はじめに
※本記事は、生成系AIによる自動作成記事となります。
皆さん、こんにちは！AWSアーキテクトのたくまです。AWS re:Inventの真っただ中ですね！毎年このイベントが待ち遠しかった皆さん、今こそ新しい発見やテクノロジーにどっぷり浸かるチャンスです。連日、エキサイティングな発表やセッションが行われており、最新のAWSサービスや機能が続々とリリースされています。これからの時間、これらのアップデートをキャッチアップするための情報をサクッとお届けしていきますので、どうぞお楽しみに！一緒にこの盛り上がりを楽しみましょう！
2024年12月4日の主要なアップデート
Amazon Bedrock ナレッジベースが構造化データ取得をサポートするようになりました
Amazon Bedrock Knowledge Basesは、自然言語でのクエリをセマンティックデータソースからの情報取得に対応させた新機能を発表しました。この機能により、ユーザーは構造化データや非構造化データを統合したカスタム生成AIアプリケーションを簡単に作成できるようになります。特に、自然言語クエリをSQLクエリに自動変換するNL2SQLモジュールを提供することで、従来の複雑なデータ統合の問題を解決しています。たとえば、小売分析者が「先月の売上トップ5の商品は？」と問いかけると、BedrockはそのクエリをSQLに翻訳し、データベースに対して実行、結果を返します。このプロセスには、データベースのスキーマや過去のクエリ履歴などのコンテキスト情報が活用されます。現時点で、Amazon RedshiftおよびAmazon Sagemaker Lakehouseからの構造化データ取得をサポートしており、すべての商業地域で利用可能です。詳細な情報や価格については、公式ページで確認できます。
AWS が Amazon SageMaker パートナー AI アプリを発表
Amazon Web Services（AWS）は、Amazon SageMakerパートナーAIアプリの一般提供を発表しました。この新機能により、顧客はプライベートかつ安全に、トップクラスの機械学習（ML）および生成AI（GenAI）開発アプリケーションを簡単に発見、展開、使用することができるようになります。これまで、特化したGenAIおよびML開発アプリの統合には多くの労力が必要でしたが、SageMakerパートナーAIアプリでは、パートナーソリューションに迅速にサブスクリプション登録し、SageMaker開発環境とシームレスに統合することができます。
これにより、企業はデータをセキュリティ境界内に留めながら、アプリケーションの導入、管理、アップグレードおよびスケーリングの手間を軽減でき、開発者体験の断片化を解消します。初期の機能としては、AIモデル開発の実験管理を行う「Comet」、品質とコンプライアンスを評価する「Deepchecks」、AIモデルの検証と監視をする「Fiddler」、およびセキュリティ脅威からAIアプリを保護する「Lakera」が含まれています。SageMakerパートナーAIアプリは現在全てのサポートされている地域で利用可能です。
Amazon SageMaker HyperPod が柔軟なトレーニングプランを提供するようになりました
Amazon SageMaker HyperPodが新しい柔軟なトレーニングプランを発表しました。この機能により、ユーザーは予算と期限に合わせて生成AIモデルのトレーニングを行うことが可能になります。具体的には、希望するコンピュートインスタンスやリソースの量、トレーニングの期間、開始日を指定することで、最もコスト効率の良いトレーニングプランをSageMakerが自動的に作成し、数週間単位でのトレーニング時間短縮が期待できます。プランの作成後は、SageMakerがインフラを自動でプロビジョニングし、手動介入なしでトレーニングを実行します。また、計算リソースの利用可能性に応じてトレーニングの一時停止や再開も自動で行います。この柔軟なトレーニングプランは、米国東部（バージニア）、米国東部（オハイオ）、米国西部（オレゴン）のAWSリージョンで利用可能です。詳細については、公式ウェブサイトやドキュメントを参照してください。
アマゾンベッドロックマーケットプレイスがアマゾンベッドロックに100以上のモデルをもたらします
Amazon Bedrock Marketplaceは、生成AI開発者に対して100以上の公開および専有の基盤モデル(FM)にアクセスできるプラットフォームを提供します。顧客はこれらのモデルをSageMakerエンドポイントにデプロイし、インスタンス数やタイプを選択可能です。Marketplaceのモデルは、Bedrockの統一APIを通じて利用でき、Converse APIに対応するモデルは、エージェントやナレッジベース、ガードレールなどのツールと組み合わせて使用できます。
