Tokyo), EU (Ireland) です。SFTはラベル付きデータで出力精度やタスク性能を向上させるのに適し、RFTは報酬モデルを用いた出力の整合性・方針整備（アラインメント）や応答品質向上に使われます。サーバーレスとはいえファインチューニングは計算リソースを消費するため、ジョブの規模やデータ量に応じたコストと実行時間の見積もりは必要です。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: MLエンジニア、データサイエンティスト、アプリ開発者、SRE/運用チーム
  • 利用シーン: ドメイン固有の言語モデル作成（業界用語対応、カスタム応答スタイル）、チャットボットや生成系アプリの精度向上、出力アライメントや品質改善のためのRFT適用
  • 運用効果: インフラ管理負荷の削減により開発サイクル短縮とプロトタイピングの迅速化、使用量課金により短期/断続的な実験コストを抑制可能
  • 制約・留意点: 利用可能リージョンが限定（US East/US West/AP Tokyo/EU Ireland）のため、リージョン要件やデータ主権対応を事前確認する必要あり

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: SageMakerジョブ作成やモデル操作に関する権限（例: sagemaker:CreateTrainingJob、sagemaker:CreateModel、iam:PassRole など）とS3アクセス（s3:GetObject/PutObject）、必要に応じてKMS（kms:Encrypt/Decrypt）が必要です。最小権限の原則でロールを設計してください。
  • リージョン制限: 現時点での提供リージョンは US East (N. Virginia), US West (Oregon), Asia Pacific (Tokyo), EU (Ireland) のみです。他リージョンでは未対応の可能性があります。
  • コスト: サーバーレスでもファインチューニングは計算リソースとストレージを消費します。ジョブの実行時間・データ量に応じた従量課金が発生するため、事前に見積もり・予算管理を行ってください。
  • データとコンプライアンス: プロプライエタリデータを用いる場合はS3暗号化、KMS鍵管理、VPCエンドポイントやログ管理（CloudWatch）などを検討し、機密性・規制要件を満たす構成にしてください。
  • 操作方法: SageMaker StudioのModelsページからGUIで開始するか、SageMaker Python SDKを使ったプログラム実行が可能です。ジョブ設定やチェックポイント、評価スクリプトの指定方法はドキュメントを参照してください。
  • モデル特性: Qwen3.6は27Bパラメータの大規模モデルです。サーバーレスがインフラ管理を吸収しますが、トークン化・データ前処理、評価セットの設計、学習ハイパーパラメータ調整はユーザー側で行う必要があります。
  • ライセンス/利用許諾: Qwen系はオープンウェイトとはいえライセンス条件が存在する可能性があるため、商用利用時はライセンス条項を確認してください。

参考情報 ​

[General] AWS Transform agents now available in Kiro, Claude, Cursor, and Codex ​

概要 ​

AWS Transformのエージェント機能が、Kiro（Kiro Power）、Claude／Cursor／Codexなどのエージェント対応IDEプラグイン、およびAWS Transform MCPサーバー経由で利用可能になりました。IDE、Webコンソール、MCPのいずれからでも同じジョブ状態に対して変換処理を開始・監視・結果参照できます。

変更内容・新機能の詳細 ​

今回の拡張で、AWSが長年培ってきた移行・モダナイゼーション知見を実装した「AWS Transform agents」を開発者の標準作業環境に組み込めるようになりました。具体的には：

  • 対応フロー：KiroのPower（マーケットプレイス）や、Claude／Cursor／Codexなどのエージェント対応IDEプラグインを通じてエージェント機能を呼び出せます。
  • MCPサーバー経由：AWS Transform MCPサーバーを用いたプログラム的な統合（API的にジョブ管理や状態取得）が可能です。
  • 一貫したジョブ状態：IDEで開始した変換ジョブはWebコンソールやMCPで同じ基盤ジョブとして監視・操作でき、結果はIDEに反映されます（Windows、VMware、メインフレーム等のワークロードに対応）。
  • 認証：IAMロール認証をサポートしており、既存のAWS認証情報でTransform環境、ワークスペース、ジョブの作成・操作が可能です。
  • 入手方法：エージェントプラグインとMCPはGitHubで提供され、Kiro PowerはKiroのマーケットプレイスから利用できます。詳細は https://aws.amazon.com/transform を参照してください。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: クラウド移行エンジニア、アプリケーション開発者、SRE/運用チーム、SIer/コンサルタント
  • 利用シーン: IDEから直接移行・変換ジョブを開始して進行状況をWebコンソールで監視、結果をIDEで確認するワークフロー（Windows/VMwareのリフト＆シフト、メインフレームのモダナイゼーションなど）
  • 運用効果: 開発者/運用者のコンテキスト切替削減と作業効率向上、同一ジョブの一貫した状態管理によるトラブルシューティングの簡素化

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: IAMロール認証が利用可能。実運用前に必要なIAMポリシー・最小権限を公式ドキュメントで確認してください（Transformジョブ作成/実行/ログ参照などの権限が必要）
  • リージョン制限: 提供リージョンはサービス毎に異なる可能性があります。利用前に https://aws.amazon.com/transform で対応リージョンを確認してください
  • セキュリティ/データ転送: エージェントやIDEプラグインを介してメタデータ／コードが外部に送信される場合があるため、機密データの取り扱いとデータ居住性を確認してください。サードパーティIDE利用時は送信先のポリシーも確認
  • セルフホスティング(MCP): MCPをセルフホストする場合はネットワーク（ポート、TLS）、認証設定、バージョン互換性、スケーリング要件を事前に設計してください
  • コスト: エージェントやプラグイン自体はオープンソース/マーケットプレイス提供でも、実行する変換ジョブはEC2/コンテナ/ストレージ、データ転送、（必要なら）ソフトウェアライセンス費用などの追加コストが発生します。見積もりを必ず確認してください

参考情報 ​

[General] AWS Transform introduces the agent builder toolkit Kiro power for building customized transformation agents ​

概要 ​

AWS Transformのコンポーザビリティ施策の一環として、エージェントビルダーツールキット「Kiro power」が一般提供（GA）になりました。これによりパートナーや顧客はAWS Transformと連携するカスタム変換エージェントを構築・共有・登録できます。

