はじめに SAP Datasphereでは、データアクセスコントロール（DAC: Data Access Control）を使うことで、ログインユーザに応じた行レベルセキュリティを設定できます。 例えば、同じ売上レポートでも、関東担当のユーザには関東地域の売上のみ、東北担当のユーザには東北地域の売上のみを表示するといった制御ができます。 DAC自体の設定手順は、大きく見るとそれほど複雑ではありません。 権限ビューを作成する DACオブジェクトを作成する DACをビューまたはモデルに適用する 設定手順 一方で、実案件で迷いやすいのは設定手順そのものよりも、権限ビュー、DACオブジ

2026 年 6 月 18 日、AI 推論、グラフィックス、データ分析のワークロード向けに高性能な GPU アクセラレーションを提供する Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) G7 インスタンスの一般提供の開始を発表しました。 AWS は、NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU をサポートする最初の主要クラウドプロバイダーです。G7 インスタンスは、これらの GPU と第 6 世代のカスタムインテル Xeon Scalable プロセッサを組み合わせることで高速化されており、 G6 インスタンス と比較して、最大 4.6 倍の AI 推論パフォーマンスと最大 2.1 倍のグラフィックスパフォーマンスを実現します。また、G7 インスタンスは、 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 上の Amazon EMR における GPU アクセラレーテッド分析でも、より高速なパフォーマンスを発揮します。G7 インスタンスは、AI 推論、グラフィックスレンダリング、動画トランスコーディングおよび分析、空間コンピューティング、仮想デスクトップインフラストラクチャ (VDI)、データ分析など、GPU を活用する幅広いワークロードに適しています。 前世代と比較した G7 インスタンスの改善点は次のとおりです: より高速な GPU メモリ – NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU は、G6 インスタンスと比較して 1.33 倍の GPU メモリ容量と 2.45 倍の GPU メモリ帯域幅を提供します。GPU あたり 32 GB の GPU メモリ、第 5 世代 Tensor コア、第 4 世代 RT コアを搭載し、AI 推論およびグラフィックスパフォーマンスが向上しています。 高パフォーマンスのネットワーキングとストレージ – G7 インスタンスは、700 Gbps の EFA 対応ネットワーキングスループット (G6 と比較して 7 倍) を備えています。これにより、AI 推論、グラフィックス負荷の高いアプリケーション、GPU アクセラレーテッドデータ分析ワークロードが最高のパフォーマンスを発揮するために必要な、低レイテンシーで広帯域の接続を実現します。G7 インスタンスは最大 7.6 TB のローカル NVMe SSD ストレージをサポートしており、大規模なモデルやデータセットをコンピューティングの近くに保持することで、データ転送のオーバーヘッドを削減し、スループットを改善できます。 高度な動画エンコーディングおよびデコーディングエンジン – 第 9 世代 NVENC および第 6 世代 NVDEC エンジンは、高解像度動画ワークフロー向けの 4:2:2 エンコーディングおよびデコーディングをサポートしており、前世代の G6 インスタンスと比較して 1.5 倍の同時動画ストリームを実現します。 EC2 G7 インスタンスの仕様 G7 インスタンスには、最大 256 GB の合計 GPU メモリ (GPU あたり 32 GB のメモリ) を提供する最大 8 個の NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU と、カスタムインテル Xeon Scalable プロセッサが搭載されています。また、7 つのサイズでご利用いただけるほか、最大 192 個の vCPU、最大 700 Gbps のネットワーク帯域幅、最大 768 GiB のシステムメモリ、最大 7.6 TB のローカル NVMe SSD ストレージもサポートしています。 仕様は次のとおりです: インスタンス名 GPU GPU メモリ (GB) vCPU 数 メモリ (GiB) ストレージ EBS 帯域幅 (Gbps) ネットワーク帯域幅 (Gbps) g7.2xlarge 1 32 8 32 1 x 600 最大 8 最大 60 g7.4xlarge 1 32 16 64 1 x 600 8 最大 100 g7.8xlarge 1 32 32 128 1 x 950 16 最大 100 g7.12xlarge 2 64 48 192 1 x 1900 20 175 g7.24xlarge 4 128 96 384 1 x 3800 40 350 g7.48xlarge 8 256 192 768 2 x 3800 80 700 g7.metal* 8 256 192 768 2 x 3800 80 700 * 近日リリース予定 G7 インスタンスは、マルチ GPU サイズ向けの NVIDIA GPUDirect P2P、EFA を使用した NVIDIA GPUDirect RDMA、および Amazon FSx for Lustre 向けの EFA を使用した GPUDirect RDMA をサポートしており、マルチ GPU およびマルチノードのワークロードにおいて低レイテンシーの GPU 間通信を可能にします。 