このMarketplaceは、生成AI開発者がさまざまなタイプやサイズのFMを迅速にテスト・組み込むことを可能にし、特定のニーズに合わせたモデルを選択することで、マーケット投入までの時間を短縮したり、精度を向上させたり、コストを削減したりできます。例えば、金融や医療に特化したモデルやアジア言語の翻訳モデルなどが提供されています。
Amazon Bedrock Marketplaceは、北米、アジア太平洋、カナダ、ヨーロッパ、南米など、さまざまな地域で利用可能です。詳細は公式ブログやドキュメントを参照してください。
十分なサービスを受けていない学習者の教育を促進するための AWS 教育公平イニシアチブ
Amazonは、AWS教育公平イニシアティブを通じて、世界中の恵まれない学習者向けのデジタル学習ソリューションを創造する組織に対し、クラウド技術と技術支援を提供する5年間の取り組みを発表しました。教育技術の利用は増加していますが、多くの組織は必要なクラウドコンピューティングやAIリソースへのアクセスが不足しています。
このイニシアティブでは、最大1億ドルのAWSクレジットと技術アドバイスを提供し、社会的意義のある組織がクラウドおよびAI技術を活用した学習ソリューションを構築・拡張できるよう支援します。これにより、初期の財政的障壁を軽減し、AWSを利用したAI教育ソリューションの構築に関するガイダンスを行います。
対象となるのは、社会的意義のある教育技術企業、社会的企業、非営利団体、政府、企業の社会貢献チームなどで、彼らは恵まれないコミュニティの学生に対する利益を示す必要があります。現在、応募を受け付けています。詳しくはAWS Education Equity Initiativeのページを訪れてください。
タスクガバナンスが Amazon SageMaker HyperPod で一般的に利用できるようになりました
Amazon SageMaker HyperPodが、生成AI開発のトレーニングや推論タスクに中央集権的なガバナンスを提供。これにより、計算リソースの配分が可視化され、重要なタスクが優先されることで、モデル開発コストを最大40%削減します。管理者はタスクの優先順位を定義し、各チームのリソース使用上限を設定できます。また、管理者は視覚的なダッシュボードを通じて、実行中または待機中のタスクを監視・監査できます。HyperPodは、優先度の高いモデルのトレーニングが迅速に行われるよう、低優先度のタスクからリソースを解放します。リソースの制限を十分に活用していないチームのために、Idleなリソースを他のチームのタスクに利用します。さらに、HyperPodはAmazon SageMaker Studioと統合され、データサイエンティストはStudio内で直接HyperPodクラスターと対話でき、強力なアクセラレーター支援のクラスター上での機械学習ジョブの開発、提出、監視が可能となります。HyperPodのタスクガバナンスは、複数のAWSリージョンで利用可能です。
Amazon Bedrock Guardrails は画像コンテンツのマルチモーダル毒性検出をサポートしています (プレビュー)
Amazon Bedrock Guardrailsは、画像コンテンツに対する多モードの毒性検出機能をサポートし、企業が画像に対してコンテンツフィルターを適用できるようになりました。この新機能はパブリックプレビュー中で、企業が独自に画像データの安全対策を構築したり、手動評価を行ったりする手間を省くものです。Bedrock Guardrailsは、医療や製造、金融サービス、メディア、交通、マーケティング、教育など様々な業界向けに、生成AIアプリケーションを責任を持って構築しスケールするのを支援します。
新機能により、顧客はテキストと画像データの両方に対してコンテンツフィルターを利用可能になり、嫌悪、侮辱、性的表現、暴力などに依存度に応じたフィルタリングが行えます。この機能は、米国東部や欧州、アジア太平洋などの11のAWSリージョンで利用可能です。詳細については、Amazon Bedrock Guardrailsの公式ページや関連ブログ、ドキュメントを参照してください。
責任あるジェネレーティブ AI を推進するための新しい AWS AI サービスカードの発表
AWSは、新たにAIサービスカードを利用可能にしました。このカードは、Amazon Nova Reel、Amazon Canvas、Amazon Nova Micro、Lite、Pro、Amazon Titan Image Generator、Amazon Titan Text EmbeddingsといったAIサービスに関する情報を一元的に提供するリソースです。AIサービスカードは、顧客がAIサービスの用途や制約、責任あるAI設計の選択肢、パフォーマンス最適化のベストプラクティスを理解する手助けを目的としています。