変更内容・新機能の詳細 ​

Kiro powerエージェントビルダーツールキットは、AWS Transformの「エージェント化されたAI」機能とシームレスに連携するカスタム変換（modernization/migration）エージェントのライフサイクルを提供します。具体的には、専門的なエージェント、既存ツール、ナレッジベース、ワークフローを統合して独自の変換ソリューションを作成でき、作成したエージェントはチーム内やパートナーネットワークで共有、さらにAWS Transformへ登録して発見可能にします。対象にはMigration and Modernization Competencyパートナー、ISV、および顧客が含まれます。ツールキットはKiro powerマーケットプレイス経由で提供され、AWS Transformのコンポーザブルな拡張ポイントとして動作します（ビルド → 共有 → 登録のエンドツーエンドワークフローをサポート）。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: Migration/Modernizationパートナー、ISV、クラウド/移行チーム、SRE/開発チーム
  • 利用シーン: カスタム移行・モダナイゼーションエージェントの作成と配布（例: 自動評価・リファクタリング、移行プレイブックの自動化、既存ツールチェーンの統合）
  • 運用効果: エージェントの再利用と共有により移行作業の標準化と高速化が可能。パートナーソリューションを簡単にAWS Transformエコシステムへ組み込みやすくなることで差別化が図れる

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: エージェントのビルド／マーケットプレイス登録／AWS Transformへの登録に必要なIAMロール／ポリシー（登録・発見用APIアクセス等）を事前に確認してください
  • リージョン制限: 発表時点での提供リージョンは限定される可能性があります。利用前に対象リージョンでのKiro powerマーケットプレイスおよびAWS Transformの対応状況を確認してください
  • コスト: マーケットプレイス経由のエージェントやサードパーティ製コンポーネントに課金が発生する場合があります。さらに、エージェント実行時のAPI呼び出し、コンピュート、ストレージ等のAWS利用コストが発生します
  • 互換性/連携: 作成するエージェントはAWS Transformのエージェント仕様（API/インターフェース）に合わせる必要があります。既存ツールやナレッジベース統合時は認証方式やデータフォーマットの整備が必要です
  • セキュリティ: 機密情報や認証情報を扱う場合はSecrets Manager、KMSなどを用いた適切なシークレット管理と最小権限の適用を行ってください
  • 提供形態: GAでKiro powerマーケットプレイス経由にて提供。組織間での共有フローやエージェント登録の運用フローを事前に設計してください

参考情報 ​

[General] AWS Transform now supports customer-owned artifact stores ​

概要 ​

AWS Transformが顧客所有のAmazon S3バケットをアーティファクトストアとして利用できるようになりました。これにより、保存場所と暗号化・アクセス制御を顧客側で完全に管理できます。

変更内容・新機能の詳細 ​

新機能では、AWS Transformのアーティファクト（評価レポート、移行用ファイル、モダナイゼーション関連の成果物など）を顧客所有のS3バケットに保存できるようになりました。顧客は任意のS3バケットを指定し、必要に応じて自分のAWS KMSキー（カスタマー管理キー）でSSE-KMS暗号化を適用できます。アクセス制御は顧客アカウント内でバケットポリシーやIAMロール、KMSキーのキー・ポリシーで管理可能です。移行担当者は自分のバケットへ直接ファイルをアップロードして、Transformのエージェントが即座に利用できるようにでき、複数アカウントにまたがるアーティファクトの一元管理も可能です。本機能はAWS Transformが提供されている全リージョンで利用可能です。詳細な設定手順や要求されるバケット構成・権限はAWS Transformユーザーガイドを参照してください。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: クラウド移行チーム、セキュリティ/ガバナンス担当、規制産業（金融、医療、政府等）のクラウド担当者
  • 利用シーン: データ領域/主権要件のあるアーティファクト保存、複数AWSアカウントでのアーティファクト集中管理、社内KMSでの暗号鍵管理
  • 運用効果: データ主権・コンプライアンス要件を満たしつつTransformを利用可能になり、セキュリティポリシーに沿ったアクセス管理が可能
  • 費用影響: S3保存・リクエスト料、KMSのAPI呼び出し料が顧客請求となるためコスト管理が必要

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: Transformが顧客バケットとKMSキーにアクセスできるよう、バケットポリシーまたはクロスアカウントIAMロールで許可を付与する必要があります（詳細はUser Guide参照）。
  • KMS: カスタマー管理キーを使用する場合は、KMSキーのキー・ポリシーでTransformが必要なkms:Encrypt/kms:Decrypt/kms:GenerateDataKey等を実行できるよう付与してください。KMSキーはリージョン単位のリソースです。
  • バケット設定: バケットの所有権、Publicアクセスブロック、S3 Object Ownership（例: Bucket owner enforced）などの設定により挙動が変わるため、Transformの要求するオブジェクト所有権・パス構成に合わせて設定してください。
  • バケット構造: アップロードするファイル名・プレフィックス構成はTransformの仕様に従う必要があります。事前にユーザーガイドで必要なパス・命名ルールを確認してください。
  • リージョン制限: 記事時点では「AWS Transformが提供されている全リージョン」で利用可能とされていますが、利用前に対象リージョンでの正式サポートを確認してください。
  • コスト: S3のストレージ/GET/PUT等の料金およびKMSのAPIリクエスト料は顧客負担です。ライフサイクルルールで古いアーティファクトを自動削除する運用検討を推奨します。
  • 監査/ログ: アクセス確認のためにS3アクセスログやCloudTrailを有効にし、KMSの使用もCloudTrailで監査できるようにしてください。

参考情報 ​

[Aiml] New models for image generation and text embeddings are now available in Amazon SageMaker JumpStart ​

概要 ​

Amazon SageMaker JumpStartにFLUX.2-klein-base-4B（画像生成）とQwen3-Embedding-0.6B（多言語テキスト埋め込み）が追加され、簡単にデプロイしてクリエイティブAIやマルチリンガル検索/RAGを構築できるようになりました。

