週刊生成AI with AWS – 2026/6/15 週

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの野間です。6 月 15 日に Kiro 公式グッズストアが shop.kiro.dev にオープンしたのをご存じでしょうか？ アパレルや小物、アクセサリーの 15 アイテムがそろい、ラバーダックの代わりに Kiro のぬいぐるみでデバッグする、なんて楽しみ方もできそうです。Kiro を「使う」だけでなく「身にまとう」選択肢も生まれた今週も注目のアップデートをまとめています。

そしてAWS Summit Japan の開催（6 月 25 – 26 日）が近づいてまいりました！ 登録がまだの方はこちらから登録しぜひ来場ください！

それでは 6月 1 5日週の生成 AI with AWS界隈のニュースを見ていきましょう。

さまざまなニュース

• • ブログ記事「Kiro Pro Max の紹介 (月額 $100): クレジットは多く、コストの迷いは少なく」
    Kiro に、月額 $100 で月 5,000 クレジットを利用できる新プラン「Kiro Pro Max」が加わりました。月額 $40 の Pro+ と月額 $200 の Power の間を埋めるプランで、Claude Opus 4.8 や Sonnet 4.6、Auto を含むすべてのプレミアムモデル（地域ごとの提供状況に準じます）と、スペック・カスタムサブエージェント・Powers・フック・CLI といった Power と同等の機能セットを利用できます。価値は、料金の予測しやすさにあります。Pro+ のクレジットを常に大きく超過していたり、超過料金が $60〜70 に達していたりする開発者にとって、Pro Max は定額で余裕のある利用を実現します。1 日を通じて複数プロジェクトでコーディングやスペック実行、デバッグを行うような、業務の中核として Kiro を使う開発者に向いた選択肢です。6 月 11 日からアカウント設定画面で切り替えでき、月の途中のアップグレードは差額が日割り計算となります。
  • ブログ記事「Kiro Web の新機能: Spec、GitLab、その他のアップデート」
    ブラウザから使える Kiro Web に、開発者から要望の多かった 2 つの機能が加わりました。構造化されたスペックワークフローをブラウザで実行できるようになり、さらに GitHub に加えて GitLab に対応しました。1 つのセッションで GitLab と GitHub のリポジトリを混在させることもできます。スペックは、コードを書く前に「何を作るか」「どう動くべきか」「何を含めないか」を Kiro と定義する進め方です。Kiro が要件・設計・タスクリストのドキュメントを生成し、ブラウザ上でレビューしながら磨き上げ、準備が整ったらサンドボックス内でタスクを実行してプルリクエストを開けます。GitLab はパーソナルアクセストークンで接続でき、Kiro がプロジェクトをクローンして変更を加え、マージリクエストを開きます。共有ライブラリとそれに依存するサービスが別々のプロバイダーにある場合でも、横断的に変更を調整できる点が便利です。Kiro Web は Pro、Pro+、Pro Max、Power の各サブスクライバー向けにプレビュー提供中です。
  • ブログ記事「Kiro for iOS のご紹介」
    本格的な開発業務に対応するネイティブ iOS アプリとして Kiro が提供開始されました。スマートフォンから直接、Kiro セッションの起動・監視・軌道修正・対話ができ、ノート PC を開かなくても、差分のレビューや変更の承認といった作業を進められます。chat、spec、autonomous の 3 つのモードを選べます。アプリを開くとクラウドセッションのライブな状態が読み込まれ、エージェントの応答がリアルタイムにストリーミング表示されます。差分はファイルヘッダー付きのネイティブな差分カードとして描画されるため、小さな画面でもコードを読みやすくしています。Kiro Web や CLI、IDE で始めたセッションは、同じ ID・設定・モデルで自動的に同期されるため、接点をまたいでも作業が途切れません。Kiro Pro、Pro+、Pro Max、Power のお客様向けに、早期アクセスのリクエスト順に案内されます。iOS 26 以降が必要です。
  • ブログ記事「AWS WAF に AI トラフィック収益化機能が追加され、コンテンツ所有者が AI ボットにコンテンツへのアクセス料金を請求することが可能に」