これらのカードは、AI開発と展開における公平性、説明性、プライバシーとセキュリティ、安全性、制御性、真実性と堅牢性、ガバナンス、透明性といった重要な側面に焦点を当てています。AWSは、顧客とコミュニティとの対話を通じて、AIサービスカードを進化させ、利用者がAIを活用する際の意思決定を支援することを目指しています。
詳細は、各サービスのAIサービスカードや責任あるAIのwebページで確認できます。
Amazon Bedrock がプロンプトキャッシュのプレビューを発表
AWSは、Amazon Bedrockに新たにプロンプトキャッシング機能を導入したと発表しました。この機能により、サポートされるモデルにおいて、コストを最大90％、レイテンシーを最大85％削減することが可能です。プロンプトキャッシングでは、複数のAPI呼び出しにわたって頻繁に使用されるプロンプトをキャッシュすることで、繰り返しの入力を効率化し、長大なプロンプトや一般的な例を再処理する必要がなくなります。これにより、出力生成に必要なコンピューティングリソースが削減され、リクエストの処理が迅速化されるだけでなく、コスト削減も実現します。
Amazon Bedrockは、先進的なAI会社が提供する高性能なモデルを一つのAPIを通じて利用できる完全管理型サービスです。セキュリティやプライバシー、責任あるAI機能が組み込まれた広範な機能を用いて、顧客は生成AIアプリケーションを構築できます。プロンプトキャッシングは現在、特定の顧客のみが利用可能で、対象モデルはUS West（オレゴン）及びUS East（ノースバージニア）のClaudeモデルとNovaモデルです。詳細はAWSの公式ページやドキュメントで確認できます。
Amazon Q デベロッパーが SageMaker Canvas ユーザーに ML 開発を案内できるようになりました
AWSは、Amazon SageMaker Canvasで新たに利用可能になった「Amazon Q Developer」を発表しました。このツールは、自然言語を用いて機械学習（ML）モデルを構築する際に、生成AIによる支援を提供します。ユーザーは、データ準備からモデルのデプロイまでの全てのMLライフサイクルにおいて、専門家の指導を受けることができ、スキルに関係なく高品質なMLモデルを迅速に作成できるようになります。
Amazon Q Developerは、目標を特定のMLタスクに分解し、適切な問題タイプを定義し、データ準備技術を適用します。さらに、モデルの構築、評価、およびカスタムMLモデルのデプロイまでのプロセスを案内します。生成されたMLモデルは、本番環境で使用可能で、SageMaker Studioに登録したり、データサイエンティストとコードを共有してMLOpsのワークフローに統合することができます。
Amazon Q Developerは、米国東部（バージニア州）、米国西部（オレゴン）、ヨーロッパ（フランクフルト、パリ）、アジア太平洋（東京、ソウル）の各地域でプレビュー版として提供されています。詳細についてはAWSの公式サイトやブログを参照してください。
Buy with AWS を利用すると、AWS パートナーウェブサイトでのソリューションの発見と調達が加速されます
AWS Marketplaceは「Buy with AWS」という新機能を発表しました。この機能は、AWSパートナーのウェブサイト上でAWS Marketplaceに掲載されている製品の発見と調達を加速させることを目的としています。パートナーは、自社サイトに「Buy with AWS」ボタンを追加することで、顧客がAWSアカウントを使用してスムーズに購入できる体験を提供可能です。
顧客はパートナーのウェブサイト上で「AWS Marketplaceで利用可能な」製品を簡単に探し、デモのリクエストや無料トライアルの利用、カスタム価格のリクエストができます。購入は安全に行われ、全ての取引はAWS Marketplace内で管理されるため、統合請求やサブスクリプションの集中管理、コスト最適化ツールへのアクセスなどの利点を活用できます。
この新機能により、AWSパートナーはウェブサイト訪問者とのエンゲージメントを強化し、顧客の購買プロセスを促進することができます。詳細はAWSの公式ページで確認できます。
Amazon Bedrock データオートメーションがプレビュー版で利用可能になりました
Amazonは、Amazon Bedrockの新機能「Amazon Bedrock Data Automation（BDA）」のプレビュー開始を発表しました。BDAは、文書や画像、動画、音声といった非構造化マルチモーダルコンテンツから貴重なインサイトを自動生成し、GenAIベースのアプリケーションを構築するためのツールです。主な機能には、重要な瞬間の動画要約、不適切な画像コンテンツの検出、複雑な文書の自動分析などがあります。