変更内容・新機能の詳細 ​

今回追加されたモデルは次のとおりです。

  • FLUX.2-klein-base-4B（Black Forest Labs）: 4Bパラメータ級のコンパクトな画像生成モデルで、リアルタイム画像生成やマルチリファレンス編集に強みを持ちます。高品質な画像合成を維持しつつアーキテクチャを小さく抑えており、消費者向けGPUで13GB VRAM程度あれば動作可能とされています。クリエイティブコンテンツ制作、プロダクトビジュアライゼーション、プロトタイピング向けに適しています。

  • Qwen3-Embedding-0.6B（Qwen）: 0.6Bパラメータのテキスト埋め込みモデルで、100以上の言語に対応したマルチリンガル埋め込みを生成します。出力次元を柔軟に設定でき、命令（instruction）に応答する「instruction-aware」な埋め込みをサポートするため、検索（retrieval）、分類、クラスタリング、bitextマイニング、RAGパイプラインなどの用途で高品質かつ効率的なテキスト表現を提供します。

両モデルともSageMaker JumpStartのModelsセクションから数クリックでデプロイ可能で、またSageMaker Python SDKを使用してプログラム的にモデルをデプロイ・運用できます。JumpStartを使うことで、モデルの取得・コンテナ化・エンドポイント化の作業が簡略化され、検証から本番展開までの工程を短縮できます。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: 機械学習エンジニア、データサイエンティスト、アプリ開発者、AIプロダクトオーナー
  • 利用シーンまたは効果: クリエイティブな画像生成（プロダクト画像・広告素材の自動生成）、マルチリファレンス編集、プロトタイピングの高速化、マルチリンガル検索・RAGパイプライン、ドキュメントの多言語検索・クラスタリング・bitextマイニング
  • 運用効果: 小型モデルによりオンプレ・低コストGPU環境でも運用が容易になり、PoCから本番移行までの時間短縮と運用コスト削減に寄与。マルチリンガル埋め込みによりグローバルデータの検索精度向上が期待できる

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: SageMakerでモデルをデプロイするためのsagemaker:CreateModel, CreateEndpoint, CreateEndpointConfigなどの権限と、適切な実行ロール（SageMaker実行ロール）が必要です
  • リージョン制限: 記事ではグローバル提供を示唆していますが、実際の利用可否はリージョンごとに異なる可能性があります。利用前に対象リージョンでJumpStartモデルが公開されているか確認してください
  • ハードウェア要件: FLUX.2-klein-base-4Bは記事で“13GB VRAM程度で動作可能”と明記されていますが、本番スループット要件に応じてGPUリソースを増やすかオートスケーリングを検討してください。Qwen3-Embedding-0.6Bはコンパクトなモデルサイズのため軽量なインスタンスでも動作可能ですが、レイテンシ・スループット要件に応じたインスタンスタイプ選定が必要です
  • コスト: SageMakerの推論エンドポイント（インスタンス時間）、ストレージ、データ転送に対する料金が発生します。低レイテンシ要件がある場合は常時稼働インスタンスによるコスト増加を想定してください
  • セキュリティ/データ保護: 機密データをモデルに投入する場合はVPCエンドポイント、暗号化、ログポリシーを適用し、入力データの取り扱い・保持方針を確認してください
  • ライセンス: 各モデルの利用許諾・商用利用制限はモデル提供元（Black Forest Labs、Qwen）のライセンスに従います。商用利用前にライセンス条件を確認してください
  • 互換性/SDK: SageMaker StudioのJumpStart UIまたはSageMaker Python SDKからデプロイ可能です。最新のSDK/Studioバージョンを利用することを推奨します

参考情報 ​

[General] ARC Region switch adds Lambda event source mapping execution block for event handling during failover ​

概要 ​

Amazon Application Recovery Controller (ARC)のRegion Switchに、LambdaのEvent Source Mapping（ESM）をフェイルオーバー時に自動で有効／無効化する実行ブロックが追加されました。マルチリージョンのイベント駆動アーキテクチャで、重複処理を防ぎつつイベントストリームの切り替えを自動化できます。

変更内容・新機能の詳細 ​

新しい「Lambda event source mapping execution block」は、Kinesis、DynamoDB Streams、MSK、SQS などからのイベントを処理するLambdaのEvent Source Mapping（ESM）を、フェイルオーバー手順の一部として自動で有効化または無効化します。アクティブ／パッシブ構成のワークロードでは各リージョンにLambdaを置いておき、処理は一方のリージョンのみで行う運用が一般的ですが、フェイルオーバー時にESMを手動で切り替える必要がありミスが起きやすい課題がありました。本機能では、（1）非稼働化するリージョンでESMを無効化する「disable」ブロック、（2）稼働化するリージョンでESMを有効化する「enable」ブロック、の順で実行するよう計画を構成することで重複処理を制御できます。計画は「ungraceful」モードで上書きでき、非計画フェイルオーバーで非稼働化リージョンが障害を起こしている場合にdisableステップをスキップして切り替えを強行できます（ただし重複処理のリスクあり）。さらにネイティブのクロスアカウント対応により、複数アカウントに跨るイベントストリームの切り替えを単一のRegion Switchプランで処理可能です。ARC Region Switchは全ての商用リージョンで利用可能です。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: マルチリージョン／イベント駆動アーキテクチャを採用するアプリケーション開発者、SRE、運用チーム
  • 利用シーンまたは効果: フェイルオーバー時にLambdaのEvent Source Mappingを自動で切り替え、同一イベントの重複処理を防止しつつ復旧時間を短縮する運用
  • 運用効果: 手動操作によるミス削減、フェイルオーバー手順の自動化・一元化（クロスアカウント対応で大規模環境でも単一プランで実行可能）
  • リスク/留意点: 非計画フェイルオーバーで"ungraceful"モードを使用するとdisableをスキップするため重複処理のリスクが残る（業務要件に応じた設計・検証が必要）

