【re:Invent 2025】2日目Keynoteの全アップデートをNano Banana Proで漫画にしました

垣見です。re:Invent 2025 2日目Keynote with CEOで発表されたアップデートをすべて漫画にしました。
なぜなら、漫画の方が頭に入るからです。

はじめに
注意点
全体の所感
AIインフラ
推論モデル
AIエージェント
コンピューティング
ストレージ
セキュリティ
- GuardDuty Extended Threat Detection for ECS (GA)
- Unified Data Store in CloudWatch (GA)
データベース
生成プロンプト
- ①アップデートの整形
- ②漫画化
最後に

はじめに

毎年re:Inventでは、いくつかのKeynote（基調講演）が行われます。特に2日目Keynote with CEOは例年CEOによってAWS全体のビジョンや、大きな目玉の新機能が発表される注目度の高いイベントです。

私も去年参加しましたが、開場前から大勢の人が並び、リアルタイムの日本語通訳機が配られ、アップデート発表のたびに会場全体で「Fooooo!!!」と大きな歓声と拍手が起こり、熱気がすごいイベントでした。

時差の関係でリアルタイムの参加は難しかったですが、お昼ごろにはすでにKeynoteがYoutubeで公開されており、概要欄のタイムラインにはアップデート一覧がびっしり。親切ですね。

youtu.be

すべてを細かく見るのは大変なので、最近発表されて弊社内で流行っているNano Banana Pro（正式名称：Gemini 2.5 Flash Image）で、上記全てのアップデートをわかりやすく漫画化していこうと思います。

本記事は一目でざっくりと理解するためのブログを目指しており、詳しい料金や検証内容は載せておりません。弊社社員はとても熱心で主要アップデートはどんどん検証ブログを出していますので、ぜひそちらをご覧いただければ嬉しいです！

注意点

画像は公式のアップデートページをもとに生成していますが、もし公式ドキュメントや実際の挙動と食い違う部分がありましたらそちらを正として頂ければ幸いです。
文字がおかしい箇所がありますが、意味はくみ取れると判断いたしました。細かい部分は目を瞑って頂ければありがたいです。
著作権には注意しておりますが、もし気になる点等ございましたらお声がけ頂ければと思います。（同様に生成する場合、キャラクター性やロゴにはご注意ください。）

全体の所感

今年のKeynoteでは「AIエージェントの実用化（Agentic Era）」と「計算資源の多様化・最適化」が全体テーマとして感じられました。

単に「生成AIがすごい」という段階を超え、AIが自律的に仕事を行う「エージェント」の時代に向けた基盤と、それを支えるための計算コストの削減・効率化が主眼に置かれた印象です。

AIインフラ

P6e-GB300 (GA)

Amazon EC2 P6e-GB300 UltraServers accelerated by NVIDIA GB300 NVL72 are now generally available - AWS

用語解説：

NVIDIA GB300 (Blackwell Ultra): NVIDIAのGPUアーキテクチャ「Blackwell」の強化版（Ultra）。CPU（Grace）とGPU（Blackwell）を統合したスーパーチップであり、従来のH100などと異なりx86 CPUを必要としないのが特徴。
NVL72: 「72個のGPUをNVLinkで繋いで、論理的に1つの大きなGPUに見せる」ラック全体の構成名。従来の「サーバーを並べてネットワークで繋ぐ」よりも圧倒的に通信が速い（銅線ケーブルで直結）。
Agentic AI (エージェントAI): 単に質問に答えるだけでなく、自ら計画を立ててツールを使いこなし、タスクを完遂するAI。長時間考える（推論する）ため、膨大なメモリと計算リソースを長時間占有する特性があり、今回のGB300のようなリッチな基盤が必要となる。

AWS AI Factories (GA)

