2026 年 1 月 26 日週、私たちは ラバ祭り を祝いました。これは、旧正月まで残りわずかであることを告げる中国暦の伝統的な祝日です。ラバ祭りは、中国の多くの人々にとって振り返りと準備にまつわる祝日であり、今年の出来事をまとめ上げ、未来に目を向けます。 2026 年 2 月 9 日週は、春の始まりであり、二十四節気最初の節季である 立春 です。中国の伝統では、春は成長が始まり、新しい節目がやってくる季節として捉えられることがよくあります。「一年の計は春にあり」ということわざもあり、春が自分の方向を定め、新たなスタートを切るときだという考え方を反映しています。 2026 年 1 月 26 日週のリリース 2026 年 2 月 2 日週私が注目したリリースをご紹介します。 Amazon Bedrock がサーバーサイドツールと拡張されたプロンプトキャッシュでエージェントワークフローのサポートを強化 – Amazon Bedrock に、開発者が AI エージェントを構築して運用する方法を改善する 2 つのアップデートが導入されました。 Responses API がサーバーサイドツールの使用をサポート するようになりました。このため、エージェントは AWS のセキュリティ境界内でウェブ検索、コード実行、データベース更新などのアクションを実行できます。 Bedrock には、プロンプトキャッシュのための 1 時間有効期限 (TTL) オプションも追加されました 。この延長は、長時間にわたるマルチターンエージェントワークフローのパフォーマンス向上とコスト削減に役立ちます。Amazon Bedrock では、OpenAI GPT OSS 20B および 120B モデルで サーバーサイドツールを利用でき、1 時間のプロンプトキャッシュ TTL は 一部の Anthropic Claude モデルに一般提供されています。 Amazon SageMaker Unified Studio が AWS PrivateLink を用いたプライベート VPC 接続を追加 – Amazon SageMaker Unified Studio が AWS PrivateLink のサポートを開始しました。このサポートにより、VPC と SageMaker Unified Studio 間のプライベート接続が提供されるため、カスタマーデータをパブリックインターネット経由でルーティングする必要はありません。VPC にオンボードされた SageMaker サービスエンドポイントを使用すると、データトラフィックが AWS ネットワーク内に留まり、IAM ポリシーによって制御されるため、より厳格なセキュリティとコンプライアンス要件をサポートできます。 Amazon S3 がデータ移動を必要としないオブジェクト暗号化の変更をサポート – Amazon S3 では、データを移動または再アップロードしなくても、既存の暗号化されたオブジェクトのサーバー側暗号化タイプを変更できるようになりました。 UpdateObjectEncryption API を使用することで、オブジェクトプロパティとライフサイクル適合性を維持しながら、SSE-S3 から SSE-KMS への切り替え、お客様管理の AWS Key Management Service (AWS KMS) キーのローテーション、または S3 バッチオペレーションによるバケット全体での暗号化の大規模な標準化を行うことができます。 Amazon Keyspaces が予測可能な高スループットワークロードのためのテーブルの事前ウォーミングを導入 – Amazon Keyspaces (Apache Cassandra 向け) がテーブルの事前ウォーミングをサポートするようになりました。これは、ウォームスループットのレベルを事前に設定して、テーブルが大量の読み取りおよび書き込みトラフィックを瞬時に処理できるようにするため、コールドスタートによる遅延が発生しません。事前ウォーミングは、製品のリリースやセールスイベントなど、トラフィックが急激に増加するときのスロットリングの軽減に役立ち、マルチリージョンテーブルを含めたオンデマンドキャパシティモードとプロビジョニングキャパシティーモードの両方で動作します。この機能は、一貫的な低レイテンシーパフォーマンスをサポートしながら、スループットの準備状態をより細かく制御できるようにします。 Amazon DynamoDB MRSC グローバルテーブルが AWS Fault Injection Service と統合 – Amazon DynamoDB マルチリージョン強整合性 (MRSC) グローバルテーブルが AWS Fault Injection Service に統合されました。この統合を利用することで、強力な整合性を備えたマルチリージョンワークロードのためにリージョン障害をシミュレートし、レプリケーション動作をテストして、アプリケーションのレジリエンシーを検証できます。 その他のアップデート その他の興味深いプロジェクト、ブログ記事、ニュースをいくつかご紹介します。 AWS Verified Access を使用したマルチアカウント AWS 環境でのゼロトラストアクセスの構築 – この記事では、一元化された共有サービスアーキテクチャに AWS Verified Access を実装する方法を詳しく説明します。AWS IAM アイデンティティセンターおよび AWS Resource Access Manager (AWS RAM) と統合して、アプリケーション層にゼロトラストアクセスコントロールを適用し、マルチアカウント AWS 環境全体で運用オーバーヘッドを削減する方法を紹介します。 Amazon EventBridge がイベントのペイロードサイズを 1 MB に増加 – Amazon EventBridge が 最大 1 MB のイベントペイロードをサポートするようになりました。これは、以前の 256 KB 上限からの増加となります。この更新は、イベント駆動型アーキテクチャが、ペイロードを分割したり外部ストレージに依存したりすることなく、単一のイベント内でより充実したコンテキスト (複雑な JSON 構造、テレメトリデータ、機械学習出力、生成 AI 出力など) を確保できるようにします。 AWS MCP サーバーがデプロイエージェント SOP を追加 (プレビュー) – AWS がデプロイ SOP (Standard Operating Procedure) を導入しました。この SOP では、AI エージェントが Kiro、Cursor、Claude Code といった MCP 互換の統合開発環境 (IDE) やコマンドラインインターフェイス (CLI) での単一の自然言語プロンプトから AWS にウェブアプリケーションをデプロイできます。エージェントは、AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) インフラストラクチャを生成し、AWS CloudFormation スタックをデプロイして、AWS ベストプラクティスに従った継続的インテグレーションと継続的デリバリー (CI/CD) ワークフローを設定します。