    AWS WAF の内容ですが運用の観点で有用です。AI ボットやエージェントが保護対象の Web コンテンツへアクセスした際に課金できる「AI トラフィック収益化」機能が追加されました。オリジンインフラの変更やアプリケーションコードの作成なしに、コンテンツパス・ボットカテゴリ・検証階層ごとにリクエスト単位の料金を AWS WAF コンソールから設定できます。背景には、AI ボットが Web トラフィックの 50% 以上を占めるケースがある一方、従来の検索エンジンと違い元サイトへの送客がほとんどないという課題があります。仕組みは AWS WAF Bot Control の新機能として提供され、GptBot や Claude-Web、Perplexity-Bot を含む 650 種類以上の AI ボットを分類し、検証済み・未検証の階層を割り当てます。収益化ルールに一致したリクエストには HTTP 402 応答を返し、機械間決済向けの x402 オープンプロトコルで価格情報を提示します。決済・検証フローは Coinbase の x402 Facilitator が提供し、支払いはステーブルコインで自社管理のウォレットに回収できます。Amazon CloudFront のお客様であれば、標準の AWS WAF 料金を超える追加料金なしで利用できます（収益化アクションは CloudFront に関連付けた Web ACL でのみ対応）。
  • ブログ記事「VR × モーションキャプチャ × AI でパデルフォームを可視化する ── AWS Builders’ Fair 展示のご紹介」
    AWS Summit Japan 2026 の AWS Builders’ Fair で展示される、パデルフォーム分析アプリを紹介する記事です。VR ヘッドセット（Meta Quest）、モーションキャプチャ（HaritoraX）、カメラによる骨格推定（MoveNet）を組み合わせ、バーチャル空間でのパデルの動作を計測し、DTW アルゴリズムでトッププレーヤーのフォームと比較して、5 指標のスコアカードと Amazon Bedrock による改善アドバイスを返します。技術的な見どころは、AI 駆動の 3D 開発です。3D 空間のプログラミングは従来、空間座標やベクトル演算など専門性が高い領域でしたが、本プロジェクトでは Godot Engine 上のロジックを Kiro を使った自然言語プログラミングで実装しています。「ボールを放物線で飛ばしてラケットの当たり判定を追加して」といった指示で 3D の挙動を構築でき、3D/VR 開発の経験が浅くても複雑なアプリを素早く試作できることを示しています。クラウド側は Amazon Bedrock や AWS Lambda、Amazon S3、Amazon DynamoDB、AWS IoT Greengrass などで構成され、このコア（モーションキャプチャ × AI 比較分析 × リアルタイムフィードバック）はスポーツ全般やリハビリ、製造業の技能伝承など幅広い分野に応用できると述べられています。
  • ブログ記事「AI が Arm SoC 間で組み込みコードベースを移行を支援」
    Arm SoC（System on a Chip）間での組み込みコードベース移行を支援する新しい Kiro Power「Arm SoC Migration Power」が、Arm と AWS の共同開発として紹介されました。Kiro は AWS の AI 搭載 IDE で、Powers は繰り返し発生する課題にドメイン固有のガイダンスを提供する仕組みです。変更を自動化するのではなく、アーキテクチャの違いや制約を明示し、エンジニアの判断を支援します。複数の Arm プラットフォームでコンパイル・実行できるコードでも、CPU マイクロアーキテクチャやメモリ階層、SIMD サポートの違いにより、特に安全性に関わるシステムでは挙動が変わることがあります。この Power は移行を発見・分析・計画・実装・検証のガイド付きワークフローとして構造化し、こうした違いを早い段階で明示します。記事では自動車産業を例に、AWS Graviton 搭載 EC2 での開発から、低コストな Arm ハードウェアでのプロトタイプ、NXP i.MX 8M Plus のような車載 SoC への移行という 3 段階を解説しています。Arm の数百の Learning Paths を参照できる Arm MCP Server の機能も含まれます。
•  イベント開催レポート
  • 「日立グループ合同「AI-DLC Unicorn Gym」開催レポート ── 日立 AI駆動開発のキーマンに聞く、グループ展開への道筋」