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: ARC実行ロールおよび対象アカウントでLambdaのESM操作権限が必要（例: lambda:UpdateEventSourceMapping、lambda:EnableEventSourceMapping、lambda:DisableEventSourceMapping、lambda:ListEventSourceMappings 等）。クロスアカウント実行時は信頼ポリシーと必要権限を正しく構成してください
  • サポートされるイベントソース: Amazon Kinesis、DynamoDB Streams、Amazon MSK、Amazon SQS（記事に明記されたもの）
  • リージョン制限: ARC Region Switchは全商用リージョンで利用可能と記載されていますが、個別のサービス（例: MSKのリージョン対応状況）やリージョン間のネットワーク条件は確認してください
  • フェイルオーバーモード: 通常はdisable→enableの順で安全に切り替えます。非計画フェイルオーバーでdisableが実行できない場合は"ungraceful"で処理を強行できますが、重複処理のリスクがあるため事前に影響評価とテストを行ってください
  • 可観測性/ロギング: 切り替え操作はAPIコールとして実行されるため、CloudTrailやARCの実行ログで監査・トラブルシュートできるようにしてください
  • コスト: ARCの管理機能自体はリージョン切替の運用コストを削減しますが、プラン実行に伴うAPIコール、ログ、追加の監視やクロスアカウント設定に関連するコストが発生する可能性があります。事前にコスト影響を評価してください
  • テスト: 本番切替前にステージング等でdisable/enableシーケンスとungracefulモードの挙動・副作用（重複処理、遅延、順序性）を十分に検証してください

参考情報 ​

[General] Amazon Aurora DSQL now supports change data capture (Preview) ​

概要 ​

Amazon Aurora DSQLがプレビューで変更データキャプチャ（CDC）をサポートしました。データベースの挿入・更新・削除をリアルタイムにAmazon Kinesis Data Streamsへストリーミングできます。

変更内容・新機能の詳細 ​

Aurora DSQLのCDC（プレビュー）は、INSERT/UPDATE/DELETEなどのDMLの結果を自動で変更イベントとしてキャプチャし、Amazon Kinesis Data Streamsへ直接ストリームします。フルマネージド機能のため、独自のストリーミングパイプラインを構築・維持する必要がなく、イベント駆動アプリケーション、リアルタイム分析パイプライン、システム間データ同期の構築が容易になります。キャプチャしたイベントはそのままAWS Lambdaでトリガーしたり、Amazon Kinesis Data Firehose経由でAmazon S3、Amazon Redshift、Amazon OpenSearch Serviceへ配信して分析に利用できます。CDCストリーミングはインフラ構築不要で、データベースのスループットやレイテンシに影響を与えない設計（Zero impactを目標）としていると明記されています。プレビューはAurora DSQLが利用可能な全リージョンで提供されます。課金はキャプチャしたデータ量に基づくDistributed Processing Units（DPU）で行われ、Kinesis Data Streamsの標準料金は別途適用されます。プレビュー機能の詳細な導入手順やサンプルについては公式ブログや「Getting started」を参照してください。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: データベース開発者、データエンジニア、SRE/運用チーム、マイクロサービス設計者
  • 利用シーン: イベント駆動アーキテクチャのトリガー、リアルタイム分析パイプラインへのデータ供給、マイクロサービス間のデータ同期、データレイク（S3）や分析基盤（Redshift/OpenSearch）への継続的取り込み
  • 運用効果: カスタムのCDCパイプラインを作成・維持する工数を削減し、変更イベントをほぼリアルタイムで配信できるためデータ鮮度が向上。DB負荷を抑えつつストリーミング連携を実現可能

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: Aurora DSQLがKinesisへ書き込みやFirehoseへ配信するための適切なIAMロール/ポリシー（PutRecord/PutRecords、Firehose権限等）が必要です。具体的な権限は導入時に確認してください。
  • リージョン制限: プレビューは「Aurora DSQLが利用可能な全リージョン」で提供とされていますが、導入前に対象リージョンでの提供状況を確認してください。
  • コスト: CDCストリーミングはキャプチャ量に応じたDPU課金が発生します。加えてKinesis Data Streams、Data Firehose、S3/Redshift/OpenSearchなどの下流サービスの料金が別途発生します。コスト試算を事前に行ってください。
  • 運用/SLA: プレビュー機能のため仕様や挙動、料金が変更される可能性があり、商用SLAやサポートの扱いが異なる場合があります。本番利用前にリスク評価と検証を行ってください。
  • パフォーマンス注意: AWSは「データベース負荷ゼロ影響」をうたっていますが、実環境でのワークロードによる影響は事前に負荷試験で検証してください。
  • データフォーマット・順序: 出力される変更イベントのフォーマットやパーティションキー／順序性はKinesisの特性に依存します。順序保証やシャード設計は要求に合わせて検討してください。
  • ネットワーク/セキュリティ: 暗号化（KMS）、VPCエンドポイントやネットワーク設定、監査ログなどセキュリティ要件を満たす設定を確認してください。

参考情報 ​

[SageMaker] Three new models for speech recognition and text-to-speech are now available in Amazon SageMaker JumpStart ​

概要 ​

Amazon SageMaker JumpStart に Qwen3 系の音声モデル（Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice、Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base、Qwen3-ASR-1.7B）が追加され、マルチリンガルな音声合成（TTS）と自動音声認識（ASR）機能がワンクリックで利用可能になりました。これらは1.7B パラメータ級のファウンデーションモデルで、リアルタイム/オフライン両対応の音声アプリケーション構築を加速します。

変更内容・新機能の詳細 ​

追加されたモデルと主な技術的特徴:

  • Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice: 多言語（10+ 言語）対応のテキスト→音声（TTS）。命令ベースで音色（timbre）、感情（emotion）、プロソディ（韻律）などを制御できるため、表現豊かな音声生成が可能。カスタマイズされた音声スタイルを要する対話系アプリやコンテンツ生成向け。
  • Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base: 多言語 TTS、入力音声から3秒の短時間でのボイスクローン（rapid voice cloning）をサポート。ドメイン固有の合成音声の微調整（ファインチューニング）やカスタム音声生成のベースモデルとして利用可能。
  • Qwen3-ASR-1.7B: 自動音声認識（ASR）モデルで、52 の言語・方言をサポート。雑音下や複雑な音響環境でも高精度な認識を目指して設計されており、ストリーミングとオフラインの両モードに適する。 デプロイ方法と運用面:
  • SageMaker JumpStart の Models セクションから数クリックでデプロイ可能。また SageMaker Python SDK を用いてプログラム的にデプロイ/管理が可能。
  • リアルタイム低遅延用途は SageMaker のリアルタイム推論エンドポイント、バッチ/大量バッチ処理は非同期推論やバッチ変換（Batch Transform）を選択すると良い。
  • 高スループットや低レイテンシを求める場合は GPU インスタンス（例: 最新の推論向けインスタンス）でのホスティングを推奨。コストと性能のトレードオフを考慮してインスタンスタイプを選択する必要あり。
  • 音声前処理（サンプリングレート、フォーマット、ノイズ除去等）とテキスト後処理（正規化、句読点付与、語彙正規化等）はアプリ側で実装することが多い。 セキュリティ・コンプライアンス:
  • 音声クローンや個人識別情報（PII）に関する法令や利用者同意の管理が重要。商用利用や音声の再現に関する規約を確認のこと。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: 音声アプリ開発者、NLP/音声エンジニア、SaaS事業者、コンタクトセンター運用チーム
  • 利用シーンまたは効果: リアルタイム対話エージェント／バーチャルアシスタント（自然で表現豊かな音声出力）、カスタムボイスの作成（短時間の音声入力からのクローン）、多言語の文字起こし・字幕生成・多言語サポートの自動化
  • 運用効果: 開発工数の削減（JumpStart のワンクリックデプロイで PoC を高速化）、多言語対応と高精度な音声認識によりグローバルな顧客対応を効率化、オンデマンドでのカスタム音声生成によりUXの向上が期待できる

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: モデルのデプロイには SageMaker の実行ロール、S3 へのアクセス、CloudWatch ログ作成権限などが必要です。事前に最小権限のポリシーを準備してください。
  • リージョン制限: 記事本文ではリージョン記載がないため、利用前に自身のリージョンで JumpStart および各モデルの可用性を確認してください（一部リージョンでは未提供の可能性あり）。
  • コスト: 推論インスタンスの稼働時間、データ転送、S3 保存、API 呼び出し数に応じた料金が発生します。低遅延を求める場合は GPU インスタンスを使用するためコスト増となります。
  • 入力/出力フォーマット: TTS はテキスト（命令ベースのプロンプトを含む）→音声（音声データ形式）出力、ASR は音声ストリーム/ファイル→テキスト出力。アプリ側での前処理（ノイズ除去、正規化）・後処理（句読点付与など）が必要です。
  • リアルタイム/バッチ: 低レイテンシのストリーミング用途はリアルタイム推論エンドポイントを利用、バッチ処理は非同期推論やバッチ変換を検討してください。
  • プライバシー/同意: ボイスクローンや個人音声の処理では利用者の明示的な同意と法規制（個人情報保護等）の確認が必須です。
  • 互換性/カスタマイズ: JumpStart 経由でのデプロイ後、追加のファインチューニングやドメイン適応が可能な場合がありますが、実施方法とコストを事前に確認してください。
  • モニタリング: 推論品質（WER 等）とコスト監視のため CloudWatch などでログ・メトリクスを収集する運用設計を推奨します。

参考情報 ​

[SageMaker] Two new models for agentic coding and efficient AI are now available in Amazon SageMaker JumpStart ​

概要 ​

Amazon SageMaker JumpStartでZ.aiのGLM-5.1-FP8とMicrosoftのPhi-4-mini-instructが利用可能になりました。両モデルはそれぞれエージェンシー型コーディングと低レイテンシ／リソース制約下での高効率推論に特化しています。

変更内容・新機能の詳細 ​

今回追加された2モデルは用途が分かれます。GLM-5.1-FP8は“エージェンシー”能力に優れ、長時間にわたるマルチラウンド推論での最適化を得意とします。リポジトリ単位のコード生成、ターミナル操作、複雑なデバッグワークフローなど、反復的に解を洗練していくタイプのソフトウェア工学タスクに向きます。名称の「FP8」は推論効率（メモリとスループット）の最適化を示唆しており、大規模な反復作業でのコスト効率を高めることが期待されます（ただし実際のハードウェア/ランタイム互換性は確認が必要です）。Phi-4-mini-instructは小型でありながら推論力（論理・数学的推論）に強く、24言語対応とfunction callingサポートを備え、メモリ制約やレイテンシ重視の環境に適しています。エッジや低レイテンシのマルチリンガルチャットボット、関数呼び出しを利用する業務ワークフローで有用です。SageMaker JumpStart上では、SageMaker StudioのModels画面から数クリックでデプロイでき、あるいはSageMaker Python SDKを使ってプログラム的にモデルアーティファクトを取得・エンドポイントにデプロイできます。デプロイ後はSageMakerの既存の推論オプション（リアルタイムエンドポイント、サーバーレス/バッチなど）やモニタリング機能を組み合わせて運用できます。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: ソフトウェア開発チーム、AIプラットフォーム/MLエンジニア、SRE/運用チーム
  • 利用シーン: GLM-5.1-FP8は自動コードレビューパイプライン、AI補助IDE、リポジトリ全体の自動修正・デバッグワークフローに最適。Phi-4-mini-instructはエッジ/組み込みや低遅延のマルチリンガルチャットボット、オンデバイスやメモリ制限がある推論環境でのロジック／数学タスクに最適。
  • 運用効果: 繰り返し最適化によるコード品質向上と自動化工数削減（GLM-5.1-FP8）、および小型モデルによる低レイテンシ・低コスト推論の実現（Phi-4-mini-instruct）

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: SageMakerモデル作成・エンドポイント作成・S3アクセス・ECRイメージ利用などの権限が必要です。事前に最小権限のIAMロールを準備してください。
  • リージョン制限: 新モデルは全リージョンで即時利用可能とは限りません。利用前に対象リージョンでのJumpStart/モデル配信可否を確認してください。
  • コスト: JumpStart自体は管理コンソールですが、デプロイしたエンドポイント（GPU/CPUインスタンス）、ストレージ、データ転送に対して課金されます。特にGLMの長時間反復処理は計算コストが増加します。
  • ハードウェア互換性: 名前に含まれるFP8などの低精度最適化は特定のGPU/ランタイムで性能が出る場合があります。対応インスタンス（例: H100系等）や対応ライブラリが必要かを確認してください。
  • モデルライセンス/利用制限: Z.aiやMicrosoft由来モデルの利用規約・ライセンス条件がある可能性があります。商用利用やデータ利用の制約を事前に確認してください。
  • セキュリティ/データ保護: 機密データを推論に送る場合はVPCエンドポイントや暗号化、ログの取り扱いを設計してください。モデル出力の検証も必須です。
  • 運用上の注意: GLM-5.1-FP8のようなエージェンシー用途では反復回数・タイムアウト・リソース制御を設計しないとコスト膨張やレイテンシ問題が発生します。事前に性能評価とガードレール（最大反復数やコール制限）を設定してください。