G7 インスタンスの使用を開始するには、AI 推論やグラフィックスワークロード向けに事前パッケージ済みの GPU ドライバーを備えた AWS Deep Learning AMI (DLAMI) または NVIDIA Workstation AMI を使用できます。Amazon EKS で G7 インスタンスを使用するには、 EKS が提供するオートメーション を使用して、NVIDIA ドライバーバージョン R595 を含む EKS AMI を構築してください 。 G7 インスタンスは、Amazon Linux、Ubuntu、RHEL、Windows Server など複数のオペレーティングシステムをサポートしており、包括的な NVIDIA ドライバーの統合により、DirectX、Vulkan、OpenGL などの業界標準のグラフィックスライブラリとの互換性を提供します。 今すぐ始めましょう Amazon EC2 G7 インスタンスは、米国東部 (オハイオ) と米国西部 (オレゴン) の 2 つの AWS リージョンで今すぐ利用を開始できます。今後のリージョン展開計画を確認するには、「 AWS サービス (リージョン別) 」ページの CloudFormation リソースタブでインスタンスタイプを検索してください。 G7 インスタンスは、 オンデマンド 、 Savings Plans 、 スポットインスタンス など、複数の購入オプションを通じて提供されています。 12xlarge 、 24xlarge 、 48xlarge のサイズでは、 ハードウェア専有インスタンス もサポートされています。詳細な料金については、「 Amazon EC2 の料金 」ページにアクセスしてください。 始める準備はできましたか? Amazon EC2 コンソール から G7 インスタンスを起動してください。詳細については、「 Amazon EC2 G7 instances 」ページをご覧ください。フィードバックをぜひお寄せください。 AWS re:Post for EC2 で共有いただくか、または通常の AWS サポート担当者を通じてご連絡ください。 – Daniel Abib 原文は こちら です。

2026 年 6 月 17 日、 Amazon Bedrock AgentCore での Web Search の一般提供の開始を発表しました。これは、エージェントがお客様の保護された AWS 環境からデータを一切外部に持ち出すことなく、出典が明示された最新のウェブ知識に基づいて応答を生成できるようにするフルマネージドツールです。 Web Search は、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を使用する Bedrock AgentCore Gateway で組み込みコネクタターゲットを使用します。エージェントが自然言語クエリを送信すると、Web Search は最も関連性の高いスニペット、ソース URL、タイトル、公開日を返します。モデルはこれらの情報に基づいて推論し、根拠に基づいた応答を生成します。 これは、Amazon の検索インフラストラクチャを基盤として構築されており、 Alexa+ 、 Amazon Quick 、 Kiro において長年にわたってエージェンティック検索エクスペリエンスを支えてきた経験に基づいています。Amazon のウェブインデックスと構造化されたナレッジグラフデータを組み合わせたマルチソースグラウンディングアプローチを採用しています。これは、標準的なウェブ検索の結果に加えて、検証済みの事実を含む Amazon Knowledge Graph へのアクセスをエージェントに提供するため、従来のウェブ検索のみの場合よりも、より関連性が高く正確な応答を取得するのに役立ちます。 今回のリリースにより、Bedrock AgentCore 上のエージェントにウェブ検索を手動で追加したり、そのインフラストラクチャを管理したりするのではなく、エージェントの構築に注力できます。AI エージェントはユーザーの質問を分析し、最新の事実を取得した後、モデルのトレーニングデータだけでなく、最新の動向に基づいて必要なアクションを実行します。また、AWS 以外の外部検索 API プロバイダーにユーザープロンプトや検索クエリを送信することなく、エンタープライズガバナンスポリシーを満たすことができます。 Bedrock AgentCore での Web Search が実際に機能している様子 開始するには、 Bedrock AgentCore コンソール で Web Search ツールターゲットを含む Bedrock AgentCore Gateway を作成します。