G-gen の荒井です。当記事では、Google Cloud Next '26 で発表された Google Workspace に関する新機能について、公式の投稿記事およびセッションの内容をもとに紹介します。 G-gen Tech Blog では、現地でイベントに参加したメンバーや、日本から情報をウォッチするメンバーが、Google Cloud Next '26 に関連する記事を発信します。 blog.g-gen.co.jp はじめに Keynote Features Workspace Intelligence（GA） Rapid Enterprise Migration（GA） Drive & Document Editor New Gemini capabilities in Sheets, Docs, and Slides（Preview） Ask Gemini in Drive（GA） Third-party data in Sheets（Preview） Collaboration Ask Gemini in Chat（Preview） AI Inbox and AI Overviews in Gmail（Preview） Help from Gemini in every meeting（Preview） AI Features Workspace skills（Coming Soon） Custom Avatars in Vids（GA） Auto browse with Gemini in Chrome（GA） Workspace MCP Server（Developer Preview） Gemini Enterprise app Workspace capabilities in the Gemini Enterprise app（Private Preview） Management Simplified agent governance（GA） New sovereign controls and client-side encryption（Coming Soon） はじめに 以下の Google 公式投稿および実際に現地で行われたセッションを参考に、Google Cloud Next '26 で発表された Google Workspace に関する新機能を紹介します。なお、当記事で紹介する機能の提供ステータス（GA / Preview / Coming Soon）は 2026年4月29日現在の情報です。 参考 : 10 more announcements from Google Workspace at Cloud Next ‘26 参考 : 260 things we announced at Google Cloud Next '26 – a recap Keynote Features Workspace Intelligence（GA） 1日目のキーノートで発表された Workspace Intelligence は、Google Workspace における発表の中で最も重要なアップデートです。 新しいアプリケーションや操作ボタンとして表示されるものではなく、Google Workspace 内の抽象化されたセマンティックレイヤーとしてバックグラウンドで稼働する仕組みです。 公式投稿から引用 Workspace Intelligence は、Google Workspace の各種アプリケーションに保存されたファイルや、Gmail および Google Chat のメッセージ、インターネット上の情報からコンテキストを収集し、ユーザーの立場や業務内容を分析します。これにより、ユーザーが求めるアウトプットを的確に理解し、Gemini がパーソナライズされた回答を生成します。主要な機能は以下のとおりです。 情報収集 Google Workspace およびインターネットの情報から様々なコンテキスト情報を収集します。 状況認識 Gemini の推論技術を用いることで、今ユーザーにとって何が最も重要かを理解し、重要なタスクを把握します。 パーソナライゼーション 過去の仕事やコミュニケーションパターンを学習し、独自の仕事スタイル、話し方、書式設定の好みを理解し、パーソナライゼーションしたアウトプットを行います。 参考 : Google Cloud Next '26速報レポート - キーノート（1日目） - G-gen Tech Blog 参考 : Introducing Workspace Intelligence 参考 : Workspace
Intelligence Contextual AI for the enterprise 参考 : Introducing Workspace Intelligence, with admin controls Rapid Enterprise Migration（GA） 同じく1日目のキーノートで発表された Rapid Enterprise Migration については、キーノート内での詳細な発表はありませんでしたが、ブレイクアウトセッション「Fast-track to Google Workspace: Smooth migration, adoption, and interoperability」にて具体的な内容が紹介されました。 「Fast-track to Google Workspace: Smooth migration, adoption, and interoperability」のセッション内容は以下の記事を参照してください。 参考 : Fast-track to Google Workspace: Smooth migration, adoption, and interoperability（Google Cloud Next '26速報） - G-gen Tech Blog 実質的には、従来より提供されていた Data Import 機能に該当します。Data Import は従来「データ移行（新規）」という名称でしたが、管理コンソールやドキュメントも Data Import と名称が変更されています。 参考 : Introducing data import: An easier, faster, and higher-fidelity migration to Google Workspace at no additional tool cost 参考 : データ インポート ツールについて データ移行ツールは Data Import に集約され、Microsoft 365 から容易にデータ移行を行えます。スライド内で言及されている「データ移行速度が5倍」という点については、従来 Google Workspace に実装されていたデータ移行ツールに比べて速度が速くなったことを意味しています。 当機能は「データ移行（新規）」として既にプレビューで実装されていた機能です。当社による検証結果は、以下の記事で公開しています。 参考 : Microsoft OneDriveからGoogle ドライブへのデータ移行を検証してみた - G-gen Tech Blog 参考 : Microsoft TeamsからGoogle Chatへのデータ移行を検証してみた - G-gen Tech Blog 参考 : Microsoft SharePoint OnlineからGoogle ドライブへのデータ移行を検証してみた - G-gen Tech Blog 参考 : DropboxからGoogleドライブへのデータ移行を検証してみた - G-gen Tech Blog Drive & Document Editor New Gemini capabilities in Sheets, Docs, and Slides（Preview） 自然言語を用いてドキュメント（スプレッドシートやスライド）の作成や編集ができます。サイドパネルの Gemini に自然言語で指示をするだけで、複数枚のスライドやデータに基づいたインフォグラフィックの作成、コメントのフィードバックに基づいた編集が実行できます。作成されたスライドは編集可能な状態を維持するため、後日資料の再編集もできます。 さらに、企業ブランドを反映したテンプレートを参照しドキュメント作成をすることもできるため、ブランドテンプレートへ変換する手間がなくなります。 参考 : New ways to create faster with Gemini in Docs, Sheets, Slides and Drive 参考 : New Gemini capabilities in Google Docs help you go from blank page to brilliance 参考 : Build and edit complex spreadsheets with Gemini in Google Sheets 実際の動作イメージについては、Google から公開されている以下の動画を参照してください。 youtu.be Ask Gemini in Drive（GA） Ask Gemini in Drive を使用することで、自然言語で探したい情報を素早く検索し要約を作成できます。またソースとなるデータも列挙されるため確実な情報を瞬時に入手することができます。 情報検索時はユーザーのアクセス権限を越えた検索はできません。またコピーや複製は行われないため、安全に使用できます。 参考 : New ways to create faster with Gemini in Docs, Sheets, Slides and Drive 参考 : Ask Gemini in Drive now generally available 参考 : AI Overviews in Drive now generally available Third-party data in Sheets（Preview） HubSpot や Salesforce などのアプリからサードパーティデータを Google スプレッドシートにインポートできるようになりました。 また、スプレッドシートの表から、ダッシュボードやヒートマップ、かんばんボードといった簡易アプリを作成できます。アプリ内のデータはソースとなる表のデータとリアルタイム接続されており、リアルタイムに情報が更新されます。生成したアプリはチームメンバーと共有できます。 表データからアプリを生成するデモンストレーションは、以下の動画で確認できます。 youtu.be Collaboration Ask Gemini in Chat（Preview） Google Chat 内に Ask Gemini が追加され、Workspace Intelligence によりパーソナライズ化された Gemini と会話を行うことができます。 重要タスクの確認やメールの検索、ドキュメントの作成など網羅的に業務支援を行います。 参考 : Get started with Ask Gemini in Google Chat Ask Gemini in Chat を用いてスライドを作成するイメージについては、以下の動画を確認してください。 