Amazon Web Services ブログ

本記事は 2025 年 5 月 19 日に公開された How Amazon maintains accurate totals at scale with Amazon DynamoDB を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の嶋田 朱里が担当しました。

Amazon の Finance Technologies Tax チーム (FinTech Tax) は、世界中の法域で税額計算、税額控除、納付、報告といった重要なサービスを管理しています。このアプリケーションは、複数の国際マーケットプレイスで年間数十億件の取引を処理しています。

この投稿では FinTech Tax チームが Amazon DynamoDB のトランザクションと条件付き書き込みを使用して、段階的な源泉徴収を実装した方法を紹介します。
これらの DynamoDB の機能を使用することで、拡張性と回復力があるイベント駆動の税額計算サービスを構築し、大規模でもミリ秒レベルのレイテンシーを実現しました。
また、一貫したパフォーマンスを実現しながら、データの正確性を厳密に維持するための設計上の決定と実装の詳細についても探ります。

AWS では過去 10 年にわたり自動推論を適用する中で、形式的検証されたコードが未検証のコードよりもパフォーマンスに優れることが多いことを確認しています。S3 インデックスサブシステムの開発高速化、IAM 認可エンジンの 50% のパフォーマンス向上、暗号ライブラリのデプロイとコードの高速化という 3 つの事例を通じて、自動推論がシステムの正しさの保証にとどまらず、効率化と保守性の向上にもつながる好循環を紹介します。

自動推論と CPU マイクロアーキテクチャ固有の最適化を組み合わせ、AWS-LC における x25519/Ed25519 楕円曲線暗号の高速化と正当性保証を実現しました。HOL Light 定理証明器による形式的証明で実装の正しさを検証し、AWS Graviton 2、AWS Graviton 3、Intel Ice Lake の 3 つのマイクロアーキテクチャ全体で平均 86% のパフォーマンス向上を達成しています。定数時間実装によるサイドチャネル攻撃対策や、アプリケーションでの活用方法についても紹介します。

Amazon の Automated Reasoning グループが、Graviton チップにおける RSA 署名のスループットを、モンゴメリ乗算やカラツバアルゴリズム、SIMD 命令の活用により鍵サイズに応じて 33～94% 向上させました。さらに、HOL Light 対話型定理証明器と形式的検証済み多倍長整数演算ライブラリ s2n-bignum を用いて最適化コードの機能的正当性を証明し、開発時間の短縮も実現した取り組みを紹介します。

本ブログは ミツイワ株式会社 様 と Amazon Web Services Japan 合同会社 が共同で執 […]

Amazon OpenSearch Serverless のコレクショングループ機能が一般提供開始されました。マルチテナントワークロードで、テナントごとの暗号化によるセキュリティ境界を維持しながら、異なる KMS キーを持つコレクション間で OCU リソースを共有し、コンピューティングコストを最大 90% 削減できます。

Amazon の注文履歴検索チームが、Amazon OpenSearch Service と Amazon SageMaker を使ってレキシカル検索にセマンティック検索機能を追加し、顧客体験を改善した方法を紹介します。セルベースアーキテクチャによるスケーラビリティ向上、エンベディングモデルの評価と選定、ハイブリッド検索の実装について解説します。

本記事は 2026/02/23 に公開された “Introducing Strands Labs: […]

2026 年 2 月 24 日、AWS Elemental Inference が発表されました。このサービス […]

AI コーディングエージェントの評価では、合格/不合格メトリクスだけでは見えない非効率性が存在します。Kiro チームは CORAL と呼ぶ適応学習システムを構築し、実際のユーザーセッションからトラジェクトリベースの分析を行っています。具体的な発見として、glob パターンの違いによるサイレント検索失敗（修正後に誤りを 99% 削減）や、cd コマンドの誤用（18% のセッションに影響）への自動修正対応などが挙げられます。このシステムにより、モデル再トレーニング不要で継続的な改善が実現されています。