Category: Best Practices

マルチテナントのエージェント型アプリケーションを構築する SaaS プロバイダーは、テナント分離、ID 管理、コスト配分、ノイジーネイバーの緩和といった課題に取り組む必要があります。本シリーズ第 1 回となる本記事では、Amazon Bedrock AgentCore でマルチテナントエージェントを設計する際の検討事項と、サイロ、プール、ブリッジの各デプロイモデルの実装を解説します。

AWS Secrets Manager が ML-KEM を使用したハイブリッドポスト量子鍵交換をデフォルトで有効化しました。これにより harvest now, decrypt later (HNDL) 攻撃から将来の量子コンピュータの脅威に備えてシークレットを保護します。Secrets Manager Agent、Lambda 拡張機能、CSI Driver、各種 AWS SDK のアップグレード要件と、CloudTrail を使った接続検証手順を詳しく説明します。

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの池田、ポール、佐山です。 2026 年 5 月 18 日〜2 […]

Amazon Connect Customer を使用して中国 (国番号 +86) へコンプライアンスに準拠した発信を行うための 5 つのベストプラクティスを紹介します。承認済み DID 番号の設定、禁止番号タイプの排除、レート制限、発信者 ID の設定、番号検証の実装について説明します。

AWS Sustainability Insights Framework（SIF）は、組織がAWS上で炭素排出量を自動的に追跡し、気候関連レポートを作成するためのスケーラブルなソフトウェアプラットフォームです。従来の手動プロセスに代わり、モジュラーアーキテクチャを通じてデータ収集・計算・報告を自動化します。人的エラーの削減、動的なスケーリング、進化する規制への適応という3つの利点を提供し、あらゆる規模の組織のサステナビリティ報告を支援します。

AWS Customer Incident Response Team (CIRT) が観測している、攻撃者がお客様アカウントを侵害した後に AWS Organizations から離脱させ、SCP やガバナンス制御を回避する新しい手口について解説します。
具体的には、organizations:LeaveOrganization 権限を持つクレデンシャルが悪用されると、メンバーアカウントが Organization の保護下から外れ、CloudTrail の組織トレイル、GuardDuty の中央集約、SCP による制限、一括請求などの可視性と統制が失われます。
最も効果が大きく労力の少ない対策として、organizations:LeaveOrganization アクションを拒否する SCP (DenyLeaveOrganization) の実装を推奨します。あわせて、CloudTrail での AcceptHandshake / LeaveOrganization / InviteAccountToOrganization / RemoveAccountFromOrganization イベントの監視、IAM の最小権限原則の徹底、およびルートアクセスの一元管理についても解説しています。

この記事では、富士電機ITソリューション株式会社（以下、FSL）が Amazon Q Developer Pro サブスクリプションを活用し、開発者が実施する業務だけではなく日常業務でも生成 AI を取り込むことで、業務効率化のその先にある新しい企業価値の創出へと歩みを進めている旅路をご紹介します。AWS は、Amazon Q Developer や Kiro をはじめとするコーディングエージェントや生成 AI サービスを通じて、お客様ならではの価値創出の旅路を引き続きサポートしてまいります。生成 AI を活用した開発変革について、ぜひ AWS の担当者にご相談ください。

本記事では、Amazon MWAA におけるワーカースケーリングの判断パターンを、タスクプールの仕組みとワーカー割り当ての関係に焦点を当てて解説します。具体的なシナリオと実践的な判断フレームワークを示し、ワーカーの追加がパフォーマンス課題の適切な解決策かどうか、また適切な場合にどうスケーリングを実装するかの指針を提供します。

本ブログはヤマトプロテック株式会社 様と アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社が共同で執筆いたしました […]

文部科学省は 2026 年 4 月、AI for Science 萌芽的挑戦研究創出事業 ( SPReAD ) の公募を開始しました。1 課題 500 万円以下、計 1,000 件程度の採択が予定され、AWS の 計算資源やAPI 利用料も対象経費に含まれます。本記事では、創薬・ゲノミクス・材料科学など 6 領域の AI 活用ユースケースと先駆者たちの事例を紹介し、AWS の サービス / 技術基盤との対応関係を解説します。SPReAD への応募を検討されている研究者の方にも参考になる内容です。