Introducing AWS AI Factories - AWS

用語解説：

AWS Trainium (トレイニアム): AWSが独自に開発した、機械学習の「学習（トレーニング）」に特化した高性能チップ。NVIDIA製GPUの代替として、コストパフォーマンスに優れる。
データレジデンシー (Data Residency): データが物理的にどこの国・場所に保存されているかという要件のこと。機密情報を国内や特定の施設内に留める必要がある場合に重要になる。
ソブリンクラウド (Sovereign Cloud): データの保管場所や運用主体を特定の国や地域の法規制下に置くクラウドの形態。今回のアップデートは、この「主権（Sovereignty）」を自社DCで実現する手段の一つと言える。

関連URL：

https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/ai-factories/

Amazon EC2 Trn3 Ultraservers (Preview)

Announcing Amazon EC2 Trn3 UltraServers for faster, lower-cost generative AI training - AWS

用語解説：

UltraServer (ウルトラサーバー): 一般的な「1サーバーにGPU 8枚」という常識を捨て、ラック1本分（今回は144チップ）を物理的に統合して「1つの巨大なサーバー」として扱うAWS独自のハードウェア構成。
NeuronSwitch (ニューロンスイッチ): UltraServer内の144個のチップ同士を、ネットワークスイッチを介さずに直接・高速につなぐ技術。これにより通信遅延を極限まで減らしている。
MXFP8 / MXFP4 (Microscaling Formats): AI計算の精度をほとんど落とさずにデータサイズを8bitや4bitに圧縮する技術。少ないメモリと電力で高速に計算するために必須の機能。

関連URL：

AWS Trainium 4

※What’s Newページや関連ページは見つかりませんでした。開発中のものを紹介してくれたようです。

推論モデル

Amazon Bedrock adds 18 fully managed open weight models

https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/12/amazon-bedrock-fully-managed-open-weight-models

用語解説：

Open Weightモデル: ソースコードだけでなく、学習済みの「重み（パラメータ）」が公開されているモデル。商用利用の可否はライセンスによるが、中身がブラックボックスなAPI専有モデルと違い、挙動の検証やファインチューニングの自由度が高いことが多い。
Voxtral (Mistral Voxtral): Mistral AIが開発した音声認識・翻訳モデル。単なる文字起こしだけでなく、音声に含まれる文脈の理解や翻訳が可能。
gpt-oss-safeguard: 「会話するためのAI」ではない。入力されたテキストが有害かどうか、ポリシーに違反していないかを判定することに特化したOpenAI製のモデル。自社アプリの検閲役として使える。
Kimi K2 Thinking: Moonshot AI社のモデルで、OpenAIの「o1」のように、回答を出力する前に内部で「思考（Thinking）」プロセスを回して論理的推論を行うタイプ。複雑なタスクに強い。

関連URL：

Amazon Nova 2.0 Pro (GA), Amazon Nova 2.0 Lite (GA)

Announcing Amazon Nova 2 foundation models now available in Amazon Bedrock - AWS

用語解説：

Reasoning Model (推論モデル): 単に学習データから次に来る単語を予測するだけでなく、回答を出力する前に内部で論理的な思考プロセス（推論）を経て答えを導き出すAIモデルのこと。OpenAIの「o1」などが代表例。
Extended Thinking (拡張思考): モデルが回答を生成する前に、問題解決の計画を立てたり、複雑な問題を分解したりするプロセスのこと。Nova 2ではこのプロセスを可視化したり、調整したりできる。
Web Grounding (ウェブグラウンディング): AIが回答する際に、インターネット上の最新情報を検索・参照して、事実に基づいた回答を生成する機能。AIの「知識が古い」という弱点を補う。

関連URL：

Amazon Nova Sonic 2.0 (GA)

Announcing Amazon Nova 2 Sonic for real-time conversational AI - AWS

用語解説：

Speech-to-Speech (S2S): 音声をテキストに変換（STT）せず、音声の特徴量のまま処理して音声で返す技術。変換ロスや遅延が極端に少ないのが特徴。OpenAIのGPT-4o Audioなどもこの仕組みに近い。
Polyglot Voices (ポリグロットボイス): 1つの音声（声質）で、複数の言語をネイティブのような発音で話せる機能。日本語も英語も同じ「あの人の声」で喋らせることができる。
Bidirectional Streaming API (双方向ストリーミングAPI): サーバーとクライアント間で、接続を切らずにデータを送り合い続ける通信方式。ユーザーが話している最中にAIが相槌を打ったり、AIの話をユーザーが遮ったり（バージイン）するために必須の技術。