参考情報 ​

[General] Reference stack outputs across accounts and Regions with AWS CloudFormation and CDK ​

概要 ​

AWS CloudFormationに新しい組み込み関数 Fn::GetStackOutput が追加され、CloudFormationテンプレートおよびCDKアプリケーションから別アカウント・別リージョンのスタック出力を直接参照できるようになりました。これによりマルチアカウント／マルチリージョン構成のプロビジョニングが簡素化され、CDKのクロススタック依存関係再構成時のデプロイデッドロックが解消されます。

変更内容・新機能の詳細 ​

Fn::GetStackOutput はターゲットのスタック名（StackName）、出力キー（OutputKey）、クロスアカウントアクセス用の IAM ロール ARN（RoleArn）、および任意で Region を指定して、CloudFormation テンプレート内で別アカウント／別リージョンのスタック出力値を参照するための新しいイントリンシック関数です。CloudFormation は指定されたロールを AssumeRole し、対象アカウント／リージョンで DescribeStacks 等の API を実行して出力値を取得し、テンプレート処理時に値を解決します。CDK ではクロスアカウント／クロスリージョン参照にこの関数を自動的に利用し、従来必要だったカスタムリソースや SSM パラメータを使った値の共有を不要にします。さらに、CDK の Fn.getStackOutput を使うことで「弱い参照（weak reference）」を作成し、スタックのリファクタリングや依存関係の再構成時にデプロイのデッドロックを回避できます。導入手順はテンプレートに Fn::GetStackOutput を追加し、対象アカウント側に適切な信頼ポリシーと権限を持つロールを用意することです。機能は CloudFormation をサポートするリージョンで利用可能ですが、リージョンごとのサービス提供状況は AWS リージョン表を確認してください。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: マルチアカウント／マルチリージョンでインフラを管理するクラウドエンジニア、プラットフォームチーム、SRE
  • 利用シーンまたは効果: VPC ID、サブネット、データベースエンドポイントなどのインフラ値をアカウント間で直接参照して共有する場合に、手動で値をコピーしたり SSM パラメータ／カスタムリソースを用いる必要がなくなる
  • 運用効果: テンプレート間の同期作業やチーム間の調整を削減し、設定ドリフトのリスクとデプロイ時のデッドロックを低減する
  • 開発効果: CDK アプリでのクロスアカウント／クロスリージョン参照が自動化され、カスタム実装やワークアラウンドの保守負荷が軽減される

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: 対象アカウント側に用意するロールは CloudFormation が sts:AssumeRole できるよう信頼ポリシーを設定し、DescribeStacks（cloudformation:DescribeStacks）等、出力値取得に必要な CloudFormation API を許可する権限を付与する必要があります
  • リージョン制限: CloudFormation をサポートするリージョンで利用可能。利用前に AWS リージョン表でサービス提供状況を確認してください
  • コスト: Fn::GetStackOutput 自体に追加料金は発生しませんが、クロスアカウント呼び出しは STS や CloudFormation API 呼び出しを行うため通常の API 呼び出し費用の範囲で考慮してください（通常は微小）
  • 既存マイグレーション: 既存の SSM Parameter やカスタムリソースを置き換え可能ですが、置換時はアクセスロールの整備とデプロイ順序の確認が必要です
  • セキュリティ: 参照先の出力に機密情報を含めないことを推奨します。出力値が必要なら最小権限のロール設計と監査（CloudTrail 等）でアクセスを監視してください
  • CDK固有: CDK は自動的にこの関数を利用しますが、跨るアカウント／リージョンでのデプロイ設定（環境設定・ブートストラップ・デプロイ資格情報）を適切に管理してください

参考情報 ​

[Ec2] Amazon EC2 X8aedz instances are now available in Europe (Ireland) region ​

概要 ​

Amazon EC2の新しいX8aedzインスタンスが Europe (Ireland) (eu-west-1) リージョンで利用可能になりました。5th Gen AMD EPYC（Turin）プロセッサで最大5GHzのCPU周波数と大容量メモリ／ローカルNVMeを特徴とする高単スレッド性能・メモリ集約ワークロード向けインスタンスです。

変更内容・新機能の詳細 ​

X8aedzインスタンスは、5th Gen AMD EPYC（開発コード名：Turin）を採用し、クラウド上で最高の最大CPU周波数（5.0 GHz）を提供します。第6世代AWS Nitro Cardを使用して構築され、ローカルNVMe SSD（最大8 TB）を組み合わせることで、メモリ集約かつ高シングルスレッド性能を要求するバックエンドEDA（物理レイアウト、物理検証、フロアプランニング、ロジック配置、クロックツリー合成、ルーティング、電源/信号整合性解析など）や、単一スレッド性能と大容量メモリを活かすリレーショナルデータベースに最適化されています。メモリ対vCPU比は32:1で、2〜96 vCPU、64〜3,072 GiBメモリの8つのサイズ（うち2つはベアメタル）を提供します。購入はオンデマンド、Savings Plans、Spotで可能です。ローカルNVMeは高スループット・低レイテンシの一時ストレージとして動作し、EBSとは異なりインスタンス終了でデータが消失する点に注意が必要です。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: EDA（電子設計自動化）エンジニア、半導体設計チーム、シングルスレッド性能や大容量メモリを活用するDB管理者・アプリケーションエンジニア
  • 利用シーンまたは効果: フロアプラン、ロジック配置、CTS、ルーティング、電源／信号整合性解析などのバックエンドEDAジョブで処理時間短縮。大規模インメモリDBやレイテンシ敏感なシングルスレッド処理でも高い単体性能を発揮
  • 運用効果: ローカルNVMeと高周波CPUの組合せによりI/O遅延とCPUバウンドな処理が改善され、設計サイクル短縮やクエリ応答時間向上が期待できる
  • コスト影響: 高周波・大容量メモリ・ローカルNVMeを備えるため、同等vCPU数の汎用インスタンスより単位時間あたりコストは高くなる可能性がある。Savings PlansやSpot活用でコスト最適化が可能
  • リージョン影響: 本発表は Europe (Ireland)（eu-west-1）での提供開始を示す。利用可否はリージョンごとに異なるため、他リージョンでの提供状況は確認が必要