youtu.be AI Inbox and AI Overviews in Gmail（Preview） Gmail に AI Inbox というトレイが追加されます。受信したメールに対して、 AI を使用した以下の機能を提供します。 To-Do リストの作成 返信が必要なメールを探す キーワードではなく、自然言語でのメール検索 受信メールやスレッドの要約 参考 : Search faster and smarter with AI Overviews in Gmail search Help from Gemini in every meeting（Preview） Google Meet の Gemini 機能により、対面での会議でも、Gemini が音声を記録し、議事録を作成できます。また他社の Web 会議ツールを使用していてもデバイスのマイク機能から議事録の作成ができます。Gemini が会議内容やアクションアイテムを記録することで、ユーザーはより一層会話に集中することができます。 参考 : 対面会議で「自動メモ生成」を使用する 当機能についてはブレイクアウトセッション「Transform meetings into outcomes using Google Workspace with Gemini」でも一部言及されています。以下のセッションレポートも参照してください。 blog.g-gen.co.jp AI Features Workspace skills（Coming Soon） Workspace Studio 内で繰り返しタスクを自動化し、Skill として登録できます。Skill は組織に共有可能であり、Google Workspace 内のあらゆる Gemini からその Skill を起動できるようになります。 Custom Avatars in Vids（GA） Nano Banana 2 の機能により、Google Vids のアバターにブランディング要素を追加できます。企業ロゴをアップロードすることで、アバターにロゴを反映できます。アバターの T シャツにロゴを挿入するなどの編集が、簡単にできます。 参考 : Create custom branded avatars in Google Vids with Nano Banana 2 Auto browse with Gemini in Chrome（GA） 当機能は米国の Google Workspace ユーザーにおけるアップデートです。日本のユーザーは、まだ対応していません。 Chrome Enterprise ライセンスを保有する場合、Gemini の自動ブラウジング機能を有効化できます。Web サイトやアプリを横断し複数ステップのタスクを実行します。Workspace のエンタープライズグレードのセキュリティ機能が適用されるため、機密情報は保護されます。 参考 : The new era of browsing: Putting Gemini to work in Chrome Workspace MCP Server（Developer Preview） Workspace MCP Server を使用することで、ドキュメント作成や Gmail の返信の作成など、高度な Workspace 機能を AI アプリケーションやエージェントに組み込むことができます。 参考 : Google Workspace MCP サーバーを構成する Gemini Enterprise app Workspace capabilities in the Gemini Enterprise app（Private Preview） Gemini Enterprise app から Google Workspace の各種アプリケーションへアクセスし、シームレスに作業を進めることができます。Google カレンダーから会議をスケジュールしたり、ドキュメントやスライドを作成・編集できます。 Management Simplified agent governance（GA） Google Workspace 管理コンソールに AI 関連の制御を包括的に管理できる AI コントロールセンター が導入されました。Workspace 内のデータへのエージェントアクセスを監視、制御、監査することで、AI 活用に関するセキュリティリスクを軽減できます。 New sovereign controls and client-side encryption（Coming Soon） Google Workspace の一部エディションではデータの保管場所を米国および EU に限定することができます。 参考 : データの地理的な保管場所を選択する 今後はドイツやインドなど、さらに多くの国がサポートされる計画が発表されました。 また機密性の高いデータについては、クライアント暗号化により、Google を含む様々なエンティティからのアクセスを禁止するセキュリティ機能が実装されます。 荒井 雄基 (記事一覧) クラウドソリューション部 クラウドサポート課 オンプレ環境のネットワーク・サーバーシステムを主戦場としていたが、クラウド領域にシフト。現在は Google Workspace を中心に企業の DX 推進をサポート。 ・ Google Cloud Partner Top Engineer 2025 / 2026 ・Google Cloud 認定資格 7冠 ・Jagu'e'r エバンジェリスト Follow @arapote_tweet

G-gen の杉村です。2026年4月に発表された、Google Cloud や Google Workspace のイチオシアップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Google Cloud Next '26 の開催 プロダクトの名称変更 概要 Looker Studio → Data Studio（和名: データポータル） Dataplex Universal Catalog → Knowledge Catalog Cloud Composer → Managed Service for Apache Airflow BigLake → Google Cloud Lakehouse Dataproc → Managed Service for Apache Spark Vertex AI → Gemini Enterprise Agent Platform Google Cloud のアップデート オープンモデル Gemma 4 がリリース Cloud Armor に match condition builder が登場（Preview） Google の動画生成 AI モデル Veo 3.1 Lite が Preview 公開 Google Cloud の VPC で Hybrid Subnets が使用可能に Google Cloud コンソールでも Load Balancer 作成時に Certificate Manager 証明書アタッチが可能に Pub/Sub で AI Inference Single Method Transform （SMT）機能が一般公開 BigQuery に AI.AGG 関数が登場（Preview） Cloud SQL でストレージの縮小ができるように すべての Google Cloud 認定資格で日本語版が受験可能に BigQuery Graph が Preview 公開 Privileged Access Manager（PAM）で将来の IAM 権限付与を予約できるように Colab Enterprise で visualization cells が使えるように Cloud Run woker pools が Preview 版 → 一般公開（GA） Google Cloud〜AWS間のPartner Cross-Cloud Interconnectが一般公開（GA） Gemini Enterprise 用の専用 IAM ロールが登場 データポータルで BigQuery の Conversational Analytics が使用可能に Cloud Run でエフェメラルディスクが Preview 公開 Gemini Cloud Assist のサイドパネルが強化 Gemini Enterprise app でカスタム MCP サーバーが接続可能に BigQuery の CDC テーブルからマテリアライズドビューを作成可能に Compute Engine、GKE、Cloud Storage で「AI Zone」が公開 Google SecOps が VPC Service Controls に対応 VPC Service Controls の ingress/egress ルールで IAM ロールが使用可能に Google Workspace のアップデート Google Vids から YouTube への直接エクスポートが可能に Chrome 拡張機能 Google Vids Screen Recorder が登場 Gemini アプリの macOS 版ネイティブデスクトップアプリが登場 Gemini アプリで会話結果から Docs や PDF を生成可能に Google Meet の Take notes for me（自動議事録）のカスタマイズが可能に はじめに 当記事では、毎月の Google Cloud（旧称 GCP）や Google Workspace（旧称 GSuite）のアップデートのうち、特に重要なものをまとめます。 また当記事は、Google Cloud に関するある程度の知識を前提に記載されています。前提知識を得るには、ぜひ以下の記事もご参照ください。 blog.g-gen.co.jp リンク先の公式ガイドは、英語版で表示しないと最新情報が反映されていない場合がありますためご注意ください。 Google Cloud Next '26 の開催 Google Cloud の旗艦イベントである Google Cloud Next が、米国ネバダ州ラスベガスにおいて4月22日（水）から24日（金）までの3日間、開催された。 Agentic（エージェンティックな、自律的な）をテーマに、数多くの新機能が発表された。発表された機能の中には、既に一般公開（GA）されているもの、Preview 公開されているもの、まだ使用可能になっていないものなどが混同している。 主要な発表がされたキーノート（基調講演）については、以下の記事を参照されたい。 blog.g-gen.co.jp blog.g-gen.co.jp また G-gen では、現地に派遣したエンジニアや日本からリモートで情報収集するエンジニアが、各種セッションレポートを公開している。以下のカテゴリ一覧から、Google Cloud Next '26 の関連記事にアクセスできる。 blog.g-gen.co.jp プロダクトの名称変更 概要 2026年4月には以下のように、プロダクトの名称変更が相次いだ。 