ニューヨークの 9 月中旬には、特別なエネルギーがあります。パンプキンスパイスラテがたっぷりとあり、気温も下がってきていて、もうすぐセーターが必要となりそうな天気です。街は全速力で戻ってきました。AWS のローンチカレンダーも同様です。2026 年 9 月 14 日週、そのエネルギーは、Amazon Bedrock 上の新しいフロンティアモデル、Amazon Quick のデスクトップアプリ、そして AI エージェントで最大の効果を得ている開発者は単により良いツールを使っているだけではなく、働き方そのものが違うのだという示唆に表れていました。 では、早速見ていきましょう! 見出し OpenAI GPT-6 Astra が Amazon Bedrock 上で一般的に利用できるようになりました – GPT-6 Astra は OpenAI の最新かつ最も高性能なモデルであり、Amazon Bedrock 上で実行できるようになりました。より深い推論と判断、プロフェッショナル品質の文章とデザイン、および高度なコンピュータとブラウザの使用を、要求の厳しいビジネスワークフローにもたらします。このモデルは、最大 100 万の入力トークンのコンテキストウィンドウをサポートしているため、大規模なコードベース、長期契約、または大量のドキュメントコレクションを送信して、競合する入力を調整するように依頼できます。 サポートされている Amazon Bedrock API を使用して GPT-6 Astra を呼び出すことも、Amazon Bedrock のモデルを使用するように ChatGPT Work と Codex を設定することもできます。ローンチと並行して、OpenAI は ChatGPT Work 用の新しいエンタープライズプラグインを導入しています。これにより、Astra のブラウザ使用機能を一般的なビジネスアプリケーション全体に拡張できます。確立された AWS 統制は、ワークロードの保護、アクセスの管理、モデル呼び出しアクティビティの監査に役立ちます。また、推論データはモデルトレーニングには使用されません。 もっと読む 2026 年 9 月 7 日週のリリース 9 月 7 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。 Amazon Quick デスクトップアプリが macOS と Windows で一般的に利用できるようになりました – Amazon Quick デスクトップアプリを使用すると、Amazon Quick をコンピュータに接続して、ローカルファイルを操作したり、バックグラウンドでカレンダー、E メール、ビジネスアプリに接続したままにしたりできます。会話、コンテキスト、エージェントはデスクトップとモバイル全体で同期したままであるため、ある画面で始めた作業が別の画面に引き継がれます。今回のリリースでは、Quick エージェントはコンピュータを閉じた後も実行され続けるため、オフィスを離れる前に長時間かかるタスクを開始し、帰宅中にモバイルアプリからの入力を追加して、帰宅時に結果を確認することができます。既存の Quick ユーザーは デスクトップアプリをダウンロード でき、モバイルアプリは Apple App Store と Google Play から入手できます。 もっと読む AWS Lambda が Lambda マネージドインスタンスで 90 分の関数タイムアウトをサポートするようになりました – Lambda マネージドインスタンスでの非同期呼び出しとイベントソースマッピング (ESM) 呼び出しでは、最大 90 分の関数タイムアウトを設定できるようになりました。これは、以前の 15 分の制限から 6 倍に増加しています。これにより、作業を複数の関数に分割することなく、より長い継続実行を必要とするデータ処理、メディアトランスコーディング、財務計算、AI 推論、およびバッチジョブへの扉が開かれます。同期呼び出しでは、既存の最大 15 分が維持されます。より長いタイムアウトは、非同期で呼び出された場合、最大 1 年間実行できる Lambda 永続関数内のステップにも適用されます。 もっと読む Amazon EBS Volume Clones がアカウント間でボリュームをコピーするようになりました – Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) Volume Clones は、ボリュームを別の AWS アカウントにコピーし、ターゲットアカウントの AWS Key Management Service (AWS KMS) キーで再暗号化できるようになりました。本番稼働用と開発用を別々のアカウントで維持する場合は、ボリュームを AWS Resource Access Manager (AWS RAM) と共有し、ターゲットアカウントに同じアベイラビリティーゾーンで新しいコピーを作成させることができます。例えば、本番稼働のデータベースボリュームを独立した開発のアカウントに複製できます。クロスアカウントコピーは、暗号化されていないボリュームやカスタマーマネージドキーで暗号化されたボリュームなど、すべてのボリュームタイプで機能します。 もっと読む 第 2 世代のシングルラック AWS Outposts が一般的に利用できるようになりました – 新しいシングルラック AWS Outposts は自己完結型の 42U ラックで、コンピューティング、ストレージ、ネットワーキングを 1 つのコンパクトなユニットにまとめたものであり、低レイテンシー、ローカルデータ処理、またはデータレジデンシーが必要で、設置面積を大きくする余地がない場所に適しています。