    2026 年 5 月 18〜20 日に日立のオフィスで開催された「日立グループ合同 AI-DLC Unicorn Gym」の開催レポートと、推進キーマンへのインタビューです。AI-DLC は、AI を要件定義から実装・テストまでの開発ライフサイクル全体に組み込みつつ、人間が主導権を握る（Human-in-the-Loop）開発手法で、3 日間で体験するワークショップが Unicorn Gym です。日立製作所・日立ハイテク・日立産業制御ソリューションズの 3 社・8 チーム・52 名が、実際の業務テーマを持ち寄って参加しました。全体満足度は 5 点満点中 4.67、回答者の 90% が開発工数の「70% 以上の削減」を体感したと報告されています。インタビューでは、「動くものをデプロイするまでの速さ」と「本番リリースまでの工数」は別物であり、日立が積み上げてきた品質保証の工程を AI-DLC の進め方に織り込んだ「日立版 AI-DLC」を作る必要があるという議論が語られています。AWS が GitHub で公開する AI-DLC Workflows をベースに汎用版を整え、各事業部が Fork してカスタマイズする構想や、グループ横断の AI 駆動開発ワーキンググループ立ち上げの方針も紹介されています。
  • 「【開催報告】通信事業者向けカスタム AI エージェントワークショップ開催しました！ ( 2026 年 4 月 23 日 ) – ネットワーク開発・運用を AI エージェントで変える」
    2026 年 4 月 23 日に AWS Startup Loft Tokyo で開催された、通信事業者向けカスタム AI エージェントワークショップの開催レポートです。NTTドコモ、KDDI、ソフトバンク、楽天モバイルに NTT、ソニーを加えた事業者から 121 名・6 グループが参加し、Autonomous Network 実現に向けた参考アーキテクチャや事例、Strands Agents・Amazon Bedrock AgentCore のハンズオン、ユースケース議論が行われました。事例では、NTTドコモが AI エージェントと GitOps を組み合わせ、5G コアネットワークの設計・構築のリードタイムを約 80% 短縮した取り組みや、NTTドコモビジネスがルータ連携 AI エージェントで設定作業の所要日数を 6 日から 1 日に短縮した事例が共有されました。ハンズオンでは、数行で実装できる Strands Agents でエージェントを作り、AgentCore Memory と AgentCore Runtime で永続的なメモリとサーバーレスのスケールを備えた本番対応構成へ発展させる流れを体験。ユースケース議論では、業務領域ごとに専門エージェントを分ける発想、既存社内ツールとの接続、AI に任せきれない判断ポイントの設計が、各社共通の論点として浮かび上がりました。

サービスアップデート

• • Amazon Bedrock Managed Knowledge Base が一般提供開始
    フルマネージドの RAG サービス Amazon Bedrock Managed Knowledge Base が一般提供を開始しました。ベクトルデータベースやデータパイプライン、検索インフラを自前で管理せずに、企業データに根ざした本番品質の AI エージェントを構築できます。データの取り込みやストレージの最適化、高度な検索を自動で引き受けてくれるため、プロトタイプから本番へ素早く移行できます。Amazon S3、SharePoint、Confluence、Google Drive、OneDrive、Web Crawler の 6 種のコネクタに対応し、複雑なマルチホップの問い合わせにはクエリプランニング、暫定応答の評価、再ランキングを自動で組み合わせるエージェント型検索も使えます。東京リージョンを含むアジアパシフィック（シドニー、東京）、米国東部（バージニア北部）、米国西部（オレゴン）、欧州（ダブリン、フランクフルト、ロンドン）、AWS GovCloud（米国西部）で利用できます。
  • Amazon Bedrock Guardrails がエージェント型 AI ワークフロー向けの新しい API を発表
