AWS What's New Digest

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2026年08月27日 ​

[Cognito] Amazon Cognito adds admin API operation to reset user TOTP configurations ​

概要 ​

Amazon Cognitoに、ユーザーのTOTP（時間ベースのワンタイムパスワード）MFA構成を管理者側でリセットするための新しい管理用API（AdminDeleteSoftwareToken）が追加されました。TOTP端末を紛失したユーザーをアカウント再作成せずに復旧できるようになります。

変更内容・新機能の詳細 ​

追加されたAdminDeleteSoftwareToken APIは、指定したユーザーのソフトウェアトークン（TOTP）関連の設定（端末との紐付け）を管理者が削除できる操作です。管理者がこのAPIを呼び出すと、該当ユーザーは次回サインイン時にTOTPの再登録（再設定）手続きを行えるようになり、TOTP端末紛失によるロックアウトからの回復が可能になります。既存のユーザーアカウント自体は再作成する必要がなく、MFAポリシー（必須設定など）を維持したまま再登録の流れを提供できます。本操作はソフトウェアトークン（TOTP）固有のリセットであり、SMSなど他のMFA手段やユーザー属性の削除を行うものではありません。利用はAWS CLI、各種SDK、またはCognitoのAPI経由で行え、CloudTrailで呼び出しが記録されます。すべてのAmazon Cognito対応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: Cognitoを利用するアプリ開発者、ID管理者、SRE/運用チーム
  • 利用シーン: ユーザーがTOTP端末（Authenticatorアプリ等）を紛失・故障した際のアカウント復旧フロー
  • 運用効果: アカウントの再作成やパスワードリセットに頼らず、MFAを維持したまま安全にTOTPの再登録を促せるため、運用負荷とユーザー影響を低減
  • セキュリティ上の効果: 不正な端末紐付けを解除して新しい端末での強制再登録を行えるため、MFA運用の安全性向上
  • 導入の注意点: アプリ側で再登録フロー（サインイン後のTOTPセットアップ処理）を UX として用意しておく必要あり

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: AdminDeleteSoftwareToken APIの呼び出しには相応のIAM権限（例: "cognito-idp:AdminDeleteSoftwareToken"）が必要です。運用用ロール/ポリシーを事前に確認してください
  • リージョン制限: 記事によれば、Amazon Cognitoが利用可能なすべてのリージョンで提供されていますが、念のため対象リージョンで利用可能か確認してください
  • コスト: 本API呼び出し自体に特別な追加料金は通常発生しません（Cognitoの通常料金体系に従います）が、CloudTrailログや関連サービスの使用に伴う費用は別途発生する可能性があります
  • SDK/CLI: 最新のAWS CLIおよびSDKでサポートされているバージョンを使用してください。古いバージョンではAPIが見えない場合があります
  • 影響範囲: この操作はソフトウェアトークン（TOTP）の紐付けを解除するものであり、SMSやハードウェアトークン、ユーザー属性の削除は行いません。MFAを必須にしているユーザープールでは、ユーザーは再登録を完了するまでサインイン要件を満たさない可能性があるため、再登録フローを確認してください
  • 監査: AdminDeleteSoftwareTokenの呼び出しはCloudTrailに記録されるため、変更履歴・監査ログを有効にして運用ログを確認してください

参考情報 ​

[Connect] Amazon Connect Customer now supports unplanned shrinkage in agent schedules ​

概要 ​

Amazon Connect Customer のエージェントスケジュールで、予期しない欠勤（unplanned shrinkage）をスケジュールに反映できるようになりました。これにより、遅刻や急な病欠などを考慮したより正確なスタッフ計画とサービスレベル予測が可能になります。