シングルラックは最大 2,688 の vCPU と 100 TB の Amazon EBS ストレージを搭載し、汎用 (M7i、M8i)、コンピューティング最適化 (C7i、C8i)、メモリ最適化 (R7i、R8i)、Outposts アクセラレーテッドネットワーキングインスタンスなど、x86 搭載の最新の Amazon EC2 インスタンスをサポートしています。マルチラックの Outposts や AWS リージョンと同じ API、コンソール、自動化、ガバナンス、セキュリティコントロールを利用できます。 もっと読む Amazon OpenSearch Serverless が Vercel の v0 で利用可能になりました – Vercel の v0 内で検索または AI アプリケーションを自然言語で記述し、Amazon OpenSearch Serverless でバックアップされたフルスタックアプリを入手できるようになりました。v0 は、コレクションをプロビジョニングし、データをインデックス化し、OpenSearch Serverless エンドポイントを使用して検索拡張生成 (RAG) ワークロードのフルテキスト検索とベクトル検索を、v0 インターフェイスを離れることなく行います。OpenSearch Serverless はユーザーに代わってキャパシティをスケールアップ/ダウンするので、ユーザーはクラスター管理ではなくアプリケーションに集中できます。新しい AWS アカウントでプロビジョニングすることも、既存の AWS アカウントをリンクすることもできます。 もっと読む AWS Transform for .NET モダナイズが CLI を介して一般的に利用できるようになりました – AWS Transform カスタムで AWS マネージド .NET モダナイズを単一の CLI コマンドでトリガーし、インタラクティブに実行したり、既存のパイプラインにスクリプト化したりできます。CLI は、ウェブアプリケーション、Visual Studio IDE、Kiro パワー、および MCP エージェントでの既存の AWS Transform for .NET エクスペリエンスと並行して機能します。言語バージョンのアップグレード、フレームワークの移行、パフォーマンスの最適化、そのまま実行またはカスタマイズできる変換によるコードベースの分析に使用できます。.NET モダナイズの変換には、1 か月あたり 50,000 分の無料エージェント時間が含まれます。 もっと読む AWS のお知らせに関する詳しいリストについては、「 AWS の最新情報 」ページをご覧ください。 その他の AWS のニュース 興味深いと思われる追加の記事やリソースをいくつかご紹介します: Clare Liguori がフロンティアエンジニアリングについて発表 – 既に AI コーディングアシスタントを使用しているけれども、リリースがそれほど速くないと感じている場合は、ここから始めてください。AWS のシニアプリンシパルエンジニアである Clare Liguori が、 フロンティアエンジニアリング に関する実践者向けマニフェストを発表しました。これは、Amazon 全体のチームから引用された、AI エージェントによるソフトウェアの構築方法を変えるための 10 の原則です。議論は直接的です。ソフトウェア開発は、エージェントとの連携方法を変えた人と、コーディングツールだけを変えた人の 2 つに分かれています。フロンティアエンジニアリングはバイブコーディングではありません。最初の数週間は、ステアリングファイルの作成、コードベースのリファクタリング、エージェントの作業の細分化の学習に費やします。それらの週はゆっくりと感じられます。その後数週間は、ソフトウェアを直接構築するのではなく、ソフトウェアを構築するエージェントのセットアップを構築することになるため、劇的に速く感じられます。 世界中の学生に Kiro を 1 年間無料で提供 – Kiro Students プログラムは、11 の大学から 16 か国の 121 の新しい学校に拡大しています。対象となる学生は、1 か月あたり 1,000 クレジットで Kiro を 1 年間利用でき、プレミアムモデルや Kiro Web などの有料機能をすべて利用できます。クレジットカードやトライアルタイマーは不要です。IDE、CLI、ブラウザの Kiro Web、または Kiro Crew で作業できます。ユーザーが学生である場合は、 大学の E メールアドレスでサインアップ してください。 セキュリティのための AI の現状: 信頼にとって何が重要かを測定する – セキュリティチームはトリアージ、脅威モデリング、インシデント対応、コードレビューに AI を使用していますが、すべてにフラグを立てるツールでは時間の節約にはなりません。「 セキュリティのための AI の現状 」では、Anshumali Shrivastava 氏と Neha Rungta 氏が Deception Benchmark を紹介しました。これは、モデルが実際の脆弱性と、リスクが高いように見えるけれども実際には安全なコードを見分けることができるかどうかをテストする新しい評価です。ベンチマークには、16 の言語と 70 を超える共通脆弱性タイプ一覧 (CWE) カテゴリ全体で 14,822 のサンプルが含まれています。標準プロンプトでは、精度は 55% 前後に達しますが、精度とほぼ同じくらい不正確になる可能性も高く、テストした 12 のモデルのいずれも、偽陽性と偽陰性の両方を 10％ 未満に抑えていませんでした。