本ブログは 2026 年 4 月 7 日に公開された AWS Blog “ Building AI defenses at scale: Before the threats emerge ” を翻訳したものです。 AWS は数十年にわたり、世界中で事業を展開する何百万のお客様を同時に保護するためのプロセスとツールを開発してきました。AWS のセキュリティチームと脅威インテリジェンスチームは、日々、表に出ることのない AI と自動化を駆使した取り組みを続けています。AI を活用したログ分析システムにより、SecOps エンジニアのセキュリティログ分析に要する時間は平均 6 時間からわずか 7 分にまで短縮されました。この 50 倍もの生産性向上により、脅威の検出と対応をかつてないスピードで行えるようになっています。AWS 全体では、1 日あたり 400 兆を超えるネットワークフローを分析し、新たな脅威の兆候となるパターンを検出しています。2025 年だけでも、Amazon S3 上のお客様のファイルを不正に暗号化しようとする 3 億件を超える試みをブロックしました。 あるお客様を保護する過程で得た知見は、すべてのお客様の保護に役立ちます。この規模で運用しているからこそ、新たに検出した脅威がすべてのお客様の防御強化に直結します。AI はすでにその中核を担っています。 サイバーセキュリティのための新たなクラスの AI 本日 (2026 年 4 月 7 日)、 Anthropic が Project Glasswing を発表しました 。これは、世界で最も重要なソフトウェアの保護と、AI の進化に伴い業界に求められるサイバーセキュリティの実践を前進させることを目的としたイニシアチブです。重要なデジタルインフラストラクチャを構築・運用する組織は、世界が依存するシステムの脆弱性を発見し修正するための新しいクラスの AI モデルである Claude Mythos Preview に早期アクセスできるようになります。世界で最も重要なインフラストラクチャの一端を保護する役割を担う AWS は、この取り組みを推進するうえで重要な役割を果たしています。 このプロジェクトを支えるのは、Anthropic のこれまでで最も高度な AI モデルであり、サイバーセキュリティにおける推論能力と AI 能力の飛躍的な進歩を実現する Claude Mythos Preview です。Claude Mythos Preview は根本的に新しいモデルクラスであり、Anthropic のこれまでのフロンティアモデルを上回る知性と能力を備え、サイバーセキュリティ、ソフトウェアコーディング、複雑な推論タスクでより高いパフォーマンスを発揮します。 Project Glasswing の一環として、AWS では継続的な AI セキュリティレビューが行われている重要なコードベースに Claude Mythos Preview をすでに適用しています。十分にテストされた環境であっても、コードをさらに強化できる箇所の特定に役立っています。内部テストでは、Claude Mythos Preview がセキュリティの検出結果を洗い出す際に従来のモデルよりも高い生産性を発揮し、エンジニアによる手動のガイダンスが少なくても実用的な結果を提供できることが実証されました。一部のお客様にも早期アクセスを提供しており、自社のセキュリティワークフローへの Claude Mythos Preview の導入を通じて、モデルの進化の方向性を形作ることに貢献しています。AWS にとって Claude Mythos Preview は、すでに活用している AI ツールの自然な進化形です。テクノロジーがより強力になるにつれて、防御もそれに合わせて強化していかなければなりません。 こうしたイノベーションこそが AWS の取り組みを推進するものであり、Claude Mythos Preview がエンタープライズでの利用に対応できるよう Anthropic と緊密に連携してきました。AWS は、Anthropic のミッションクリティカルなワークロードや安全性の研究、基盤モデル開発を支える主要なクラウドプロバイダーです。より広い視点で見ると、世界をリードする AI 企業が最先端モデルの構築、トレーニング、デプロイに利用する基盤インフラストラクチャを AWS が提供しています。数十年にわたるセキュリティの経験をこのパートナーシップに活かし、さらに多くの組織が Claude Mythos Preview を基盤として安全かつ大規模に運用できるよう支援しています。 Claude Mythos Preview は、これまでにないスケールと速度で脆弱性を発見し、実際に機能するエクスプロイトを構築できる新世代モデルの先駆けです。Anthropic と AWS は意図的に慎重なリリースアプローチをとっています。まず少数の組織からアクセスを開始し、数億人のユーザーに影響を与えるソフトウェアやデジタルサービスを提供するインターネットの重要インフラ企業やオープンソースのメンテナーが優先されます。目標は、世界で最も重要なソフトウェアの脆弱性を発見し修正することです。