変更内容・新機能の詳細 ​

管理者はエージェントスケジュールに対して「予期しない欠勤率（unplanned shrinkage）」の想定値を直接アップロードできるようになりました。アップロードされた欠勤想定は即座にスケジュールの主要指標（scheduled headcount、net staffing、projected service level など）に反映され、各時間帯ごとの手元人数や予測サービスレベルが欠勤を織り込んだ形で再計算されます。例えば、ある時間帯に予定しているエージェントのうち10%が遅刻等で不在になる想定を設定すると、従来90%だった予測サービスレベルが欠勤を織り込んだ結果85%に低下する、といった影響が可視化されます。これにより、ワークフォースマネージャーは事前にシフト調整やバックアップ手配を行い、目標サービスレベルの維持を図りやすくなります。本機能は Amazon Connect のエージェントスケジューリングが利用可能なすべての 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ワークフォースマネージャー、スケジューリング担当者、SRE/運用チーム
  • 利用シーンまたは効果: 遅刻・急病などの突発的な欠勤を考慮したスケジュール作成と、欠員発生時のサービスレベル低下の事前可視化
  • 運用効果: 欠勤想定を反映した即時の指標更新により、シフト補充やオンコール手配の意思決定を迅速化し、目標SLの維持を支援
  • 導入効果: 需要予測とリソース計画の精度向上により、過剰配備や人手不足によるコスト・サービス影響の低減が期待される

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: スケジュールの編集やアップロードを行うための Amazon Connect 管理権限（スケジューリング関連の権限）が必要です。事前にロール/ポリシーを確認してください。
  • リージョン制限: Amazon Connect のエージェントスケジューリングが利用可能な AWS リージョンで提供されます。該当リージョンでサービスが有効か確認してください。
  • コスト: 新機能自体での追加課金は記事に明記されていませんが、Amazon Connect の通常の利用料金が適用されます。運用上の増員や追加API利用などはコストに影響します。
  • 反映タイミング: 欠勤想定をアップロードした後、スケジュール指標が即時に再計算されるとされていますが、実運用での反映タイミングやキャッシュの挙動は環境によって異なる可能性があるため、テスト運用で確認してください。
  • データフォーマット/互換性: 記事では「アップロード」との記載のみで具体的なフォーマットは明示されていません。UI操作やバルクインポートの仕様は公式ドキュメントで確認してください。

参考情報 ​

[Simple Storage Service] Mountpoint for Amazon S3 adds memory usage controls ​

概要 ​

Mountpoint for Amazon S3 がメモリ使用量の上限指定機能を追加しました。明示的な上限を指定するか、実行環境に応じた安全なデフォルトを自動検出してメモリの成長を抑制できます。

変更内容・新機能の詳細 ​

新しいメモリ使用制御により、Mountpoint はユーザー指定のメモリ目標（memory target）を保持するか、実行環境を検出して安全なデフォルト値を自動設定できます。自動検出はコンテナ環境（例: Amazon EKS）で割り当てられたコンテナメモリ予算を検出し、その範囲内で動作するように調整します。メモリプレッシャーが発生した場合、Mountpoint は動作を遅延させたりキャッシュ成長を抑制／エビクト（間接的にメモリ消費を制御）することで、割り当てられたメモリ予算を超えないように振る舞います。これにより、機械学習のトレーニングや大規模分析など、メモリ集約型アプリケーションと同一ホスト／コンテナで共存させやすくなります。従来は使用パターンに応じて Mountpoint のメモリ使用が時間とともに増大し、他プロセスと競合して性能や安定性に影響することがありましたが、本機能でそのリスクを低減できます。Mountpoint はすべての AWS リージョンで利用可能で、最新版へのアップグレードや設定変更は Mountpoint の GitHub リポジトリの設定ガイドに従って行います。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: コンテナ化されたアプリケーション開発者、SRE/運用チーム、機械学習エンジニア、データ分析チーム
  • 利用シーンまたは効果: EKS／コンテナ環境やメモリが制限された EC2 インスタンス上で、S3 をファイルシステムとしてマウントして使用するワークロード（ML トレーニング、分析ジョブ、バッチ処理など）で、Mountpoint によるメモリ膨張を抑えて安定稼働させる
  • 運用効果: メモリ競合による OOM（Out-Of-Memory）やパフォーマンス劣化のリスクを低減し、アプリケーション間でのメモリ予算共有を容易にする
  • リソース最適化: 実行環境に基づく自動検出や明示設定により、ノード／コンテナのメモリ割当を厳格に運用でき、リソース密度を上げられる