旧名称 新名称 Looker Studio Data Studio（和名: データポータル） Dataplex Universal Catalog Knowledge Catalog Cloud Composer Managed Service for Apache Airflow BigLake Google Cloud Lakehouse Dataproc Managed Service for Apache Spark Vertex AI Gemini Enterprise Agent Platform Gemini Enterprise Gemini Enterprise app Looker Studio → Data Studio（和名: データポータル） Data Studio returns as new home for Data Cloud assets (2026-04-11) Looker Studio は Data Studio（和名: データポータル）に名前が再変更された。昔の名前に戻ったことになる。経緯は以下のとおり。 もともとは「英名: Data Studio / 和名: データポータル」という名称だった 日本では商標の関係で「Data Studio」という名称が使えないため「データポータル」と表記される 2022年10月の Google Cloud Next '22 で「Looker Studio」に名前が変更され、Looker ブランドに統一された。Looker と Looker Studio の2つの製品が存在する状態になり、混乱を呼んだ 2026年4月に「英名: Data Studio / 和名: データポータル」に戻った システム的には以下の変更がされた。 UI 上の表記が「データポータル（Data Studio）」になった 従来の URL（ lookerstudio.google.com ）にアクセスすると、新しい URL（ datastudio.google.com ）にリダイレクトされる Dataplex Universal Catalog → Knowledge Catalog Knowledge Catalog release notes - April 10, 2026 Dataplex Universal Catalog は Knowledge Catalog に改名された。 フルマネージドのデータカタログサービス。今回で4回目の名称変更となる。名称の変遷は以下のとおり。 Data Catalog → Dataplex Catalog → BigQuery universal catalog → Dataplex Universal Catalog → Knowledge Catalog Cloud Composer → Managed Service for Apache Airflow Cloud Composer release notes - April 15, 2026 Cloud Composer は Managed Service for Apache Airflow に改名された。 フルマネージドの Apache Airflow であり、データパイプラインの実装等に使われるマネージドサービス。 BigLake → Google Cloud Lakehouse What is Google Cloud Lakehouse? (2026-04-20) BigLake が Google Cloud Lakehouse に改称。 Google Cloud Lakehouse は、Apache Spark、Apache Flink、Trino といったオープンソースのクエリエンジンとの互換性を持つ、レイクハウスフレームワーク。BigQuery を基幹技術とする。 Dataproc → Managed Service for Apache Spark Managed Service for Apache Spark cluster deployment overview (2026-04-22) Dataproc が Managed Service for Apache Spark に改称。 Managed Service for Apache Spark はその名のとおり、フルマネージドの Apache Spark クラスタ。 Vertex AI → Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI to Gemini Enterprise Agent Platform naming changes (2026-04-22) Vertex AI は、Gemini Enterprise Agent Platform と改名された。これに伴い、これまで Gemini Enterprise と呼ばれていた Web サービスは、Gemini Enterprise app と改名された。また Vertex AI プロダクト群は、以下のように名称が変更となる（一部のみ抜粋）。 旧称 旧名称 Vertex AI Gemini Enterprise Agent Platform Gemini Enterprise Gemini Enterprise app Generative AI on Vertex AI Generative AI Vertex AI Studio Agent Studio Vertex AI API Agent Platform API Vertex AI Agent Engine Agent Runtime Vertex AI Search Agent Search Vertex AI Search for Commerce Agent Search for Commerce Vertex AI Conversation Agent Conversation Vertex AI Vector Search Vector Search Vertex AI Training Agent Platform Managed Training Vertex AI Pipelines Agent Platform Pipelines Google Cloud のアップデート オープンモデル Gemma 4 がリリース Gemma 4 モデルの概要 (2026-03-31) オープンモデル Gemma 4 がリリース。商用利用可。以下の種類がある。 E2B / E4B : モバイル、エッジ、ブラウザ向け 31B : より高密度 26B A4B : 高スループットで高度な推論向け Cloud Armor に match condition builder が登場（Preview） Use the match condition builder (2026-03-31) フルマネージド WAF である Cloud Armor に match condition builder が登場（Preview）。 CEL 文を書く時の UI 補助ツール。ルールを書く負担が軽減される。 Google の動画生成 AI モデル Veo 3.1 Lite が Preview 公開 Veo 3.1 Lite Generate Preview (2026-04-02) Google の動画生成 AI モデル Veo 3.1 Lite が Preview 公開。 Veo 3.1 < 3.1 Fast < 3.1 Lite の順で生成秒数あたりの料金単価が安く、Lite が最も安価なモデルとなる。 Google Cloud の VPC で Hybrid Subnets が使用可能に About migrating to Google Cloud with Hybrid Subnets (2026-04-03) Google Cloud の VPC で Hybrid Subnets が使用可能になった。 クラウド側サブネットにオンプレと同じ CIDR を持たせ、IP アドレスを変えずにサーバーをクラウドへ移行できる。オンプレ側ルーターに Proxy ARP の設定が必要であり、またクラウド側のルーティングも少しトリッキーになる。 Google Cloud コンソールでも Load Balancer 作成時に Certificate Manager 証明書アタッチが可能に Google Cloud release notes - April 05, 2026 (2026-04-05) Cloud Load Balancer 作成時に Certificate Manager 証明書のアタッチが Google Cloud コンソールでもできるようになった。 従来は DNS 認証した証明書だと gcloud コマンド等を使う必要があった。今後は証明書マップを UI 上で選択できる。 Pub/Sub で AI Inference Single Method Transform （SMT）機能が一般公開 AI Inference SMT (2026-04-06) Pub/Sub で AI Inference Single Method Transform （SMT）機能が一般公開。Pub/Sub トピックまたはサブスクリプション内のメッセージを Gemini 等の AI モデルで加工。以下のような用途がある。 メッセージに対してリアルタイムで AI モデルによる推論結果を追加（エンリッチメント） アプリケーション側の処理のオフロード 以下の記事も参照。 blog.g-gen.co.jp BigQuery に AI.AGG 関数が登場（Preview） The AI.AGG function (2026-04-06) BigQuery に AI.AGG 関数が登場（Preview）。Cloud Storage 上の非構造化データ（画像またはテキスト）に対して Gemini を使い「意味的な集計」のような処理ができる。感情分析、コンテンツ要約、ログ分析など。 Cloud SQL でストレージの縮小ができるように About storage shrink (2026-04-06) Cloud SQL でストレージの縮小ができるようになった。従来は拡大はできたが縮小はできなかった。インスタンスの再起動が必要。 プライマリインスタンスとリードレプリカの両方で可能。 すべての Google Cloud 認定資格で日本語版が受験可能に Google Cloud 認定資格の一覧を解説。全部で何個ある？難易度は？ (2026-04-08) これまで日本語版しか提供されていなかった以下の2試験の日本語版が公開された。 Professional Security Operations Engineer Professional Cloud Database Engineer これをもって、14種類すべての Google Cloud 認定資格が、日本語で受験可能になった、 以下の記事も参照。 blog.g-gen.co.jp BigQuery Graph が Preview 公開 Introduction to BigQuery Graph (2026-04-09) BigQuery Graph が Preview 公開。 Graph Query Language（GQL）を使ってデータ間の関係性を可視化できる。