Claude Mythos Preview は Amazon Bedrock を通じて限定 (リサーチ) プレビューとして利用可能で、カスタマーマネージド暗号化、VPC 分離、詳細なログ記録などのエンタープライズグレードのセキュリティコントロールを備えています。これにより、本番環境のアセットを不要なリスクにさらすことなく、Claude Mythos Preview の機能を検証できます。 セキュリティを中核に据えた AWS のサービス設計 Project Glasswing における AWS の取り組みは、ミッションクリティカルなワークロードを 20 年以上にわたって保護してきた経験の中で培った理念に基づいています。脅威が現実化してから防御を構築するのでは遅いのです。先を見越して新しいテクノロジーを採用し、まず保護策を構築して自社の運用に大規模にデプロイし、そこから得た知見に基づいて改善を重ねていく必要があります。 これこそが AWS が AI とセキュリティにおいて実践してきたことです。AWS のアプローチは多岐にわたります。脅威ハンティングと脆弱性リサーチによるプロアクティブな防御、進行中の攻撃キャンペーンへの動的な対応、そしてセキュリティの取り組みが業界最高水準を満たすことを検証する第三者認証です。こうした運用経験から、AI がセキュリティ業務をどこで加速させ、人間の判断がどこで不可欠なのかを学びました。また、セキュリティのイノベーションは実用的でなければならない、つまりお客様にご活用いただく前に本番環境で実証されている必要があるということを改めて実感しました。 だからこそ AWS は、安全な AI とはどうあるべきかを定義する取り組みにも貢献しています。AWS は AI サービスにおける ISO 42001 認証を取得した最初の主要クラウドプロバイダーとなりました。OWASP、Coalition for Secure AI、Frontier Model Safety Framework にも積極的に参加しています。また、エコシステム全体でのより優れた脅威インテリジェンスの共有を実現するため、Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF) を共同設立しました。 AWS Nitro System はワークロード間の数学的に証明された分離を実現します。ゼロオペレータアクセスアーキテクチャにより、AWS のオペレーターがお客様のデータにアクセスすることはできません。これらは将来の理想像ではなく、AWS が現在、大規模に日々実践していることです。 Amazon Bedrock は、これらの原則を AI の領域で実現するサービスです。ポリシー適用型のアクセス制御、モデルによる脆弱性の特定・検証の有効性を測定する組み込みの評価ツール、お客様専用の仮想プライベートクラウド内でワークロードを実行する機能を提供します。さらに AWS は、一般提供されている Claude 基盤モデルについて FedRAMP High および Department of Defense Security Requirements Guide Impact Level 4/5 の認定を取得した最初のクラウドプロバイダーでもあります。最も厳しいセキュリティ要件を持つ組織が、Anthropic のテクノロジーを安心して利用できる場として Amazon Bedrock を選んでいることの証です。 今すぐ始めるには AWS の大規模運用を支える原則は、使用する AI ツールに関係なく適用できます。包括的なオブザーバビリティ、多層防御、価値を生む領域での自動化、そして不可欠な場面での人間の判断です。以下にその実践方法をご紹介します。 次世代の AI セキュリティに備える。 Claude Mythos Preview は、サイバーセキュリティを変革する新世代の AI モデルの先駆けとなるものです。これらの機能がより広く利用可能になったときに備えて、今からセキュリティポスチャの強化を始めてください。Claude Mythos Preview は Amazon Bedrock を通じた限定プレビューとして利用可能であり、アクセスは許可リストに登録された初期の組織に限定されています。許可リストに登録されている場合は、AWS アカウントチームから直接ご連絡します。 AWS Security Agent でオンデマンドのペネトレーションテストを実行する。 一般提供が開始された AWS Security Agent は、手動のペネトレーションテストと比べてわずかなコストで 24 時間 365 日稼働する自律型ペネトレーションテストを提供します。ペネトレーションテストを、定期的に発生するボトルネックから、AWS、Azure、GCP、その他のクラウドプロバイダー、オンプレミスにわたり開発速度に合わせてスケールするオンデマンド機能へと変革します。AWS Security Agent は新しいクラスのフロンティアエージェントです。目標達成のために自律的に動作し、同時並行のタスクに対応するためにスケールし、人間の常時監視なしに継続的に稼働します。高度な多段階の攻撃シナリオを通じてセキュリティの脆弱性を発見、検証、報告する専門的な AI エージェントをデプロイします。