技術的な注意点 ​

  • リージョン制限: 本リリースは Europe (Ireland)（eu-west-1）向けの追加。利用したい場合は該当リージョンでの提供確認を行ってください
  • インスタンス仕様: 2〜96 vCPU、64〜3,072 GiBメモリ、メモリ:vCPU比32:1、最大8 TBのローカルNVMe、2つのベアメタルサイズあり
  • ローカルNVMeの永続性: ローカルNVMeはインスタンスストア（エフェメラル）であり、インスタンスの停止/終了でデータが失われます。重要データはEBSやS3へ適切にバックアップしてください
  • OS/ドライバ: NitroベースのインスタンスとNVMeデバイスを利用するため、最新のLinuxカーネルやNVMeドライバの互換性確認、必要に応じてOSイメージの更新が必要です
  • 購入オプション: On-Demand、Savings Plans、Spotに対応。長期利用はSavings Plansでコスト削減を検討してください
  • コンプライアンス/ライセンス: ベアメタルや高性能インスタンスでの商用ソフトウェア利用時はライセンス条件の確認を推奨します
  • IAM権限: 特別なIAM権限は不要だが、インスタンス起動や割当てに必要な通常のEC2起動権限（ec2:RunInstances等）は必要です
  • モニタリング/運用: 高メモリ・高IOインスタンスはCloudWatchメトリクス（CPU、メモリはカスタムメトリクスが必要、NVMeはOSレベル監視）とログ収集を組み合わせて性能監視を行ってください

参考情報 ​

[Connect] Amazon Connect Customer launches permission for agents to view only their own performance evaluations ​

概要 ​

Amazon Connect Customer にエージェントが自分自身の評価のみを Connect UI で閲覧できる新しい権限が追加されました。これにより、他のエージェントの評価を見せずにフィードバックを確認し自己改善できるようになります。

変更内容・新機能の詳細 ​

新しい権限は Connect の UI レベルで動作し、エージェントが自分に対して付けられた評価（Contact Evaluations）を検索・表示できる一方で、他エージェントの評価にはアクセスできないよう制限します。表示される評価は通話録音や文字起こし（transcript）と併せて確認でき、エージェントは評価を確認した後に「承認（acknowledgment）」を送信できます。管理者は同時に、エージェントに部署全体のコンタクト（顧客とのやり取り）を調査するための参照アクセスを付与することが可能ですが、その場合でも評価の可視性は「自分の評価のみ」に限定されます。実装上は Connect のセキュリティプロファイル/権限モデル内で設定する想定で、通話録音やトランスクリプトの表示は既存のメディアアクセス権限や保存設定（S3・暗号化設定など）の影響を受けます。監査や操作履歴は既存のログ（CloudTrail 等）や評価メタデータにより追跡可能です。この記事の機能は Amazon Connect Customer を提供するすべての AWS リージョンで利用可能です。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: コンタクトセンターのエージェント、品質管理（QA）チーム、スーパーバイザー、運用管理者
  • 利用シーン: エージェント自身によるフィードバック確認とセルフコーチング、QA の結果確認、部署横断のコンタクト調査（マルチコンタクト事案の原因調査）
  • 運用効果: ピアの評価情報漏洩リスクを低減しつつ、エージェントの自己改善や監査対応を促進。スーパーバイザーは別途権限を与えることで完全な監査・指導が可能
  • セキュリティ/コンプライアンス: 個人情報・評価情報の可視範囲を細かく制御できるため、プライバシー要件や内部統制の遵守に寄与

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: Connect のセキュリティプロファイル（またはロール）で該当の「自分の評価のみ閲覧」権限を付与する必要があります。スーパーバイザーが他者の評価を閲覧する場合は別途権限付与が必要です
  • リージョン制限: 記事によれば Amazon Connect Customer を提供する全リージョンで利用可能です
  • コスト: 新権限自体に追加料金は想定されませんが、通話録音やトランスクリプトの保存・検索・再生にかかる S3 保存・データ転送・音声文字起こし（Amazon Transcribe 等）コストは発生します
  • データアクセス制御: 録音・トランスクリプトの表示は既存のメディアアクセス権限や暗号化（KMS）設定に依存します。評価の「承認」操作は評価メタデータを更新するため、該当の書き込み権限が必要です
  • 監査/ログ: 評価の閲覧・承認操作は監査対象とすべきです。CloudTrail や Connect の操作ログで追跡できるか事前に確認してください
  • API/自動化: UI での可視化権限に加え、評価データへ API 経由でアクセスする場合は別途 API 権限の設定が必要です
  • 互換性: 既存の評価ワークフローやカスタムダッシュボードと組み合わせる際は、評価可視性の制約が影響するため事前検証を推奨します

参考情報 ​

[Govcloud Us] Amazon RDS for PostgreSQL supports minor versions 18.4, 17.10, 16.14, 15.18, and 14.23 ​

概要 ​

Amazon RDS for PostgreSQL がマイナーアップデートの新しいバージョン（18.4、17.10、16.14、15.18、14.23）をサポートしました。PostgreSQL 18 向けに PostGIS 3.6.3 の postgis_topology 拡張も利用可能になっています。