CREATE PROPERTY GRAPH 文でノードテーブル・エッジテーブルを事前に定義。 Privileged Access Manager（PAM）で将来の IAM 権限付与を予約できるように Grant scheduling (2026-04-13) Privileged Access Manager（PAM）で将来の IAM 権限付与を予約できるようになった。最大7日後の予約が可能。 Colab Enterprise で visualization cells が使えるように Use visualization cells (2026-04-13) Colab Enterprise で visualization cells が使えるように。データフレームに入れた値を基にチャート（図表）を簡単に UI で作成できる。BigQuery → df → 可視化を UI 上で簡単に行える。 Colab Enterprise の visualization cells Cloud Run woker pools が Preview 版 → 一般公開（GA） Deploy worker pools to Cloud Run (2026-04-14) Cloud Run woker pools が Preview 版 → 一般公開（GA）。 Pub/Sub などに対してタスクを取得する pull 型ワークロードを実行するためのフルマネージドのコンテナ基盤。高いコスト効率でコンテナのジョブを実行できる。 Google Cloud〜AWS間のPartner Cross-Cloud Interconnectが一般公開（GA） Partner Cross-Cloud Interconnect for AWS overview (2026-04-14) Google Cloud と AWS を容易に専用線接続できる Partner Cross-Cloud Interconnect が一般公開（GA）。 VPC ピアリングまたは Network Connectivity Center 経由で接続できるため、かなり手軽に Google Cloud 〜 AWS 間で専用線確立が可能。 最短で当日中に接続を確立できる。帯域は1Gbps〜100Gbps。 Gemini Enterprise 用の専用 IAM ロールが登場 IAM roles and permissions (2026-04-15) Gemini Enterprise 用の専用 IAM ロールが登場。 Gemini Enterprise 管理者（ roles/discoveryengine.agentspaceAdmin ） Gemini Enterprise ユーザー（ roles/discoveryengine.agentspaceUser ） これまでは事前定義ロールとして「ディスカバリー エンジン管理者（ roles/discoveryengine.admin ）」および「ディスカバリー エンジン ユーザー（ roles/discoveryengine.user ）」が存在していた。 なお2026年4月現在、これらのロールはそれぞれ名称が違うだけで、含まれている権限が全く同一である。 Gemini Enterprise 管理者 <=> ディスカバリー エンジン管理者 Gemini Enterprise ユーザー <=> ディスカバリー エンジン ユーザー データポータルで BigQuery の Conversational Analytics が使用可能に Data agents in Data Studio (2026-04-16) データポータル（先日、Looker Studio から改名した）の画面から、BigQuery の Conversational Analytics（会話型分析）を使用できるようになった。 データポータル Proライセンスは不要。BigQuery でデータエージェントを作成して、一般従業員にエージェントを配ることが容易になった。 データポータルから BigQuery のデータエージェントを使用する Cloud Run でエフェメラルディスクが Preview 公開 Configure an ephemeral disk for Cloud Run services (2026-04-20) Cloud Run でエフェメラルディスクが Preview 公開。 ext4 フォーマットの一時ディスク。インスタンス停止で消去される。 service、job、worker pool いずれでも使用可。従来の /tmp はインメモリのためメモリ料金を消費したが、今後は一時ディスクに逃がせる。 Preview 公開されている2026年4月現在、料金の表記はない。 Gemini Cloud Assist のサイドパネルが強化 Gemini Cloud Assist release notes - April 22, 2026 (2026-04-22) 日本語でも使える 表示させているコンソール画面をコンテキストとして読み取る グラウンディング有無を設定 カスタムインストラクション など。その他にも Private Preview で MCP への対応など。 Gemini Cloud Assist のサイドパネルが強化 Gemini Enterprise app でカスタム MCP サーバーが接続可能に Set up your custom MCP server data store (2026-04-22) Gemini Enterprise app でカスタム MCP サーバーをデータストアとして接続できるようになった（Preview）。 認証は OAuth。MCP 準拠の外部システムや社内データに Gemini Enterprise app からアクセスできる。 BigQuery の CDC テーブルからマテリアライズドビューを作成可能に Tables with active change data capture (2026-04-28) BigQuery の CDC（change data capture）適用テーブルをベーステーブルとして、マテリアライズドビューを作成可能になった。 ストリーミングデータを受け取るテーブルをベースに、自動更新のマテビューを作成でき、運用負荷の軽減になる。 Compute Engine、GKE、Cloud Storage で「AI Zone」が公開 AI Zones (2026-04-27) Google Cloud で「AI Zone」が公開。Compute Engine、GKE、Cloud Storage が対応。 us-south1-ai1b のような名称の特殊なゾーン。GPU や TPU が優先的に提供される代わりに一部サービスは提供されない。オランダ、テキサス、アイオワのリージョンで使用可能。地理的に隔離されているため、通常ゾーンとのレイテンシは比較的大きい。 Google SecOps が VPC Service Controls に対応 Configure VPC Service Controls for Google SecOps (2026-04-30) Google SecOps の VPC Service Controls 対応が一般公開（GA）。Google SecOps は Google の SIEM 製品。VPC Service Controls による IP アドレス制御や、コンテキストアウェアなアクセス制御が可能になった。 VPC Service Controls の ingress/egress ルールで IAM ロールが使用可能に Configure IAM roles in ingress and egress rules (2026-04-30) VPC Service Controls の ingress/egress ルールで、IAM ロールを使用した許可設定が可能に（Preview → GA）。 これまでプリンシパルやメソッドの指定ができたが特定の IAM ロールを持っている場合のみアクセス許可するよう設定できるようになった。以下の記事も参照。 blog.g-gen.co.jp Google Workspace のアップデート Google Vids から YouTube への直接エクスポートが可能に Export Google Vids directly to YouTube (2026-04-02) Google Vids から YouTube への直接エクスポートが可能に。 MP4 で一度エクスポートする必要がない。限定公開動画のエクスポートも可能。 Chrome 拡張機能 Google Vids Screen Recorder が登場 Record your screen directly from Chrome with the Google Vids Screen Recorder Chrome Extension (2026-04-02) Chrome 拡張機能「Google Vids Screen Recorder」が登場。ブラウザ画面を録画して直接 Google Vids に記録できるため編集や共有が容易になる。 Google Workspace でも個人アカウントでも利用可能。 Gemini アプリの macOS 版ネイティブデスクトップアプリが登場 Gemini アプリが Mac に登場 (2026-04-15) Gemini アプリの macOS 版ネイティブデスクトップアプリが登場。 Web 版にない機能として、画面共有して Gemini に質問する機能などがある。 Gemini アプリで会話結果から Docs や PDF を生成可能に Move from conversation to creation with file generation in Gemini (2026-04-27) Gemini アプリで会話結果から Google ドキュメント、スプレッドシート、Microsoft Word（.docx）、Microsoft Excel（.xlsx）、PDF などのファイルを直接、生成可能になった。その他の対応フォーマットは以下のとおり。 Google Workspace files (Docs, Sheets, and Slides) PDF file Microsoft Word (.docx) Microsoft Excel (.xlsx) CSV file (.csv) LaTeX (.tex) Plain Text (.txt) Rich Text Format (.rtf) Markdown (.md) Gemini アプリで会話結果から Docs や PDF を生成可能に Google Meet の Take notes for me（自動議事録）のカスタマイズが可能に New ways to customize AI-generated meeting notes (2026-04-30) Google Meet の Take notes for me（自動議事録）のカスタマイズが可能に。メモの長さや決定事項を入れるかどうかなど。 ただし、一部機能は英語にしか対応していない。詳細なカスタムプロンプトを入れられるわけではない。2026年4月30日から15日間かけて段階的ロールアウト。 杉村 勇馬 (記事一覧) 執行役員 CTO 元警察官という経歴を持つ IT エンジニア。クラウド管理・運用やネットワークに知見。AWS 認定資格および Google Cloud 認定資格はすべて取得。X（旧 Twitter）では Google Cloud や Google Workspace のアップデート情報をつぶやいています。 Follow @y_sugi_it