    Amazon Bedrock Guardrails が、エージェント型 AI アプリケーション向けの新しい InvokeGuardrailChecks API を発表しました。ガードレールのリソースを作らずに、ワークフローの好きな地点で個別のセーフガードを呼び出せます。エージェント型 AI は計画・ツール呼び出し・出力処理を繰り返し、1 リクエストで数十ステップに及ぶこともあり、各ステップでリスクの種類も変わるため、こうした細かい制御が役立ちます。リクエストごとにどのチェックを走らせるかを細かく選べ、重大度と信頼度のスコアが返るので、ブロック・通過・再試行・記録といったアクションを自前のしきい値で実装できます。コンテンツフィルター、プロンプト攻撃検出（脱獄・プロンプトインジェクション・プロンプト漏洩）、機密情報フィルターに対応し、ガードレール ID やバージョンの管理が不要なのも扱いやすい点です。東京リージョンを含むアジアパシフィック（東京、シドニー）、米国東部（バージニア北部、オハイオ）、米国西部（オレゴン）、欧州（ロンドン、ストックホルム）で利用できます。
  • Amazon Bedrock Guardrails がシドニーで Automated Reasoning checks に対応
    Amazon Bedrock Guardrails の Automated Reasoning checks が、新たにアジアパシフィック（シドニー）リージョンで利用できるようになりました。これは形式的検証（数学的な手法）で AI の出力を検証する機能で、大規模言語モデルの正しい応答を最大 99% の精度で見極められるとされています。サンプリングに頼る確率的なテストとは異なり、数学的な裏付けで応答を検証できるため、金融・ヘルスケア・法務といった規制の厳しい領域での要件対応を後押しします。本番デプロイ前の応答チェックやビジネスルール準拠の確認に使え、Amazon Bedrock コンソールまたは SDK から利用できます。既存の提供リージョンである米国東部（バージニア北部、オハイオ）、米国西部（オレゴン）、欧州（フランクフルト、アイルランド、パリ）に、今回シドニーが加わりました。
  • AgentCore harness が一般提供開始
    Amazon Bedrock AgentCore の managed agent harness が一般提供を開始しました。モデルが「脳」なら、ハーネスは「体」にあたる管理レイヤーで、オーケストレーションループの実行、ツールの実行、コンテキストウィンドウの管理、ターンをまたぐ状態保持、障害復旧、セッション分離を引き受けます。コードを書く代わりに、使うモデル・呼び出すツール・従う指示を設定として宣言すれば、本番品質のエージェントが数分で立ち上がります。モデルとハーネスが分離されているため、セッションの途中でもコンテキストを失わずにモデルを切り替えられ（計画はあるモデル、コード生成は別のモデル、といった使い分けが可能）、独自のオーケストレーションが必要になれば CLI コマンド一つで Strands ベースのコードへエクスポートできます。AgentCore が利用できるすべての AWS 商用リージョンで使えます。
  • Amazon Bedrock AgentCore が本番環境のエージェントを継続的に改善する最適化機能を追加
    Amazon Bedrock AgentCore が、本番環境のトレースをエージェントの継続的な改善につなげる最適化機能を発表しました。エラーを出さずダッシュボード上は正常に見える「サイレントな障害」も対象に、本番データから改善点を見つけられます。繰り返し起きる障害パターン（サイレントな障害を含む）を見つけて根本原因を説明し、影響の大きさで順位づけする「失敗インサイト」、ユーザーの意図でリクエストをまとめる「意図インサイト」、エージェントがタスクをこなす経路をまとめる「トラジェクトリインサイト」で、エージェントの挙動を数分で把握できます。さらに、実際の挙動に基づいてシステムプロンプトやツール記述の改善を根拠つきで提案し、バッチ評価や本番トラフィックを分割した A/B テストで効果を統計的に検証できます。AgentCore ランタイムだけでなく、AWS Lambda、Amazon EKS、AWS 以外の環境でも動作します。失敗・意図・トラジェクトリのインサイトは 13 の AWS リージョンでプレビュー、バッチ評価・レコメンデーション・A/B テストは 14 の AWS リージョンで一般提供されています。
  • Amazon Bedrock AgentCore がポリシーで Bedrock Guardrails をサポート
    AI エージェントの実行可能なアクションを制御する認可機能 AgentCore policy が、Bedrock Guardrails をサポートするようになりました。認可済みアクションの出力や、ゲートウェイ先のツール・エージェント・モデルへの入力をリアルタイムで評価します。プロンプトインジェクション攻撃や有害コンテンツ、機密情報の漏洩を、下流システムに到達する前に検出・ブロックでき、評価はエージェントのコードの外、AgentCore ゲートウェイの境界で行われます。既存の AgentCore ゲートウェイ環境でそのまま動き、新たなインフラは不要です。ポリシーは自然言語でも policy-as-code でも記述でき、評価は従量課金制です。東京リージョンを含むアジアパシフィック（東京、シドニー）、米国東部（バージニア北部）、欧州（ロンドン、ストックホルム）で利用できます。