関連URL：

Amazon Nova 2.0 Omni (GA)

Introducing Amazon Nova 2 Omni in Preview - AWS

用語解説：

Multimodal Reasoning (マルチモーダル推論): ただ画像や音声を「認識」するだけでなく、それらの情報を含めて論理的に考え、答えを導き出す能力。例えば、動画を見て「この状況で次に何が起こりうるか」を予測するなど。
Native Multimodal (ネイティブマルチモーダル): 異なる種類のデータ（画像や音声）を外部ツールで変換せず、モデル自体が直接扱える形式のこと。変換ロスがなく、情報のニュアンス（声のトーンなど）を維持できる。
Reasoning Controls (推論制御): AIにどれくらい深く考えさせるかを調整する機能。予算や必要な精度に応じて、思考時間（とコスト）をコントロールできる。

関連URL：

https://docs.aws.amazon.com/nova/latest/nova2-userguide/whats-new.html

Amazon Nova Forge (GA)

Amazon Nova Forge: Build your own Frontier Models using Nova - AWS

用語解説：

Frontier Model (フロンティアモデル): 現時点で人類が作れる最も高性能・最先端の大規模言語モデルのこと（例：GPT-4, Claude 3.5, Amazon Novaなど）。
Catastrophic Forgetting (破滅的忘却): AIに追加学習をさせた際、新しいことを覚える代わりに、元々知っていた一般的な知識（文法や常識など）を忘れて性能が下がってしまう現象。Nova Forgeはこれを防ぐ仕組みがある。
Checkpoint (チェックポイント): モデルの学習途中のセーブデータのこと。これを使うことで、「イチから学習」ではなく「ある程度賢くなった状態」から自社データを注入する、といった時短ワザが使える。

関連URL：

AIエージェント

Policy in Amazon Bedrock AgentCore (Preview)、AgentCore Evaluations (Preview)

Amazon Bedrock AgentCore now includes Policy (preview), Evaluations (preview) and more - AWS

用語解説：

AgentCore (エージェントコア): Bedrockのエージェント機能を構成する「脳（推論）」、「記憶（Memory）」、「制御（Gateway）」などのビルディングブロックの総称。これらを組み合わせて高度なエージェントを作る。
Cedar (シーダー): AWSが開発したオープンソースのポリシー記述言語。今回のアップデートでは、自然言語で書いたルールが自動的にこのCedar形式に変換され、厳密なアクセス制御に使われる。
Episodic Memory (エピソード記憶): 単なる「直前の会話履歴」ではなく、人間のように「過去の経験や出来事」を長期的に記憶し、それを踏まえて行動する能力のこと。

関連URL：

Kiro Autonomous Agent (Preview)

※What’s Newページではアップデートページが見つかりませんでしたので、以下関連URLをもとに生成しました。

用語解説：

Frontier Agent (フロンティアエージェント): AWSが定義した新しいエージェントの階級。単にコードを補完するだけでなく、長時間（数日レベル）自律稼働し、計画・実行・検証のループを回して「ゴール」に到達できるAIのこと。
Spec-driven Development (仕様駆動開発): Kiroの核となる概念。コードを直接書くのではなく、「Spec（仕様書・要件）」を自然言語で定義し、AIにそれを実装させる開発スタイル。人間は実装の詳細ではなく「何を作るか」の管理に集中できる。
MCP (Model Context Protocol): Anthropicなどが提唱している、AIモデルと外部ツール（データベースや社内システムなど）を安全に接続するための標準規格。Kiroもこれをサポートしており、社内独自のツールをエージェントに使わせることが可能になる。

関連URL：

AWS Security Agent (Preview)