こんにちは。SCSK渡辺(大)です。 2026年1月〜4月にかけて、 AWSとAnthropic の協業が一気に加速しました。 新モデルの連続リリース、開発者ツールの統合深化、サイバーセキュリティの新イニシアチブ、そして史上最大規模の投資拡大まで。 正直、情報を追いきれないので Kiro に整理してもらいました。 本記事では、この期間に発表された主要ニュースを時系列で整理し、 それぞれ 「誰にとって嬉しいのか」「何が変わるのか」 を掘り下げます。 引用元はAWSまたはAnthropicの公式サイト・ブログを中心にしています。   忙しい人向け：3分でわかるまとめ この4ヶ月を一言でまとめると、 「Claudeが開発者のツールから、組織全体のインフラへと進化した」 ということです。 なぜそう言えるのか？以下の3つの変化が根拠です： 使える人が広がった ：これまでClaude CodeはエンジニアがBedrock経由で使うものでしたが、 Claude Cowork の登場で営業・経理・人事など エンジニア以外の全社員 がClaude Desktopを安全に使えるようになりました 管理の仕組みが整った ： IAMプリンシパル別コスト配分 により 「誰がいくら使ったか」が見える化 され、組織全体でのAI利用を管理できるようになりました 長期的な安定供給が保証された ： Amazonの最大330億ドル投資 と、Anthropicの10年1,000億ドルAWS支出コミットにより、 両社の協業が長期的に継続する見通し となりました 以下のテーブルは、 AWS × Anthropicのエコシステム全体 がこの4ヶ月でどう変わったかを、レイヤーごとに整理したものです。 レイヤー 説明 2025年末まで 2026年4月時点 Claudeモデル Bedrock上で使えるAnthropicのAI Opus 4.5 / Sonnet 4.5 Opus 4.7 / Sonnet 4.6 / Mythos Preview 開発者ツール エンジニアがコードを書くためのツール Claude Code（Bedrock対応済み）/ Kiro Claude Code + Claude Cowork（Bedrock対応）+ Kiro（GovCloud対応・Opus 4.7対応） エージェント基盤 AIが自律的にタスクを実行する仕組み AgentCore Runtime AgentCore Runtime + Managed Harness + CLI + Skills コスト管理 Bedrockの利用料金の可視化 AWSアカウント単位でしか把握できない IAMプリンシパル単位（チーム別・個人別に把握可能） Claudeの利用方法 AWSアカウントからClaudeを使う手段 Amazon Bedrockのみ Amazon Bedrock + Claude Platform on AWS（Preview） セキュリティ AIを使った防御の取り組み 標準的なモデル利用 Project Glasswing（Mythosによるゼロデイ脆弱性の自動発見） 認定資格 Claudeのスキルを証明する試験 なし CCA Foundations（Anthropic初の公式認定試験） 投資規模 AmazonからAnthropicへの出資額 Amazon累計80億ドル Amazon累計最大330億ドル / Anthropic 10年間で1,000億ドル以上をAWSに支出コミット 特に注目すべき3つのニュース Project Glasswing（4月7日） — Anthropicの最強モデ ル「Claude Mythos」 がサイバーセキュリティ特化で限定公開。AWS・Apple・Google・Microsoftなど約50組織がパートナーに。コーディング能力テスト（SWE-bench Verified） で93.9%、サイバーセキュリティテスト（Cybench）で100%を達成 Amazon × Anthropic 投資拡大（4月20日） — Amazon 50億ドル追加投資、Anthropic 10年間で1,000億ドル以上をAWSに支出コミット。新たに「Claude Platform on AWS」も発表 Claude Cowork in Bedrock（4月21日） — エンジニア以外もClaude Desktopを安全に使えるように。データはAWS内に留まり、Anthropicへのシートライセンス（1人あたり月額○円）は不要の従量課金 観点別の評価 観点 良い点 検討・留意すべき点 コスト Sonnet 4.6がOpus並みの性能をより低コストで提供。IAMプリンシパル別コスト配分で可視化も改善。Coworkはシートライセンス不要の従量課金 Opus系は高性能な分、料金も相応（入力5ドル/出力25ドル per 100万トークン）。Claude Codeの利用量は開発者によって大きく異なるため、IAMコスト配分を活用した予算管理の仕組みづくりが重要 セキュリティ Project Glasswingは防御側に先行アクセスを提供する画期的なアプローチ。Bedrock経由ならデータはAWS内に留まる Mythos Previewは現時点では限定公開のため、一般利用はできない。AI全般の能力向上に伴い、防御側・攻撃側双方の能力が高まる点は業界全体の課題として注視が必要 選択肢と柔軟性 Claude Platform on AWSの登場で選択肢が増加。Claudeは3大クラウド（AWS / GCP / Azure）すべてで利用可能な唯一のフロンティアモデル AWSとAnthropicの長期的なパートナーシップが深まる中、自社の要件に合った利用形態（Bedrock / Claude Platform on AWS / 直接API）を選定することが重要 開発者体験 Claude Code / Cowork / Kiro / AgentCoreの統合が進み、「開発→テスト→デプロイ→運用」の全フェーズでClaude + AWSの組み合わせが使える ツールの選択肢が増えた分、「どれを使うべきか」の判断が複雑に。用途に応じた使い分けガイドの整備が望まれる ここから先は各ニュースの詳細です。気になるトピックだけ読んでもOKです。   目次 タイムライン一覧 Claude Opus 4.6 — Bedrock提供開始（2月5日） Claude Sonnet 4.6 — Bedrock提供開始（2月17日） Kiro — Claudeモデル対応の加速（2月〜4月） Claude Certified Architect — Foundations 試験開始（3月12日） Project Glasswing & Claude Mythos Preview（4月7日） Bedrock IAMプリンシパル別コスト配分（4月上旬） Claude Opus 4.7 — Bedrock提供開始（4月16日） Amazon × Anthropic 投資拡大 & Claude Platform on AWS（4月20日） Claude Cowork in Amazon Bedrock（4月21日） AgentCore新機能 — Managed Harness / CLI / Skills（4月22日） 今後の注目ポイント 引用元一覧   タイムライン一覧 日付 ニュース ひとことで言うと 2月5日 Claude Opus 4.6 Bedrock提供開始 Anthropicの最高性能モデルがAWSで使える 2月17日 Claude Sonnet 4.6 Bedrock提供開始 Opusに迫る性能をより安く 2月5日〜 Kiro — Claudeモデル対応の加速 GovCloud対応、Opus/Sonnet 4.6即日対応、1Mコンテキスト 3月12日 Claude Certified Architect Foundations Anthropic初の公式認定資格 4月7日 Project Glasswing & Claude Mythos AIがゼロデイ脆弱性を自動発見する時代の幕開け 4月17日 Bedrock IAMプリンシパル別コスト配分 「誰がいくら使ったか」が見える化 4月16日 Claude Opus 4.7 Bedrock提供開始 コーディング性能がさらに向上、東京リージョン対応 4月20日 Amazon 50億ドル追加投資 & Claude Platform on AWS 史上最大規模のAI投資。Claudeの安定供給を長期保証 4月21日 Claude Cowork in Amazon Bedrock エンジニア以外もClaude Desktopを安全に使える 4月22日 AgentCore Managed Harness / CLI / Skills コードを書かずにAIエージェントを動かせる   この記事で出てくる用語の補足 AIモデルやAWSサービスの名前がたくさん出てくるので、先に整理しておきます。 用語一覧を開く（クリックで展開） 用語 ざっくり言うと Amazon Bedrock AWSが提供する「AIモデルの窓口」サービス。Claude、Nova、Llamaなど複数のAIモデルをAPI経由で使える。データはAWS内に留まるので、セキュリティ面で安心 Claude Anthropic社が開発したAIモデルのブランド名。性能順に Mythos > Opus > Sonnet > Haiku というラインナップがある トークン AIモデルが文章を処理する単位。日本語の場合、1文字が1〜3トークン程度。料金は「100万トークンあたり○ドル」で計算される コンテキストウィンドウ AIモデルが一度に読める文章の量。1Mトークン ≒ 日本語で約30〜50万文字（文庫本5〜8冊分） SWE-bench AIモデルの「プログラミング能力テスト」。GitHubの実際のバグ修正タスクを解けるかを測定する。スコアが高いほど優秀 Kiro AWSが開発したAI搭載のコードエディタ（IDE）。VS Codeベースで、Claudeモデルを使ってコードの生成・レビュー・テストを支援する Claude Code Anthropicが開発したターミナル（コマンドライン）で動くAIコーディングツール。2025年5月にGA（正式版）。Bedrock経由でも利用可能 Claude Cowork Claude Desktopアプリのエンタープライズ向けモード。エンジニア以外のビジネスユーザーがリサーチや文書作成にClaudeを使える AgentCore AWSが提供する「AIエージェントの実行基盤」。AIが自律的にツールを使って作業するための仕組み MCP Model Context Protocol。AIモデルが外部ツール（データベース、API等）と連携するための標準規格 IAM AWSの認証・認可サービス。