投稿は、検証済みの採点のためのデータセット、ホワイトペーパー、および送信ワークフローにリンクしています。 AI を活用した足場により、フルスタック AWS アプリケーションを数分で構築 – Nx Plugin for AWS のバージョン 1.0 は、API、ウェブサイト、データベース、AI エージェント用の決定論的ジェネレーターと、それらを実行するための AWS インフラストラクチャを含むオープンソースのツールキットです。各ジェネレーターは、セキュリティ、オブザーバビリティ、および型安全性が既に実装された状態で、実際にデプロイ可能なコードを作成しているため、AI アシスタントは基盤を組み立て、アプリケーションロジックに労力を費やすことができます。Bingo Industries ではこれを利用して、マルチエージェント運用チャットボットをアイデアから本番稼働までを 3 週間未満で完了させました。プラグインは GitHub 上のオープンソース です。 pnpm create @aws/nx-workspace を使用してワークスペースを作成し、コーディングエージェントに付属の MCP サーバーを指定します。 コンピューティングでの最も古いアーキテクチャ – 「 All Things Distributed 」で、Werner Vogels 氏はお客様からよく聞かれる質問「AI が私の仕事を取ってしまうのか?」という質問から始めます。そして記憶に行き着きます。Kiro Crew で時間を過ごした後、彼は Jeff Hawkins の「 A Thousand Brains 」から、Crew がマークダウンファイル、ベクトルデータベース、およびキーバリューインデックスでどのように保存、統合、忘却を行うかまでの線をなぞります。彼の結論は、脳はコンピューティングでの最も古いアーキテクチャであり、それがどのように機能するかを最もよく考えた人が次のツールを構築するということです。さあ、構築しましょう。 AWS のブログ記事の詳細な一覧については、 AWS ブログ ページをご確認ください。 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 Summits – AWS Summits は、クラウドや AI のコミュニティが一堂に会し、つながり、学び、そして最新のテクノロジーを探求するための無料の対面イベントです。 今後の場所にはドバイ (9 月 30 日) が含まれます。 カレンダー全体 を閲覧してお近くのサミットを探したり、グローバルライブストリームやオンデマンドハブを介してセッションをストリーミングしたりできます。 AWS Community Days – コミュニティリーダーたちがコンテンツを計画、調達、提供するコミュニティ主導のカンファレンス。今後のイベントには、 ベルリンでの DACH (9 月 15 日) 、 ブダペストでの CEE (9 月 17 日) 、 オランダのユトレヒト (9 月 23 日) 、 南フロリダのマイアミ (10 月 14 日) 、 オーストラリアのブリスベン (10 月 16 日) などがあります。 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。 こちら から、今後開催されるすべての AWS 主導の対面イベントおよび仮想イベントとデベロッパー向けのイベントをご覧いただけます。 9 月 14 日週のニュースは以上です。9 月 21 日週に再びアクセスして、新たな1週間のまとめをぜひお読みください! – Micah この記事は、 Weekly Roundup シリーズの一部です。毎週、AWS からの興味深いニュースや発表を簡単にまとめてお知らせします! 原文は こちら です。

2026 年 5 月 21 日から 23 日に開催された「第 21 回情報危機管理コンテスト」にて経済産業大臣賞 と AWS 賞 を受賞した 『ITソルーション室_げんこつ』 の皆様にインタビューを行いました。 情報危機管理コンテストは、企業インフラを模した環境で発生するセキュリティインシデントに対し、参加チームが調査・対応を行い、主催者が用意した窓口へ報告を行う実践的なコンテストです。今回はチーム編成や役割分担、コンテストへの準備に加えて、生成 AI の活用が進むなかでのインシデントレスポンスの変化についてもお話をうかがうことができました。インタビュー記事を通して、コンテストで得た学びや、これからのクラウド、AI 、自身のキャリアイメージなどをお伝えできればと思います。 ITソルーション室_げんこつ 静岡大学 総合科学技術研究科 情報学専攻 1 年 河口 欣仁 氏 情報学部 情報科学科 3 年 高島 湊斗 氏 総合科学技術研究科 情報学専攻 2 年 髙橋 陽拓 氏 情報学部 行動情報学科 4 年 齊藤 遼太 氏 日々の研究や活動について AWS : はじめに、日々どのような研究や活動をされていますか。 河口 : 教育分野での LLM エージェント活用を研究しています。個人的には Web 開発の経験が長く、アルバイトや受託開発のほか、AWS と関わりのある企業に 1 年ほど在籍していたこともあります。 齊藤 : サイバーセキュリティ領域で、バイナリの静的解析やデコンパイラの研究開発が専門です。セキュリティ・キャンプでは受講生・講師の両方を経験し、サイバー・スレット・インテリジェンス領域でのインターンも経験しています。 高島 : 自分で法人を立ち上げ、AI システムの PoC や業務システムの受託開発をしています。法人設立から半年ほど、個人事業も含めると数年ほどシステム開発に携わっています。 