AWS Security Agent (Preview): AI agent for proactive app security - AWS

用語解説：

Penetration Testing (ペネトレーションテスト): システムに対して実際に攻撃者がやるような手口で侵入を試み、防衛能力や脆弱性を検証するテストのこと。通称ペネトレ。通常は高度なスキルが必要。
Context-aware (コンテキストアウェア): 単に一般的な脆弱性を探すのではなく、そのアプリケーションが「何の目的で」「どんな構成で」動いているかを理解した上で、意味のある攻撃や指摘を行う能力。
Attack Chain (アタックチェーン): 単発の脆弱性を突くだけでなく、複数の小さな問題を組み合わせて、最終的にシステム深部へ侵入する一連の攻撃手法のこと。このエージェントはこれをシミュレートできる。

関連URL：

blog.serverworks.co.jp

AWS DevOps Agent (Preview)

Introducing AWS DevOps Agent (preview), frontier agent for operational excellence - AWS

用語解説：

Mean Time To Resolution (MTTR / 平均復旧時間): 障害発生からシステムが復旧するまでにかかる平均時間のこと。DevOpsにおいて最も短縮すべき指標の一つであり、このエージェントの最大の導入効果となる。
Root Cause Analysis (RCA / 根本原因分析): 「サーバーが落ちた（現象）」に対して「再起動した（対処）」で終わらせず、「なぜメモリリークしたのか（根本原因）」まで突き止める分析プロセスのこと。
Observability (オブザーバビリティ / 可観測性): 「監視（Monitoring）」が既知のエラーを見つけるのに対し、「未知の事象がなぜ起きたか」を外部出力（ログ、メトリクス、トレース）から理解できる能力のこと。このエージェントはオブザーバビリティツールと連携して動く。

関連URL：

blog.serverworks.co.jp

コンピューティング

X8i (Preview)

Announcing Amazon EC2 Memory optimized X8i instances (Preview) - AWS

用語解説：

Intel Xeon 6: Intelの最新サーバー向けCPU（開発コード名：Granite Rapidsなど）。コア数やメモリ性能が大幅に強化されており、クラウド上のハイパフォーマンスコンピューティングに適している。
SAPS (SAP Application Performance Standard): SAPシステムの処理能力を示すベンチマーク指標。この数値が高いほど、SAP ERPなどの業務アプリケーションをサクサク動かせることを意味する。
EDA (Electronic Design Automation): 半導体や電子回路の設計を自動化・支援するツールのこと。非常に複雑なシミュレーションを行うため、CPU性能だけでなく、膨大なメモリと速いメモリ帯域を必要とする代表的なワークロード。

関連URL：

http://aws.amazon.com/ec2/instance-types/x8i

X8aedz Instances (GA)

Announcing new memory-optimized Amazon EC2 X8aedz Instances - AWS

用語解説：

EDA (Electronic Design Automation): 半導体チップや電子回路の設計・検証を自動化するツール群のこと。非常に複雑な計算を大量のメモリを使って行うため、この分野のエンジニアは常に「メモリが多くて1コアが速いマシン」を求めている。
Floor Planning (フロアプランニング): チップ上のどこにどの回路ブロックを配置するかを決める設計工程。家の間取り図を作るような作業で、計算負荷が非常に高い。
Bare Metal Instance (ベアメタル): 仮想化ハイパーバイザーを通さず、ハードウェアを直接占有できるインスタンス（サイズ名に .metal がつく）。仮想化のオーバーヘッドを嫌う極限の性能が必要な場合や、ライセンスの都合で使われる。

関連URL：

C8a (GA)

Announcing New Compute-Optimized Amazon EC2 C8a Instances - AWS

用語解説：

Compute Optimized (計算最適化): メモリ量よりもCPUパワーを重視したEC2ファミリー（C系）。Webサーバー、バッチ処理、機械学習の推論などに向いている。
GroovyJVM: Javaプラットフォーム上で動作する動的言語Groovyの処理系。C8aはこの処理速度が劇的に向上しているため、広義にはJavaエコシステム全体の恩恵が大きいことを示唆している。
Bare Metal (ベアメタル): 仮想化なしでハードウェアを直接利用できるサイズ（.metal）。C8aでも提供されており、仮想化オーバーヘッドを排除したい場合や、特殊なライセンス要件に対応できる。