  • AWS DevOps Agent がリリース管理機能を追加（プレビュー）
    AWS DevOps Agent が、リリース管理機能をプレビューで追加しました。これにより、このエージェントがデリバリーと運用の両方をまたいで支援するようになります。機能は 2 つです。コード生成時に変更を本番安全性の観点で評価する「リリースレディネスレビュー」は、内部標準からのドリフトや依存関係への影響、アクセス制御を確認し、リポジトリをまたいだ依存関係を地図化してコミット前に破壊的変更を検出します。「リリーステスト」は、Web や API ベースのアプリ向けにテスト計画を生成・実行し、回帰や UX の問題、統合の失敗を見つけます。コードリポジトリとパイプラインを AWS DevOps Agent space に接続すれば始められ、プレビュー期間中は追加費用なしで、米国東部（バージニア北部）リージョンで利用できます。
  • CLI v3 への早期アクセス
    Kiro CLI 2.8 で、Kiro V3 の早期アクセスプレビューが導入されました。kiro-cli –v3 でオプトインでき、新しいハーネスを既存の 2.x 環境と並行して試せます。オプトインするまで 2.x の設定はそのままです。V3 は、Kiro の IDE と Web を動かすのと同じ統合エージェントハーネス上に構築されており、ハーネスへの改善がすべての面に同時に届くようになります。ターミナルでのスペック駆動開発、ケイパビリティベースの権限モデル、独立したファイル形式を持つ強化されたフック、タグベースのエージェント設定が新たに加わりました。
  • Automations の提供開始
    Kiro on the web で、繰り返し作業をスケジュール実行できる Automations が使えるようになりました。オートメーションを作り、タスクを記述して GitHub または GitLab のリポジトリを選び、スケジュールを設定すれば、決めた周期で Kiro が自前のサンドボックス内で自律的に実行します。各実行は独立したサンドボックスを立ち上げてリポジトリをクローンし、作業を進めて、完了するとプルリクエストを開きます。1 つのオートメーションにつき最大 5 つのスケジュールを設定でき、毎時・毎日といった組み込みオプションのほか cron 式も使えます。編集・無効化・削除はいつでも可能で、変更は次回の実行から反映されます。
  • Amazon S3 Vectors が 1 クエリあたり最大 10,000 件の類似検索結果に対応
    Amazon S3 Vectors が、1 クエリあたりの類似検索結果（topK 最近傍）を最大 10,000 件まで返せるようになりました。従来の上限から 100 倍の拡大です。これにより、より大きく網羅的な候補セットを一度の検索で取得でき、再ランキングや集約、重複排除を組み込んだ多段階のリトリーバルパイプラインを組みやすくなります。結果は複数ページに分けて返るため、最初のページをすぐ処理しながら後続を取得することもできます。最初の 512KB 分の返却データは無料です。Amazon S3 Vectors が利用できるすべての AWS リージョンで使えます。
  • Amazon S3 Vectors が大規模ベクトルインデックスのクエリ料金を最大 80% 削減
    Amazon S3 Vectors が、1,000 万を超えるベクトルを持つインデックスへのクエリで、データ処理料金を最大 80% 削減しました。新しい料金は自動で適用され、アプリケーション側の変更は必要ありません。大規模な AI、RAG、セマンティック検索のワークロードで類似検索のコストを抑えられるのが利点です。なお、クエリ性能を高めるために、ベクトルを複数のインデックスに分散させることは引き続き推奨されています。この料金は、Amazon S3 Vectors が利用できるすべての AWS リージョンで適用されます。
  • Amazon Quick が自律エージェント、マルチデータセット分析、刷新されたアクティビティフィードを発表