髙橋 : 生成 AI 系の研究で、オントロジーを AI に読み込ませ、背景の概念が変化したときにマッピングを自動化するテーマに取り組んでいます。 『げんこつ』 と ITソルーション室について AWS : ITソルーション室とはどのような組織ですか。 齊藤 : 静岡大学 情報学部の学生団体です。浜松キャンパスで IT やパソコンのトラブルを持ち込んでもらい、学生が一次対応として解決しています。年間 100〜200 件ほど対応しています。大学から部屋と予算をいただき、独自ネットワークの運用や勉強会、コンテスト出場といった活動をしています。アクティブメンバーは約 40 人で、浜松キャンパスの人なら誰でも入れます。 AWS : チーム『げんこつ』の成り立ちを教えてください。 齊藤 : もともと「 sawayaka-sec (さわやかセキュリティ)」というチームが 6〜7 年前に大木研究室から始まり、情報危機管理コンテストで受賞するなど実績を重ねてきました。そこから系譜が続き、当初は研究室メンバーが多かったのですが、次第に ITソルーション室のメンバーが増えました。今年は研究室系が私だけになったため、チーム名を「げんこつ」に変更しました。情報危機管理コンテストには通算 8 年参加しています。 コンテストでの役割分担 AWS : 今回の役割分担はどのように決めましたか。 齊藤 : 私がコマンダーとして全体の意思決定・レポーティング・先方とのやり取りを担当しました。他のメンバーには、意思決定に必要な情報を集めるファストフォレンジックを分担してもらいました。 河口 : 準備段階でも役割が分かれていました。得意領域の調査、事前に環境を再現して起きそうなことを練る人、エージェントを前もって作る人、特化した MCP を作る人もいました。 AWS : 役割の割り振りはどう決まるのですか。 齊藤 : 明確に指名するのではなく、「エージェント基盤をなんとなく用意しておいてね」「こういう技術が使われそうなので予習しておいてね」といった形です。お互いの得意分野を分かっているので、自然と決まっていきます。 コンテストで得た学び AWS : 今回のコンテストで得た学びを教えてください。 齊藤 : AI エージェントを使えば、インシデントレスポンスの技術的な部分の 8 割ほどを代替できる時代になったと感じています。コンテストは、かつて技術とそれ以外が半々だったのが、意思決定のゲームに変わってきています。その中で我々が明確にミスしたのは、意思決定のときに「仮定」と「事実」を混同した点です。結論ありきで「この仮定が正しければこうなるはずだ」という調査をしてしまいました。「2 時間以内にどうにかしてください」という時間的プレッシャーもありました。 河口 : エッジで情報を集めるメンバー間で横のコミュニケーションから筋の通らない仮説が立ち、「この結論を論じるために情報を取りに行こう」という合意をコマンダーに投げてしまうことがありました。コマンダーもエッジの人間も、その状況をメタ的に認知できていなかったのが反省点です。 AWS : 次に活かすとしたら、どのように改善しますか。 河口 : 自分たちがどういう情報にアクセスでき何を知れるのかを初動で把握し、症状と原因を分けて考えるべきでした。症状の原因を当てずっぽうに追うのではなく、アクセスできる情報を一つずつ見て原因を探り当てるべきだったと思います。 齊藤 : インシデントレスポンスに残る技術的要素とは、「今使える事実は何が存在し、どこから取りうるのか」に対する直感を持っていることだと思います。今回、AWS コンソールに対してその直感を持っている人があまり多くなかった。 髙橋 : その直感を持っていたチームがあり、彼らは対象環境をほぼ完答していました。我々はプレッシャーの中で「こうすればうまくいくだろう」という方向に飛びつき、そこで 30 分ほど失ったのが大きかったです。 今後のキャリアへの影響 AWS : 今回の経験は今後のキャリアにどうつながりますか。 髙橋 : 一次情報や確定したドキュメントを大切にする姿勢は、今後も活かしていきたいです。 高島 : 先ほどの「結論ありきで情報を探してしまった」反省で、結論を一番出していたのは僕だと思います。今後は AI に自分が収集しきれない範囲まで集めてもらい、自分は意思決定に時間を集中させたいと考えています。 齊藤 : 私の専門のバイナリ解析は、インテリジェンスが欲しいから行うものです。マルウェアを解析して通信先を突き止め、攻撃者の属性（アトリビューション）を導く。そのためには事実とインテリジェンスの切り分けが重要で、当面は人間側にも一定の専門性が求められます。AI を前提とした専門性について考えるきっかけになりました。 河口 : 大きく 2 つあります。1 つは、インシデントが起きる前提でどう対応するか、信頼性の高い環境をどう作るか、許容されるダウンタイムについて利害関係者とどう合意するか、といったことを具体的に考える機会になった点です。作り込まれたシナリオが良い材料になりました。もう 1 つは、シビアな事態でのチームや個々のメンバーの心情をキャッチする大切さです。情報は人的要因で歪むことがあるので、心理的安全性に配慮したコミュニケーションと、二人で一緒に確認する進め方が大事だと感じています。 これから参加される方に向けて AWS : 最後に、これから参加される方へ一言お願いします。 齊藤 : 本物に近いインフラの上で本物に近いインシデントが起きる体験は、学生が独力で用意するのはかなり難しい。それが無料で参加でき、決勝まで進めば会場（和歌山県白浜）までの費用も負担されます。机上演習としての学習効果は高く、私は 3 回参加しましたが毎回学びがあります。最近は出場チームが固定化しつつあるので、参加チームが増えてほしいと思っています。 おわりに ITソルーション室_げんこつ の皆様、お忙しい中インタビューに快く対応いただきありがとうございました。 このブログは、2026 年 8 月時点の情報に基づいて ソリューションアーキテクト 深井 宣之 が執筆しました。