関連URL：

C8ine (Preview)

AWS previews EC2 C8ine instances - AWS

用語解説：

Packet Processing (パケット処理): データの中身（アプリの処理）を計算するのではなく、流れてくる通信データ（パケット）を高速に「右から左へ」転送・フィルタリングする処理のこと。ルーターやFWの主な仕事。
AWS Nitro v6 (ナイトロブイシックス): AWSサーバーの裏側で動いている専用チップの最新版。今回のv6では、特にネットワーク処理をCPUの代わりに肩代わりする能力が大幅に強化されており、C8ineの爆速性能の鍵となっている。
UPF (User Plane Function): 5Gネットワークにおいて、スマホなどのユーザーデータが実際に通る「土管」の役割をする装置（機能）。これをクラウド上で動かすには、とてつもないパケット処理能力が必要になる。

M8azn (Preview)

Announcing Amazon EC2 General purpose M8azn instances (Preview) - AWS

用語解説：

High Frequency (高周波数): CPUのクロック数（GHz）が高いこと。並列処理（コア数）よりも、「1つの処理をどれだけ速く終わらせられるか」が重要なタスク（ゲームのメインループや金融の約定処理）で重要になる。
z (Instance Naming): AWSのインスタンス名における z は、通常「高周波数（High Frequency）」を意味します（例：M5zn, z1d）。「とにかくコア性能が高いやつ」と覚えればOKです。
HFT (High-Frequency Trading / 高頻度取引): 1秒間に数千〜数万回の金融取引を行うシステム。極限までの低遅延と処理速度が求められるため、M8aznのような高クロックサーバーが好まれる。

M3 ULTRA MAC

※What’s Newページや関連ページが見つかりませんでした

M4 MAX MAC (Preview)

Announcing Amazon EC2 M4 Max Mac instances (Preview) - AWS

用語解説：

Mac Studio (マックスタジオ): Appleのデスクトップ型Macの上位モデル。Mac miniよりも排熱性能や拡張性が高く、より高性能なチップ（Max/Ultra）を搭載できる。今回のインスタンスの中身はこれ。
Unified Memory (ユニファイドメモリ): CPUとGPUが同じメモリ領域を共有するAppleシリコン特有のアーキテクチャ。データのコピーが不要で高速だが、後から増設できないため、最初から128GB搭載されているのは非常に価値がある。
AWS Nitro System: Mac自体は普通のApple製品だが、Thunderbolt経由でこのNitroコントローラーが接続されることで、VPCネットワークへの接続やEBSボリュームのマウントが可能になり、「EC2インスタンス」として振る舞えるようになっている。

関連URL：

https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/mac/

Lambda Durable Functions (GA)

AWS Lambda announces durable functions for multi-step applications and AI workflows - AWS

用語解説：

Checkpoint (チェックポイント): 処理の途中で現在の変数や進捗状況を自動的に保存すること。もし途中でエラーが起きても、最初からやり直すのではなく、直近のチェックポイントから再開（リトライ）できる。
Orchestration (オーケストレーション): 複数のサービスや処理を適切な順番で実行・管理すること。これまではStep Functionsという「指揮者」が外部に必要だったが、Lambda自身が自分の指揮棒を持てるようになったイメージ。
Suspend/Resume (サスペンド/レジューム): Lambdaの実行をメモリごと一時停止（サスペンド）し、必要な時にそこから再開（レジューム）する技術。PCのスリープモードに近い。

関連URL：

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ストレージ

S3 Batch Operations Now 10x Faster (GA)

用語解説：

S3 Batch Operations (S3 バッチオペレーション): S3にある大量のオブジェクトに対して、一括でコピー、タグ付け、Lambda関数の実行などを行えるマネージドサービス。「CSVで対象リスト（マニフェスト）を渡して、あとはよろしく」ができる機能。
S3 Lifecycle (ライフサイクル): オブジェクトの保存期間に応じて、自動的に安いストレージクラス（Glacierなど）に移動させたり、削除したりするルール。Batch Operationsで一括タグ付けを行い、このライフサイクルルールを適用させる使い方がよくある。
Object Checksums (オブジェクトチェックサム): データの整合性を確認するためのハッシュ値。S3への転送時にデータが壊れていないかを確認するために使われる。

