Amazon Web Services ブログ
週刊AWS – 2026/3/2週
みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの杉山です。今週も 週刊AWS をお届けします。
新しいワークショップ Accelerating Smart Product SDLC with AI Agent Workshop Lab4 をリリースしました。このワークショップは、Kiro を SDLC (ソフトウェア開発ライフサイクル) 全体に活用し、HVAC (空調) 制御システムを題材に Kiro を用いた組込ソフトウェアやライフサイクルの長いソフトウェア開発への適用を実証します。新しい生成 AI の開発プロセスを学びたい方にお勧めです。
それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。
2026年3月2日週の主要なアップデート
- 3/2(月)
- AWS Config が 30 の新しいリソースタイプをサポート
AWS Config が 30 種類の新しいリソースタイプをサポートしました。Amazon Bedrock AgentCore や Amazon Cognito などの主要サービスが対象で、これまで監視できなかったリソースも含まれています。すでに全リソースタイプの記録を有効にしている場合は、自動的に新しいリソースも追跡されるため、追加設定は不要です。Config ルールや Config アグリゲータでも利用でき、より包括的なクラウド環境の監視と管理が実現できます。 - AWS Batch でスケールダウン遅延の設定が可能になりました
AWS Batch でスケールダウンの遅延時間を設定できるようになりました。従来はジョブ完了後すぐにインスタンスが終了していましたが、新しい minScaleDownDelayMinutes パラメータで 20 分から 1 週間まで稼働継続時間を指定可能です。今回のアップデートで、しばしば発生していたバッチ処理を行う際に、インスタンス起動待ちを削減でき、処理時間の短縮につなげられます。詳細はこちらの API ガイドをご参照ください。
- AWS Config が 30 の新しいリソースタイプをサポート
- 3/3(火)
- Amazon SageMaker Unified Studio が Kiro IDE からのリモート接続サポートを開始
Amazon SageMaker Unified Studio で Kiro IDE からのリモート接続サポートが開始されました。これまでローカル IDE とクラウドインフラの間で作業環境を切り替える必要がありましたが、今回のアップデートにより Kiro の AI 機能を使いながら SageMaker のスケーラブルな計算リソースに直接アクセスできるようになります。データサイエンティストや ML エンジニアは使い慣れた開発環境を維持しつつ、クラウドの強力なリソースを活用した効率的な開発が可能です。詳細はこちらのドキュメントをご参照ください。 - Amazon SageMaker Unified Studio が AWS Glue 5.1 をサポートし、データ処理ジョブが可能に
Amazon SageMaker Unified Studio が、Visual ETL、ノートブック、およびコードベースのデータ処理ジョブにおいて AWS Glue 5.1 をサポートするようになりました。Apache Spark 3.5.6 や Python 3.11 などの最新バージョンが使えるようになり、Apache Iceberg や Delta Lake といったオープンテーブルフォーマットライブラリも更新されています。データエンジニアやデータサイエンティストは、Visual ETL やノートブックジョブで最新の機能を活用でき、データ処理パフォーマンスの向上が期待できます。詳細はこちらのドキュメントをご参照ください。
- Amazon SageMaker Unified Studio が Kiro IDE からのリモート接続サポートを開始
- 3/4(水)
- Amazon OpenSearch Ingestion が OpenTelemetry データ用の統合取り込みエンドポイントをサポート
Amazon OpenSearch Ingestion で OpenTelemetry の統合エンドポイントがサポートされました。従来はログ、メトリクス、トレースの 3 種類のデータを処理するために 3 つの別々のパイプラインが必要でしたが、今回のアップデートで 1 つのパイプラインで全てを処理できるようになりました。また、段階的に OpenTelemetry を導入する際も、パイプラインの再設定なしで新しいシグナルタイプを追加できるため、導入の柔軟性が向上します。詳細はこちらのドキュメントをご参照ください。 - Amazon OpenSearch Ingestion が Amazon Managed Service for Prometheus をシンクとしてサポート開始