検証なしに検出結果を生成する従来のスキャナとは異なり、AWS Security Agent は潜在的な脆弱性を特定した後、標的を絞ったペイロードと攻撃チェーンを使用してエクスプロイトを試み、正当なセキュリティリスクであることを確認します。各検出結果には、CVSS リスクスコア、アプリケーション固有の重大度評価、詳細な再現手順、修正の提案が含まれます。その結果、かつて数週間かかっていたペネトレーションテストが数時間で完了し、最も重要なシステムだけでなくアプリケーションポートフォリオ全体にわたってセキュリティカバレッジをスケールできるようになります。新規のお客様は 2 か月間の無料トライアルで AWS Security Agent をお試しいただけます。 Amazon Bedrock で信頼できる AI アプリケーションを構築する。 生成 AI を活用して構築するチームにとっての課題は、AI を機能させることだけではなく、AI を安全に機能させることです。Amazon Bedrock は、責任ある AI のデプロイに必要なセキュリティと安全性のコントロールを提供します。 自動推論 は、形式的論理を使用してハルシネーションによる事実の誤りを防ぐ、先駆的かつ唯一の AI セーフガードであり、99% の精度で検証可能な説明を提供します。これは、AWS のストレージ、アイデンティティ、ネットワーキング全体で 10 年以上にわたり形式的手法を適用してきた経験を基に磨き上げてきたものです。Amazon Bedrock はさらに、有害なコンテンツをブロックしコンテンツポリシーを適用するカスタマイズ可能なガードレールに加え、ワークロード全体にわたって AI の動作を追跡し異常を検出する包括的なオブザーバビリティも提供します。 脅威の状況は待ってくれない 脅威の状況は、こちらの対応を待ってはくれません。国家レベルの攻撃者、ランサムウェアオペレーター、サプライチェーン攻撃者は、すでに AI を活用して攻撃のスケールを拡大しています。AWS の使命は、まず防御を構築し、大規模にデプロイし、そこで得た知見をコミュニティ全体に共有・還元することで、常に一歩先を行くことです。 これこそ AWS が日々実践していることです。お客様にお使いいただく前に、まず自社の運用でテクノロジーが機能することを実証しています。標準に従うのではなく、自ら標準を打ち立てています。そして、先を見越して明日の課題に今日から取り組んでいます。 AI の機能がどれだけ進化しても、このアプローチは変わりません。AWS は引き続き防御を先に構築し、大規模な運用の中で改良を重ねていきます。そして Anthropic のようなパートナーと協力し、次世代の AI セキュリティツールがこの規模で防御を行うエンタープライズの実際のニーズに応えられるよう取り組んでいきます。 関連情報 AWS Security Agent の利用を開始する AI コンテンツの安全性を実現する Amazon Bedrock Guardrails を確認する Securing AI at AWS で取り組みを確認する AWS Responsible AI について確認する AWS AI Compliance について確認する 新たな脅威について AWS Security Bulletins を確認する Amy Herzog Amy Herzog は Amazon Web Services (AWS) のバイスプレジデント兼最高情報セキュリティ責任者 (CISO) です。セキュリティを最優先に掲げる AWS において、クラウドセキュリティプロフェッショナルのグローバル組織を率いています。AWS 入社前は、Amazon の Devices and Services、Media and Entertainment、Advertising の各事業で CISO を務め、Alexa+ や Ring などのコンシューマーテクノロジー製品のセキュリティを統括しました。また、低軌道衛星を通じて世界中のお客様やコミュニティに高速かつ高信頼のブロードバンドを提供する Amazon のイニシアチブである Project Kuiper のセキュアな開発にも重要な役割を果たしました。 <!-- '"` --> 本ブログは Security Solutions Architect の 中島 章博 が翻訳しました。

はじめに こんにちは。Developer Engagementブロックの @wiroha です。3月23日（月）に、ZOZOにて中高生女子を対象とした体験イベント「 ZOZOTOWN・WEARを支える技術と働き方を知ろう！ 」を開催しました。 これは 公益財団法人山田進太郎D&amp;I財団 が実施する「 Girls Meet STEM 」プログラムの一環です。中高生女子がSTEM（科学・技術・工学・数学）分野で働く人やSTEM分野で学ぶ学生、実際の現場に触れることで、将来の可能性を広げる機会を提供することを目的としています。ZOZOではこの活動の意義に共感し2024年より参画しており、今回は3度目の開催です。 