開発者は、BDAの出力をカスタマイズでき、システムやアプリケーションに必要な特定のインサイトを一貫した形式で生成できます。これにより、知的文書処理やメディア分析、他のマルチモーダルデータに基づく自動化ソリューションの開発が容易になり、開発時間と労力を削減できます。
BDAは高精度かつ低コストで提供され、視覚的根拠に基づく説明可能性や、幻覚の軽減機能を備えています。開発者はBedrockコンソールでBDAを設定し、サンプルデータを用いて出力を調整し、その後、アプリケーションに統合できます。また、Bedrock Knowledge Basesとも統合され、非構造化データから有意義な情報を生成し、関連性の高い応答を提供することが可能です。BDAは現在、US West (Oregon) AWSリージョンでプレビュー中です。
Amazon セキュリティレイクレディースペシャライゼーションのご紹介
新たに発表された「Amazon Security Lake Ready Specialization」は、AWSパートナーがAmazon Security Lakeと統合し、顧客に成功裏に展開したソフトウェアソリューションを技術的に検証したことを認定するプログラムです。これにより、セキュリティソリューションを一元化できるようになり、顧客はセキュリティデータの管理コストを削減し、効率的なデータの統合が可能になります。
Amazon Security Lakeは、顧客が保有するセキュリティデータの管理を自動化し、Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF)を使用することで複数のログソースのデータ正規化とスキーママッピングの課題に対応します。この「Security Lake Ready」認定を受けたソフトウェアソリューションは、セキュリティデータの保存や分析を行うために検証されたパートナーのソリューションを提供し、潜在的な脅威や脆弱性の特定を支援します。
この新機能により、企業はセキュリティデータの運用負担を大幅に軽減し、アプリケーションやデータの保護を強化することができます。詳細はAWSの公式ウェブサイトで確認できます。
AWS セキュリティインシデント対応パートナーによる対応と復旧の迅速化
AWSは、セキュリティインシデント対応の新しい専門サービスを発表しました。このサービスは、AWSパートナーネットワーク（APN）の承認を受けたパートナーと共に、顧客がセキュリティイベントに対して準備・対応・回復するのを支援します。AWS Security Incident Responseは、Amazon GuardDutyやその他の脅威検出ツールからのセキュリティの発見を監視し、調査し、高優先度のインシデントをエスカレーションします。これにより、顧客とパートナーは迅速な対応と回復が可能になります。
特に、サービスメンバーは事前に定義された「インシデント対応チーム」を作成でき、セキュリティケースがエスカレーションされる際に自動的に通知が送られます。そして、通知を受けたメンバーは中心となるフォーマットでコミュニケーションを行い、コンソール内のメッセージングやビデオ会議、迅速なデータ転送の機能を活用して連携できます。このサービスは、承認されたAWSパートナーと共に利用可能であり、顧客が重要な時に迅速に対応できる支援を提供します。
Amazon Bedrock ナレッジベースが GraphRag をサポートするようになりました (プレビュー)
AWSは、Amazon Bedrock Knowledge Basesにおいて新たにGraphRAG機能をサポートすることを発表しました。この機能は、生成AIアプリケーションの応答をより包括的で関連性が高く、説明可能なものにするために、RAG技術とグラフデータを組み合わせています。GraphRAGを使用することで、ユーザーは文書内の主要なエンティティを特定し、データ内の関係性を活用した洞察を得ることができるため、より良い応答が可能になります。
開発者は、データソースを指定し、Amazon Neptune Analyticsをベクトルストアとして選択するだけで、簡単にGraphRAGを有効化できます。このプロセスでは、自動的にベクトル埋め込みとエンティティのグラフ表現が作成されます。GraphRAGはAmazon Bedrock Knowledge Basesに統合されており、追加のセットアップや追加料金は不要です。展開は、Amazon Bedrock Knowledge BasesとAmazon Neptune Analyticsが利用可能なAWSリージョンで行われます。詳細は、公式ガイドで確認できます。
Amazon SageMaker HyperPod レシピを発表
