2026 年 3 月 23 日週の出来事で私が最も心を躍らせたのは、AWS Agentic AI バイスプレジデントである Swami Sivasubramanian が開始した 2026 年 AWS AI & ML Scholars プログラム です。これは、世界中の学習者最大 100,000 人に AI 教育を無料で提供するプログラムで、基本的な生成 AI スキルを学ぶチャレンジフェーズと、その後で上位 4,500 名の成績優秀者に提供される 3 か月間の Udacity NanoDegree (授業料全額支給) という 2 つのフェーズがあります。AI または機械学習の経験がなくても、18 歳以上であれば誰でも応募できます。応募締め切りは 2026 年 6 月 24 日です。詳細を確認して応募するには、 AWS AI & ML Scholars ウェブページ をご覧ください。 私は AWS Summit シーズンの開幕もとても楽しみにしています。今シーズンの皮切りは AWS Summit Paris (4 月 1 日)、その後に AWS Summit London (4 月 22 日) が続きます。AWS Summit は無料の対面式イベントで、ビルダーとイノベーターがクラウドと AI について学び、大きく考え、新しいつながりを築くことができる場です。お近くで開催される AWS Summit を調べて 、ぜひご参加ください。 それでは、2026 年 3 月 30 日週の AWS ニュースを見ていきましょう。 2026 年 3 月 23 日週のリリース 2026 年 3 月 23 日週のリリースのうち、私が注目したリリースをいくつかご紹介します。 数秒で行える Amazon Aurora PostgreSQL サーバーレスデータベース作成の発表 – Amazon Aurora PostgreSQL がエクスプレス設定の提供を開始しました。これは、事前設定済みのデフォルト値を使用する効率化されたセットアップで、データベースの作成と接続を数秒で行えるようにします。2 回クリックするだけで、Aurora PostgreSQL サーバーレスデータベースを起動できます。作成中または作成後に特定の設定を変更することもできます。 AWS 無料利用枠での Amazon Aurora PostgreSQL の提供開始 – AWS 無料利用枠で Amazon Aurora PostgreSQL を利用できるようになりました。AWS を初めてご利用になる場合は、サインアップ時に 100 USD 相当の AWS クレジットが付与され、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) などのサービスを使用することで、さらに 100 USD 相当のクレジットを追加獲得できます。 Agent Plugin for AWS Serverless の発表 – 新しい Agent Plugin for AWS Serverless を使用すると、Kiro、Claude Code、Cursorn といった AI コーディングアシスタントを使って、サーバーレスアプリケーションを簡単に構築、デプロイ、トラブルシューティング、管理できます。このプラグインは、スキル、サブエージェント、モデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーを 1 つのモジュラーユニットにパッケージ化することにより、構造化された機能で AI アシスタントを拡張します。AWS で本番環境対応のサーバーレスアプリケーションを構築するための開発過程全体を通じて、必要なガイダンスと専門知識を自動的に読み込みます。 Amazon SageMaker Studio がリモート IDE としての Kiro および Cursor IDE のサポートを開始 – Kiro IDE と Cursor IDE から、Amazon SageMaker Studio にリモートで接続できるようになりました。この機能により、Amazon SageMaker Studio のスケーラブルなコンピューティングリソースにアクセスしながら、Kiro および Cursor の既存のセットアップ (仕様主導の開発、会話型コーディング、自動機能生成など) を利用することが可能になります。 AWS マネジメントコンソールでのビジュアルカスタマイゼーション機能の導入 – アカウントの色といった視覚的設定で AWS マネジメントコンソールをカスタマイズし、表示するリージョンとサービスを管理できるようになりました。使用していないリージョンやサービスを非表示にすることで認知負荷と不必要なスクロール動作が低減し、集中力の向上と作業の迅速化に役立ちます。 Ruby アプリケーションの構築を簡素化するための Aurora DSQL コネクタの発表 – Ruby 用 Aurora DSQL コネクタ (pg gem) を使用して、Aurora DSQL で Ruby アプリケーションを簡単に構築できるようになりました。Ruby 用コネクタは、接続ごとにトークンを自動生成することで認証を簡素化し、セキュリティを強化するため、従来のパスワードに起因するリスクが排除されるとともに、既存の pg gem 機能との完全な互換性も維持されます。 AWS Lambda が Lambda Managed Instances で実行される関数のファイル記述子に対する上限を緩和 – AWS Lambda が、Lambda Managed Instances (LMI) で実行される関数のファイル記述子の上限を 1,024 から 4 倍の 4,096 に引き上げました。今後は、同時実行性が高いウェブサービスやファイルを多用するデータ処理パイプラインなどの I/O 集約型ワークロードを制限範囲内で実行できるようになります。 AWS Lambda が Lambda Managed Instances で最大 32 GB のメモリと 16 個の vCPU のサポートを開始 – Lambda Managed Instances 上の AWS Lambda 関数で、最大 32 GB のメモリと 16 個の vCPU がサポートされるようになりました。インフラストラクチャを管理しなくても、データ処理、メディアトランスコーディング、科学的シミュレーションなどのコンピューティング集約型ワークロードを実行できます。また、メモリと vCPU の比率 (2:1、4:1、または 8:1) をワークロードに合わせて調整することも可能です。 Amazon Polly の双方向ストリーミング API の発表 – 従来のテキスト読み上げ API はリクエスト/レスポンスパターンを使用します。Amazon Polly の新しい双方向ストリーミング API は、大規模言語モデル (LLM) レスポンスなど、テキストや音声を段階的に生成する会話型 AI アプリケーション用に設計されており、テキスト全文が提供される前に音声の合成を開始できます。 