今回は18名の参加者が集まり、オフィスツアー、サービス体験＆技術紹介、女性エンジニアとの交流を通じて、ファッションと技術の面白さを体感しました。本記事では、当日の様子をご紹介します。 イベント概要 日時：2026年3月23日（月）13:00～15:30 会場：ZOZO西千葉本社 対象：中学1年生～高校3年生までの戸籍上または性自認が女性の方 定員：20名 www.shinfdn.org オープニング まずは会社紹介や事業紹介により、ZOZOのことを知ってもらう時間を設けました。ZOZOTOWNやWEAR by ZOZO（以下、WEAR）のサービス、計測事業などについて解説することで、この後のサービス体験＆技術紹介の内容をより深く理解してもらうことを目指しました。 サービス体験＆技術紹介 2つのグループにわかれ、「サービス体験＆技術紹介」と「オフィスツアー」を交代で実施しました。「サービス体験＆技術紹介」では、ZOZOTOWNのARメイク、フェイスカラー計測ツール「ZOZOGLASS」、WEAR by ZOZOのファッションジャンル診断を体験してもらいました。 AR技術でメイクが施された画面上の自分の顔に驚き、カラフルで見慣れないZOZOGLASSを手に取り笑顔が出るなど、ZOZOの技術を楽しんでいる様子でした。体験した後は各サービスに使用されている技術を紹介し、技術によってファッションが楽しくなることを感じてもらいました。 オフィスツアー こだわりの社屋である、西千葉本社のオフィスツアーを実施しました。メッセージが込められたアートや遊び心のある会議室、絨毯の模様や色使いの工夫など、ZOZOらしいデザインが施されたオフィス内を案内しました。クイズを交えながらの紹介で、参加者の皆さんも考えながら楽しんでいました。 昨年竣工したばかりの会議棟「ZOZOTENT（ゾゾテント）」も案内し、最新のオフィス環境を体験してもらいました。最初は緊張していた参加者も、オフィス内を歩くうちにリラックスできた様子でした。 パネルトーク 次にパネルトークを開催し、新卒1〜2年目の若手女性エンジニアから話を聞きました。学生時代の経験やエンジニアになろうと思ったきっかけ、中学・高校時代の進路選択などについて語ってもらいました。 年齢の近いエンジニアからの話は身近に感じられたようで、熱心に聞き入っていました。転学科した話もあり、タイミングに合わせて進路やキャリアを考えながら、自らアクションすることの大切さを感じてもらえたのではないでしょうか。 質問会 その後は少人数のグループに分かれて参加者からの質問に答える時間を設け、ZOZOの女性エンジニア4名が一緒にお話ししました。 Slido を活用したところ、非常にたくさんの質問が寄せられました。「ZOZOにはどんな職種がありますか？」「エンジニアに文系の人はいますか？」「就活で一番必要だと思ったスキルは何ですか？」など、学習や進路に関する質問に対してエンジニアたちが自身の経験を交えながら丁寧に答えました。 お土産 参加者の皆さんに、ZOZOオリジナルグッズなどをお土産としてお渡ししました。イベントの思い出として楽しんでもらえたら嬉しいです。今回の体験時間に入りきらなかったZOZOMATもお渡ししており、自宅で足の3Dサイズ計測を体験してもらえればと思います。 最後に 参加者の皆さんからは、次のような感想をいただきました。 文理選択のみならず、学部や職業決めの体験談を聞くことができたので、とても参考になりました。 実際に働いている方々が感じていることや、大切にしている考え方などを教えていただき、自分の視野が広がったように感じました。 施設もとても綺麗でとても楽しそうに仕事していて、私もこんなところで働きたいなと思いました。 将来の職についてたくさん不安があったのですが、悩みを沢山聞いていただけて本当に参加してよかったと思いました。 ZOZOはこれまでもさまざまな女性活躍推進のための活動に取り組んできており、今後もこうした機会を提供していきたいと考えています。本イベントにより中高生女子の皆さんがファッションと技術の面白さを感じ、将来の可能性を広げるきっかけになれば幸いです。

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 関東では先週から桜が咲いていてとても癒されています。 そんな先週の 3 月 26 日には、 Amazon Quick が東京リージョンにて一般提供開始されました。日本のお客様がより便利に使えるようになりましたので、ぜひお試しいただければと思います。 「 AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム 」も引き続き募集中ですのでよろしくお願いします。 それでは、3 月 23 日週の生成 AI with AWS界隈のニュースを見ていきましょう。 さまざまなニュース AWS 生成 AI 国内事例ブログ「キヤノン株式会社イメージング事業本部様にて生成 AI ハッカソンを開催！生成 AI をフル活用し社内課題を解決する 5 つのシステムを開発」を公開 キヤノン株式会社イメージング事業本部様と AWS が共同で生成 AI ハッカソンを実施しました。