AWS クラウドでの 20 年 — 時間がたつのはなんと早いのでしょう!

AWS は創立 20 周年を迎えました! 着実なイノベーションのペースで、AWS は 240 を超える包括的なクラウドサービスを提供するように成長し、毎年何百万ものお客様に何千もの新機能をリリースし続けています。この間、このブログには 4,700 件を超える投稿が公開されました。これは、Jeff Barr 氏が創立 10 周年記念記事を書いたときまでの 2 倍以上です。

AWS は私の人生を変えました
20 年前に私が行っていたことを振り返ってみると、私は 2006 年 3 月 13 日に、韓国 NGWeb カンファレンスの基調講演のスピーカーとしての Jeff にソウルで会いました。当時、Amazon は e コマース API サービスを導入し、API エコノミーを最初に開始した先駆者の 1 つでした。基調講演でのスピーチの後、彼はその日の夕方に帰国し、米国に戻るフライトで Amazon S3 ローンチのブログ記事を書いたのだと思います。

彼との短い出会いは私の人生に大きな変化をもたらしました。彼はブロガーとしての私のロールモデルになり、私は私の会社で API ベースのサービスを構築し、それをサードパーティの開発者に公開し始めました。私が博士課程の学生であり、仕事を休んでいたときに、私のような個々の研究者にとって、AWS クラウドサービスは大規模な研究プロジェクトを実施するための強力なツールであることに気付きました。仕事に復帰した後、私の会社は 2014 年に韓国で最初の AWS の顧客の 1 つになりました。私自身を含め、数え切れないほどの開発者がクラウドコンピューティングを採用し、その機能を積極的に利用して、以前は不可能だったことを達成してきました。

過去 10 年間で、テクノロジー環境は劇的に変化しました。深層学習は AI でのブレークスルーとして登場し、大規模言語モデル (LLM) に基づく生成 AI から今日のエージェンティック AI テクノロジーへと進化しました。Jeff は次のように書いています。「将来を見据えるときには、派手な気晴らしと本物のトレンドを区別できると同時に、昨日のニッチが今日の主流テクノロジーになった場合にピボットするのに十分な柔軟性を保つ必要があります」。 この原則は、AWS がイノベーションに取り組む方法の指針となります。まず、お客様が本当に必要としているものに耳を傾けることから始めます。本当のトレンドは、すべての新しいテクノロジーを追求することではなく、むしろお客様の最も重要な課題に対処するソリューションを再考することです。

AWS の 20 年
最初の 10 年について、Jeff はお気に入りの AWS のローンチとブログ投稿を選びました。Amazon S3、Amazon EC2 (2006 年)、Amazon Relational Database Service、Amazon Virtual Private Cloud (2009 年)、Amazon DynamoDB、Amazon Redshift (2012 年)、Amazon WorkSpaces、Amazon Kinesis (2013 年)、AWS Lambda (2014 年)、および AWS IoT (2015 年)。