「誰が何にアクセスできるか」を管理する ゼロデイ脆弱性 まだ誰にも知られていないソフトウェアのセキュリティ上の弱点。発見されるまで対策が取れないため非常に危険   Claude Opus 4.6 — Bedrock提供開始（2月5日） Anthropicの最高性能モデルがBedrock経由で利用可能に。コーディング、エージェント、エンタープライズ業務のすべてで業界トップの性能を発揮。 何が変わったのか Claude Opus 4.6は、Anthropicが「世界最高のコーディングモデル」と位置づけるフラッグシップモデルです。 これがAmazon Bedrockで使えるようになったことで、AWSの認証（IAM）やネットワーク分離（VPC）といったセキュリティの仕組みの中でOpusを利用できるようになりました。 項目 内容 コンテキストウィンドウ 1Mトークン （日本語で約30〜50万文字を一度に読める） 最大出力トークン 128K SWE-bench Verified（コーディング能力テスト） 80.8% （Opus 4.5と同等水準を維持しつつ他の能力が大幅向上） Terminal-Bench 2.0（ターミナル操作テスト） 65.4% 推論（Reasoning） サポート（Extended Thinking対応） 料金 入力 5ドル / 出力 25ドル（100万トークンあたり） 誰にとって嬉しいのか エンタープライズ開発チーム ：複雑なコードベースの理解・リファクタリングに最適。長時間のエージェントタスクでも安定動作 Claude Code利用者 ：Bedrock経由でOpus 4.6を使えるため、 APIキー管理不要・IAM認証・VPCエンドポイント のセキュリティメリットを享受 Kiroユーザー ：Kiro IDEでもOpus 4.6が 同日（2月5日）に利用可能 に（2.2xクレジット乗数） Opus 4.6はSonnet 4.6（入力3ドル/出力15ドル）と比べて入力約1.7倍・出力約1.7倍の価格です。コスト最適化が重要な場合は、Sonnet 4.6をメインに使い、複雑なタスクのみOpusに振り分ける「モデルルーティング」戦略が有効です。 参考： Claude Opus 4.6 now available in Amazon Bedrock — AWS What’s New   Claude Sonnet 4.6 — Bedrock提供開始（2月17日） Opus 4.6に迫る性能を、より低コストなSonnet価格帯で実現。各種ベンチマークでOpusとほぼ同等のスコアを記録。 何が変わったのか 項目 Sonnet 4.6 Opus 4.6（参考） SWE-bench Verified（コーディング能力テスト） 79.6% 80.8% OSWorld（PC操作の自動化テスト） 72.5% 72.7% コンテキストウィンドウ 1Mトークン 1Mトークン 入力 / 出力料金 3ドル / 15ドル per 100万トークン 5ドル / 25ドル per 100万トークン OSWorldは「AIがPC上でマウスやキーボードを操作してタスクを完了できるか」を測るベンチマークです。Sonnet 4.6は72.5%で、Opus 4.6の72.7%とほぼ同等のスコアを記録しました。なお、この「Computer Use」機能はAnthropicのAPI経由で利用できるもので、Bedrock経由での利用方法はAnthropic Messages API（bedrock-mantle）またはBedrock Agentsを通じた形になります。 注目の新機能：Context Compaction（コンテキスト圧縮） 長い会話を続けると、AIモデルが読める量（コンテキストウィンドウ）の上限に近づきます。Sonnet 4.6では、 上限に近づくと自動的に過去のやり取りを要約して圧縮する 機能が追加されました。これにより、長時間の作業でも会話が途切れにくくなります。利用方法はシンプルで、APIリクエストに「入力トークンが○○を超えたら圧縮する」というパラメータを追加するだけです。 誰にとって嬉しいのか 大量にAIを使う組織 ：Opus並みの性能を、 より低コスト（入力3ドル/出力15ドル vs Opusの5ドル/25ドル） で利用可能。大量のリクエストを処理する場合に最適 Claude Codeユーザー ：Claude Codeの早期テストでは、Sonnet 4.5より 70%の確率で好まれた （ Anthropic公式発表 ） Kiroユーザー ：Kiro IDEでも 同日（2月17日）に利用可能 に（1.3xクレジット乗数） 参考： Claude Sonnet 4.6 now available in Amazon Bedrock — AWS What’s New   Kiro — Claudeモデル対応の加速（2月〜4月） AWSのAI搭載IDE「Kiro」が、Bedrockに新モデルが追加されるたびに即座に対応。GovCloud対応、1Mコンテキスト正式化、オープンウェイトモデル追加など、この期間で大きく進化。 Kiroとは Kiroは、AWSが開発したAI搭載のコードエディタ（IDE）です。VS Codeをベースにしており、Claudeモデルを使った「スペック駆動開発」が特徴です。普通のAIコーディングツールが「コードを書いて」と頼むとすぐコードを生成するのに対し、Kiroは まず要件定義書（スペック）を作り、それに基づいてコードを生成・検証する というアプローチを取ります。 この期間のKiroの主なアップデート Kiro Models Changelog に基づく時系列です： 日付 内容 2月5日 Claude Opus 4.6対応 — Bedrock提供と同日。2.2xクレジット乗数。us-east-1で利用可能 2月10日 オープンウェイトモデル追加 — DeepSeek 3.2（0.25x）、MiniMax 2.1（0.15x）、Qwen3 Coder Next（0.05x）が利用可能に。低コストの選択肢が増加 2月17日 Claude Sonnet 4.6対応 — Bedrock提供と同日。1.3xクレジット乗数。us-east-1とeu-central-1で利用可能 2月下旬 GovCloud（US-East / US-West）対応 — 米国政府機関や規制産業の開発者がKiroを利用可能に 3月24日 Opus 4.6 & Sonnet 4.6が1Mコンテキストに正式対応 — 200Kから1Mに拡大し、「experimental」マークが外れてGA（正式版）に 4月17日 Claude Opus 4.7対応 — 2.2xクレジット乗数。まずIAM Identity Center認証ユーザーから段階的に展開 ポイント Bedrockへの新モデル追加と同日にKiroでも利用可能 になるパターンが定着。AWSのAI開発ツールとしてのKiroの位置づけが明確に Claudeだけでなく オープンウェイトモデル （DeepSeek、MiniMax、Qwen等）も選択可能。クレジット乗数が低い（0.05x〜0.25x）ため、コストを抑えたい場合の選択肢になる 3月24日のアップデートで、Opus 4.6とSonnet 4.6が 1Mコンテキストウィンドウに正式対応 。大規模なコードベースやドキュメントを一度に読み込めるようになった エンタープライズ向けには Model Governance 機能も追加。管理者が「どのモデルを使って良いか」を制御でき、データレジデンシー要件に対応 Kiroの利用にはAWSアカウントは必須ではありません。Google、GitHub、AWS Builder IDでもサインインできます。ただし、組織での利用にはAWS IAM Identity Centerが推奨されています。 参考： Kiro Models Changelog / Opus 4.7 is now available in Kiro — Kiro Blog   Claude Certified Architect — Foundations 試験開始（3月12日） Anthropicが初の公式認定資格を開始。Claudeを使った本番システム構築スキルを証明する試験。AWS認定資格のClaude版のようなイメージ。 何が変わったのか 項目 内容 試験名 Claude Certified Architect – Foundations（CCA-F） 開始日 2026年3月12日 試験時間 120分 問題数 60問（多肢選択） 合格スコア 720 / 1000 受験料 99ドル 前提知識 Claudeでの本番システム構築経験6ヶ月以上 試験範囲 Claude Agent SDKを使ったエージェントシステム設計 MCP（Model Context Protocol） のサーバー/クライアント実装 Claude Codeの CLAUDE.md を活用したプロジェクト管理 6つの本番シナリオ（カスタマーサポートエージェント、マルチエージェントパイプライン、CI/CD統合など） 誰にとって嬉しいのか AIアーキテクト・エンジニア ：スキルの客観的証明が可能に。AWS認定資格と同様に、転職・昇進の武器になる SIer・コンサルティング企業 ：Anthropicの Claude Partner Network と連動。1億ドルのトレーニング・セールスイネーブルメント投資の一環 組織の意思決定者 ：チームのClaude活用スキルを定量的に評価できる この試験は「プロンプトが書けるか」ではなく「本番システムを設計・運用できるか」を問う実践的な内容です。AWS認定ソリューションアーキテクトと同じ感覚で取り組めます。   Project Glasswing & Claude Mythos Preview（4月7日） この期間で最大のインパクト。 Anthropicが「Opusの上位」に位置する新モデルクラス「Claude Mythos」を発表。サイバーセキュリティに特化した限定公開で、AWS・Apple・Google・Microsoftなど約50組織がパートナーに。 何が起きたのか Anthropicは2026年4月7日、 Project Glasswing を発表しました。これは、Claude Mythos Previewという未公開の最先端モデルを使い、世界の重要ソフトウェアのセキュリティ脆弱性を発見・修正するイニシアチブです。 簡単に言うと、 「AIが人間のセキュリティ専門家よりも高い精度でソフトウェアの弱点を見つけられるようになった。その力を、まず防御側（守る側）に先に渡して、悪用される前に弱点を直そう」 という取り組みです。 