AWS からの発表の一覧は、 ニュースブログ チャネルと「 AWS の最新情報 」ページでご覧いただけます。 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 AWS イベントにサインアップしましょう。 AWS Summit – 先ほどお勧めした 2026 年の AWS Summit にぜひご参加ください。AWS Summit は、クラウドおよび AI 関連の新興テクノロジーを探求し、ベストプラクティスについて学び、業界の同業者や専門家とつながることができる無料の対面イベントです。近日開催予定の AWS Summit には、パリ (4 月 1 日)、ロンドン (4 月 22 日)、バンガロール (4 月 23〜24 日)、シンガポール (5 月 6 日)、テルアビブ (5 月 6 日)、ストックホルム (5 月 7 日) などがあります。 AWS Community Day – コミュニティリーダーたちがコンテンツを計画、調達、提供し、テクニカルディスカッション、ワークショップ、ハンズオンラボが行われるコミュニティ主導のカンファレンスです。近日開催予定のイベントには、サンフランシスコ (4 月 10 日) およびルーマニア (4 月 23～24 日) があります。 AWS Builder Center に参加して、ビルダーとつながり、ソリューションを共有し、開発をサポートするコンテンツにアクセスしましょう。今後開催される AWS 主導の対面および仮想イベント、スタートアップイベント、デベロッパー向けのイベントについては、 AWS イベントとウェビナー をご覧ください。 2026 年 3 月 30 日週のニュースは以上です。2026 年 4 月 6 日週にお届けする次回の Weekly Roundup もお楽しみに! –  Prasad この記事は、Weekly Roundup シリーズの一部です。AWS からの興味深いニュースや発表を簡単にまとめて毎週ご紹介します! 原文は こちら です。

はじめに こんにちは。タイミーのデータアナリティクス部でデータアナリストをしているishidaです。普段は、タイミーのプロダクトに関する分析業務に従事しています。 タイミーのデータアナリスト（DA）チームでは、プロダクト施策の効果検証としてABテストを頻繁に実施しています。ABテストの業務は、大きく「 実験設計 」「 クエリ作成 」「 可視化・レポート 」の3工程に分かれますが、これらすべてをDAが担当しています。 施策の数が増えるにつれ、ABテストの “回転数” がボトルネックになりつつありました。そこで私たちは Claude / Cursor を活用し、まず実験設計のレビューを自動化する取り組みを始めました。 本記事では、その仕組みと設計思想をご紹介します。 なお、タイミーにおけるABテストは「① 実験設計 → ② クエリ作成 → ③ 可視化・レポート」の3ステップで進みます。本記事で扱うのは、①の実験設計レビューの自動化です。 1. 実験設計レビューの自動化 課題：レビューの属人化 ABテストの実験設計にはいくつかの重要なチェックポイントがあります。 チェックポイント 確認内容 SUTVA TG/CG間でリソースの奪い合いが起きないか Unit Alignment ランダマイズ単位とメトリクス集計単位は一致しているか SRM サンプル比率のミスマッチを検知できる設計か Novelty/Primacy 経時的変化を考慮した期間設定か Multiple Testing 多重比較の問題を制御できているか Guardrail 副作用を監視するガードレール指標は定義されているか これらのレビューは経験や前提知識によって見落としが生じやすく、属人化しがちでした。 解決策：AIによるチェックリストレビュー 私たちは、実験設計チェックリストを Claude / Cursor のコンテキストに含め、 実験設計ドキュメントを入力するとチェックポイントごとにレビューが返る ようにしました。 具体的には、以下の2種類のファイルをプロジェクトのルールとして設定し、AIに読み込ませています。 実験設計ドキュメントのテンプレート : テスト概要・テスト設計・評価指標などの項目が定義されたMarkdown チェックポイント定義 : 6つの観点それぞれについて「判定の観点」「よくある違反例」「対応方針」を構造化したドキュメント AIレビューの出力イメージ ## CP1: SUTVA ⚠️ リスクあり -TG/CG間でリソースの奪い合いが発生する可能性があります -推奨: クラスタ単位でのランダマイズを検討してください ## CP2: Unit Alignment ✅ 問題なし -ランダマイズ単位と集計単位が一致しています ## CP3: SRM ✅ 設計済み -Debugging Metric として介入の影響を受けない指標を設定 -カイ二乗検定を実験開始時に実行する設計 ... ポイント：AIレビューは「最低限の品質保証」として位置づける 重要なのは、AIレビューを 人間のレビューの代替 としてではなく、 最低限実行されるべきレビュー として位置づけていることです。 AIレビュー = チェックリストの網羅的な確認（漏れ防止） 人間レビュー = ビジネスコンテキストを踏まえた判断（例：この施策ならSUTVA違反は許容範囲か） これにより、レビュー依頼を受けたDAは「AIが見つけた問題点」を起点に議論できます。 学び AIレビューは「ゲートキーパー」ではなく「下書き」 AIレビューの結果を鵜呑みにせず、「少なくともこのレベルのレビューは済んでいる」という 品質の下限保証 として使っています。最終判断は必ず人間が行います。 この位置づけにしたことで、「AIに任せて大丈夫か」という心理的なハードルも下がります。 We’re Hiring! 私たちは、ともに働くメンバーを募集しています！！ データアナリストの募集ページはこちら カジュアル面談も行っていますので、少しでも興味がありましたら、気軽にご連絡ください。

はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第一開発部の喜村です。 Google Cloud のアーキテクチャ設計では draw.io で構成図を書くことが多いですが、コンポーネントの配置や矢印の調整に思いのほか時間がかかります。 そこで、draw.io の MCP サーバーを Cursor に接続し、プロンプトだけで構成図を生成できるか試してみました。 draw.io と MCP について draw.io とは draw.io はフローチャートやネットワーク図など、さまざまな図を作成できる Web ベースの作図ツールです。ユーザー登録不要で利用でき、デスクトップアプリ版も