お気に入りをもてあそぶのは好きではありませんが、過去 10 年間のお気に入りの AWS ブログ投稿をいくつか選びたいと思います。

• コンテナの簡単なデプロイ (2014 年) — Amazon Elastic Container Service では、強力な API やその他のツールを使用して、Amazon EC2 インスタンスのマネージドクラスター全体でコンテナをいくつでも簡単に実行できます。2017 年に、私たちはフルマネージド型の Kubernetes サービスとして Amazon Elastic Kubernetes サービス、およびサーバーレスデプロイオプションとして AWS Fargate を立ち上げました。
• グローバル規模での高可用性データベース (2017 年) — Amazon Aurora は、大規模なパフォーマンスと高可用性を実現する最新のリレーショナルデータベースサービスです。2018 年に、私たちは Amazon Aurora Serverless v1 を立ち上げ、このサーバーレスデータベースは Amazon Aurora Serverless v2 に進化して、ゼロまでスケールダウンしました。2025 年に、私たちは常時利用可能なアプリケーション向けの最速のサーバーレス分散 SQL データベースである Amazon Aurora DSQL も立ち上げました。
• すぐに使える機械学習 (ML) (2017 年) — Amazon SageMaker はフルマネージド型のエンドツーエンドの ML サービスで、データサイエンティスト、開発者、ML 専門家はこれを使用して、大規模な機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、ホストできます。2024 年に、私たちはデータ、分析、AI の統合プラットフォームである次世代の Amazon SageMaker を立ち上げ、特に AI と ML モデルの大規模な構築、トレーニング、デプロイに注力するために Amazon SageMaker AI を導入しました。
• クラウドワークロードのベストプライスパフォーマンス (2018) — 私たちは、クラウドワークロードに最高のコストパフォーマンスを提供するように設計された、第 1 世代の ARM ベースの AWS Graviton プロセッサを搭載した Amazon EC2 A1 インスタンスを立ち上げました。昨年、私たちは AWS Graviton5 プロセッサを搭載した EC2 M9g インスタンスのプレビューを行いました。9 万を超える AWS のお客様が、Amazon ECS や Amazon EKS、AWS Lambda、Amazon RDS、Amazon ElastiCache、Amazon EMR、Amazon OpenSearch Service などの人気のある AWS のサービスをサポートしている Graviton のメリットを享受しています。
• データセンターで AWS クラウドを実行 (2019 年) — AWS Outposts は、ほぼすべてのオンプレミスまたはエッジロケーションに AWS インフラストラクチャとサービスを提供するフルマネージド型サービスのファミリーで、真に一貫したハイブリッドエクスペリエンスを実現します。現在、AWS Outposts は、1U および 2U の Outposts サーバーから 42U の Outposts ラック、およびマルチラックデプロイまで、さまざまなフォームファクターで利用できます。DISH、Fanduel、Morningstar、Philips などのお客様は、オンプレミスシステムへの低レイテンシーのアクセス、ローカルデータ処理、データレジデンシー、およびローカルシステムの相互依存を伴うアプリケーション移行を必要とするワークロードで Outposts を使用しています。
• ML ワークロードに最適なコストパフォーマンス (2019 年) — 私たちは高速で低レイテンシーの推論を提供するように設計された第 1 世代の AWS Inferentia チップを搭載した Amazon EC2 Inf1 インスタンスを立ち上げました。2022 年に、私たちはハイパフォーマンスの AI トレーニング用に最適化された第 1 世代の AWS Trainium チップを搭載した Amazon EC2 Trn1 インスタンスを立ち上げました。昨年、私たちは次世代の生成 AI アプリケーションに最適なトークンエコノミーを実現するために、Trainium3 を搭載した Amazon EC2 Trn3 UltraServers を立ち上げました。Anthropic、Decart、Poolside、Databricks、Ricoh、Karakuri、SplashMusic などのお客様は、Trainium ベースのインスタンスと UltraServers のパフォーマンスとコスト上のメリットを実感しています。
• AWS 上で生成 AI アプリケーションを構築 (2023 年) — Amazon Bedrock は、業界をリードする AI モデルの選択肢に加えて、生成 AI アプリケーションの構築に必要な幅広い機能を提供するフルマネージド型サービスであり、セキュリティ、プライバシー、責任ある AI で開発を簡素化します。 昨年、私たちは効果的なエージェントを安全に大規模に構築、デプロイ、運用するためのエージェンティックプラットフォームである Amazon Bedrock AgentCore を導入しました。現在、世界中の 100,000 を超えるお客様が、パーソナライズされた体験を提供し、複雑なワークフローを自動化し、実用的な洞察を引き出すために Amazon Bedrock を選択しています。
• お客様の AI コーディングコンパニオン (2023 年) — 私たちは業界初のクラウドベースの AI コーディングアシスタントサービスとして Amazon CodeWhisperer を立ち上げました。このサービスは、コメントからのコード生成、オープンソースのコード参照追跡、および脆弱性スキャン機能を提供しました。2024 年に、私たちはこのサービスのブランドを Amazon Q Developer に変更し、その機能を拡張してコンソールでのチャットベースのアシスタント、プロジェクトベースのコード生成、およびコード変換ツールを追加しました。2025 年に、このサービスは Kiro に進化しました。これは、プロジェクトをプロトタイプから本番環境まで進める仕様主導型開発を通じて AI コーディングに構造をもたらす新しいエージェンティック AI 開発ツールです。Kiro は最近、自律型エージェントのプレビューを行いました。これは、開発タスクに独立して取り組み、コンテキストを維持し、あらゆるインタラクションから学習するフロンティアエージェントです。
• AI モデルの選択肢を広げる (2024 年) — 私たちは Amazon Titan モデルを立ち上げ、Amazon Bedrock のテキストやマルチモーダルのニーズに向けて費用対効果の高い AI モデルの選択肢をさらに増やしました。AWS re:Invent 2024 で、私たちは最先端のインテリジェンスと業界トップクラスの価格パフォーマンスを実現する Amazon Nova モデルを発表しました。現在、Amazon Nova には、Amazon Nova モデル、独自のフロンティアモデルを構築するための新しいサービスである Amazon Nova Forge、カスタム Amazon Nova 2 Lite モデルを搭載したブラウザベースの UI ワークフローを自動化するエージェントを構築する新しいサービスである Amazon Nova Act など、さまざまな AI 製品があります。

AI を使用した構築: 今後の進むべき道
10 年前、AWS は深層学習の出現に対応して、Amazon SageMaker などの最も幅広く深い ML サービスを立ち上げ、技術的な専門知識に関係なく、個人の開発者やスタートアップから大企業まで、幅広いお客様のために AI を民主化しました。

AI テクノロジーは大幅に進歩しましたが、AI モデルとアプリケーションの構築とデプロイは、多くの開発者や組織にとって依然として複雑です。AWS は、Amazon Bedrock を通じて、Anthropic や OpenAI などの大手プロバイダーを含む、最も幅広い AI モデルを提供しています。実践的でスケーラブルなモデルトレーニングと推論のインフラストラクチャ、そして責任ある AI を使用することで、データとコストの管理を維持しながら、信頼された AI イノベーションを加速できます。これらはすべて、当社のグローバルインフラストラクチャの優れた運用性に基づいて構築されています。

アイデアを再発明し、学び続け、信頼できる AI で自信を持って構築し、成功を私たちと共有してください! AWS の新規のお客様には、無料で AWS AI を試せる最大 200 USD のクレジットが付与されます。学生の方は、1 か月あたり 1,000 クレジットを 1 年間使用して、無料で Kiro を使用して構築を開始できます。

– Channy

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