関連URL：

Automatic replication for S3 Tables (GA)

Amazon S3 Tables now support automatic replication of Apache Iceberg tables - AWS

用語解説：

Amazon S3 Tables: re:Invent 2025で登場したS3の新しい機能（バケットタイプ）。従来の「S3にファイルを置く」方法とは異なり、「テーブル（表形式データ）」を保存することに特化しており、Apache Iceberg形式のデータを従来のS3より最大3倍高速に処理できる。
Apache Iceberg: Netflixが開発した、巨大な分析データのためのオープンなテーブルフォーマット。S3のようなオブジェクトストレージ上でも、SQLデータベースのように「トランザクション（整合性）」や「タイムトラベル（過去データへのアクセス）」を実現できる技術。
Snapshot (スナップショット): Icebergにおいて、ある時点でのテーブルの状態（全データのリスト）のこと。レプリケーションでは、この履歴情報も一緒にコピーされるため、複製先でも過去の状態を参照できる。

関連URL：

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S3 Access Points for FSX for NetApp ONTAP (GA)

Amazon FSx for NetApp ONTAP now supports Amazon S3 access - AWS

用語解説：

S3 Access Points (S3アクセスポイント): S3バケットへのアクセス経路を仮想的に分割・管理する機能。今回はこれをFSxにくっつけることで、「アプリからはS3に見える入り口」を作っている。
Dual-protocol access (デュアルプロトコルアクセス): 同じ物理データに対して、ファイルベース（NFS/SMB）とオブジェクトベース（S3）の両方の手順でアクセスできる機能。データのサイロ化（分断）を防ぐ重要な技術。
Zero Copy (ゼロコピー): データを分析や加工のために別の場所に移動・複製せず、元の場所にあるまま利用すること。時間短縮とセキュリティリスク低減に効く。

関連URL：

Amazon S3 Vectors (GA)

Amazon S3 Vectors is now generally available with 40 times the scale of preview - AWS

用語解説：

Vector Bucket (ベクトルバケット): 今回新設されたS3のバケットタイプ。通常のオブジェクト（画像やログ）用ではなく、ベクトルデータ専用に最適化されており、この中に「Vector Index」を作成してデータを管理する。
Semantic Search (セマンティック検索): 単語の「一致」ではなく「意味」で検索する技術。「車」で検索して「自動車」「ドライビング」などがヒットするのはこれのおかげ。S3 Vectorsはこの検索をAPI一発で実行できる。
Metadata Filtering: ベクトル検索時に「作成日が昨日以降」「タグが"本番"のもの」といった条件で絞り込む機能。S3 Vectorsは各ベクトルにメタデータを付与でき、高精度な検索が可能。

関連URL：

blog.serverworks.co.jp

Amazon OpenSearch Service GPU-accelerated & auto-optimized vector indexes

Amazon OpenSearch Service adds GPU-accelerated and auto-optimized vector indexes - AWS

用語解説：

Vector Bucket (ベクトルバケット): 今回新設されたS3のバケットタイプ。通常のオブジェクト（画像やログ）用ではなく、ベクトルデータ専用に最適化されており、この中に「Vector Index」を作成してデータを管理する。
Semantic Search (セマンティック検索): 単語の「一致」ではなく「意味」で検索する技術。「車」で検索して「自動車」「ドライビング」などがヒットするのはこれのおかげ。S3 Vectorsはこの検索をAPI一発で実行できる。
Metadata Filtering: ベクトル検索時に「作成日が昨日以降」「タグが"本番"のもの」といった条件で絞り込む機能。S3 Vectorsは各ベクトルにメタデータを付与でき、高精度な検索が可能。

関連URL：

Amazon EMR now with no storage provisioning required (GA)

Amazon EMR Serverless eliminates local storage provisioning for Apache Spark workloads - AWS