プレビューでは、React、Vue.js、Angular、Next.js などのフレームワークがサポートされています。 AWS Network Firewall がウェブカテゴリフィルタリングによる生成 AI トラフィック可視性を追加 – AWS Network Firewall が、定義済みのウェブカテゴリを通じて生成 AI アプリケーショントラフィックの可視性を提供するようになりました。ファイアウォールルール内でこれらのカテゴリを直接使用することで、生成 AI ツールやその他ウェブサービスへのアクセスを制御できます。TLS インスペクションと組み合わせると、カテゴリベースのフィルタリングを完全な URL レベルで適用できます。 AWS Lambda が Kafka イベントソースマッピングのオブザーバビリティを強化 – AWS Lambda に、Kafka イベントソースマッピングのための強化されたオブザーバビリティが導入されました。これは、イベントポーリング設定、スケーリング動作、イベント処理状態を監視するための Amazon CloudWatch Logs とメトリクスを提供します。この更新により、Kafka ベースの Lambda ワークロードの可視性が向上し、チームが設定上の問題、許可エラー、および関数の失敗をより効率的に診断できるようになります。この機能は、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) イベントソースとセルフマネージド Apache Kafka イベントソースの両方をサポートします。 AWS CloudFormation 2025 年の振り返り – 1 年を振り返るこの記事では、2025 年に行われた CloudFormation 更新が紹介されており、早期検証、より安全なデプロイ、改善された開発者ワークフローに焦点を当てています。改善されたトラブルシューティング、ドリフト認識変更セット、スタックリファクタリング、StackSets 更新、および CloudFormation 言語サーバーや Infrastructure as Code (IaC) MCP サーバーを含めた新しい IDE と AI 支援ツールなどの機能強化が取り上げられています。 今後の AWS イベント カレンダーを確認して、近日開催予定のイベントにサインアップしましょう。 AWS Community Day Romania (2026 年 4 月 23～24 日) – このコミュニティ主導の AWS イベントでは、AWS ヒーロー、ソリューションアーキテクト、および業界エキスパートによる 10 を超えるプロフェッショナルセッションのために、開発者、アーキテクト、起業家、学生が一堂に会します。参加者は、エキスパートによるテクニカルトーク、世界的なカンファレンスで経験を積んだ講演者からのインサイト、参加者だけのネットワーキングブレイクでつながる機会を期待できます。これらはすべて、コラボレーションとコミュニティエンゲージメントをサポートするために設計されたハイクラスな会場で行われます。 このイベント外でもつながりを維持する方法をお探しの場合は、 AWS Builder Center に参加して、AWS コミュニティのビルダーとともに学び、構築し、つながりましょう。 2026 年 2 月 9 日週の Weekly Roundup もお楽しみに! – Betty 原文は こちら です。

クロス イノベーション 本部、新卒1年目の大岡叡です。 今回は、1月29日にプレビュー公開された AWS Deployment SOPsを使ってみたので、その内容を報告します。 AWS Deployment SOPsを使ってみた結果、簡単なプロンプトを一度与えるだけで静的Webサイトをデプロイでき、CodePipelineのCI/CDについても簡単に構築することができました。この検証を通じて、非エンジニアがインフラ構築をして簡単なアプリケーションのデプロイを行う日も遠くないのではないかと思ったと同時に、 フルスタ ックアプリケーションも今回のように簡単なプロンプトを一度与えるだけでデプロイできる時代が来るのではないかと、期待が膨らみました。 AWS MCP Serverとは AWS Knowledge Tools AWS API Tools Agent SOP Tools AWS Deployment SOPsとは 検証の前提 検証1：Next.jsアプリケーションのデプロイ 検証内容 実装してくれたCDKのコード Deployment SOPsなしの場合 検証2：CodePipelineのセットアップ 検証内容 実装してくれたCDKのコード まとめ 参考文献 AWS MCP Serverとは AWS Deployment SOPsの説明をするうえで前提となる AWS MCP Server について説明します。 AWS MCP Serverは8つのツールを提供しており、 AWS Knowledge Tools 、 AWS API Tools 、 Agent SOP Tools の3つのカテゴリに分類されています。 AWS Knowledge Tools aws___search_documentation ： API リファレンス・ベストプラクティス・サービスガイドを含む、すべての AWS ドキュメントを横断的に検索して関連情報を見つける。 aws___read_documentation ： AWS ドキュメントページを取得し、 AIアシスタント が利用しやすいように Markdown 形式に変換する。 aws___recommend ： AWS ドキュメントページに関連するトピックや、他のユーザーがよく一緒に閲覧しているコンテンツに基づいて、おすすめのドキュメントページを取得する。 aws___list_regions ：リージョンID(例：ap-northeast-1)と名称(例：Asia Pacific (Tokyo))のペアの一覧を取得する。 aws___get_regional_availability ：サービス、機能、 SDK API 、CloudFormationリソースについて、 AWS リージョンごとの利用可否情報を確認する。 AWS API Tools aws___call_aws ： AWS API の呼び出しを実行する。 aws___suggest_aws_commands ：関連する AWS API の説明と構文ヘルプを取得する。AIモデルの学習データに含まれていない可能性がある、新しくリリースされた API にも対応できる。 Agent SOP Tools aws___retrieve_agent_sop ：Agent SOPsの検索または特定のSOPsの詳細情報の取得をする。 