Elastic Cloud 上では、Elastic 関連の無償オンライントレーニングを受講することができます。不定期で新しいコースが追加されており、最新機能を実機環境で直接試すことも可能です。 目次 受講に必要なもの 無償トレーニングの入り口 elastic.co/training/ 受講可能なコース一覧（2026年9月時点） 受講手順 Elastic Cloud 内の Learning portal 受講手順 受講可能なコース一覧（2026年9月時点） Tips （日本語翻訳の小ワザ） おわりに 受講に必要なもの Web ブラウザ Elastic Cloud のアカウント（無償アカウントで受講可能。未登録の方はリンク先より Sign up ） 無償トレーニングの入り口 無償トレーニングコースは、2か所にあります。 elastic.co/training/ Elastic Cloud 内の Learning portal elastic.co/training/ 1つ目は、 https://www.elastic.co/training/ です。 こちらにアクセスすると、カテゴリー（Platform / Security / Search / Observability）ごとにトレーニングコースが表示されます。 受講可能なコース一覧（2026年9月時点） 下記をクリックすると、各カテゴリー内のコース一覧が表示されます。 Platform Data types and mappings Distributed datastore ECK essentials ECK Operator: Configuration and features Feature Highlight: Elastic Cloud Serverless Index basics Security Actions and escalate Advanced investigations with Timelines AI Assistant for Security Alerts and cases Attack Discovery Detection engine advanced Detection engine basics Elastic AI SOC Engine: EASE into Elastic Security ES|QL for security analysts Explorer: Hosts, Network, and Users in Elastic Security Focus and investigate Intro to Elastic Security Machine learning for anomaly detection Security alert triage Visualizing data with Elastic for security analysts Search Elastic Agent Builder: Tools, agents, and MCP GenAI Associate Accreditation Intro to MCP with Elasticsearch MCP Server RAG foundation Semantic search foundation Semantic search text embedding Observability APM with Elastic Elastic Agent ES|QL for observability Log analysis with Elastic machine learning Log essentials: Getting started Monitoring Kubernetes with Elastic Agent Monitoring Kubernetes with Elastic distributions of OpenTelemetry Synthetic monitoring with Elastic 受講手順 受講したいコースを選んで、示される手順に沿って操作してください（先へ進むと Elastic Cloud へのログインを求められるので、ログインしてください）。 Elastic Cloud 内の Learning portal もう一つのコースは、Elastic Cloud にログイン後に表示されるトレーニングコースです。 受講手順 Elastic Cloud よりログインします。 Home 画面下部の Training 内にある [Learning portal] をクリックします。 Elastic Learning Portal 画面が表示されたら、Explore On-Demand Modules の [VIEW CATALOGS] をクリックします。 カテゴリー（Platform / Security / Search / Observability）ごとに表示されるコース一覧から受講したいコースを選択します。 受講可能なコース一覧（2026年9月時点） 下記をクリックすると、各カテゴリー内のコース一覧が表示されます。 