Amazon SageMaker HyperPodレシピは、公開されている基盤モデルのトレーニングやファインチューニングを迅速に開始するための新機能です。これにより、顧客は最新の性能を享受しつつ、数百または数千のAIアクセラレーターを活用して生成AIモデルの開発をスケールできます。モデルのトレーニング時間は最大40%短縮され、特にFM（基盤モデル）のサイズが何百億パラメーターにもなる中で、カスタマイズ作業が迅速化されます。ユーザーは、Llama 3.1 405BやMistral 7Bなどの人気モデルに簡単にアクセス可能です。
SageMaker HyperPodレシピは、AWSがテストしたトレーニングスタックを提供し、面倒なモデル設定の実験を削減。GPUとAWS Trainium間の切り替えも簡単で、トレーニングの回復能力を向上させる自動チェックポイント機能も利用可能です。これらのレシピは、SageMaker HyperPodおよびトレーニングジョブがサポートされている全てのAWSリージョンで利用でき、詳細は公式ウェブサイトで確認できます。
QuickSight の Amazon Q のシナリオ分析機能を発表 (プレビュー)
Amazon QuickSightに新たに追加されたシナリオ分析機能がプレビュー版で利用可能になりました。この機能により、AIを活用したデータ分析が容易になり、迅速で効果的な意思決定が可能となります。ユーザーは自然言語で質問をすることができ、Amazon Qが分析手法を提案し、自動的にデータを解析、関連する洞察を提示し、推奨アクションとともに結果を要約します。これにより、従来のスプレッドシートに比べて分析を最大10倍早く行うことができます。
この新機能は、複雑な問題に対しても専門的なスキルがなくても解決策を見つけ出す手助けをします。また、データとの直接的なインタラクションを通じて、分析手順の改善や複数の分析経路の並行探索が可能です。シナリオ分析機能は、すべてのAmazon QuickSightダッシュボードからアクセス可能で、視覚化からソリューションモデリングへの移行がスムーズに行えます。
Amazon QuickSight Proユーザーは、米国東部（バージニア州）と米国西部（オレゴン）でこの機能を利用できます。詳細は公式ドキュメントとAWSニュースブログで確認できます。
Amazon Bedrock ナレッジベースがマルチモーダルデータを処理するようになりました
Amazon Bedrock Knowledge Basesは、開発者がテキストおよび視覚データ（画像、チャート、図表など）を分析し活用する生成AIアプリケーションを構築できるようになりました。この機能は、エンドツーエンドの管理されたRetrieval-Augmented Generation（RAG）ワークフローを提供し、顧客は自分のデータソースからの文脈情報を組み込むことで、高精度かつ迅速、安全なカスタム生成AIアプリケーションを作成できます。Bedrock Knowledge Basesは、テキストと視覚データの両方からコンテンツを抽出し、選択した埋め込みモデルを使用してセマンティック埋め込みを生成・保存します。これにより、テキストだけでなく視覚データからも質問に対する回答を生成できます。視覚データの取得結果には、情報源の帰属も含まれ、生成出力の透明性と信頼性が向上します。
顧客は、マルチモーダルデータからコンテンツを自動で抽出する管理サービス「Amazon Bedrock Data Automation」（現在プレビュー中）や、Claude 3.5 SonnetやClaude 3 Haikuといったファインチューニングモデル（FM）を選択できます。マルチモーダルデータ処理は、米国西部（オレゴン）でプレビュー中です。詳細な価格情報は公式ページを参照してください。
Amazon Bedrock インテリジェントプロンプトルーティングがプレビューで利用可能になりました
Amazon Bedrockの「インテリジェントプロンプトルーティング」機能が発表され、プロンプトをモデルファミリー内の異なる基盤モデルにルーティングすることで、応答の質とコストの最適化を図ります。この技術は、各モデルの性能を予測し、コストが最も低く、望ましい応答を得られるモデルにリクエストを動的にルーティングします。現在、プレビュー中の2つのプロンプトルーターがあり、それぞれClaude Sonnet 3.5とClaude Haiku、Llama 3.1 8BとLlama 3.1 70Bの間でリクエストをルーティングできます。
Amazon Bedrockは、AI企業からの高性能な基盤モデルを一つのAPIを通じて提供する完全管理サービスです。このサービスは、セキュリティやプライバシーを考慮した生成AIアプリケーションの構築を支援します。インテリジェントプロンプトルーティングを活用することで、コスト効率の良い生成AIアプリケーションが実現可能となります。プレビュー期間中は、ルーティングされたモデルの通常料金が適用されます。詳細は公式ドキュメントやブログで確認できます。
