AWS AIアップデート要約

Amazon SageMaker AIは、NVIDIA Nemotron 3 Nanoモデル（30Bパラメータ）に対してサーバーレス微調整機能を提供開始しました。Supervised Fine-Tuning（SFT）とReinforcement Fine-Tuning（RFT）の両方に対応しており、ユーザーは独自データを使用してモデルをカスタマイズできます。US East（N. Virginia）、US West（Oregon）、Asia Pacific（Tokyo）、Europe（Ireland）の4リージョンで利用可能です。

Amazon EC2 Capacity Blocks for MLがAWS GovCloud (US-West) とAWS GovCloud (US-East) で利用可能になり、政府機関および規制対象業種の顧客がML ワークロード向けのGPU 容量を予約できるようになりました。このサービスはUltraCluster内の低遅延・高スループット接続により、事前学習、ファインチューニング、迅速なプロトタイピング、推論需要の急増に対応するGPU インスタンスの確実なアクセスを提供します。最大8週間前までに予約でき、最長6ヶ月間、1〜64インスタンスのクラスタサイズで予約が可能です。

Amazon QuickはModel Context Protocol (MCP)を通じてSnowflake Cortex AIと統合され、自然言語でSnowflakeのデータやドキュメントをクエリできるようになりました。Cortex AnalystとCortex Searchを活用して、構造化データの問い合わせと非構造化ドキュメントからのインサイト取得が可能です。QuickでFlowsを構築し、複数ステップのワークフローを自動化・管理できます。

<p>Today, AWS announces the expanded availability of OpenAI's GPT-5.4 and GPT-5.5 models, which are now available in the US East (N. Virginia) Region on Amazon Bedrock. With GPT-5.4 and GPT-5.5, you c

Amazon OpenSearch ServiceがMCP Appsに対応し、Claude DesktopやVS Codeなどの互換性のあるエージェント統合開発環境でOpenSearchドメイン、コレクション、Amazon Managed Service for Prometheusに保存されたログ、トレース、メトリクス、アラートを調査できるようになりました。ローカル環境を離れることなく、インタラクティブなMCP Appビジュアライゼーションで結果を確認・検証することが可能です。ログ、メトリクス、トレース調査、サービスパフォーマンス、トポロジー、動的ビジュアライゼーション、エージェントヘルス、クラスタヘルス、インストルメンテーションスコアリングなど複数のMCP Appツールが利用可能です。

Google DeepMindのGemma 4オープンウェイトモデルファミリーがAmazon Bedrockで利用可能になりました。Gemma 4 31B、Gemma 4 26B-A4B、Gemma 4 E2Bの3つのバリアントが提供され、推論、マルチモーダル理解、エージェント、ソフトウェアエンジニアリングの各ワークフローに対応しています。US East (N. Virginia)、US East (Ohio)、US West (Oregon)、Europe (Frankfurt)の4つのAWSリージョンで利用可能です。

<p>Starting today, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) <a href="https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/m9g/">M9g and M9gd instances</a>, powered by AWS Graviton5 processors, are generally ava

Amazon SageMaker Unified Studio NotebooksがApache Spark ConnectによるAmazon EMR Serverlessに対応し、データエンジニアとアナリストがSparkランタイムを柔軟に選択できるようになりました。Athena Sparkに加えてEMR Serverlessをランタイムとして利用でき、要件に応じて最適なエンジンを選択できます。NotebookのサイドパネルからSparkランタイムを選択でき、PySpark及びSpark SQLの実行が可能になります。

AWSはClaude Fable 5をAmazon Bedrockおよび Claude Platform on AWS上で汎用提供開始した。このモデルは複雑な知識作業とコーディングタスクを長時間にわたり自動実行でき、ファイナンス、法務、マーケティング、営業、データ、エンジニアリング分野の専門業務に対応している。安全性のための分類器を備えており、すべての顧客が利用可能である。

Amazon EMR ServerlessがSpark Connectをサポートし、SageMaker Unified StudioやJupyter、Visual Studio Codeなどのノートブック環境からApache Sparkアプリケーションを対話的に開発・実行できるようになりました。Spark Connectのクライアント・サーバーアーキテクチャにより、開発環境とSpark基盤が分離され、ローカルのPythonコード実行とリモートのSpark操作をシームレスに統合できます。EMR Serverlessが利用可能なすべてのAWSリージョンでEMRリリース7.13以降で利用可能です。