用語解説：

Shuffle (シャッフル): Sparkなどの分散処理において、データをキーごとに集約・再配置するために、ノード間でデータを大量に通信・保存する重い処理。これまでは各ノードのローカルディスクを使っていたため、容量不足の温床だった。
Dynamic Resource Allocation (動的リソース割り当て): 処理量に応じて計算ノード数を自動で増減させる機能。これまでは「シャッフルデータを持っているノード」は減らせなかったが、今回のアップデートでデータを外部に逃がせるようになったため、よりアグレッシブに減らせるようになった。
Decoupling Storage and Compute (コンピュートとストレージの分離): 計算リソースと保存領域を切り離す設計思想。これにより、計算が終わったらさっさとサーバーを捨てられるようになり、効率が上がる。

関連URL：

セキュリティ

GuardDuty Extended Threat Detection for ECS (GA)

Amazon GuardDuty Extended Threat Detection now supports Amazon EC2 and Amazon ECS - AWS

用語解説：

Attack Sequence (アタックシーケンス): 攻撃者が侵入してから目的を達成するまでの一連の手順のこと。GuardDutyはこれを可視化し、MITRE ATT&CK（マイターアタック）フレームワークに沿って「今どの段階か」を表示してくれる。
MITRE ATT&CK (マイターアタック): 実際のサイバー攻撃の戦術や技術を体系化した知識ベース。セキュリティアラートが「単にSSH総当たりされた（Initial Access）」のか、「データを盗み出そうとしている（Exfiltration）」のかを共通言語で理解するために使われる。
Correlation (相関分析): 別々のログやイベント（点）を突き合わせて、それらの関係性（線）を見つけ出す分析手法。人間がやると大変だが、これをAIがやってくれるのが今回の肝。

関連URL：

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Unified Data Store in CloudWatch (GA)

Amazon CloudWatch launches unified management and analytics for operational, security, and compliance data - AWS

用語解説：

Apache Iceberg: 大規模な分析データのためのオープンなテーブルフォーマット。今回の機能は、CloudWatch内のログを裏側でこの形式に変換して見せてくれるため、SQLでの高速な検索が可能になる。
ETL (Extract, Transform, Load): データを抽出・加工・ロードする一連の処理のこと。これまでは「ログ分析」の前にこの泥臭い作業が必要だったが、CloudWatchがこれを肩代わりしてくれるようになった。
OCSF (Open Cybersecurity Schema Framework): AWSやSplunkなどが提唱する、セキュリティログの共通フォーマット。これに変換することで、「製品Aのログと製品Bのログを同じクエリで検索する」といったことが容易になる。

関連URL：

データベース

Additional storage volume for Amazon RDS for SQL Server and RDS for Oracle (GA)

Amazon RDS for Oracle and SQL Server now support up to 256 TiB storage with additional storage volumes - AWS

用語解説：

TiB (テビバイト): データ容量の単位。1 TiB ≒ 1.1 TB。AWSでは一般的にこの2進接頭辞（1024ベース）が使われる。「256 TiB」は約281 TBに相当する非常に巨大な容量。
io2 Block Express: AWSのEBS（ブロックストレージ）の中で最高性能を誇るタイプ。ミリ秒未満の低遅延と高い耐久性（99.999%）を持ち、ミッションクリティカルなDBによく使われる。
Volume Striping (ボリュームストライピング): 複数のディスクを束ねて1つの論理ボリュームとして扱う技術。今回はAWS側で自動的にストライピングされるわけではなく、OS/DBレベルで複数のボリュームを認識させて使う形になるため、設計の自由度が高い。

関連URL：

Optimize your CPUs in Amazon RDS SQL Server (GA)

Amazon RDS for SQL Server launches optimize CPU with new generation instances for up to 55% lower price - AWS

