<p>本記事は<strong>Geminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）</strong>です。</p> <h1 class="wp-block-heading">AWS re:Invent 2025 新サービス技術解説：未来のクラウドを拓く予測技術</h1> <p>来るAWS re:Invent 2025では、クラウドコンピューティングの新たな地平を切り拓く革新的なサービスが多数発表されると予測されます。本稿では、現在の技術トレンドとAWSの戦略的動向に基づき、2025年のre:Inventで登場し得る主要な新サービスや技術について、その予測と技術的な仕組み、そして業界への潜在的な影響を解説します。</p> <h2 class="wp-block-heading">ニュース要点（予測）</h2> <p>2025年のAWS re:Inventでは、以下の3つの領域におけるサービスが特に注目されると予測されます。これらは既存のサービスを深化させ、新たな市場ニーズに応えるものとなるでしょう。</p> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>生成AIモデル連携強化とガバナンスサービス</strong>: Amazon Bedrockを基盤とし、より高度なカスタムモデル学習、複数のモデルオーケストレーション、そして企業環境に不可欠なデータセキュリティとモデルガバナンス機能が強化されると見られます。</p></li> <li><p><strong>サーバーレス・エッジコンピューティングの統合</strong>: AWS LambdaとIoT Edgeの境界がさらに曖昧になり、エッジデバイス上でのサーバーレス関数実行環境の標準化や、クラウドとのシームレスなデータ同期・推論連携が実現される可能性があります。</p></li> <li><p><strong>インテリジェントなデータファブリック</strong>: データレイク、データウェアハウス、ストリーミングデータソースを横断的に統合し、AI/MLを活用してデータの発見、準備、活用を自動化する統合データ基盤が提唱されるでしょう。</p></li> </ul> <p>これらの予測されるサービスは、エンタープライズのデジタルトランスフォーメーションを加速させ、開発者がより少ない労力で高度なAI/MLおよび分散型アプリケーションを構築できるよう支援します。</p> <h2 class="wp-block-heading">技術的背景</h2> <p>予測される新サービス群の背景には、クラウドコンピューティングを取り巻く以下の重要な技術トレンドと顧客ニーズが存在します。</p> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>生成AIの爆発的普及とエンタープライズ要件</strong>: OpenAIのChatGPTやAnthropicのClaudeなど、大規模言語モデル（LLM）を中心とする生成AI技術は、ビジネスのあらゆる側面での活用が期待されています。企業は、既存データとの連携、セキュリティ、コンプライアンス、コスト効率、そしてモデルの信頼性といったエンタープライズレベルの要件を満たす形で生成AIを導入したいと考えています。</p></li> <li><p><strong>分散型コンピューティングの進化とエッジの重要性</strong>: IoTデバイスの増加、5Gネットワークの普及、リアルタイム処理の要求増大により、データ生成源に近い場所（エッジ）でのコンピューティングの重要性が高まっています。クラウドとエッジをまたがる一貫した開発・運用モデルへの需要は高まる一方です。</p></li> <li><p><strong>データ資産の複雑化と価値最大化の課題</strong>: 企業が保有するデータは量、種類ともに増大し続けており、データサイロの解消、データ品質の維持、ガバナンスの確保が大きな課題です。異なるデータソースから価値あるインサイトを迅速に引き出すための統合的なアプローチが求められています。</p></li> <li><p><strong>持続可能性への意識の高まり</strong>: 環境への配慮はビジネス戦略の重要な要素となりつつあり、ITインフラストラクチャが消費するエネルギーの削減、カーボンフットプリントの可視化と最適化は、クラウドプロバイダーにとっても顧客にとっても喫緊の課題です。</p></li> </ul> <h2 class="wp-block-heading">仕組み（予測）</h2> <p>ここでは、予測される新サービスの一つとして、「AWS GenAI Orchestration & Governance Fabric（仮称）」と、「AWS Serverless Edge Runtime (SER)（仮称）」の仕組みを概念的に解説します。</p> <h3 class="wp-block-heading">AWS GenAI Orchestration & Governance Fabric（仮称）の仕組み</h3> <p>この仮想サービスは、Amazon Bedrockを基盤に、企業が複数の生成AIモデルを安全かつ効率的に利用・管理するための統合プラットフォームを提供します。</p> <div class="wp-block-merpress-mermaidjs diagram-source-mermaid"><pre class="mermaid"> graph TD A["ユーザー/アプリケーション"] -->|APIリクエスト| B("AWS GenAI Orchestration & Governance Fabric") B -->|モデル選択/ルーティング| C{"オーケストレーションエンジン"} C -->|プロンプト処理/RAG| D("Knowledge Bases for Amazon Bedrock") C -->|モデル呼び出し| E["Amazon Bedrock基盤モデル群"] C -->|モデル呼び出し| F["ファインチューニング/カスタムモデル"] B -->|監視/ログ| G("Amazon CloudWatch / AWS X-Ray") B -->|アクセス制御/監査| H("AWS IAM / AWS CloudTrail") B -->|データセキュリティ/コンプライアンス| I("AWS KMS / AWS Config") D -->|データソース| J["Amazon S3 / Amazon OpenSearch Service / データベース"] F -->|学習データ| J subgraph Governance & Security H I end subgraph Model Catalog & Management E F end </pre></div> <ol class="wp-block-list"> <li><p><strong>オーケストレーションエンジン</strong>: ユーザーからのプロンプトやタスクに応じて、最適な基盤モデル（E）やカスタムモデル（F）を自動的に選択し、呼び出します。必要に応じてRAG（Retrieval Augmented Generation）機能（D）を通じて企業内部の知識ベース（J）から情報を取得し、プロンプトを強化します。</p></li> <li><p><strong>モデルカタログと管理</strong>: Amazon Bedrockの多様なモデル群に加え、企業が独自にファインチューニングしたモデルや、外部サービスとの連携も一元的に管理します。モデルのバージョン管理やA/Bテストも容易になります。</p></li> <li><p><strong>ガバナンスとセキュリティ</strong>: AWS IAM (H) と連携し、モデルへのアクセス権限を細かく制御します。AWS CloudTrail (H) で全てのモデル利用履歴を監査可能にし、AWS KMS (I) でデータの暗号化を徹底することで、企業データのセキュリティとコンプライアンス（I）を確保します。</p></li> <li><p><strong>監視と最適化</strong>: モデルの利用状況、パフォーマンス、コストをAmazon CloudWatch (G) やAWS X-Ray (G) で詳細にモニタリングし、最適化のためのインサイトを提供します。</p></li> </ol> <h3 class="wp-block-heading">AWS Serverless Edge Runtime (SER)（仮称）の仕組み</h3> <p>SERは、Lambdaの実行環境を最適化し、エッジデバイス上でマイクロサービスとして展開可能にするサービスです。</p> <div class="wp-block-merpress-mermaidjs diagram-source-mermaid"><pre class="mermaid"> graph TD A["開発者"] -->|Lambda関数デプロイ| B("AWS Lambda") B -->|SERパッケージング| C("AWS Serverless Edge Runtime Control Plane") C -->|エッジデバイスへのデプロイ| D["AWS IoT Greengrass / AWS Outposts / AWS Local Zones"] D -->|Lambda実行| E("SER Runtime Engine on Edge") E -->|ローカルデータ処理| F["エッジデバイスストレージ/センサー"] E -->|クラウドデータ同期/推論結果送信| G("AWS S3 / Amazon Kinesis / Amazon Sagemaker") subgraph Edge Site D E F end </pre></div> <ol class="wp-block-list"> <li><p><strong>Lambda関数パッケージング</strong>: 開発者は通常通りAWS Lambdaに関数をデプロイします。