変更内容・新機能の詳細 ​

サポート対象となったマイナーバージョンは PostgreSQL 18.4、17.10、16.14、15.18、14.23 です。これらのマイナーリリースには既知のセキュリティ脆弱性の修正、バグフィックス、コミュニティによる改善が含まれるため、アップグレードが推奨されます。加えて、PostgreSQL 18 上で PostGIS 3.6.3 の postgis_topology が有効になり、ネットワーク接続性や空間的隣接などのトポロジー関係をデータベース内でモデル化・クエリできるようになりました。アップグレードはスケジュールされたメンテナンスウィンドウ中に自動マイナーバージョンアップグレードを使って実行可能です。大規模運用向けには AWS Organizations の Upgrade Rollout Policy を使って段階的に（まず開発環境→本番環境）何千ものデータベースをオーケストレーションできます。ダウンタイムを最小化する手段として、物理レプリケーションを用いた Amazon RDS Blue/Green デプロイ（フィジカルレプリケーション）を利用可能です。インスタンス作成・更新は RDS コンソールまたは AWS CLI（modify-db-instance / modify-db-cluster でエンジンバージョン指定）で実行できます。利用料金やリージョン対応状況は RDS for PostgreSQL の価格ページとリージョン情報を参照してください。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: PostgreSQL を運用するデータベース管理者、SRE、アプリケーション開発者
  • 利用シーン: セキュリティパッチ適用・バグ修正の反映、PostGIS を用いた高度な空間トポロジーモデリング、段階的な大規模アップグレード運用
  • 運用効果: 自動マイナーアップグレードと Upgrade Rollout Policy により多数の DB を安全に段階的に更新でき、Blue/Green による物理レプリケーションでダウンタイムを最小化可能

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: modify/upgrade 実行には rds:ModifyDBInstance / rds:ModifyDBCluster 等の権限が必要です。Organizations を使う場合は Organizations の管理権限やサービスリンクロールが必要になります。
  • 拡張機能互換性: postgis_topology は PostGIS 3.6.3 を含む PostgreSQL 18 で利用可能。その他の拡張（カスタム/サードパーティ）はバージョン間で互換性が壊れる可能性があるため事前検証と必要に応じた再ビルドを推奨します。
  • 自動マイナーバージョンアップグレード: 有効化すると指定したメンテナンスウィンドウ内で自動適用されます。即時適用は modify 操作で手動指定可能です。
  • バックアップとテスト: 本番アップグレード前にスナップショット取得および開発環境での検証を必ず行ってください。リリースノートで互換性変更点を確認してください。
  • リージョン制限: 配布はリージョンごとに異なります。この記事は GovCloud (US) カテゴリで公開されていますが、実際の利用可否はリージョンの提供状況を確認してください。
  • コスト: Blue/Green や段階的ロールアウトは追加のレプリカ／待機インスタンスやデータ転送・ストレージコストを発生させる可能性があります。料金ページを確認してください。
  • パラメータグループ/設定: マイナーバージョンでデフォルト動作や最適化が変わることがあるため、DB パラメータグループの互換性チェックと必要な調整を行ってください。

参考情報 ​

[General] AWS Transform adds agentic AI assistant to the AWS Toolkit for Visual Studio ​

概要 ​

AWS Transformは、AWS Toolkit for Visual Studioに対話型のエージェント型AIアシスタントを追加しました。これにより.NET開発者はIDE上で対話的にアプリケーションのモダナイズ（解析・計画作成・実行・レビュー）を行えるようになります。

変更内容・新機能の詳細 ​

新しいエージェントは、Visual Studio内からソースコードを解析して詳細な評価レポートと変換（modernization）プランを自動生成します。生成したプランはステップ単位で対話的に実行され、開発者は各ステップで差分（diff）を確認、編集、承認してから次に進められます。処理はチェックポイント化され、任意のステップで一時停止・再開が可能です。自然言語でエージェントに指示（ステアリング）でき、変換中に発生したビルドエラーはエージェントが自動で修正を試みます。操作ログ（worklogs）や透明性のある実行履歴が出力され、完了時にはダウンロード可能なHTMLサマリーレポートと次の推奨アクションを提供します。ワークフローはWebコンソールとIDE間でコンテキストと進捗が保持されるため、コンソールで開始したプロジェクトをVisual Studioでそのまま継続できます。さらにKiroや他のAIコーディングアシスタントからAWS Transformエージェントを呼び出し、好みの開発環境で繰り返し作業を続けられる統合体験を提供します。対応リージョンは US East (N. Virginia)、Canada (Central)、Europe (Frankfurt)、Europe (London)、Asia Pacific (Mumbai)、Asia Pacific (Seoul)、Asia Pacific (Sydney)、Asia Pacific (Tokyo) です。利用開始は最新のAWS Toolkit for Visual StudioをVisual Studio Marketplaceから入手してください。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: .NET開発者、モダナイゼーション担当チーム、SRE/DevOpsエンジニア
  • 利用シーンまたは効果: 既存のWindows/.NETアプリケーションをIDE内で段階的にモダナイズ（ライブラリ更新、クラウド移行準備、コードリファクタリング等）し、Webコンソールへの切り替えを減らして開発効率を向上
  • 運用効果: ステップ毎のレビューとチェックポイントによりリスクを低減しつつ自動修正で工数削減。作業ログとHTMLレポートで監査・引き継ぎが容易に

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: Transform実行や成果物保存に必要な権限（例: AWS Transform利用ポリシー、S3、CodeCommit/リポジトリアクセス、CloudWatch/ログ、CloudFormation等のリソース作成権限）が必要。最小権限ポリシーの確認を推奨
  • リージョン制限: 提供リージョンは記事記載の8リージョン（N. Virginia, Canada Central, Frankfurt, London, Mumbai, Seoul, Sydney, Tokyo）のみ。その他リージョンでは未対応
  • コスト: AWS Transformの処理、生成されたリソース、S3保存、ログ出力、ネットワーク転送などに対して通常のAWS課金が発生する可能性あり。変換ジョブ実行前にコスト見積りを行ってください
  • Visual Studio要件: 最新のAWS Toolkit for Visual Studioが必要。対応するVisual Studioバージョンや.NETターゲットの互換性はツールのドキュメントで確認してください
  • 信頼性/制限: 自動修正は万能ではなく手動レビューが必要。複雑な依存関係や環境固有のビルド問題はエージェントで完全に解決できない場合あり
  • 統合: Kiro等のサードパーティ製AIアシスタントからの呼び出しは別途統合設定や認証が必要となる可能性がある
  • その他: 作業中に生成されるdiffやプランを外部に保存する場合は機密情報の取り扱いに注意

参考情報 ​

AI要約はOpenAI APIによって生成されています。

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