AWS Cost Explorerに「Analyze with Amazon Q」機能が追加され、ワンクリックでAmazon Q Developerによる包括的な費用分析が得られるようになりました。この機能は費用トレンド、主要な費用ドライバー、異常値の詳細な説明を提供し、フォローアップ質問を通じて最適化機会の発見をサポートします。全商用AWSリージョンで追加料金なしで利用可能です。

AWS Compute OptimizerがDynamoDB、ElastiCache、MemoryDB、DocumentDB、WorkSpaces、SageMaker endpointsのアイドルリソース検出に対応しました。利用率メトリクスを分析して未使用リソースを特定し、コスト削減の機会を提供します。Cost Optimization Hubで組織全体のアカウント横断的に推奨事項を確認できます。

AWS Cost Anomaly DetectionにAmazon Qを活用したAI搭載のコスト異常調査機能が追加されました。これにより、コスト異常の根本原因をCloudTrailイベントとリソースアクティビティを自動関連付けして数分で明確に説明できるようになります。全商用AWSリージョンで追加料金なしで利用可能です。

AWS TransformでAmazon RDS for SQL Server移行のTCO（総所有コスト）評価機能が利用可能になりました。AI搭載エージェントがオンプレミスのSQL Server環境を分析し、ワークロード要件を満たしつつコストを削減する最適なデータベースインスタンスを推奨します。複数のコストモデルを比較できるWhat-if分析により、異なるオプション間での費用比較と最適な移行方法の選択が可能になります。

AWS CLIがAgent Toolkit for AWSのインストール機能に対応し、ユーザーは`aws configure agent-toolkit`コマンドで複数のコーディングエージェント（Kiro、Claude Code、Codex、Cursorなど）にツールキットをインストールできるようになりました。Agent Toolkit for AWSは15,000以上のAWS APIへのセキュアなアクセスを提供するAWS MCP Server、40以上のエージェントスキル、3つのプラグインで構成されています。AWS CLIを使用してスキルの検索、インストール、管理も可能になりました。

Amazon SageMaker Data Agent が SageMaker Catalog のビジネスコンテキストとメタデータと統合され、データ実践者が技術的なテーブル名ではなくビジネス用語を使用してデータセットを検出し、より正確な SQL および Python コードを生成できるようになりました。この統合により、Collibra、Atlan、Alation から同期されたカタログを含む SageMaker Catalog に保存されているビジネスコンテキストを活用して、データ検出とコード生成の精度が向上します。SageMaker Unified Studio ノートブックおよびクエリエディタで利用可能で、Amazon SageMaker Unified Studio が提供されているすべての AWS リージョンで使用できます。

Amazon MQ for RabbitMQがAWS European Sovereign Cloud（ドイツ）リージョンでデプロイ可能になりました。このリージョンはEU内に完全に位置し、規制産業や公共部門組織の主権要件を満たすために設計されています。RabbitMQ 4.2エンジンバージョンとGraviton3ベースのm7gインスタンスタイプ（m7g.mediumからm7g.16xlargeまで）に対応しており、高パフォーマンスメッセージングが可能です。

<p>Amazon Bedrock is a fully managed service that provides secure, enterprise-grade access to high-performing foundation models from leading AI companies, enabling you to build and scale generative AI

Amazon SageMaker Data Agent がSageMaker Unified Studio で会話履歴機能をサポートするようになりました。データ分析者やデータサイエンティストは、過去のエージェント生成コード、複数ステップの分析、トラブルシューティング内容をノートブックとQuery Editorワークフロー内で参照できるようになります。すべてのAmazon SageMaker Data Agentが利用可能なAWSリージョンでこの機能が提供されます。

AWS Step Functionsは、Amazon Bedrock AgentCoreの管理型ハーネスとの統合により、ワークフローにAIエージェント推論ステップを追加できるようになりました。ドキュメント分類や非構造化フォームからの要素抽出などの推論タスクを自動化できます。複数のエージェントを並列または順序実行でき、重要なアクション前に人間承認を追加することも可能です。