💡 Agent SOPsとは Agent SOPsとは、Claude Codeのような AIアシスタント が AWS 関連のタスクを行う際の標準作業手順書（Standard Operating Procedures）のことです。例えば、以下のようなSOPが用意されています。 SOP名 説明 create-secrets-using-best-practices ローテーション機能とKMSを備えたSecrets Managerによるシークレット作成 create-budget アラート機能付きの AWS Budgets作成 setup_cloudwatch_alarm_notifications SNS 経由でのCloudWatchアラーム通知セットアップ application-failure-troubleshooting CloudWatchログを分析してアプリケーション障害を デバッグ AWS Deployment SOPsとは AWS Deployment SOPsは、 aws___retrieve_agent_sop のツールが取得するデプロイ用のSOPのことです。 以下の4つのSOPがDeployment SOPsです。 SOP名 説明 deploy-webapp アプリケーションがDeployment SOPsでサポートされているものか確認し、適切なDeployment SOPを選択する。 deploy-frontend-app AWS CDKのコードを生成し、アプリケーションをデプロイした後、デプロイしたWebアプリのURLを提供する。 setup-pipeline AWS CodePipelineを使用してパイプラインを作成し、 GitHub に変更がプッシュされると自動的にアプリケーションの検証とデプロイを行う。 document-deployment デプロイに関するドキュメントを生成し、進捗を管理する。 Deployment SOPsがサポートしているアプリケーションタイプは以下のとおりです。 SPA：React, Vue, Angular, SvelteKit SSG：Next.js (static export), Nuxt, Gatsby , Hugo, Jekyll, Docusaurus, Astro, Eleventy Static websites そして、Deployment SOPsは2つの ユースケース 「 AWS へのアプリケーションのデプロイ」と「CodePipelineのセットアップ」をサポートしています。今回はこの2つの ユースケース を実際に試してみました。 検証の前提 今回はコーディングエージェントとしてClaude Codeを使用しました。 Skills等のカスタマイズ系のものは使用しないようにしました。 AWS CLI (認証情報設定済み)やGit CLI などの必要なツールはインストール済みです。 プロジェクトのルートで、以下のような .mcp.json を配置しました。 { " mcpServers ": { " aws-mcp ": { " command ": " uvx ", " args ": [ " mcp-proxy-for-aws@latest ", " https://aws-mcp.us-east-1.api.aws/mcp " ] } } } あらかじめ以下のようなTODOアプリケーションをNext.jsの静的エクスポートで実装しました。これはプロジェクトのルート ディレクト リにtodo-appという ディレクト リ名で配置しました。 検証1：Next.jsアプリケーションのデプロイ Claude Codeの挙動ベースで検証内容を報告します。結果としては、簡単なプロンプトを一度与えるだけでCloudFront + S3の構成を構築してデプロイを行い、CloudFrontのURLを共有してくれました。 検証内容 最初に「 AWS MCP の AWS Deployment SOPsを用いて、todo-appを AWS にデプロイしてください。」というプロンプトをClaude Codeに投げました（ちなみに、この検証で投げたプロンプトはこれだけです）。すると、 AWS MCP Serverの aws___retrieve_agent_sop を用いてdeploy-webappのSOPを取得してきて、アプリケーションがDeployment SOPsでサポートされているタイプか分析してくれました。 アプリケーションのファイルの読み込みが完了した後、 AWS MCP Serverの aws___retrieve_agent_sop を用いてdeploy-frontend-appのSOPを取得してきてくれました。そして、Next.jsの静的エクスポートはデプロイ可能ということで、デプロイ開始宣言をしてくれました。 続いて、 DEPLOYMENT_PLAN.md を生成してくれました。これ以降はこのプランに従って自律的に実装を進めてくれました。 --- sop_name: deploy-frontend-app, setup-pipeline repo_name: aws-deployment-sops-test app_name: TodoApp app_type: Frontend Application (Next.js Static Export) branch: main created: 2026-02-01 last_updated: 2026-02-01 --- # Deployment Plan: TodoApp Coding Agents should follow this Deployment Plan, and validate previous progress if picking up the Deployment in a new coding session. **IMPORTANT**: Update this plan after EACH step completes. Mark the step `[x]` and update `last_updated` timestamp. ## Phase 1: Gather Context and Configure - [x] Step 0: Inform User of Execution Flow - [x] Step 1: Create Deployment Plan - [] Step 2: Create Deploy Branch - [] Step 3: Detect Build Configuration - [] Step 4: Validate Prerequisites - [] Step 5: Revisit Deployment Plan ## Phase 2: Build CDK Infrastructure - [] Step 6: Initialize CDK Foundation - [] Step 7: Generate CDK Stack - [] Step 8: Create Deployment Script - [] Step 9: Validate CDK Synth ## Phase 3: Deploy and Validate - [] Step 10: Execute CDK Deployment - [] Step 11: Validate CloudFormation Stack ## Phase 4: Update Documentation - [] Step 12: Finalize Deployment Plan - [] Step 13: Update README.md そして、最終的にCloudFrontのURLを提供してくれました。