    AI アシスタントの Amazon Quick が、自律エージェント、マルチデータセット分析、刷新されたアクティビティフィードの 3 つを発表しました。自律エージェントは、自然言語でタスクを記述し、ステップごとの承認から目標ベースの幅広い実行まで承認の粒度を選べて、停滞中の取引のフォローアップや発注書の処理などを継続的に自動化します。マルチデータセット分析では、Snowflake やリレーショナルデータベースなど複数のデータソースを、事前のデータ結合なしに自然言語で横断的に問い合わせでき、既存の権限を尊重します。刷新されたアクティビティフィードは会話型のインターフェースで、メールや Slack への返信、リクエストの承認をアプリを切り替えずに行えます。
  • Amazon Quick が Adobe、Figma、WhatsApp などの新しいコネクタで連携を拡大
    Amazon Quick が新たに 16 のツールと連携できるようになり、それらの情報をもとにアプリを切り替えずにアクションを起こせます。追加されたのは Adobe、Figma、WhatsApp、Snowflake、Shopify、Smartsheet、Zapier、Dun & Bradstreet、Moody’s、ZoomInfo など、生産性・デザイン・分析・データ基盤・金融・コマース・コミュニケーションにまたがる各種ツールです。たとえば営業チームなら、Dun & Bradstreet でアカウント情報を補強し、Snowflake のデータと突き合わせ、Smartsheet でアウトリーチのタスクを管理する、という一連の流れを Quick から離れずに進められます。新しいツールは数分でワークスペースに追加でき、すぐ使い始められます。
  • セマンティック検索・文類似度向けの all-MiniLM-L12-v2 が Amazon SageMaker JumpStart で利用可能に
    Sentence Transformers の all-MiniLM-L12-v2 モデルが、Amazon SageMaker JumpStart で利用できるようになりました。文章や段落を 384 次元の密ベクトルに変換するモデルで、セマンティック検索、テキストクラスタリング、文類似度に向いています。コンパクトな構造で高速な推論と高い埋め込み品質を両立しており、情報検索やドキュメントクラスタリング、重複検出、言い換え識別といった本番ワークロードに適しています。SageMaker Studio の Models セクション、または SageMaker Python SDK から数クリックでデプロイでき、高品質なセマンティック検索アプリを AWS インフラ上に構築できます。
  • マルチモーダル推論・エージェント AI 向けの Ministral-3-14B-Instruct が Amazon SageMaker JumpStart で利用可能に
    Mistral AI の Ministral-3-14B-Instruct-2512 が、Amazon SageMaker JumpStart で利用できるようになりました。14B パラメータのコンパクトな構造で、エッジでのデプロイに最適化されています。テキストに加えて画像を分析して知見を返せるほか、ネイティブの関数呼び出しと JSON 出力によるエージェント機能を備え、日本語を含む数十言語の多言語理解に対応します。SageMaker Studio の Models セクション、または SageMaker Python SDK から数クリックでデプロイでき、高度な AI アシスタントやエージェントシステム、画像対応のアプリケーションを AWS インフラ上で構築できます。
  • Amazon SageMaker AI が推論エンドポイント向けの新しいオブザーバビリティ機能を発表
    Amazon SageMaker AI が、推論エンドポイント向けの新しいオブザーバビリティ機能を発表しました。生成 AI 推論の本番ワークロードを、安心して運用できるよう支援します。Time to First Token、トークン間レイテンシ、キュー深度、秒間トークン数などのパフォーマンス指標をリアルタイムで追跡し、Amazon CloudWatch 内の構築済み「SageMaker AI Insights」ダッシュボードで、トークンレイテンシや GPU 使用率、推論コンポーネントのコピー数、スケーリングイベント、コールドスタートの内訳を一画面で見られます。OpenTelemetry ネイティブのメトリクスが計装なしで自動公開され、問題の特定・解決が数時間ではなく数分で進みます。東京リージョンを含むアジアパシフィック（ムンバイ、シンガポール、シドニー、東京、ソウル、ジャカルタ）、米国東部（バージニア北部、オハイオ）、米国西部（オレゴン、北カリフォルニア）、カナダ（中部）、南米（サンパウロ）、欧州（アイルランド、フランクフルト、ロンドン、ストックホルム、チューリッヒ）で利用できます。
