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【月間AWS】2025年3月号~AWS認定講師が厳選。先月の気になるニュース~

AWS 認定インストラクターのたかやまです。

東京は、暖かい日と寒い日が交互にやってきて春がもうすぐって感じます。三寒四温ですね。(たまにまだ雪マーク出てますけど)

さて、2025年2月中盤から3月中盤くらいまでの AWS で気になったニュースのまとめをお送りします。

目次[非表示]

  1. Amazon Bedrock関連
    1. Anthropic の Claude 3.7 Sonnet ハイブリッド推論モデルが Amazon Bedrock で利用可能に
    2. DeepSeek-R1 が Amazon Bedrock のフルマネージドサーバーレスモデルとして利用可能に
    3. プロンプトインジェクションから生成 AI ワークロードを保護する
  2. その他
    1. より詳細なコスト可視化のためのタグ付け戦略の策定・適用の方法
    2. AWS Chatbot は Amazon Q Developer に名称が変わりました
    3. Amazon S3 Tables integration with Amazon SageMaker Lakehouse is now generally available
  3. AWSの生成AIを学べば大きなスキルアップに!

Amazon Bedrock関連

Anthropic の Claude 3.7 Sonnet ハイブリッド推論モデルが Amazon Bedrock で利用可能に

Amazon Bedrock で Anthropic 社の Claude 3.7 Sonnet が利用可能になっています。昨年の AWS re:Invent 2024 でも、様々なモデルが今後利用できるようになるという発表がありましたが、どんどん最新のモデルが利用できるようになって楽しいですね。

DeepSeek-R1 が Amazon Bedrock のフルマネージドサーバーレスモデルとして利用可能に

いきなり登場してきて ChatGPT など既存モデルを超えた!と話題の DeepSeek ですが、EC2 上で稼働させてるツワモノもいましたが、Amazon Bedrock でも利用可能になりましたね。色々言われることもあるモデルですが、比較検討できる AWS のススメ方が大好きです。

プロンプトインジェクションから生成 AI ワークロードを保護する

新しいテクノロジーが登場すれば、新しい攻撃が生まれるのはこの世の理なのでしょうか?

インジェクション攻撃は、システムへの入力に悪意のある内容を差し込むことで悪戯や被害を与える手法です。生成 AI の分野においても、プロンプトをうまいこと書いて生成 AI に流し込んで無理やりデータを引き出そうといった攻撃がありますよね。

Amazon Bedrock では、ガードレールなどの仕組みでデータに対する防御体制を作ることができますが、この記事ではより具体的な手法について書かれています。

生成 AI を使ったアプリケーションを開発する際に読んでおきたい内容です。

 

その他

より詳細なコスト可視化のためのタグ付け戦略の策定・適用の方法

ご存知の通り、AWS は従量課金モデルを採用しています。発生したコストについてほぼリアルタイムに確認することができます。

そして、具体的にどのプロジェクトに幾ら掛かっているのかや、どの部署が幾ら使っているのかといったコスト分析を行いたい場合には「コスト配分タグ」を利用することで分析ができます。

この記事では、どんなタグを付けたらいいのかといったタグ付けの戦略について解説されています。ぜひ参考にしたいですね。

AWS Chatbot は Amazon Q Developer に名称が変わりました

Slack や Microsoft Teams などと連携して ChatOps ができる AWS Chatbot サービスがAmazon Q Developer に名称変更されました。

Amazon Q Developer は、コードやテスト、ドキュメントなども自動生成したりすることができる非常に便利な AI アシスタントサービスですが、Chatbot が Amazon Q Developer に含まれることになったということは、Slack などのチャット内で生成 AI を利用した質問回答などもできるようになるんですかね?

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どうやらなるようですね。

素敵です。

Amazon S3 Tables integration with Amazon SageMaker Lakehouse is now generally available

今回、最後にお届けするのはこちら。

昨年の AWS re:Invent 2024 で発表された Amazon SageMaker Lakehouse で これまた同じくイベント内で発表されたあ Amazon S3 Tables が利用できるようになった。というニュースです。

これまでは、データ分析と機械学習に分かれていたものが、SageMaker Lakehouse によって統合されていく未来が見えていますが、Datalake に存在する Apache Iceberg 形式のデータをそのまま利用できるようになることで、色々と捗りそうです。

 

AWSの生成AIを学べば大きなスキルアップに!

ChatGPTに代表される生成AIをはじめ、生成AIには活用に役立つ様々なサービスがあり、企業の規模や目的に合わせて柔軟に利用できます。

業務の効率化や生産性向上、新たなビジネス機会の創出など、この機会に生成AIを活用してみませんか?

生成AIを学ぶ方法は、プロによる研修、公式eラーニング、書籍など、様々な方法があります。

ご自身の学習スタイルや目標に合わせて、最適な方法を選択し、スキルアップを目指しましょう。弊社トレノケートでも、生成AI関係のトレーニングをご準備しております。興味のあるかたは是非ご受講ください!

基礎コース

生成AIをビジネスに活用する場合、AIの基礎知識、AIの具体的な活用を企画・立案できる力、そしてアイデアを実行に移す開発・運用力が必要です。それらの知識を習得するために各種AI研修をラインアップとしてご準備しております。詳細は下記よりご確認ください。

AI研修(AI人材育成トレーニング)

 

AWSで、生成AIの基本を学びたい方には下記のコースがおすすめです。

Generative AI Essentials on AWS
Generative AI for Executives

おすすめコース

上記の基礎コースから更にAWSに特化して、Amazon Bedrockやプロンプトエンジニアリングの手法を学ぶコースがございます。

AWSで大規模言語モデルを利用した生成 AIアプリケーション開発に関する基礎を扱います。

Developing Generative AI Applications on AWS

 

本ブログでご紹介したAWS研修(AWS認定トレーニング)は、他にも多数のラインアップがございます。
詳細はこちらよりご確認ください。

また、そもそもAWSって何?詳しく知りたいという方は、こちらの「AWSとは?AWS認定講師が解説」をご覧ください。

髙山 裕司(たかやま ゆうじ)

トレノケート株式会社 講師。AWS 認定インストラクター。AWS認定ソリューションアーキテクト - アソシエイト / AWS 認定クラウドプラクティショナー。生粋の猫派。

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