Platform Changing Data Custom agents with Elastic Agent Builder for conversational search Data Management Concepts Data Streams Data types and mappings Distributed datastore Distributed Operations ECK essentials ECK Operator Configuration and features Elastic Ecosystem and Technical Essentials Enriching Data Feature highlight: Elastic Cloud Serverless Getting started: Elastic Workflows Index basics Index Lifecycle Management Multi Cluster Operations Scaling Elasticsearch Searchable Snapshots Troubleshooting Understanding Shards Security Advanced ES | QL Operations for Security Analysts Advanced investigations with Timelines Aggregation Based Visualizations AI Assistant for Security Alerts and cases Attack Discovery Automating security operations with Elastic Workflows Detection engine advanced Discover Getting started with Kibana Elastic Defend Configuration ES QL for security analysts Event Query Language for Security Data Exploration Feature highlight: Elastic Common Schema for Security Analysts Feature highlight: Elastic Stack Overview Focus and investigate Getting Started: Elastic Security Machine Learning for anomaly detection Searching with Kibana Query Language and Lucene Security alert triage SIEM Capstones Visualizing data with Elastic for security analysts Search Combining Aggregations Combining Queries Full Text Queries GenAI Associate Accreditation Exam Metric and Bucket Aggregations Overview of Mappings Semantic search text embedding Strings in Elasticsearch Term Level Queries Types and Parameters Observability Adjust Visualizations APM with Elastic Collect Application Data Create Maps Create Visualizations Data Frame Analytics Discover and Data Visualizer Elastic Agent Extracting and Transforming Events Hello Dashboard Index Lifecycle Management for Observability Data Interactive Dashboards Introduction to Kibana KQL and Filters Log analysis with Elastic machine learning Logs Rules and Connectors Runtime Fields Sharing a Dashboard Spaces Tables （Platform と他のカテゴリーで同じコースが重複している分は、Platformのコースとして記載しています。） （また、一部のコースは、elastic.co/training/ 内のコースと重複しています。） 下記のコースは、比較的最近追加されたコースです（いずれも新機能に関するコース）。 Platform Custom agents with Elastic Agent Builder for conversational search Getting started: Elastic Workflows Tips （日本語翻訳の小ワザ） 本トレーニングは英語表記となっており、そのままではブラウザの自動翻訳が機能しない場合があります。日本語でスムーズに受講したい方は、こちらの Qiita の翻訳ノウハウ記事 に記載されている手法をご活用ください。 おわりに 「新機能をいち早く触ってみたい」「概念だけでなく実際の操作感を確かめたい」という方に最適なプログラムです。トレーニング進行中に不明点や理解しづらい点があれば、弊社の Elastic お問合せページ よりお気軽にご相談ください。 The post Elastic の無償トレーニングコースの紹介(2026年9月時点) first appeared on Elastic Portal .