Category: Thought Leadership

AWS Transform はローンチから 1 年間で 45 億行のコードを処理し、160 万時間の工数削減を実現した AI 駆動のモダナイゼーションサービスです。.NET、メインフレーム、VMware ワークロードの変換に加え、re:Invent 2025 で発表されたカスタム変換機能により、企業規模でのコード変換を可能にしています。本ブログでは、モダナイゼーションをプロジェクト型から継続的プロセスへ転換し、技術的負債の解消とエージェンティック AI ワークロードへの準備を加速する知見を共有します。

金融庁と日本銀行は 2026 年 5 月、「フロンティア AI による脅威変化を踏まえた金融機関等の短期的な対応」を金融機関等に要請しました。脆弱性の発見から攻撃までの期間が短縮され得るなか、重要システムの特定、パッチ適用の日常業務化、多層防御の強化などの 9 つの対応が求められています。本記事では、これらを AWS 上でどう進められるかを整理します。資産の把握と脆弱性のリスクベースの優先順位付け、責任共有モデルとマネージドサービスによる基盤パッチ運用の負担軽減、脅威インテリジェンスを組み込んだ多層防御、そして脆弱性の発見・検証・修復の工程を支える AI の活用まで、要請の各項目に沿って解説します。

Amazon Threat Intelligence は、axios、debug、chalk、typo-crypto という人気 NPM パッケージの侵害が、同一の北朝鮮 (DPRK) に関連する脅威アクターによるものであることを初めて特定しました。本記事では、オープンソースサプライチェーン攻撃の手口がどのように進化しているか、スロップスクワッティングや間接プロンプトインジェクションといった生成 AI がもたらす新たな脅威、そして Amazon Inspector や Amazon GuardDuty を通じた AWS の対応について解説します。

Amazon EC2 の新しい M9g/M9gd インスタンスとともに一般提供が始まった Nitro Isolation Engine は、商用クラウド環境にデプロイされた初の形式的検証済みハイパーバイザーの重要なコンポーネントで、その唯一の役割は仮想マシン (VM) を相互に分離することです。本記事では、Isabelle/HOL 定理証明支援系を用い、機械的に検証された 330,000 行の数学的記述によって VM 間の分離を証明した手法を解説します。μRust と分離論理による機能検証、非干渉性に基づく機密性と完全性の証明を紹介します。

Amazon Web Services (AWS) は、定理証明支援系 Isabelle/HOL を用いて Nitro Isolation Engine (NIE) の正当性とセキュリティ保証を検証し、世界初の形式的に検証されたクラウドハイパーバイザーを実現しました。本記事では、ブール論理から一階述語論理、高階論理、依存型理論に至る数理論理の言語階層を解説し、Isabelle/HOL が備える数学的な記述の表現力、自動化、スケーラビリティのバランスや、sledgehammer やロケールなどの主要機能、seL4 や CRDT などの応用事例を紹介します。

Amazon Bedrock で Anthropic の Claude Fable 5 モデルが、悪用防止のためのさらに強力なガードレールを備えて再びご利用いただけるようになりました。本記事では、サイバー能力を持つフロンティアモデルを防御側に届けながら攻撃者による悪用を防ぐバランスの取り方、Project Glasswing を通じた Anthropic との連携、問題の重大度と対応の SLA など、フロンティアモデルを安全にお客様へ提供するための AWS の取り組みを紹介します。

昼休み30分でAWSの最新AI技術をキャッチアップ。現場のソリューションアーキテクトが配信。AIエージェント、Bedrock、セキュリティまで。参加無料。

Agentic AI により、顧客体験の設計はエンジニアだけの仕事ではなくなります。Amazon Connect Customer の新機能「Agentic CX Designer」と「Live Sync」により、ビジネスユーザーが自ら体験を設計・テスト・リリースできる時代が到来しました。

コンタクトセンターの成功を「封じ込め率」で測る時代は終わりつつあります。重要なのは、顧客対応を回避することではなく、顧客にとって大切な瞬間に問題を解決することです。Amazon Connect の Pasquale DeMaio が、顧客ロイヤルティと収益につながる CX 指標の発想転換を論じます。

エンタープライズにおけるモダナイゼーションは、大きな転換点を迎えています。1 つのリポジトリを変換するだけなら容易です。AWS Transform custom でも、他の既存のツールでも、個別のリポジトリに対して十分に機能し、プロセスも確立されています。しかし、50 のリポジトリではどうでしょうか。100、200 ではどうでしょうか。エンタープライズ規模でモダナイゼーションを進めようとすると、コードを変換することは課題全体の一部にすぎません。人員の調整、ナレッジの蓄積、そしてポートフォリオ全体における品質の維持も重要になります。本記事では、AWS Transform custom の大規模な自動化の仕組みが、インテリジェントな学習とスケール実行によって、エンタープライズにおける組織内連携の課題をどう解決するかをご紹介します。