Amazon Web Services ブログ
AI ツールで実現する継続収益ビジネス 〜開発力を資産に変える〜 – AWS Local Executive Roadshow 札幌編(#8/8)開催レポート
こんにちは。Amazon Web Services Japan のソリューションアーキテクト、田中 里絵 です […]
実践企業に学ぶ生成 AI 導入の勘所 〜眠るデータを企業価値に変える〜 – AWS Local Executive Roadshow 札幌編(#7/8)開催レポート
こんにちは。Amazon Web Services Japan のソリューションアーキテクト、田中 里絵 です […]
Amazon EC2、20 回目の誕生日おめでとう
20 年前の 8 月 25 日、 Jeff Barr が Amazon EC2 ベータ版を公開したブログ記事を […]
Adtech Meetup ~変わる広告、変わらない価値~ 開催レポート
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社(以下、AWS ジャパン)は 2026 年 7 月 17 日(金) […]
AWS Weekly Roundup: AWS Builder Center での学生リワード、ラスベガスのローカルゾーンなど (2026 年 8 月 24 日)
AWS にいる間、私はいつも学生と一緒に働く機会を探していました。私は地域の大学で 50 回以上の講演を行って […]
AWS と DuckLabs: 分析の未来を共に築く
Amazon はオープンソース分析データベース DuckDB を開発するアムステルダム拠点の DuckLabs を買収する最終契約を締結しました。DuckDB は 1 テラバイト以下の日常的なクエリを圧倒的な速度で処理するアーキテクチャを持ち、データエンジニアリング、データサイエンス、分析、AI エージェントの分野で広く採用されています。オープンソースプロジェクトは引き続き独立した Foundation の下で MIT ライセンスで維持され、AWS は S3 や Redshift、Athena などのサービスと DuckDB の強みを組み合わせていきます。
今月の AWS オブザーバビリティ: 2026 年 7 月
7 月は AWS オブザーバビリティにとってアップデートの多い月となりました。すでに収集しているテレメトリをより実用的なものにし、その収集にかかる運用作業を AWS 側で引き受ける機能をリリースしました。ログ分析は、ログクエリから直接実行できるアラームと、取り込み時に行われるエンリッチメントによって、アクションに繋げやすくなりました。アプリケーションレベルのオブザーバビリティは、エラーとデプロイイベントを自動的に捕捉するようになりました。AI コーディングエージェントの可視化が、新しいオブザーバビリティのカテゴリとして登場しました。Prometheus メトリクスのスクレイピングのために自前で運用していたエージェントは、マネージドコレクションによって不要になりました。そしてこれらすべてを支える基盤として、OpenTelemetry と Prometheus が引き続き中核的な役割を果たしています。
この記事では、Amazon CloudWatch、Amazon Managed Service for Prometheus、Amazon Managed Grafana、AWS DevOps Agent の最新情報をご紹介します。
MonotaRO が基幹データベースを Amazon Aurora Global Database に移行し、マルチリージョン DR とフルマネージド運用を実現
株式会社MonotaRO (モノタロウ)は、工具、部品、消耗品をはじめとする間接資材のインターネット通販を展開し、連結売上高 3,338 億円(2025 年 12 月期)、登録ユーザー数 1,100 万以上、取扱商品点数 2,800 万点以上を誇る事業者向け EC プラットフォームです。同社はこのたび、事業の根幹を支える基幹データベースをオンプレミスの MySQL から Amazon Aurora MySQL(以下、Aurora MySQL)へ移行し、Amazon Aurora Global Database(以下、Aurora Global Database)によるマルチリージョン DR 構成とフルマネージド運用を実現しました。本ブログでは、移行の背景と課題、選定理由、移行アプローチ、そして得られた成果についてご紹介します。
Amazon Quick と Snowflake Cortex AI によるマネーロンダリング対策のアラートトリアージの自動化
金融機関のマネーロンダリング対策では、1 件のアラート調査に 30〜90 分を要し、その 90〜95% が誤検知とされます。本記事では、Amazon Quick Flows と Snowflake Cortex Agent を MCP で接続し、取引データとコンプライアンス文書を横断して調査ブリーフィングを自動生成するワークフローの構築手順を解説します。
本番インシデントのトリアージを AI エージェントに任せられるようになるまで
ある日曜日の午前 2 時 33 分(PDT)、フロンティアモデルの可用性アラームが発報しました。本番のレスポンスがストリームの途中で止まりはじめ、監視システムが自動でチケットを起票しました。その 13 分 35 秒後、午前 2 時 46 分(PDT)には、根拠のある診断がチケット上に載っていました。ストリームが本番バグかキャパシティのスケーリングのいずれかによってエラーを出さずに停止していること、顧客に影響が出ていること、競合する仮説がすべて排除されていること、そして裏付けとなる証拠を添えた推奨される次のアクション、が書き出されていました。