Amazon BedrockがOpenAIのGPT-5.4をAWS GovCloud (US-West)リージョンで一般提供開始しました。政府機関および規制対象産業の顧客が、ネイティブなコンピュータ使用機能とディープ推論機能を備えた最新モデルをAWS GovCloudのエンタープライズグレードセキュリティと政府コンプライアンスの下で利用できるようになります。GPT-5.4はコーディング、ドキュメント処理、マルチステップエージェントタスクに対応し、Bedrockの高性能推論エンジンで実行されます。

Amazon SageMaker Unified Studioが12言語でのローカライズされたユーザーインターフェースをサポートするようになりました。英語（米国）、中国語（簡体字・繁体字）、フランス語、ドイツ語、インドネシア語、イタリア語、日本語、韓国語、ポルトガル語（ブラジル）、スペイン語、トルコ語に対応しています。ブラウザの言語設定から自動検出されるか、プロファイル設定の言語セレクターから選択できます。

Amazon SageMaker AIは複数ステップのエージェントタスクにおいて、ファウンデーションモデルを微調整するための複数ターン強化学習（Multi-turn RL）をサーバーレスで提供開始しました。この機能により、ユーザーは小規模で低コストなモデルを、大規模汎用モデルと同等かそれ以上のタスク精度を達成するように特化させることが可能になります。SageMaker Studioおよび Python SDKを通じて、米国西部2（us-west-2）および米国東部1（us-east-1）で複数のモデル（Qwen 3.6 27B、Nova Lite 2.0、GPT-OSS-20B、Gemma 31B）に対応しています。

Amazon ECS Managed Instancesは、生成AIの学習と推論向けに設計されたAWS TrainiumおよびAWS Inferentiaアクセラレータに対応しました。ユーザーはECS Managed Instancesの容量プロバイダーで加速インスタンスタイプ（Inferentia2、Trainium1、Trainium2）を選択し、タスク定義にNEURON_CORE=allを設定することで、アクセラレータのすべてのリソースを自動的にワークロードに割り当てられます。インフラストラクチャ管理の負担をAWSに委譲しながら、AIアクセラレータの性能を活用できるようになります。

AWS ConfigがAmazon Bedrock、Bedrock AgentCore、Amazon SageMakerの9つのリソースタイプへの対応を追加しました。全リソースタイプの記録を有効化している場合、これらの新リソースは自動的に追跡されます。新対応リソースタイプはConfig rulesとConfig aggregatorsで利用可能です。

Amazon SageMaker Studioのセットアップ時間が2分以上から20秒未満に短縮されました。新規作成されるStudio環境には、サーバーレスモデルカスタマイズ権限が自動的に設定されるようになりました。この機能はAWSの全ての商用リージョンでSageMaker Studioがサポートされている場所で利用可能です。

<p>Today, AWS announces durability support for Amazon ElastiCache. Durability enables you to use ElastiCache for workloads that require microsecond read latency but cannot tolerate data loss. With dur

Amazon Quick Researchがお客様管理キー（CMK）を使用したデータ暗号化に対応しました。AWS Key Management Service（KMS）経由で独自の暗号化キーを管理でき、セキュリティとコンプライアンス要件が厳しい組織に対応します。CloudTrail統合により監査機能が強化され、セキュリティインシデント時には15分以内にキーへのアクセスを取り消せます。

Amazon QuickがModel Context Protocol（MCP）サーバーをVPC経由で接続できるようになりました。これまでパブリックインターネット経由でのみ対応していたMCP接続が、プライベートネットワーク上のMCPサーバーに対応しました。Amazon EC2、AWS Fargate、AWS Agentcoreなど企業のプライベートネットワーク内で動作するMCPサーバーを、インターネットに公開することなく安全にQuickと接続できるようになります。

Amazon SageMaker Unified Studioでカスタム IAMパーミッションボーダリをサポートしました。Service Control Policies（SCP）でパーミッションボーダリの使用を必須とする組織は、セキュリティ体制を変更することなくSageMaker Unified Studioを導入できるようになります。Tooling blueprint設定でパーミッションボーダリを指定すると、プロジェクト作成時にプロビジョニングされる3つのIAMロール（プロジェクトユーザーロール、Amazon Bedrockサービスロール、Bedrock Lambda実行ロール）に自動的に適用されます。