約 20 名のエンジニアが 5 チームに分かれ、Amazon Bedrock や Amazon Q Developer を活用して社内業務の課題を解決するプロトタイプを開発した取り組みと成果を紹介しています。 AWS 生成 AI 国内事例ブログ「AI 時代に組織はどう変わるか — Jeff Barr が語る開発チームの未来と、三菱電機の挑戦」を公開 三菱電機グループの社内 AWS ユーザーグループ「MAWS」シリーズ第 3 弾です。755 名に成長した MAWS のリーダーたちと AWS VP / Chief Evangelist の Jeff Barr とのセッションを通じて、AI 時代における「2 Pizza チームから 1 Pizza チームへ」の組織変化、生産性向上に伴うダウンストリームのボトルネック、「High Judgment」を軸とした人材育成など、開発組織の未来について議論した内容をレポートしています。 ブログ記事「AWS Security Agent 徹底解説: 自動ペネトレーションテストのためのマルチエージェントアーキテクチャ」を公開 AWS Security Agent に組み込まれた自動ペネトレーションテストコンポーネントのアーキテクチャを技術的に解説しています。専門化された複数の AI エージェントが連携し、認証・ベースラインスキャン・多段階探索・検証という一連のワークフローで脆弱性を検出するマルチエージェントシステムの仕組みや、CVE Bench ベンチマークでの評価結果を紹介しています。 ブログ記事「Kiro で Amazon Connect AI エージェント開発を加速」を公開 AI コーディングアシスタント Kiro を使って、15 のバックエンド API を備えた Amazon Connect AI エージェントをわずか 3 日間で構築した事例を紹介しています。仕様駆動設計、高速なコード生成、CloudWatch Logs の自動分析による 10〜20 分のイテレーションサイクルなど、従来 2〜3 週間かかる開発を大幅に短縮した方法を解説しています。 ブログ記事「エージェンティック AI と AWS Transform でメインフレームアプリケーションを再構想 (reimagine) する」を公開 AWS Transform for mainframe と Kiro を活用し、レガシー COBOL アプリケーションをモダンなクラウドネイティブのマイクロサービスに変換する reimagine パターンを解説しています。リバースエンジニアリング、フォワードエンジニアリング、デプロイとテストの 3 フェーズによるモダナイゼーションアプローチと、Strangler fig パターンによる段階的な移行方法を紹介しています。 ブログ記事「Amazon Quick が AWS アジアパシフィック (東京) リージョンで利用可能になりました」を公開 AI ベースのデジタルワークスペース Amazon Quick が東京リージョンで利用可能になりました。Quick Index、Quick Research、Quick Sight、Quick Flows、Quick Automate の 5 つの機能により、データからのインサイト取得、ダッシュボード生成、ワークフロー自動化を 1 つのプラットフォームで実現します。お客様はデータを日本国内にとどめつつ、低レイテンシ―で AI 分析や自動化機能を利用可能になりました。 ブログ記事「AWS DevOps Agent を本番環境にデプロイするためのベストプラクティス」を公開 AWS DevOps Agent の効果を最大化するための Agent Space の設計・実装に関するベストプラクティスを紹介しています。オンコールの責任範囲に基づいた Agent Space の境界設計、IAM ロールの設定、オブザーバビリティツールとの統合、IaC を活用したデプロイの効率化など、調査能力と運用効率のバランスを取るための実践的なガイダンスを提供しています。 ブログ記事「Claude Code on Amazon Bedrock のデプロイパターンとベストプラクティス」を公開 Claude Code を Amazon Bedrock でエンタープライズ規模にデプロイするための方法を解説しています。認証方式（API キー、SSO、直接の IdP 統合）の比較、専用 AWS アカウントの推奨、OpenTelemetry によるモニタリング戦略、CloudWatch ダッシュボードや分析スタックによるコスト可視化など、安全かつ効率的に運用するためのノウハウを紹介しています。 サービスアップデート Agent Plugin for AWS Serverless で AI 支援開発を加速 AWS が Agent Plugin for AWS Serverless を発表しました。この Plugin により、Claude Code や Cursor などの 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の開発が格段に簡単になります。従来は手動で行っていた Lambda 関数の作成や EventBridge との連携などの各種サーバーレスサービスの設定が、AI の支援で自動化されます。