Claude Mythos Previewのスペック 項目 Mythos Preview Opus 4.6（参考） SWE-bench Verified（コーディング能力テスト） 93.9% 80.8% SWE-bench Pro（より難しいコーディングテスト） 77.8% 53.4% Cybench（サイバーセキュリティテスト） 100% — コンテキストウィンドウ 1Mトークン 1Mトークン 最大出力トークン 128K 128K 提供形態 ゲーテッドリサーチプレビュー （許可された組織のみ） 一般提供 利用可能リージョン us-east-1のみ 複数リージョン Project Glasswingのパートナー ローンチパートナー（12組織） ： Amazon Web Services、Anthropic、Apple、Broadcom、Cisco、CrowdStrike、Google、JPMorganChase、Linux Foundation、Microsoft、NVIDIA、Palo Alto Networks 加えて約40の追加組織（インターネットの重要インフラを構築・保守する企業）が参加。 Anthropicのコミットメント 1億ドル のモデル利用クレジットをProject Glasswing参加者に提供 400万ドル のOSSセキュリティ組織への直接寄付（Linux Foundation経由250万ドル + Apache Software Foundation 150万ドル） リサーチプレビュー後の料金：入力25ドル / 出力125ドル per 100万トークン（ Anthropic公式 ） 誰にとって嬉しいのか セキュリティチーム ： 数千のゼロデイ脆弱性 を自律的に発見できるモデルを防御目的で利用可能。従来の自動スキャンツールでは見つけられなかった脆弱性を検出 OSS開発者・メンテナー ：Linux Foundationがパートナーに含まれており、OSSの重要プロジェクトのセキュリティ強化に直結 AWS顧客 ：Amazon Bedrock経由でアクセス可能（許可リスト制）。AWSのCISO Amy Herzogも「 AIによる防御を脅威が出現する前に構築する 」と言及 留意点： Claude Mythos Previewは現時点では一般公開されていません。許可リストに含まれた組織のみがアクセスでき、AWSアカウントチームから直接連絡があります。Anthropicは防御目的での利用を優先しており、段階的にアクセスを拡大する方針です。 ▼ なぜ「慎重なリリース」なのか — 背景を読む（クリックで展開） Anthropicは、Claude Mythosの能力が非常に高いレベルに達していることを認識しており、責任あるリリースのために以下の方針を採用しています： 防御優先 ：まず防御側（セキュリティチーム、OSSメンテナー）にアクセスを提供し、脆弱性を修正する時間を確保 段階的公開 ：インターネットの重要インフラを担う組織を優先し、徐々にアクセスを拡大 学びの共有 ：パートナーが発見した知見を業界全体で共有し、エコシステム全体のセキュリティを向上 UK AI Security Institute（AISI）は、Claude Mythosが「他のどのモデルも合格できなかったサイバーセキュリティテストに合格し、事実上すべてのテストで他のフロンティアモデルを上回った」と確認しています。 Anthropicの レッドチーム評価 では、主にメモリ安全性の脆弱性に焦点を当てた結果が公開されています。 参考： Project Glasswing — Anthropic / Amazon Bedrock now offers Claude Mythos Preview — AWS What’s New   Bedrock IAMプリンシパル別コスト配分（4月17日） Amazon Bedrockの利用コストを、 「誰が」「どのモデルに」「いくら使ったか」 を自動で記録・可視化できるように。アプリのコードを変更する必要はなし。 何が変わったのか これまでBedrockのコストは「AWSアカウント全体でいくら」としか把握できませんでした。チームが増えてClaude CodeやCoworkを使う人が増えると、「誰がどれだけ使っているのか」が見えないという課題がありました。 新機能により： AWSの利用明細レポート（CUR 2.0）に、 誰がリクエストしたか の情報が自動で記録される IAMユーザーやロールに「チーム名」「コストセンター」などのタグを付けておけば、 チーム別・プロジェクト別・個人別 のBedrock利用コストを分析可能 AWS Cost Explorer（コスト分析ツール）でグラフ化もできる 具体例 | 誰が | 何を使ったか | いくら | |------------------------------|-------------------------------|----------| | arn:aws:iam::...:user/alice | Claude4.6Sonnet-input-tokens | $0.069 | | arn:aws:iam::...:user/alice | Claude4.6Sonnet-output-tokens | $0.214 | | arn:aws:iam::...:user/bob | Claude4.6Opus-input-tokens | $0.198 | | arn:aws:iam::...:user/bob | Claude4.6Opus-output-tokens | $0.990 | 誰にとって嬉しいのか FinOps（コスト管理）チーム ：「どのチームがどのモデルにいくら使っているか」が一目瞭然。予算超過の早期検知が可能 Claude Code / Coworkを組織展開する管理者 ：開発者ごとの利用量を把握でき、 コスト管理とガバナンスの両立 が実現 マルチテナントSaaS事業者 ：テナント（顧客）ごとのAIコストを正確に按分可能 この機能は コード変更不要・追加料金なし で利用できます。IAMプリンシパルへのタグ付けとBilling設定のみで有効化されます。 参考： Introducing granular cost attribution for Amazon Bedrock — AWS ML Blog   Claude Opus 4.7 — Bedrock提供開始（4月16日） Opus 4.6の後継。コーディング性能が大幅向上し、高解像度画像の読み取りにも対応。 東京リージョンでもローンチ初日から利用可能。 何が変わったのか 項目 Opus 4.7 Opus 4.6（参考） SWE-bench Verified（コーディング能力テスト） 87.6% 80.8% SWE-bench Pro（より難しいコーディングテスト） 64.3% 53.4% コンテキストウィンドウ 1Mトークン 1Mトークン 高解像度画像 対応 （チャート、密なドキュメント、画面UIを正確に読み取れる） 標準解像度のみ Adaptive Thinking 対応 （質問の難しさに応じて「考える量」を自動調整） Extended Thinking Bedrock提供リージョン us-east-1、 ap-northeast-1（東京） 、eu-west-1、eu-north-1 — Opus 4.6との違い（わかりやすく言うと） AWSの公式ブログ によると： あいまいな指示でもより適切に対応してくれる（「いい感じにして」でもちゃんと動く） 問題解決がより徹底的になった（手抜きしない） 指示への追従がより正確になった（言ったことをちゃんとやる） 長時間タスクでも途中で迷子にならなくなった Kiroでの対応 Kiroでも 4月17日（Bedrock提供の翌日）にOpus 4.7が利用可能 になりました（ Kiro Changelog ）。2.2xクレジット乗数で、まずIAM Identity Center認証ユーザーから段階的に展開されています。 誰にとって嬉しいのか エージェント開発者 ：長時間の自律タスク（8時間以上）でも安定動作。AgentCoreとの組み合わせで本番運用に耐えるエージェントを構築可能 ナレッジワーカー ：スライド作成、財務分析、データ可視化などの業務タスクが改善 東京リージョンユーザー ： ローンチ時点で東京リージョン（ap-northeast-1）に対応 。日本のユーザーにとってレイテンシ（応答速度）面で大きなメリット APIアクセス Opus 4.7は bedrock-runtime （AWS標準のAPI）と bedrock-mantle （Anthropic互換のAPI）の両方で利用可能です。 以下はサンプルです。 # Anthropic SDK（Bedrock Mantle経由） from anthropic import AnthropicBedrockMantle mantle_client = AnthropicBedrockMantle(aws_region="us-east-1") message = mantle_client.messages.create( model="us.anthropic.claude-opus-4-7", max_tokens=32000, messages=[{"role": "user", "content": "..."}] ) 参考： Claude Opus 4.7 is now available in Amazon Bedrock — AWS What’s New   Amazon × Anthropic 投資拡大 & Claude Platform on AWS（4月20日） この期間で最も戦略的なニュース。 Amazonが50億ドル（約7,500億円）を追加投資し、Anthropicは10年間で1,000億ドル以上をAWSに支出することをコミット。さらに「Claude Platform on AWS」が発表。 投資の全体像 項目 内容 Amazonの即時投資 50億ドル （約7,500億円） 将来の追加投資（マイルストーン連動） 最大 200億ドル （約3兆円） Amazonの累計投資額 最大330億ドル （過去の80億ドル + 今回50億ドル + 将来最大200億ドル） Anthropicの10年間AWS支出コミット 1,000億ドル以上 確保するコンピュート容量 最大 5GW （ギガワット） 使用チップ Trainium2 → Trainium3 → Trainium4 + Graviton Anthropicの年間売上（ランレート） 300億ドル以上 （2025年末の90億ドルから急成長） 「5GW（ギガワット）」はデータセンターの電力容量の単位です。参考までに、一般的な大規模データセンターは数十〜数百MW（メガワット）程度。5GWはその数十倍の規模で、AIモデルの学習・推論に必要な膨大な計算能力を支えるためのものです。 Claude Platform on AWS とは 新発表。 AnthropicのClaude Platformを、AWSアカウント内から直接利用できる新しい選択肢です。 これまでClaudeを使うには「Bedrock経由」か「Anthropicに直接契約」の2択でしたが、新たに「AWSアカウントのまま、Anthropicのネイティブ体験を使う」という第3の選択肢が加わります。   