Amazon OpenSearch Ingestion が Amazon Managed Service for Prometheus をシンク (データの書き込み先) としてサポートし、マネージド型のメトリクス取り込みパイプライン構築が簡単になりました。従来必要だったパイプラインの構築作業を削減でき、ログ、トレース、メトリクスを同一パイプラインで統一管理できます。ログは OpenSearch Service に、メトリクスは Prometheus に送信し、各サービスの強みを活かした observability 環境を構築できます。詳細はこちらのドキュメントをご参照ください。 - Amazon Lightsail が OpenClaw (プライベートなセルフホスト型 AI アシスタント) を提供開始
Amazon Lightsail で OpenClaw をワンクリックデプロイできるようになりました。サンドボックス分離、自動HTTPS、デバイス認証、自動バックアップといったセキュリティ機能が最初から組み込まれており、デフォルトの LLM プロバイダーとして Amazon Bedrock が統合されています。Slack・Telegram・WhatsApp・Discord への接続やモデルの切り替えも可能で、東京を含む15リージョンで利用できます。詳細は クイックスタートドキュメントページをご覧ください。 - AWS がサービスワークフロー内での IAM ロール作成とセットアップを簡素化
AWS IAM で、各種サービスのワークフロー内で直接 IAM ロールを作成・設定できるようになりました。従来は IAM コンソールに移動してロールを作成する必要がありましたが、EC2 や Lambda などのサービス画面内で権限設定まで完結できるため、作業効率が大幅に向上します。現在バージニア北部リージョンで提供開始され、他のリージョンにも順次展開予定です。
- Amazon OpenSearch Ingestion が OpenTelemetry データ用の統合取り込みエンドポイントをサポート
- 3/5(木)
- 新しい Kiro パワーで Lambda 永続関数開発を加速
AWS が Lambda durable functions の Kiro power を発表しました。これにより、Kiro IDE や Kiro CLI 上の開発環境で、長時間実行される複雑なワークフローを簡単に構築しやすくなります。注文処理や支払い調整など複数ステップが必要な処理を、AI エージェントのサポートを受けながら効率的に開発可能です。詳細はこちらの developer guide をご参照ください。 - Amazon Connect Health の紹介、ヘルスケア向けに構築されたエージェント AI
mazon Connect Health が一般提供開始されました。医療機関向けの AI エージェントサービスで、患者確認、予約管理、診察前の患者インサイト表示、診察中のアンビエント文書化、診察後の ICD-10・CPT コード自動生成など、診療業務全体を効率化します。自然言語での音声対話による 24 時間 365 日の予約受付や、EHR 記録とのリアルタイム照合による本人確認にも対応しています。現在バージニア北部とオレゴンリージョンで利用可能です。 - Database Savings Plans が Amazon OpenSearch Service と Amazon Neptune Analytics をサポート開始
Database Savings Plans が新たに、 Amazon OpenSearch Service と Amazon Neptune Analytics に対応しました。これまでは RDS などの一部データベースサービスのみが対象でしたが、今回の拡張により検索エンジンサービスやグラフデータベース分析にも適用可能になります。1 年間のコミットメント (前払いなし) で最大 35 % のコスト削減が実現でき、インスタンスタイプを変更してもプランが自動適用される柔軟性もあります。詳細は こちらの pricing page をご参照ください。
- 新しい Kiro パワーで Lambda 永続関数開発を加速
- 3/6(金)
- Amazon Redshift が COPY オペレーション用の再利用可能なテンプレートを導入
Amazon Redshift で COPY コマンドのテンプレート機能が提供開始されました。COPY コマンドは、S3 などの外部データソースからRedshiftのテーブルに大量のデータを一括ロード(取り込み)するためのコマンドです。これまで COPY 操作のたびに手動でパラメータを指定する必要がありましたが、頻繁に使用するパラメータを事前にテンプレートとして保存し再利用できるようになります。ファイル形式やデータソースごとに標準設定を作成でき、チーム間での一貫性確保やヒューマンエラー削減、運用効率向上につながります。詳細はこちらの Blog 記事をご参照ください。 - Amazon Redshift が半構造化データ処理のための新しい配列関数を導入
Amazon Redshift で、JSON などの半構造化データを格納できる SUPER データを操作するための 9 つの新しい配列関数をサポートするようになりました。新しい関数を利用することで、ARRAY_CONTAINS や ARRAY_SORT など、配列の検索・比較・並び替え・変換を SQL クエリーで実現できます。従来は複雑な PartiQL ロジックが必要だった操作が、単一の SQL 文で簡単に処理できるようになり、よりシンプルに利用できるようになりました。詳細はこちらのドキュメントをご参照ください。
- Amazon Redshift が COPY オペレーション用の再利用可能なテンプレートを導入
それでは、また来週お会いしましょう!