さらに SAM や CDK を使った Infrastructure as Code の実装、API Gateway の設計まで、ベストプラクティスに従った開発を AI がサポートしてくれます。詳細は こちらの GitHu b をご参照ください。 Writer の Palmyra Vision 7B が Amazon Bedrock で利用可能に Amazon Bedrock で Writer の Palmyra Vision 7B モデルが利用開始されました。このモデルは画像を理解してテキストを生成する AI で、文書分析やチャート解釈、手書き文字の抽出などが可能です。これまで画像内容を理解するには別のツールが必要でしたが、Bedrock 上で簡単に画像理解機能を組み込めるようになります。詳細は こちらのドキュメント をご参照ください。 Amazon Bedrock AgentCore Runtime が永続的なエージェントファイルシステム状態のためのマネージドセッションストレージをサポート開始 (プレビュー) Amazon Bedrock AgentCore Runtime で、エージェントのファイルシステム状態を永続化できる機能がプレビュー開始されました。これまで AI エージェントがコードを書いたりパッケージをインストールしても、セッション終了時に全て失われていました。新機能により、エージェントが作成したファイルやインストールしたパッケージが自動的に保存され、次回のセッションでも継続して作業できるようになります。最大 1GB まで、14 日間データを保持します。詳細は こちらのドキュメント をご参照ください。 AWS Step Functions が Amazon Bedrock AgentCore を含む 28 の新しいサービス統合を追加 AWS Step Functions が 28 の新サービス統合を追加し、Amazon Bedrock AgentCore や Amazon S3 Vectors など 1,100 以上の新 API アクションが利用可能になりました。これにより複雑な統合コードを書かずに、AI エージェントの並列実行やドキュメント取り込みパイプラインの自動化などが簡単に構築できます。詳細は こちらの開発者ガイド をご参照ください。 Amazon SageMaker HyperPod が Slurm オーケストレーションクラスターの継続プロビジョニングをサポート Amazon SageMaker HyperPod の Slurm 環境で連続プロビジョニング機能が利用可能になりました。従来は一部のインスタンスグループでプロビジョニングが失敗すると、クラスター全体の作成や拡張が失敗してロールバックされていました。今回のアップデートにより、利用可能なインスタンスで即座に AI/ML トレーニングを開始でき、バックグラウンドで残りの容量を自動的にプロビジョニングします。失敗したノードは非同期で再試行され、複数のインスタンスグループでの同時スケーリングも可能です。CreateCluster API で NodeProvisioningMode を Continuous に設定することで有効化できます。詳細は こちらのドキュメント をご参照ください。 Amazon SageMaker AI が 12 の追加モデルに対してサーバーレス強化学習ファインチューニングをサポート Amazon SageMaker AI で 12 の新しいモデルに対してサーバーレス強化学習ファインチューニングが利用可能になりました。これまではインフラの準備や管理が必要でしたが、今回のアップデートにより Qwen や DeepSeek シリーズなどの最新モデルを手軽にカスタマイズできます。特にコード生成や数学的推論など、従来の教師あり学習では難しかった複雑なタスクに対応可能で、従量課金制のため小規模な実験からでも始められます。バージニア北部、オレゴン、東京、アイルランドリージョンで提供中です。 Amazon SageMaker Studio が Kiro と Cursor IDE をリモート IDE としてサポート開始 Amazon SageMaker Studio で Kiro と Cursor IDE のリモート接続がサポートされました。データサイエンティストや ML エンジニアが、普段使い慣れた Kiro や Cursor IDE の環境を維持しながら、SageMaker Studio のクラウド計算リソースにアクセスできます。AWS Toolkit 拡張機能を使って簡単に接続でき、ローカル IDE とクラウド間のコンテキストスイッチを排除して開発効率が向上します。詳細は こちらのドキュメント をご参照ください。 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 木村 直登(Naoto Kimura) AWS Japan のソリューションアーキテクトとして、製造業のお客様に対しクラウド活用の技術支援を行なっています。最近は AI Agent と毎日戯れており、AI Agent 無しでは生きていけなくなっています。好きなうどんは’かけ’です。