このURLをクリックしたら実際にデプロイされたアプリケーションが正常に動作していることを確認できました。 実装してくれたCDKのコード 実際にClaude Codeが生成してくれたCDKのコードを以下に示します。CloudFront(Distribution, CloudFront Function)、S3(Webサイト用)、S3(CloudFront アクセスログ 用)、S3(S3 アクセスログ 用)などがセキュリティのベストプラクティスに基づいて実装されています。 import * as cdk from "aws-cdk-lib" ; import * as cloudfront from "aws-cdk-lib/aws-cloudfront" ; import * as s3deploy from "aws-cdk-lib/aws-s3-deployment" ; import { CloudFrontToS3 } from "@aws-solutions-constructs/aws-cloudfront-s3" ; import { Construct } from "constructs" ; export interface FrontendStackProps extends cdk.StackProps { environment : string ; buildOutputPath : string ; } export class FrontendStack extends cdk.Stack { public readonly distributionDomainName : string ; public readonly bucketName : string ; constructor ( scope : Construct , id : string , props : FrontendStackProps ) { super (scope, id, props); const { environment , buildOutputPath } = props; const isProd = environment === "prod" ; const removalPolicy = isProd ? cdk.RemovalPolicy.RETAIN : cdk.RemovalPolicy.DESTROY; // CSP via CloudFront Function - permissive policy for 3rd-party CDNs/APIs const cspFunction = new cloudfront.Function( this , "CspFunction" , { runtime : cloudfront.FunctionRuntime.JS_2_0, code : cloudfront.FunctionCode.fromInline( ` function handler(event) { var response = event.response; response.headers['content-security-policy'] = { value: "default-src 'self'; script-src 'self' 'unsafe-inline' 'unsafe-eval' https: data: blob:; style-src 'self' 'unsafe-inline' https:; font-src 'self' https: data:; img-src 'self' https: data: blob:; connect-src 'self' https: wss:; frame-src 'self' https:; media-src 'self' https: blob:; worker-src 'self' https: blob:; object-src 'self' https:; manifest-src 'self'; frame-ancestors 'none'; base-uri 'self'; form-action 'self'" }; return response; } ` ), comment : "Adds Content-Security-Policy header" , } ); // Extension rewrite function for Next.js static export (trailingSlash: false) // Rewrites /path to /path.html const extensionRewriteFunction = new cloudfront.Function( this , "ExtensionRewriteFunction" , { runtime : cloudfront.FunctionRuntime.JS_2_0, code : cloudfront.FunctionCode.fromInline( ` function handler(event) { var request = event.request; var uri = request.uri; if (!uri.includes('.') && uri !== '/') { request.uri = uri + '.html'; } return request; } ` ), comment : "Rewrites /path to /path.html for Next.js static export" , } ); const cloudfrontToS3 = new CloudFrontToS3( this , "CFToS3" , { bucketProps : { removalPolicy , autoDeleteObjects : !isProd, versioned : false , enforceSSL : true , } , loggingBucketProps : { removalPolicy , autoDeleteObjects : !isProd, lifecycleRules : [{ id : "DeleteOldLogs" , enabled : true , expiration : isProd ? cdk.Duration.days( 3650 ) : cdk.Duration.days( 7 ) }] , enforceSSL : true , } , cloudFrontLoggingBucketProps : { removalPolicy , autoDeleteObjects : !isProd, lifecycleRules : [{ id : "DeleteOldLogs" , enabled : true , expiration : isProd ? cdk.Duration.days( 3650 ) : cdk.Duration.days( 7 ) }] , enforceSSL : true , } , insertHttpSecurityHeaders : false , cloudFrontDistributionProps : { comment : ` ${ id } - ${ environment } ` , defaultRootObject : "index.html" , defaultBehavior : { responseHeadersPolicy : cloudfront.ResponseHeadersPolicy.SECURITY_HEADERS, functionAssociations : [ { function : cspFunction, eventType : cloudfront.FunctionEventType.VIEWER_RESPONSE, } , { function : extensionRewriteFunction, eventType : cloudfront.FunctionEventType.VIEWER_REQUEST, } , ] , } , priceClass : cloudfront.PriceClass.PRICE_CLASS_100, enableIpv6 : true , httpVersion : cloudfront.HttpVersion.HTTP2_AND_3, minimumProtocolVersion : cloudfront.SecurityPolicyProtocol.TLS_V1_2_2021, } , } ); const websiteBucket = cloudfrontToS3.s3Bucket!; const distribution = cloudfrontToS3.cloudFrontWebDistribution; new s3deploy.BucketDeployment( this , "DeployWebsite" , { sources : [ s3deploy.Source.asset(buildOutputPath) ] , destinationBucket : websiteBucket, distribution , distributionPaths : [ "/*" ] , prune : true , memoryLimit : 512 , } ); this .distributionDomainName = distribution.distributionDomainName; this .bucketName = websiteBucket.bucketName; // Outputs new cdk.CfnOutput( this , "WebsiteURL" , { value : `https:// ${ distribution.distributionDomainName } ` , description : "CloudFront distribution URL" , exportName : ` ${ id } -WebsiteURL` , } ); new cdk.CfnOutput( this , "BucketName" , { value : websiteBucket.bucketName, description : "S3 bucket name" , exportName : ` ${ id } -BucketName` , } ); new cdk.CfnOutput( this , "DistributionId" , { value : distribution.distributionId, description : "CloudFront distribution ID" , exportName : ` ${ id } -DistributionId` , } ); new cdk.CfnOutput( this , "DistributionDomainName" , { value : distribution.distributionDomainName, description : "CloudFront domain name" , exportName : ` ${ id } -DistributionDomain` , } ); if (cloudfrontToS3.s3LoggingBucket) { new cdk.CfnOutput( this , "S3LogBucketName" , { value : cloudfrontToS3.s3LoggingBucket.bucketName, description : "Bucket for S3 access logs" , exportName : ` ${ id } -S3LogBucket` , } ); } if (cloudfrontToS3.cloudFrontLoggingBucket) { new cdk.CfnOutput( this , "CloudFrontLogBucketName" , { value : cloudfrontToS3.cloudFrontLoggingBucket.bucketName, description : "Bucket for CloudFront access logs" , exportName : ` ${ id } -CloudFrontLogBucket` , } ); } cdk.Tags.of( this ). add ( "Stack" , "Frontend" ); cdk.Tags.of( this ). add ( "aws-mcp:deploy:sop" , "deploy-frontend-app" ); cdk.Tags.of(cloudfrontToS3). add ( "Stack" , "Frontend" ); cdk.Tags.of(cloudfrontToS3). add ( "aws-mcp:deploy:sop" , "deploy-frontend-app" ); } } 以上より、「 AWS MCP の AWS Deployment SOPsを用いて、todo-appを AWS にデプロイしてください。」と一言お願いをすれば、それなりの構成でインフラを構築してくれて、アプリケーションをデプロイできることを確認できました。