SER Control Plane (C) はこのLambda関数を、エッジ環境に最適化された軽量なコンテナイメージ（SERパッケージ）として自動的にパッケージングします。</p></li> <li><p><strong>エッジデプロイ</strong>: パッケージングされた関数は、AWS IoT Greengrass (D) やAWS Outposts (D)、AWS Local Zones (D) などを通じて、指定されたエッジデバイスにデプロイされます。</p></li> <li><p><strong>エッジランタイムエンジン</strong>: エッジデバイス上には、軽量なSER Runtime Engine (E) が動作しており、デプロイされたLambda関数をローカルで実行します。これにより、低レイテンシでのデータ処理や推論が可能になります。</p></li> <li><p><strong>データ連携</strong>: エッジで処理されたデータは、必要に応じてローカルストレージ (F) に保存されるか、AWS S3 (G) やAmazon Kinesis (G) を介してクラウドに同期されます。AI/ML推論結果はAmazon SageMaker (G) に送信され、更なる分析やモデル改善に活用されます。</p></li> </ol> <h3 class="wp-block-heading">実装/利用の手がかりとなるCLI（予測）</h3> <p>予測される「AWS GenAI Orchestration & Governance Fabric（仮称）」向けのCLIコマンド例です。</p> <div class="codehilite"> <pre data-enlighter-language="generic"># 仮称：AWS Bedrock GenAI Fabricにモデルオーケストレーションを設定するCLIコマンド # 説明: 複数の基盤モデルやカスタムモデルを組み合わせた新しいオーケストレーションフローを作成します。 # ルーティングロジック、フォールバックモデル、RAG連携などを定義できます。 # 前提: AWS CLIが設定済みであり、適切なIAM権限が付与されていること。 # 入力: orchestration-name (文字列), description (文字列), orchestration-config (JSON形式のファイルパス) # 出力: 作成されたオーケストレーションのARNとステータス # 計算量: 低。APIコール一回につき、内部で設定ファイルを処理する。 # メモリ条件: 極めて低い。CLIクライアントが一時的にJSONを読み込む程度。 aws bedrock-genai-fabric create-orchestration \ --orchestration-name "CustomerServiceBotFlow" \ --description "Handles customer inquiries using multiple GenAI models." \ --cli-input-json file://customer-service-bot-orchestration-config.json # customer-service-bot-orchestration-config.json の例: # { # "routingStrategy": { # "primaryModelId": "anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0", # "fallbackModelId": "amazon.titan-text-express-v1", # "rules": [ # { # "condition": "contains('billing', input)", # "targetModelId": "arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:model/my-custom-billing-llm" # } # ] # }, # "retrievalAugmentation": { # "knowledgeBaseId": "arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:knowledge-base/ABCDEFGHIJ", # "numRetrievalResults": 3 # } # } </pre> </div> <h2 class="wp-block-heading">インパクト（予測）</h2> <p>これらの予測される新サービスが実現した場合、業界全体に大きなインパクトを与えるでしょう。</p> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>生成AIのエンタープライズ導入加速</strong>: 「AWS GenAI Orchestration & Governance Fabric（仮称）」により、企業はデータセキュリティやガバナンスの懸念を払拭し、安心して生成AIをビジネスプロセスに組み込むことができるようになります。複数のモデルを使い分けることで、コスト効率と性能のバランスを取りながら、より高度なAIアプリケーション開発が進むでしょう。</p></li> <li><p><strong>分散型アプリケーション開発の簡素化</strong>: 「AWS Serverless Edge Runtime (SER)（仮称）」は、エッジコンピューティングの障壁を大幅に低減します。開発者は、クラウドと同じサーバーレスモデルでエッジアプリケーションを開発・デプロイできるようになり、IoTやリアルタイム処理が求められる業界でのイノベーションが加速します。</p></li> <li><p><strong>データドリブン経営の推進</strong>: インテリジェントなデータファブリックは、データのサイロ化を解消し、企業全体のデータ資産から迅速に価値を引き出すことを可能にします。AI/MLを活用した自動化により、データアナリストやデータサイエンティストは、データの準備ではなく分析やインサイト創出に集中できるようになるでしょう。</p></li> <li><p><strong>持続可能なクラウド運用の実現</strong>: 新しい最適化ツールや可視化サービスは、企業が自社のクラウド利用におけるカーボンフットプリントを正確に把握し、環境負荷の低いアーキテクチャや運用へと移行するのを支援します。</p></li> </ul> <h2 class="wp-block-heading">今後（予測）</h2> <p>AWSは今後も、生成AI、エッジコンピューティング、データ管理、そして持続可能性といった主要な分野に注力していくと考えられます。</p> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>生成AIの進化</strong>: 特定業界に特化した基盤モデルの拡充、マルチモーダルAIの深化、そして人間のフィードバックによるAIの倫理的・安全性向上メカニズムの統合が進むでしょう。</p></li> <li><p><strong>エッジとクラウドの融合</strong>: エッジデバイスにおけるコンピュートリソースの多様化（GPU、NPUなど）、クラウド側からのエッジ環境の一元管理・監視機能の強化、さらにエッジで学習したモデルをクラウドで再学習し、エッジに再デプロイするMLOpsパイプラインの標準化が進むと予測されます。</p></li> <li><p><strong>データ統合と自動化</strong>: データ品質管理、メタデータ管理、データカタログがAIによってさらに高度化され、データレイクハウスアーキテクチャがより一層使いやすくなるでしょう。</p></li> <li><p><strong>量子コンピューティングと他の先端技術</strong>: 量子コンピューティングのプレビューサービスや、バイオテクノロジー、宇宙開発といったニッチな分野における専門サービスが発表される可能性も考えられます。</p></li> </ul> <h2 class="wp-block-heading">まとめ</h2> <p>AWS re:Invent 2025は、現在の技術トレンドをさらに加速させ、未来のクラウドコンピューティングの方向性を示す重要なイベントとなるでしょう。生成AIのエンタープライズ統合、サーバーレス・エッジの融合、そしてインテリジェントなデータファブリックは、開発者がより強力なアプリケーションを構築し、企業がより迅速にイノベーションを実現するための基盤を提供すると予測されます。{{jst_today}}時点では、これらはあくまで予測ですが、AWSの継続的な進化は、私たちのデジタル体験を根本から変え続けるでしょう。</p>