Amazon Bedrock Claude Platform on AWS 推論インフラ（AIが動く場所） AWS管理 （データはAWS内に留まる） Anthropic管理 （データはAnthropicインフラを経由） 認証・課金・監査 AWS（IAM / CloudTrail / AWS Billing） AWS（IAM / CloudTrail / AWS Billing） 利用可能モデル Claude + Nova + Llama + Mistral + DeepSeek等 Claudeのみ AWS管理機能 Guardrails、Knowledge Bases、Agents、PrivateLink等 なし（Anthropicネイティブ機能を利用） データレジデンシー（データの保管場所） AWSリージョン内 Anthropicインフラ経由 追加の契約・認証情報 不要 不要 ステータス GA（正式版） Coming Soon （プレビュー） 誰にとって嬉しいのか 全AWS顧客 ：Claudeの安定供給が長期的に保証される。5GWのコンピュート確保は、「使いたいときに使えない」状況の低減を意味する Anthropic APIを直接使っている組織 ：Claude Platform on AWSにより、 既存のAWSアカウント・IAM・課金をそのまま使いながら Anthropicネイティブの体験を得られる データの保管場所に厳しい要件がある組織 ：Bedrockは引き続きAWSインフラ内でデータが完結。要件に応じて使い分けが可能 アジア・欧州のユーザー ：国際推論の拡大が明記されており、東京を含むリージョンでの可用性向上が期待 留意点： Claude Platform on AWSは Bedrockの代替ではなく、新たな選択肢 です。複数のAIモデルを使いたい場合、データをAWS内に留めたい場合、Guardrails等のAWS管理機能が必要な場合はBedrockが最適です。「Claudeだけ使いたい」「Anthropic APIから移行したい」場合にClaude Platform on AWSが選択肢になります。 参考： Anthropic and Amazon expand collaboration for up to 5 gigawatts of new compute — Anthropic / Amazon and Anthropic expand strategic collaboration — About Amazon   Claude Cowork in Amazon Bedrock（4月21日） 開発者だけでなく、全社員にClaudeを届ける。 Claude Desktopアプリ（Cowork）がAmazon Bedrock経由で動作可能に。データはAWS環境内に留まり、エンタープライズのセキュリティ・ガバナンス要件を満たす。 何が変わったのか Claude Coworkは、Anthropicのデスクトップアプリ「Claude Desktop」のエンタープライズ向けモードです。これまでAnthropicのサーバーを経由していましたが、 Amazon Bedrock経由でAIの処理を実行 できるようになりました。 つまり、 社員がClaude Desktopを使っても、データが社外（Anthropicのサーバー）に出ない ということです。 Claude Code vs Claude Cowork — 何が違うのか   Claude Code Claude Cowork 対象ユーザー 開発者 全社員 （営業、マーケ、経理、人事等） インターフェース ターミナル（黒い画面）/ IDE デスクトップアプリ（普通のチャット画面） 主な用途 コーディング、コードレビュー、リファクタリング リサーチ、文書分析、レポート作成、データ整理 Bedrock経由 対応済み 今回新たに対応 MCP対応 対応 対応 対応OS macOS / Linux / Windows macOS / Windows エンタープライズ向けの特徴 データの保管場所 ：AIの処理はAmazon Bedrockで実行。データはAWSリージョン内に留まる 認証 ：AWS IAMまたはBedrock APIキーで認証 ネットワーク分離 ：VPCエンドポイント経由でアクセス可能（インターネットを経由しない） 監査 ：AWS CloudTrailで全操作を記録 課金 ：AWS Billingに統合。 Anthropicへの別途シートライセンス（1人あたり月額○円）は不要 。使った分だけの従量課金 テレメトリ ：Anthropicに送信されるのは匿名の集計データ（トークン数、モデルID、エラーコード）のみ。設定で無効化も可能 デバイス管理 ：MDM（モバイルデバイス管理）システムから設定をプッシュ可能 誰にとって嬉しいのか IT管理者・CISO ： 社員が個人のAIサービスに業務データを入力してしまうリスクへの対策として有効 。Bedrock経由なのでデータがAWS外に出ない エンジニア以外の社員 ：プロダクトマネージャーがリサーチブリーフを作成、経理が月次レビューを整理、オペレーションがSOPを統合——すべてClaude Desktopから 既にClaude CodeをBedrock経由で使っている組織 ： 同じセットアップをそのまま流用 してCoworkを展開可能 Claude Coworkは「開発者向けのClaude Code」を「組織全体の社員」に拡張するものです。Bedrock経由であれば、 Anthropicへのシートライセンス料は不要 で、AWS Billingに統合された従量課金のみです。 参考： From developer desks to the whole organization: Running Claude Cowork in Amazon Bedrock — AWS ML Blog   AgentCore新機能 — Managed Harness / CLI / Skills（4月22日） Amazon Bedrock AgentCoreに3つの新機能が追加。「アイデアから動くAIエージェントまで数分」を実現。 そもそもAIエージェントとは AIエージェントとは、 AIが自分で考えて、ツールを使って、タスクを完了する仕組み のことです。普通のAIチャットは「質問→回答」で終わりますが、エージェントは「目標を与えると、自分でWebを検索したり、コードを実行したり、ファイルを操作したりして、最終的な成果物を作る」ことができます。 何が変わったのか 新機能 ざっくり言うと ステータス Managed Harness 「AIモデル」「指示文」「使えるツール」を設定するだけでエージェントが動く。プログラミング不要 プレビュー AgentCore CLI ターミナルからエージェントの作成→テスト→デプロイ→運用を一貫して実行 GA Pre-built Skills AgentCoreのベストプラクティスをClaude Code、Codex、Cursorに直接提供。 Kiroには既にPowerとして組み込み済み 近日公開 Managed Harnessの特徴 マルチモデル対応 ：Bedrock / OpenAI / Geminiを切り替え可能。セッション中のモデル切り替えも可能 ファイルシステム永続化 ：エージェントがタスクを中断・再開可能 ビルトインツール ：Shell（コマンド実行）、ファイル操作がデフォルトで有効。Browser（Web閲覧）、Code Interpreter（コード実行）、MCP、Gateway等を追加可能 追加料金なし ：Harness自体は無料。裏側のRuntime（CPU/メモリ）の従量課金のみ Amazon Bedrock AgentCore Managed Harnessを試してみた 2026年4月22日にプレビューリリースされたAmazon Bedrock AgentCore Managed Harness （以下、AgentCore Harness）を、AWSマネジメントコンソールで触ってみました。私と同じく「AIエージェントを動かす基盤」と言われてもピンとこない方向けに、コンソール操作の流れに沿って「何が作られるのか」「料金はどうなるのか」等の整理をしてみました。 blog.usize-tech.com 2026.04.24 誰にとって嬉しいのか エージェント開発者 ：「AIに考えさせる→ツールを選ばせる→実行する→結果をAIに戻す」というループを自分でプログラムする必要がなくなる プラットフォームチーム ：CLIとCDKサポートにより、エージェントのデプロイをCI/CDパイプラインに組み込める Claude Code / Kiroユーザー ：Pre-built Skillsにより、AgentCoreのベストプラクティスがIDEから直接利用可能 参考： Amazon Bedrock AgentCore adds new features — AWS What’s New   今後の注目ポイント Claude Platform on AWSのGA（正式版） ：価格体系やデータの保管場所に関する詳細が明らかになる Trainium3の本格稼働 ：2026年後半に予定。AIの処理コストの低下やキャパシティ拡大が期待 Project Glasswingの成果公開 ：パートナーが発見した脆弱性の共有が進む見込み Claude Mythos Previewの一般公開時期 ：現時点では未定。段階的な拡大が予想される AgentCore Managed HarnessのGA ：プレビューから正式版への移行時期 Kiroの進化 ：Opus 4.7対応の全ユーザーへの展開、さらなるモデル追加やエンタープライズ機能の強化   引用元一覧 全引用元を表示（クリックで展開） トピック 引用元 Claude Opus 4.6 AWS What’s New Claude Sonnet 4.6 AWS What’s New 、 Anthropic公式 Kiro Opus 4.6対応 Kiro Blog Kiro Sonnet 4.6対応 Kiro Blog 、 Kiro Changelog Kiro GovCloud対応 AWS News Blog Kiro 1Mコンテキスト正式化 Kiro Changelog Kiro Opus 4.7対応 Kiro Blog 、 Kiro Changelog Kiro モデル一覧 Kiro Docs 、 Kiro Models Changelog CCA Foundations Anthropic Partner Network Project Glasswing Anthropic公式 、 Anthropicブログ Claude Mythos Preview AWS What’s New 、 Anthropic Red Team IAMコスト配分 AWS ML Blog 、 AWS What’s New Claude Opus 4.7 AWS What’s New 、 AWS News Blog 投資拡大 & Claude Platform on AWS Anthropic公式 、 About Amazon Claude Cowork in Bedrock AWS ML Blog AgentCore新機能 AWS What’s New 、 AWS ML Blog Weekly Roundup（Mythos） AWS News Blog Weekly Roundup（Opus 4.7） AWS News Blog   以上。 当記事において不備がございましたらご連絡いただけますと幸いです。