  • AWS Marketplace が AI 支援による製品リスティングを発表
    AWS Marketplace が、Partner Assistant チャット内で使える AI 支援の製品リスティング機能を発表しました。独立系ソフトウェアベンダー（ISV）やコンサルティングパートナーが対象です。Web サイトの URL や PDF、ケーススタディ、製品ドキュメントといった既存の資産から情報を取り込み、必要な製品情報の各項目を自動生成します。AWS Marketplace のサイズ・フォーマット要件に対する検証や検索向けの最適化、項目ごとの推奨も行い、掲載内容の水準を示す品質スコアを提示します。これにより、手作業の入力や要件を満たすための推測の手間を減らせます。AWS Partner Central、AWS Marketplace Management Portal、プログラム連携向けの Partner Agent MCP server から利用でき、AWS GovCloud（米国）と中国リージョンは対象外です。
  • AWS Partner Central のエージェントが新規パートナーを登録から販売準備完了まで案内
    AWS Partner Central agents のオンボーディング機能が一般提供を開始し、新規パートナーを登録から販売準備の完了まで導きます。従来は AWS で販売を始める最短ルートを知るために複数の資料を調べる必要がありましたが、その手間を減らします。企業の Web サイトから情報を取得して対応業界や提供ソリューションを自動入力し、販売準備に必要なことと、その理由を提示します。税務・銀行・コンプライアンスの要件をステップごとに案内し、検証や支払い設定の完了、Marketplace での出品準備までを支援します。常時利用できるアドバイザーとして、オンデマンドでパーソナライズされたロードマップを得られるのが利点です。AWS Partner Central コンソール内、または Model Context Protocol（MCP）経由で利用でき、すべての商用 AWS リージョンで使えます。
  • Amazon EC2 G7 インスタンスが一般提供開始
    Amazon EC2 G7 インスタンスが一般提供を開始しました。NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU を最大 8 基（各 32GB メモリ）と、カスタムの Intel Xeon 6 プロセッサ、最大 700 Gbps の Elastic Fabric Adapter（EFA）を備えます。前世代の G6 と比べて AI 推論性能が最大 4.6 倍、グラフィックス性能が最大 2.1 倍とされ、言語翻訳や動画・画像解析、音声認識、レコメンダーシステムといった AI 推論から、リアルタイムの高品質グラフィックスやゲームストリーミング、大規模データ処理まで幅広く使えます。オンデマンド、Savings Plans、スポットの 3 つの購入オプションに対応し、米国東部（オハイオ）、米国西部（オレゴン）の各リージョンで利用できます。
  • Amazon EC2 P6-B200 インスタンスがアジアパシフィック（ムンバイ）リージョンで利用可能に
    Amazon EC2 P6-B200 インスタンスが、新たにアジアパシフィック（ムンバイ）リージョンで利用できるようになりました。NVIDIA Blackwell GPU を 8 基、1,440 GB の高帯域幅 GPU メモリを搭載し、第 5 世代 Intel Xeon プロセッサと最大 3.2 Tbps の EFAv4 を備えます。AI のトレーニングと推論で、P5en インスタンスと比べて最大 2 倍の性能が得られ、GPU メモリ帯域幅は 60% 向上しています。Amazon EC2 UltraClusters 内で数万 GPU 規模まで安全かつ確実にスケールでき、これまでの米国西部（オレゴン）、米国東部（バージニア北部、オハイオ）、AWS GovCloud（米国西部、米国東部）に加えて、今回アジアパシフィック（ムンバイ）が加わりました。

最後に「AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム」も引き続き実施中ですので検討してみてください。

今週は以上です。それでは、また来週お会いしましょう！

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