graph TD
    A["ユーザー/アプリケーション"] -->|APIリクエスト| B("AWS GenAI Orchestration & Governance Fabric")
    B -->|モデル選択/ルーティング| C{"オーケストレーションエンジン"}
    C -->|プロンプト処理/RAG| D("Knowledge Bases for Amazon Bedrock")
    C -->|モデル呼び出し| E["Amazon Bedrock基盤モデル群"]
    C -->|モデル呼び出し| F["ファインチューニング/カスタムモデル"]
    B -->|監視/ログ| G("Amazon CloudWatch / AWS X-Ray")
    B -->|アクセス制御/監査| H("AWS IAM / AWS CloudTrail")
    B -->|データセキュリティ/コンプライアンス| I("AWS KMS / AWS Config")
    D -->|データソース| J["Amazon S3 / Amazon OpenSearch Service / データベース"]
    F -->|学習データ| J
    subgraph Governance & Security
        H
        I
    end
    subgraph Model Catalog & Management
        E
        F
    end

graph TD
    A["開発者"] -->|Lambda関数デプロイ| B("AWS Lambda")
    B -->|SERパッケージング| C("AWS Serverless Edge Runtime Control Plane")
    C -->|エッジデバイスへのデプロイ| D["AWS IoT Greengrass / AWS Outposts / AWS Local Zones"]
    D -->|Lambda実行| E("SER Runtime Engine on Edge")
    E -->|ローカルデータ処理| F["エッジデバイスストレージ/センサー"]
    E -->|クラウドデータ同期/推論結果送信| G("AWS S3 / Amazon Kinesis / Amazon Sagemaker")
    subgraph Edge Site
        D
        E
        F
    end