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: Mountpoint 自体は S3 へのアクセス権（GetObject/PutObject 等）を必要とします。EKS では IAM Roles for Service Accounts (IRSA) 等で適切な権限を付与してください
  • リージョン制限: 発表では "すべての AWS リージョンで利用可能" とされています
  • コスト: 機能自体に追加課金は通常発生しませんが、動作させるノードやコンテナのメモリ割当を変更するとインフラコストに影響する可能性があります
  • コンテナ設定: 自動検出を利用する場合はコンテナのメモリリミット（Kubernetes の requests/limits 等）を正しく設定しておく必要があります
  • 設定/互換性: メモリ目標は明示設定（ユーザー定義）または自動モードが利用可能です。既存の Mountpoint バージョンからの移行はリポジトリのアップグレード手順に従ってください
  • 監視/ログ: メモリ関連のメトリクスや Mountpoint のログを収集し、メモリプレッシャー時の挙動（スローダウンやキャッシュ挙動）を検証してください
  • その他: 詳細な設定項目名や挙動（どのキャッシュをどのタイミングでエビクトするか等）は公式の設定ガイドを参照してください

参考情報 ​

[Connect] Amazon Connect Customer now supports points-based scoring in performance evaluations ​

概要 ​

Amazon Connect Customerにポイントベースの評価スコア機能が追加され、管理者が各評価基準に対して重要度に応じたポイントを割り当て、合計点でエージェント（人間・AI）の評価を行えるようになりました。従来のパーセンテージ（合計100%）方式に代わる柔軟なスコアリング手法です。

変更内容・新機能の詳細 ​

ポイントベースのスコアリングでは、評価フォームの各項目に個別のポイントを割り当て、評価者が得点したポイントの合計を最終スコアとします。これにより「合計を100%にする必要がある」制約がなくなり、重要度の高い項目に大きく配点したり、ボーナスポイントを設定して優れた顧客対応を加点するなど、ビジネス価値に即した重み付けが可能です。具体例として「顧客問題の解決:40点」「コンプライアンス遵守:20点」「適切な挨拶:10点」のように設定できます。評価フォームの設計では、複数のコンプライアンス基準をまとめて1つの選択式質問にすることでフォームを短縮したり、着信理由を評価対象から外すなど柔軟な運用が可能です。本機能は人間エージェントだけでなくAIエージェントの評価にも適用できます。発表によれば、本機能はAmazon Connect Customerが提供されている全リージョンで利用可能です。詳細な設定方法や管理コンソール／APIの操作については公式ドキュメントを参照してください。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: コンタクトセンター管理者、品質管理チーム、SRE/運用担当者
  • 利用シーンまたは効果: 評価基準の重要度に基づく柔軟な重み付け（例: 重要なコンプライアンス項目に高配点、良好な顧客対応にボーナス加点）により、スコアがビジネス価値をより正確に反映
  • 運用効果: 評価フォームの簡素化（複数基準の統合や不要項目の除外）と評価精度の向上、AIエージェント評価の一貫化
  • 移行影響: 既存のパーセンテージベースの評価との互換性に注意が必要。過去スコアとの比較や閾値設定の見直しが必要になる可能性あり
  • リージョン: Amazon Connect Customerが提供されている全リージョンで利用可能（発表時点）

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: 評価フォームの作成・編集・閲覧に関する管理権限が必要。組織のIAMロールで評価管理権限を持つユーザーを確認してください
  • リージョン制限: 発表では "提供中の全リージョン" とされていますが、利用前に対象リージョンのコンソールで有効化状況を確認してください
  • コスト: 発表時点でポイントベース自体に追加課金は明記されていませんが、Amazon Connectの標準利用料（通話・ストレージ等）は発生します。詳細は料金ページで確認してください
  • 移行・互換性: 既存のパーセンテージ方式からポイント方式への自動変換は保証されないため、評価基準の再設計と過去データのマッピング（比較基準の設計）が必要です
  • 自動化/API: 管理コンソールだけでなく、評価フォーム管理を自動化している場合は既存のスクリプトやIaC（Infrastructure as Code）設定の対応確認が必要です
  • データ分析: 新しい配点体系を導入すると履歴スコア分布が変わるため、KPIやアラート閾値の再評価を推奨します

参考情報 ​

[Glue] AWS Glue 5.1 is now available in AWS European Sovereign Cloud Region ​

概要 ​

AWS Glue 5.1 が AWS European Sovereign Cloud Region で利用可能になりました。コア実行エンジンのアップデート（Apache Spark 3.5.6、Python 3.11、Scala 2.12.18）やオープンテーブルフォーマットの最新ライブラリ対応により、性能・セキュリティ・アクセス制御が強化されています。