アマゾンケンドラでGenAIインデックスを発表
Amazon Kendraは、AIを活用した検索サービスで、インテリジェントな検索体験や生成AIアプリケーションを支えるためのRetrieval Augmented Generation（RAG）システムを構築できます。新たに、Kendra GenAI Indexが導入され、ユーザーは最新の情報検索技術とセマンティックモデルによる高精度な検索を実現できます。このインデックスは、Amazon BedrockおよびAmazon Q BusinessなどのAWSの生成AIサービスとの連携もサポートしており、様々なユースケースでインデックスされたコンテンツを活用できます。
Kendra GenAI Indexは、Bedrock Knowledge Bases内での管理型リトリーバーとして利用可能で、これによりユーザーは独自の知識ベースを構築できます。この知識ベースは、Guardrails、Prompt Flows、Agentsなどの他のBedrockサービスとも統合でき、さらに高度な生成AIアプリケーションの開発が可能です。また、43種類の異なるデータソースと接続でき、コンテンツを容易に取り込むことができます。現在、Kendra GenAI Indexは米国東部（バージニア州北部）および米国西部（オレゴン州）で利用可能です。
AWS デジタル主権コンピテンシーの紹介
AWSは、デジタル主権を企業方針の中心に据え、顧客に高度な主権制御と機能を提供することにコミットしています。この度、AWSは「AWSデジタル主権コンピテンシー」を立ち上げることを発表しました。このコンピテンシーは、顧客が主権とコンプライアンス要件に対処する際に高度な能力を持つAWSパートナーをキュレーションし、認定するものです。これにより、顧客は居住地制御、アクセス管理、レジリエンス、独立性などの支援を受けられます。
顧客は、主権要件への対応に関して技術的に検証された経験を持つ信頼できるローカルおよびグローバルのAWSパートナーを検索し、連携することが可能です。多くのパートナーは、AWSのイノベーションと組み込まれた制御、セキュリティ機能を活かした主権ソリューションを構築しています。また、AWSデジタル主権パートナーは、ローカルのコンプライアンス要件や規制に関する知識も提供し、顧客がデジタル主権の要件を満たしつつ、AWSクラウドのパフォーマンスやセキュリティ、スケールを享受できるよう支援します。
AWS セキュリティコンピテンシーの更新:新しい AI セキュリティカテゴリ
AWSは、新たに「AIセキュリティ」カテゴリをAWSセキュリティコンピテンシーに追加しました。このカテゴリは、AI環境のセキュリティや、先進的な脅威からAIワークロードを防御する経験を有するAWSパートナーを簡単に特定できるようにするものです。このパートナーは、機密データ漏洩防止、インジェクション攻撃防止、セキュリティポスチャ管理、責任あるAIフィルタリングの実施などの能力が認証されています。
AI、特に生成AIの急速な普及はアプリケーション構築の変革をもたらす一方で、新たなセキュリティリスクも生じています。顧客は、AIモデルやツール、データセット、その他のデプロイメントリソースの保護を必要としています。この新しいカテゴリを通じて、AIアプリケーションとデータを安全に保ちながら、その力を引き出すための信頼できるパートナーソリューションが提供されます。
詳しくは、AWSセキュリティコンピテンシーのウェブサイトを参照してください。
パートナーコネクションを使ってマルチパートナー案件でのコラボレーションを開始する (プレビュー)
AWS Partner Centralは、パートナー同士が協力して顧客の機会を共有できる新機能「Partner Connections」のプレビューを発表しました。この機能により、パートナーは共同でソリューションを販売し、取引の進行を加速させ、他のAWSパートナーと連携することでビジネスの幅を広げることが可能になります。
「Partner Connections」の中心には、接続発見とマルチパートナー機会の2つの機能があります。接続発見機能は、AIを活用した推奨によりパートナー同士のマッチングを簡素化します。マルチパートナー機会では、パートナーが一緒に顧客の機会を作成・管理しやすくなります。この統合されたアプローチにより、AWSや他のパートナーとの共同作業が円滑になり、運用上の負担が軽減されます。
また、パートナーは「Partner Central API」を使用して、複数のパートナーとの機会を作成・更新・共有できます。「Partner Connections」は、ACEの利用規約に同意したすべての適格AWSパートナーが利用可能です。詳細はAWS Partner Centralにログインし、ACEユーザーガイドを参照してください。
それでは、また明日！