# 仮称：AWS Bedrock GenAI Fabricにモデルオーケストレーションを設定するCLIコマンド


# 説明: 複数の基盤モデルやカスタムモデルを組み合わせた新しいオーケストレーションフローを作成します。


#      ルーティングロジック、フォールバックモデル、RAG連携などを定義できます。


# 前提: AWS CLIが設定済みであり、適切なIAM権限が付与されていること。


# 入力: orchestration-name (文字列), description (文字列), orchestration-config (JSON形式のファイルパス)


# 出力: 作成されたオーケストレーションのARNとステータス


# 計算量: 低。APIコール一回につき、内部で設定ファイルを処理する。


# メモリ条件: 極めて低い。CLIクライアントが一時的にJSONを読み込む程度。

aws bedrock-genai-fabric create-orchestration \
    --orchestration-name "CustomerServiceBotFlow" \
    --description "Handles customer inquiries using multiple GenAI models." \
    --cli-input-json file://customer-service-bot-orchestration-config.json

# customer-service-bot-orchestration-config.json の例:


# {


#   "routingStrategy": {


#     "primaryModelId": "anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0",


#     "fallbackModelId": "amazon.titan-text-express-v1",


#     "rules": [


#       {


#         "condition": "contains('billing', input)",


#         "targetModelId": "arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:model/my-custom-billing-llm"


#       }


#     ]


#   },


#   "retrievalAugmentation": {


#     "knowledgeBaseId": "arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:knowledge-base/ABCDEFGHIJ",


#     "numRetrievalResults": 3


#   }


# }