これなら非エンジニアの方でも簡単かつ安全にアプリケーションをデプロイできるのではないでしょうか。 Deployment SOPsなしの場合 Deployment SOPsを使用せずにClaude Codeに「todo-appを AWS にデプロイしてください。」とお願いしたらどうなるか試してみました。ここでは非エンジニアがデプロイする想定で、条件などを一切与えずにお願いしました。こちらも検証1と同様、Claudeの指示に基本従う方針で進めました。 最初にdeploy方法の選択を迫られました。Recommendedの AWS Amplifyを選択しました。 デプロイを進めてくれて、最終的にAmplifyのURLを表示してくれました。 しかし、このURLにアクセスしたところ、以下のようなWebページでした。 Amplifyへのデプロイ手順はCloudFront + S3構成と比べて複雑ではないものの、単に「デプロイして」と依頼するだけでは、現状のClaude Codeでは自律的にタスクを完遂することが難しいようです。 検証2：CodePipelineのセットアップ Claude Codeの挙動ベースに検証内容を報告します。CodePipelineが構築され、 GitHub にプッシュするだけで変更が自動的にデプロイされる仕組みが整いました。 検証内容 最初に「 AWS MCP の AWS Deployment SOPsを用いて、CodePipelineをセットアップしてください。」というプロンプトをClaude Codeに投げました。すると、 AWS MCP Serverの aws___retrieve_agent_sop を用いてsetup-pipelineのSOPを取得してきて、CodePipelineのセットアップを開始してくれました。 次に以下のような確認をされました。lintエラーの修正だけお願いしておきました。 検証1と同様にDEPLOYMENT_PLAN.mdを更新しながらCDKのコード実装など色々やってくれた後に、以下の認証をお願いされました。これは手順通り対応しました。 その後、パイプラインのデプロイなど色々やってくれてタスクが完了しました。 CodePipelineの動作を確認するために以下のようにh1の中身に変更を加えて、deploy-to- aws ブランチにプッシュしたところ、CodePipelineがトリガーされてビルド→デプロイが実行され、Webページに変更内容が反映されました。 実装してくれたCDKのコード 実際にClaude Codeが生成してくれたCDKのコードを以下に示します。CodePipeline、CodeBuildプロジェクト、S3 バケット （ アーティファクト 用）が構築されます。 import * as cdk from "aws-cdk-lib" ; import * as codebuild from "aws-cdk-lib/aws-codebuild" ; import * as codepipeline from "aws-cdk-lib/aws-codepipeline" ; import * as pipelines from "aws-cdk-lib/pipelines" ; import { Construct } from "constructs" ; import { FrontendStack } from "./frontend-stack" ; export interface PipelineStackProps extends cdk.StackProps { codeConnectionArn : string ; repositoryName : string ; branchName : string ; } export class PipelineStack extends cdk.Stack { public readonly pipeline : pipelines.CodePipeline ; constructor ( scope : Construct , id : string , props : PipelineStackProps ) { super (scope, id, props); const source = pipelines.CodePipelineSource. connection ( props.repositoryName, props.branchName, { connectionArn : props.codeConnectionArn, triggerOnPush : true , } ); const synth = new pipelines.ShellStep( "Synth" , { input : source, commands : [ // Install dependencies "(cd todo-app && npm install)" , "(cd infra && npm install)" , // Quality checks "(cd todo-app && npm run lint)" , // Secret scanning "npx -y @secretlint/quick-start '**/*'" , // Build frontend "(cd todo-app && npm run build)" , // CDK synth "cd infra" , "npx tsc" , `npx -y cdk synth --context codeConnectionArn=" ${ props.codeConnectionArn } " --context repositoryName=" ${ props.repositoryName } " --context branchName=" ${ props.branchName } "` , ] , primaryOutputDirectory : "infra/cdk.out" } ); this .pipeline = new pipelines.CodePipeline( this , "Pipeline" , { pipelineName : "TodoAppPipeline" , selfMutation : true , pipelineType : codepipeline.PipelineType.V2, synth , synthCodeBuildDefaults : { buildEnvironment : { computeType : codebuild.ComputeType.MEDIUM, buildImage : codebuild.LinuxBuildImage.STANDARD_7_0 } , partialBuildSpec : codebuild.BuildSpec.fromObject( { version : "0.2" , phases : { install : { "runtime-versions" : { nodejs : "latest" , } , } , } , } ), } , } ); // Deploy stage for production const deployStage = new cdk.Stage( this , "Deploy" , { env : { account : this .account, region : this . region } , } ); new FrontendStack(deployStage, "TodoAppFrontend-prod" , { stackName : "TodoAppFrontend-prod" , environment : "prod" , buildOutputPath : "../todo-app/out" , } ); this .pipeline.addStage(deployStage); // Build pipeline to enable property access this .pipeline.buildPipeline(); cdk.Tags.of( this ). add ( "Stack" , "Pipeline" ); cdk.Tags.of( this ). add ( "aws-mcp:deploy:sop" , "setup-pipeline" ); new cdk.CfnOutput( this , "PipelineName" , { value : "TodoAppPipeline" , description : "CodePipeline Name" , } ); new cdk.CfnOutput( this , "PipelineArn" , { value : this .pipeline.pipeline.pipelineArn, description : "CodePipeline ARN" , } ); } } まとめ AWS Deployment SOPsを用いて、静的エクスポートしたNext.jsアプリケーションをデプロイしたり、CodePipelineのセットアップを行いました。特に問題なくAIがすべての作業を完了してくれたことは驚きでした。近い将来、非エンジニアでもデプロイを行える日は遠くないと感じました。さらに、 フルスタ ックアプリケーションも簡単なプロンプトを一度与えるだけで構築できる時代が来るのではないかと、期待が膨らみました。 最後までお読みいただきありがとうございました！ 参考文献 https://docs.aws.amazon.com/aws-mcp/latest/userguide/what-is-mcp-server.html https://docs.aws.amazon.com/aws-mcp/latest/userguide/getting-started-aws-mcp-server.html https://docs.aws.amazon.com/aws-mcp/latest/userguide/understanding-mcp-server-tools.html https://docs.aws.amazon.com/aws-mcp/latest/userguide/agent-sops.html https://docs.aws.amazon.com/aws-mcp/latest/userguide/agent-sops-deployment.html https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2025/01/aws-announces-deployment-agent-sops-in-aws-mcp-server-preview/ 私たちは一緒に働いてくれる仲間を募集しています！ 電通総研 キャリア採用サイト 電通総研 新卒採用サイト 執筆： @ooka.toru レビュー： @miyazawa.hibiki （ Shodo で執筆されました ）

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。新年を迎えたと思ったら、あっという間にもう2月。今回は特に、AWS ジャパンが開始した「 フィジカル AI 開発支援プログラム 」が注目です。ロボット基盤モデル開発を支援する貴重な機会となっています。応募締め切りが2026年2月13日までとなっているのでご興味のある方は、ぜひご確認ください。 それでは今週も、生成AIを活用した開発支援プログラムやソリューション事例、そしてAmazon Bedrockを中心とした注目のサービスアップデートをお届けします。 さまざまなニュース フィジカル AI 開発支援プログラム by AWS ジャパン AWS ジャパンは2026年1月27日から、Vision-Language-Action（VLA）などのロボット基盤モデル開発に取り組む日本の企業・団体を支援する「フィジカル AI 開発支援プログラム」の応募受付を開始しました。このプログラムでは、データ収集・前処理からモデルトレーニング、シミュレーション、実環境へのデプロイまでの一連のパイプライン構築をサポートし、AWSクレジット提供に加えて、フィジカルAI領域スペシャリストによる技術支援、ロボティクス・生成AIコミュニティの形成、そしてモデル開発企業とロボット導入企業のマッチング機会を提供します。ロボティクス分野でAIを活用したい企業にとって、技術面・コスト面の両面で包括的な支援を受けながら、AIのロボティクスへの活用を加速させ、実用化に向けた開発を推進できる貴重な機会となります。プログラムの詳細な内容やスケジュール、応募方法については、ぜひブログ記事をご確認ください。 AWS生成AI事例ブログ「教育者を支援: Innovation Sandbox on AWS が学習目標の達成を加速する方法」 生成AIがテクノロジーの世界に大きな影響を与える中、大学や高等教育機関では学生にサンドボックス環境を提供し、業界が求める生成AIの専門知識を身につけることに取り組んでいますが、数千人の学生向けにサンドボックス環境のAWSアカウントを大規模に作成・管理することは困難でした。この課題を解決するため、Innovation Sandbox on AWSという安全でコスト効率に優れ、再利用可能な一時的なサンドボックス環境の管理を可能にするソリューションを利用し、管理者がサンドボックス環境のライフサイクル全体をセットアップおよび管理する方法を効率化し、技術的な負担を最小限に抑えながら、学生、研究者、教員がAWSで自由に実験できる環境を提供します。教育機関や研究機関にとって、セキュリティポリシー、承認ワークフロー、支出管理メカニズム、アカウントリサイクル設定などを直感的なユーザーインターフェースを通じて提供することで、学生のスキル習得効率が向上し、新しいアイデアやAWSのサービスを簡単に検証できる環境を構築できます。具体的な実装方法やユースケースについては、ぜひブログ記事で詳細をご確認ください。 