Amazon Web Services ブログ

航空業界では、散在するデータの横断的な活用が長年の課題でした。本ブログでは、 Amazon S3 を中心とした […]

リアルタイム性の高いマルチプレイヤーゲームでは専用ゲームサーバー方式が広く使われており、マッチメイキングやサーバーの割り当て・回収といったライフサイクル管理のオーケストレーション基盤の設計が重要なテーマとなります。AWS で専用ゲームサーバーをホストする主な選択肢は、マネージドの Amazon GameLift Servers を使うか、EC2 / ECS / EKS 上でセルフホストするかの2つです。より柔軟な制御が必要な場合は、EKS 上にデプロイできる OSS の Agones が選択肢になりますが、Kubernetes 基盤の運用負荷は避けられませんでした。2024 年 12 月に GA した Amazon EKS Auto Mode は Kubernetes の構築・運用負担を軽減する機能で、Agones の基盤 EKS クラスタと組み合わせることで柔軟さと簡素さを両立できます。ただし EKS Auto Mode にはいくつかの制約もあります。本記事では、EKS Auto Mode の制約が Agones の特性を阻害しないための設計方針を紹介します。

MGI、Sentieon、AWS の協業により、ゲノミクスラボは大規模なシーケンシングデータを効率的に管理・解析できます。ベルリンの MGI 欧州本社では、3 台の DNBSEQ-T7 シーケンサーが週あたり合計で最大 63 テラベース生成するゲノムデータを AWS HealthOmics Sequence Store に取り込み、Sentieon の DNAscope や TNseq を Ready2Run ワークフローまたはプライベートワークフローで実行します。Ready2Run の固定料金と自動リソース管理により、コストを予測しやすく、迅速で高精度な発見を実現します。

PacBio HiFi の全ゲノムシーケンシング (WGS) バリアント解析パイプラインを AWS HealthOmics 上に実装し、大規模運用に向けてベンチマークしました。DeepVariant を GPU (NVIDIA Tesla A10G / omics.g5.2xlarge) で実行すると、CPU 比 21.3 パーセントのコスト削減と 8.5 パーセントの高速化を達成。run_analyzer の推奨構成なら 19.15 ドルまで削減できる見込みです。

ライフサイエンス研究者は、遺伝子、バリアント、構造、薬剤、疾患を調べるたびに、API や認証、データ形式が異なる何十ものデータベースを行き来する必要があります。本記事では、Kiro を 24 分野・100 以上のデータベースを横断する統合研究インターフェースへと拡張する Kiro power パッケージ「Kiro for Life Sciences」を紹介します。24 のドメイン特化 MCP サーバーとデータベース横断検索、ガイド付きワークフロー、ドメインスキルにより、自然言語での質問から構造化された結果までを一気通貫で得られます。

2026 年 7 月 16 日（木）、 17 日（金）の 2 日間、東京・麻布台ヒルズにて、ISV SaaS 事業者向けの 8 社合同 AI-DLC Unicorn Gym を開催しました。株式会社サイバーセキュリティクラウド、freee 株式会社、株式会社いえらぶ GROUP、モビルス株式会社、エムオーテックス株式会社、株式会社ヌーラボ、テクマトリックス株式会社、株式会社ヴァル研究所（順不同・敬称略）の 8 社から計 54 名にご参加いただき、各チームが自社プロダクトの開発テーマを持ち込んで、Kiro や Claude Code などの Coding Agent を活用しながら 2 日間 AI 駆動の開発プロセスを実践しました。

本記事では、ご参加いただいた各社が 2 日間 AI-DLC をどう体験したのか、参加者の声を交えてレポートします。

2026 年 8 月 3 日週、私たちは世界中から集まった AWS ヒーローたちを集め、つながり、協力し、AW […]

Oracle AI Database@AWS 向けに Oracle Exadata Database Service on Exascale Infrastructure (ExaDB-XS) が一般提供開始となりました。専用インフラストラクチャを事前に用意することなく、8 ECPU、ストレージ 300 GB から Exadata クラスのパフォーマンスと可用性を従量課金で利用できます。本記事では ExaDB-XS の新機能と、AWS マネジメントコンソールでの構築手順を紹介します。

AI エージェントは流暢に答えますが、それが確実に正しく動くとどう証明すればよいのでしょうか。本記事では、英国の中古車マーケットプレイス Motorway と AWS が構築した、エンドツーエンドのエージェント評価パイプラインを紹介します。Strands Agents SDK と Amazon Bedrock AgentCore を組み合わせ、ツールの使い方・推論・出力品質を 3 層で評価し、誤った結果を 8 件に 1 件から 50 件に 1 件へ削減した手法を、デプロイのゲートや本番監視まで含めて解説します。

本記事では、Amazon Aurora および Amazon RDS 上で AWS Advanced JDBC Wrapper のコネクションプーリングを設定する方法を紹介します。外部プーリングと内部プーリングの違い、ワークロードに応じた選択基準、生成 AI ベースの JDBC-WRAPPER-CONFIGURATION-ASSISTANT による設定構築の方法を解説します。