用語解説：

SMT (Simultaneous Multi-Threading): 1つの物理CPUコアを、OSからは2つの仮想CPU（vCPU）に見せる技術（Intelでいうハイパースレッディング）。これを無効化するとvCPU数は半分になるが、物理コアの計算能力はフルに使えるため、コスト対効果が良くなる場合がある。
Unbundled Pricing (アンバンドル価格): 今回のアップデートに伴い、請求書上で「インフラ料金」と「ライセンス料金」が別々の明細として表示されるようになる（一部リージョン/条件）。これにより、ライセンス代がどれだけ下がったかが明確になる。
R7i / M7i: Intelの最新世代CPU（Sapphire Rapids）を搭載したインスタンスファミリー。今回の機能はこの最新世代で特に効果を発揮するように設計されている。

関連URL：

Amazon RDS for SQL Server Developer Edition (GA)

Amazon RDS for SQL Server now supports Developer Edition - AWS

用語解説：

Developer Edition (デベロッパーエディション): Microsoft SQL Serverのエディションの一つ。「機能は最上位のEnterpriseと同じだが、本番環境（商用利用）での使用は禁止」というライセンス形態。開発、テスト、デモ用途専用。
Non-production environment (非本番環境): 実際の顧客データや業務トラフィックを処理しない環境のこと。今回のDeveloper Editionは、この環境でのみ使用が許諾されている。
Feature Parity (機能の同等性): 開発環境と本番環境で使える機能に差がないこと。これまでの「本番はEnterprise、開発は節約してStandard」という構成では、Enterprise固有機能のテストができなかったが、今後はそれが解消される。

関連URL：

Database Savings Plans (GA)

Announcing Database Savings Plans with up to 35% savings - AWS

用語解説：

Savings Plans (SP): 「1時間あたりこれだけ使います」とコミット（約束）することで、利用料が安くなるプラン。従来のRI（予約）と違い、特定のインスタンスタイプを指定する必要がないため、柔軟性が高い。
Commitment (コミットメント): 「1時間あたり$10使う」といった金額ベースの約束のこと。もし実際の使用量がこれを下回っても、$10分は請求されるが、上回った分はオンデマンド料金になる。
Unused Commitment (未使用のコミットメント): コミットした金額分使い切れなかった（余らせてしまった）枠のこと。もったいないので、Savings Plansを買う際は実際のベースライン（最低使用量）を見極めるのが重要。

関連URL：

blog.serverworks.co.jp

生成プロンプト

Gemini 3 Pro のGem機能を利用し、複数Gemを組み合わせて生成しています。
①Gemini 3 Pro でアップデートを決まった形に整形→②そのうちの一部分をNano Banana Proに渡して漫画化、という流れです。

けっこう有益フォーマットだと感じたので、自分用に自動化を考えてもいいかなと思っています。（API呼び出しでなんとか…）

①アップデートの整形

Gem（AWSアップデート君）：

経験豊富かつWebリサーチが得意なAWSエンジニアとして、ユーザーが共有したAWSのアップデートを簡潔にわかりやすく説明してください。以下の要素を入れます。

①今までと何が変わったのの要約、②何が良いのかを分かりやすく、③理解に必須だが3年目程度のAWSエンジニアにとって難しい用語があったら解説

基本的に「だ・である」調の短文で簡潔にまとめてください。

このGemにWhat’s NewのアップデートページURL（例：https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2025/11/aws-lambda-managed-instances/）を渡すと①②③が返ってきます。

②漫画化

Gem（図解さん）

あなたはAWSの技術アップデートを分かりやすく図解するイラストレーターです。
与えられた情報をもとに図解します。
左上、右上、左下、右下、の順で読む4コマの日本の漫画の形式で記してください。
「①今までと何が変わったのか」「②何が良いのか」の情報が入るようにし、上部にはタイトルとしてアップデート名と要約を示してください。
文章は日本語にしてください。

①②をコピペしてこちらのGemに渡します。
「色はモノトーン、淡いオレンジ、淡い紺色、だけを使う用にして。」などのようにお好みで調整を入れてください。最初の内は「先ほどのテイストと同じようにして」と指示を入れます。

しばらく生成しているとスタイルが変わってきたり、同じ構図ばかりになってくるので、様子を見て再度指示を入れたり、初期の方の画像を見せて「このテイストにして」と入れたりします。