変更内容・新機能の詳細 ​

主な変更点は以下のとおりです。

  • 実行環境のアップグレード: Apache Spark 3.5.6、Python 3.11、Scala 2.12.18 を採用。これによりパフォーマンス改善や言語レベルの最新セキュリティ修正が反映されます。
  • オープンテーブルフォーマットのライブラリ更新: Apache Hudi 1.0.2、Apache Iceberg 1.10.0、Delta Lake 3.3.2 をサポート。これらによりテーブル操作やトランザクション処理、メタデータ管理の機能が向上します。
  • Apache Iceberg フォーマット v3.0 サポート: デフォルト列値（default column values）、merge-on-read テーブル向けの deletion vectors、マルチ引数トランスフォーム、および行単位のライナージ追跡（row lineage tracking）など新機能を利用可能。
  • Lake Formation の細粒度アクセス制御（Fine-grained access control）を拡張: これまでは読み取りに限定されていた制御が、Spark DataFrame と Spark SQL に対する書き込み（DMLおよびDDL）にも適用可能になりました。これによりデータアクセスガバナンスをより厳格に統制できます。
  • Apache Hudi および Delta Lake テーブルに対する Apache Spark のフルテーブルアクセス制御を追加: 書き込みやスキーマ変更を含む操作のセキュリティ制御が強化されます。
  • 利用可能リージョンの拡張: AWS Commercial、AWS GovCloud (US) に加え、AWS European Sovereign Cloud Region でも利用可能になりました。
  • 利用方法: AWS APIs、AWS CLI、AWS SDK、または AWS Glue Studio から Glue 5.1 を選択してジョブを実行できます。

影響範囲・利用シーン ​

  • 対象ユーザー: データエンジニア、データプラットフォーム運用者、SRE、セキュリティ/ガバナンス担当者
  • 利用シーンまたは効果: 大規模ETL/ELT処理での性能向上、最新のオープンテーブルフォーマット機能（Iceberg v3 の default values や deletion vectors 等）の活用、Lake Formation による読み書きの細粒度アクセス制御適用
  • 運用効果: データアクセス制御の強化によりコンプライアンス対応が容易になり、不正な書き込みやスキーマ変更の抑止が可能
  • 移行/互換性影響: Python 3.11 や Spark 3.5 系の差分により既存スクリプトやネイティブ拡張（C拡張、ネイティブライブラリ）の検証が必要
  • セキュリティ/ガバナンス: 欧州ソブリン環境での利用が可能になったため、データ主権・規制対応の選択肢が広がる

技術的な注意点 ​

  • IAM権限: Lake Formation の細粒度制御を利用する場合、Lake Formation と Glue 両方の権限（データベース/テーブルレベルの許可設定）が必要です。Glue ジョブ用のロールにも適切な Lake Formation/Glue 権限を付与してください。
  • リージョン制限: 今回は AWS European Sovereign Cloud Region での提供開始。既存の commercial/GovCloud でも利用可能ですが、全リージョンで同機能・同バージョンが即時提供されるとは限りません。利用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: Glue のバージョン自体に対する追加料金は明示されていませんが、Spark エンジンの仕様変更によりジョブの実行時間やリソース使用量が変動する可能性があります。パフォーマンス評価を実施し、コスト影響を確認してください。
  • 互換性/移行: Python 3.11 への移行で依存パッケージ（特にネイティブ拡張を含むライブラリ）が動作しない可能性があります。Spark 3.5.6 での API/挙動差分（プラグインやコネクタの互換性）も要検証です。
  • Lake Formation 設定: 書き込み制御を有効にするには Lake Formation のポリシーとメタデータの正しい設定が必要です。DDL 操作に対する権限やタグベースの許可設定を見直してください。
  • オープンテーブルフォーマット依存: Iceberg/Hudi/Delta の新バージョンに伴う機能（例: Iceberg v3 の deletion vectors 等）を利用する場合、既存テーブルのアップグレードや変換手順、互換性チェックが必要となる場合があります。
  • 実行方法: Glue Studio、CLI、SDK/API から --glue-version=5.1（あるいは該当パラメータ）を指定してジョブを作成/更新してください。
  • モニタリング: 新バージョン導入後はジョブ実行ログ、メトリクス、コストを一定期間モニタリングし、性能/安定性を評価してください。

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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