ブログ記事「SAP JouleでAmazon Bedrock上のAnthropic Claudeモデルを使いSAPコンサルティングプロジェクトを加速」 SAPコンサルタントが複雑なクラウドトランスフォーメーションプロジェクトを進める際、膨大なドキュメントやベストプラクティスへのアクセス、SAP Knowledge Base記事の検索に多くの時間を費やしていました。この課題を解決するため、SAPチームはAWSと提携してSAP Joule for Consultants（J4C）を開発し、Amazon Bedrock上のAnthropic Claudeモデルを活用することで、コンサルタントが会話型AIを通じて独占的なSAPコンテンツに迅速にアクセスできる環境を構築しました。これにより、コンサルタントは特定のビジネスシナリオに対する技術的な実装要件を迅速にナビゲートし理解できるようになり、ジュニアコンサルタントとエキスパートの両方が顧客とのエンゲージメント効率を大幅に向上させ、専門知識をリアルタイムに活用できるようになります。具体的な実装アーキテクチャや成果については、ぜひブログ記事で詳細をご確認ください。 ブログ記事「ABAP Accelerator による AI-Assisted 開発のご紹介」 SAP S/4HANAへの移行を進める企業は、既存システムに存在する数千個のカスタムABAPプログラムのアップグレードが必要で、しかもドキュメントが不足しているという課題に直面しています。この課題を解決するために、ABAP AcceleratorというMCPサーバーベースのツールが提供され、お客様がより速く、より高いコード精度でコードの作成、テスト、ドキュメント化、変換を支援します。ABAP AcceleratorはSAP ABAP Test Cockpitに接続してコードを検証し、Kiro CLI内でお客様がハルシネーションを削減するのに役立ちます。生成AIを活用する開発者にとって、SAP ECCからSAP S/4HANAへの自動コード変換、SAP ABAP Test Cockpitとの統合による構文チェックとカスタムバリアント、そしてトランスフォーメーションのリスクを軽減するテスト駆動開発（TDD）アプローチにより、SAP開発ライフサイクル全体を大幅に最適化し、移行プロジェクトの品質基準を満たしながらビジネスロジックを保持できます。具体的な実装方法や各機能の詳細については、ぜひブログ記事で確認してみてください。 ブログ記事「Agentic workflowを使用したAmazon Nova Premierによるコード移行の効率化」 多くの企業が保守と拡張が困難になった古いテクノロジーで構築されたレガシーシステムに悩まされている中、Amazon Bedrock Converse APIとAmazon Nova Premierをagentic workflow内で使用して、レガシーコードを最新のJava/Springフレームワークアプリケーションに体系的に移行する方法を解説しています。この手法では、移行プロセスを複数の専門エージェントで分担し、堅牢なフィードバックループを実装することで、自動化により移行時間とコストを削減し、専門的な検証エージェントによってコード品質の向上と最新のベストプラクティスへの準拠を保証します。生成AIを活用する開発者にとって、レガシーシステムのモダナイゼーションという複雑な課題に対して、AIエージェントが言語パラダイムの違いやアーキテクチャの複雑性、ビジネスロジックの維持といった多くの課題を自動的に処理しながら、人間の専門家が戦略的な判断や品質保証に集中できる環境を提供し、大規模なコード移行プロジェクトを効率的かつ確実に進めることができます。具体的な実装アーキテクチャや各エージェントの役割については、ぜひブログ記事で詳細をご確認ください。 サービスアップデート Amazon Bedrockがプロンプトキャッシングの1時間保持に対応 Amazon Bedrockで、プロンプトキャッシングの保持時間が従来の5分から最大1時間まで延長できるようになりました。これにより、長時間にわたるAIエージェントとの対話や、ツール実行・データ検索を含む複雑なワークフローにおいて、同じプロンプトのプレフィックス（システムプロンプトやコンテキスト情報など）を再利用することで、コスト効率とレスポンス速度が向上します。この機能はClaude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5、Claude Opus 4.5で利用可能で、すべてのAWSリージョンおよびAWS GovCloud (US)リージョンで利用可能です。なお1時間キャッシュは標準の5分キャッシュとは異なる料金体系が適用されます。 AWS が AWS MCP サーバーのデプロイエージェント SOP のプレビューを発表 AWS MCP Serverに、AIエージェントがWebアプリケーションのデプロイメントを自動実行するためのStandard Operating Procedures（SOPs）が追加されました。これにより、開発者はKiro、Cursor、Claude Codeなどのツールから自然言語プロンプトを使うだけで、AWS CDKインフラストラクチャの生成、CloudFormationスタックのデプロイ、セキュリティベストプラクティスを含むCI/CDパイプラインの構築まで、すべて自動的に実行できるようになります。従来は複雑だったDevOpsのベストプラクティスの実装やプロトタイプから本番環境への移行が、たった1つのプロンプトで完結するため、デプロイメント環境を簡単に構築できます。React、Vue.js、Angular、Next.jsなどの主要フレームワークに対応しており、現在米国東部(バージニア北部)リージョンでプレビュー版として追加コストなしで利用可能です。 Amazon BedrockがResponses APIでサーバーサイドカスタムツールに対応 Amazon BedrockのResponses APIで、OpenAI API互換のサービスエンドポイントを使用したサーバーサイドツールが利用可能になりました。従来のクライアントサイドツールと異なり、Bedrockがクライアントを経由せずに直接ツールを呼び出すため、Web検索やコード実行、データベース更新などのマルチステップアクションをリアルタイムで実行でき、レイテンシーを削減しながらAWSアカウントの組織、ガバナンス、コンプライアンス、セキュリティの境界内で安全に動作します。現在、OpenAIのGPT OSS 20B/120Bモデルで利用可能で、東京リージョンを含む複数のリージョンで提供されています。 今週は以上です。それでは、また来週お会いしましょう！ 著者について 野間 愛一郎 (Aiichiro Noma) AWS Japan のソリューションアーキテクトとして、製造業のお客様を中心に日々クラウド活用の技術支援を行なっています。データベースやデータ分析など、データを扱う領域が好きです。今年はコロコロを続けたいと思います。