Amazon Web Services ブログ
Category: Enterprise Strategy
第1回 AWS ライフサイエンス・シンポジウム 欧州:エグゼクティブ・インサイト
英語版ブログ: “ Executive Insights from the Inaugural AWS Lif […]
AWS で VMware のお客様の選択肢が広がった 1 年
Amazon EVS の一般提供開始から 1 年を振り返り、VCF 9 のサポート、新しい i7i.metal-48xl インスタンス、Memory Tiering、Windows Server ライセンスの新オプション、NSX Federation など、この 1 年間で追加された機能を紹介します。
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。
株式会社 Sapeet がプロダクトの成長に合わせて生成 AI 基盤をコードベースへ ― Dify で築いた資産を活かし、Amazon Bedrock AgentCore と Strands Agents SDK への移行を 2 週間で実現
本ブログは、仰星監査法人様のご協力のもと、株式会社 Sapeet と Amazon Web Services […]
【開催報告】AI 時代のアジャイル ── 異業種 4 社が語る実践と挑戦
イントロダクション 「変化を歓迎する」──それはアジャイルが一貫して大切にしてきた姿勢です。そしていま、生成 […]
AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate アップデート (MLA-C02) のお知らせ
AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate が MLA-C02 にアップデートされます。生成 AI、エージェンティック AI、基盤モデル / LLM、Amazon Bedrock のカバレッジが追加され、進化する ML エンジニアの役割に対応します。ベータ版試験(英語のみ)の受験予約は 2026 年 9 月 1 日開始、現行版 (MLA-C01) の英語での最終受験日は 9 月 28 日です。日本語を含む他言語は、ベータ期間中も現行版で引き続き受験可能です。全言語対応の標準版 MLA-C02 は 2027 年初頭に提供予定です。
AWS SimuLearn に学習プランとデジタルバッジが追加されました
AWS SimuLearn に学習プランとデジタルバッジが追加されました。ロールや業界に合わせた体系的な学習パスで、顧客シミュレーション・ハンズオンラボ・DIY 検証を通じて実践的なクラウドスキルを習得できます。学習プランを完了すると Credly 経由でデジタルバッジも取得できます。
AWS Transform for migrations が 13 言語のローカライズに対応
AWS Transform for migrations が 13 言語のローカライズに対応しました。移行チームはコンソールの設定で表示言語を切り替えることができ、会話型インターフェースやジョブプランなどのマイグレーションワークフロー全体を母国語で利用できるようになりました。
Amazon EVS で VCF 9.0 および 9.1 のサポートを発表
VMware Cloud Foundation (VCF) 9.0 および 9.1 が Amazon Elastic VMware Service (EVS) で利用可能になり、VCF インストールを完全に制御できるようになったことをお知らせいたします。Amazon EVS における私たちの焦点は、お客様が現在お持ちのツール、運用プロセス、スキルを使用して、ニーズに合わせて VCF をデプロイおよび構成できる柔軟性を提供することです。
Metagenomi が LanceDB と Amazon S3 で実現した 10 億ベクトル超のスケーラブルな検索基盤
Metagenomi は LanceDB、Amazon S3、AWS Lambda を組み合わせ、35 億件のタンパク質エンベディングを低コストで保存・検索するサーバーレスソリューションを構築しました。データをバケット分割して並列インデックス化し、map-reduce 方式で検索する設計により、常時稼働サーバーなしで数十億ベクトル規模の近似最近傍検索を実現しています。