ゲートウェイ URL が作成されると、API コール、コマンドラインインターフェイス (CLI)、または MCP Inspector を使用して操作できます。 ゲートウェイの作成時に Web Search ツールターゲットを追加するには、ターゲットプロトコルとして [MCP ターゲット] 、ターゲットタイプとして [コネクタ] を選択します。リンク、スニペット、メタデータなど、最も関連性の高いウェブ検索の結果を取得するには、 Web Search ツール を事前設定済みターゲットとして選択できます。 ゲートウェイを作成すると、ゲートウェイの詳細ページで Web Search ツールターゲットを確認できます。既存のゲートウェイに新しい Web Search ツールターゲットを追加することもできます。 Web Search ツールを操作するには、 [呼び出しコードを表示] セクションにあるサンプル呼び出しコードを使用します。API リクエスト、MCP Python SDK、Strands MCP Client、および MCP Inspector で、Python コードを通じてコードスニペットを使用できます。 例えば、MCP サーバーのテストとデバッグのためのインタラクティブなデベロッパーツールである MCP Inspector を操作できます。  ゲートウェイリソース URL を通じて MCP サーバーに接続すると、ゲートウェイ上の各コネクタターゲットに対応する Web Search ツールが表示されます。ウェブ検索クエリを入力し、 [ツールを実行] を選択すると、結果が表示されます。 Bedrock AgentCore での Web Search の使用方法の詳細については、 Bedrock AgentCore Gateway のドキュメント にアクセスしてください。 お客様の声 一部のお客様には、この新機能への早期アクセスが付与されていました。これらのお客様から寄せられたご意見を次にご紹介します: Benchling は、科学者が R&D を加速するのをサポートし、科学データの一元化、チーム間のコラボレーション、インサイトへのアクセスを容易にしています。Benchling の Head of AI Agents である Nicholas Larus-Stone 氏は次のように述べています。「Benchling AI を利用する科学者は、現在取り組んでいる研究対象について質問することで、Benchling に存在する自らの組織内データと公開文献の両方に基づいた回答を得ることができます。その結果、より包括的な科学的知見が得られ、仮説生成も適切に行われます。当社は Amazon Bedrock AgentCore の Web Search ツールを使用しているため、お客様はセキュアで統制された環境を使用して、データ管理方法に妥協することなく、質の高い公開データをワークフローで利用できます」。 Gen Digital は、消費者および小規模企業向けのサイバーセキュリティをリードしており、ウイルス対策、マルウェア対策、ID およびプライバシー保護、仮想プライベートネットワーク (VPN)、クラウドバックアップを提供しています。Gen Digital の Senior Director of AI & Innovation である Iskander Sanchez-Rola 氏は次のように述べています。「Amazon Bedrock AgentCore の Web Search ツールを活用することで、Norton Revamp は、現在の世の中の動きに基づく最新かつ的確なコンテンツアイデアにより、プロフェッショナルがオンラインでの評判を築くのを支援します。当社が最も高く評価しているのは、AWS が独自の検索インデックスを使用し、信頼できる AWS 環境内にクエリを保持する点です」。 その他のお客様事例については、「 Amazon Bedrock Customers 」にアクセスしてください。 今すぐご利用いただけます Amazon Bedrock AgentCore での Web Search は、米国東部 (バージニア北部) リージョンで本日より一般提供が開始されます。リージョンごとの提供状況や今後のロードマップについては、「 AWS Capabilities by Region 」にアクセスしてください。 Bedrock AgentCore の Web 検索は、初期費用なしですぐに使い始めることができます。料金体系はシンプルで、使用量に基づいています。エージェントが Web 検索に送信する検索クエリの数に応じて料金が発生します。Web 検索の料金は、1,000 クエリあたり 7 ドルです。AWS の新規のお客様は、最大 200 ドルの無料利用枠クレジットもご利用いただけます。詳細については、 Amazon Bedrock AgentCore の料金 ページをご覧ください。 Amazon Bedrock AgentCore コンソール でお試しいただき、 AWS re:Post for Amazon Bedrock AgentCore 宛てに、または通常の AWS サポート担当者を通じて、フィードバックをぜひお寄せください。 – Channy 原文は こちら です。