中東地域（UAEとバーレーン）におけるAnthropicのClaudeモデルのAmazon Bedrockグローバルクロスリージョン推論の導入
Amazon Bedrockが中東地域でAnthropicのClaudeモデル（Opus、Sonnet、Haiku）のグローバルクロスリージョン推論を提供開始。地域の顧客向けにAIモデルアクセスを拡大。
キーポイント
Amazon Bedrockが中東地域（UAE・バーレーン）でAnthropicの最新Claudeモデル（Opus 4.6/Sonnet 4.6/Haiku 4.5など）のグローバルクロスリージョン推論を提供開始
クロスリージョン推論プロファイルにより、複数AWSリージョンに推論処理を分散し、スケーラビリティ・耐障害性・応答性を向上
データはソースリージョンに保持され、推論リクエストのみAWSグローバルネットワーク経由で暗号化転送されるセキュリティ設計
中東地域の組織が最新Claudeモデルにアクセス可能になり、エージェントタスク・複雑コーディング・エンタープライズワークフロー向け高度機能を利用可能に
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影響分析
この発表は、中東地域における先進AIモデルのアクセス性を大幅に向上させ、地域のAI導入を加速する重要なインフラ整備である。AWSのグローバルネットワークを活用した耐障害性の高い推論基盤は、企業の生成AIアプリケーションの信頼性向上に寄与し、特に大規模ワークロードを扱う組織にとって重要な価値を提供する。
編集コメント
地域特化型のAIインフラ拡張は、グローバルなAI民主化の重要なステップ。セキュリティとパフォーマンスを両立した設計が、企業導入の障壁を下げる。
Amazon Bedrock のグローバル・クロスリージョン推論機能により、中東地域（UAE およびバーレーン）における Anthropic の Claude モデルの利用が可能になりました
Anthropic の Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、および Claude Haiku 4.5 が、Amazon Bedrock のグローバル・クロスリージョン推論機能を通じて、中東で事業を展開する顧客向けに利用可能になったことをお知らせできることを嬉しく思います。今回の発表により、中東の組織は Amazon Bedrock で Anthropic の最新 Claude モデルを利用できるようになり、AWS ネットワーク全体にわたるグローバルかつ高可用性の推論ルーティングの恩恵を受けることができます。グローバル・クロスリージョン推論を活用することで、推論ワークロードをシームレスにスケールでき、レジリエンスを向上させ、運用の複雑さを削減できます。
AI アプリケーションのスケールを実現するために、Amazon Bedrock はクロスリージョン推論プロファイルを提供しています。これは組織が複数の AWS リージョンにわたって推論処理をシームレスに分散させるために使用できる強力な機能です。この機能により、スケールして構築する際にスループットを向上させ、重い負荷下でも生成 AI アプリケーションの応答性と信頼性を維持できます。
Amazon Bedrock でクロスリージョン推論プロファイルを呼び出すと、リクエストはインテリジェントなルーティングパスに従います。リクエストは API 呼び出しを行うソースリージョンから始まり、推論プロファイルで定義された宛先リージョンのいずれかに自動的にルーティングされます。クロスリージョン推論は、転送中のデータに対するエンドツーエンド暗号化を備えた安全な AWS ネットワークを通じて動作します。
重要な違いは、クロスリージョン推論がデータの保存場所を変更しないことです。クロスリージョン推論を使用する場合、顧客データは宛先リージョンに保存されません。顧客管理ログ（モデル呼び出しログなど）、ナレッジベース、および保存された設定はすべてソースリージョン内にのみ保持されます。推論リクエストは Amazon Bedrock が管理する AWS グローバルネットワークを通過し、応答は暗号化されてソースリージョンのアプリケーションに返されます。
本記事では、中東地域（UAE およびバーレーン）における Amazon Bedrock 上の Anthropic Claude モデルに対して、グローバルなクロスリージョン推論をどのように活用するかについて解説します。各 Anthropic Claude モデルバリアントの機能、回復力の向上などグローバルなクロスリージョン推論の主要な利点、実際に実装可能な現実的なユースケース、そして生成 AI アプリケーションの構築をすぐに開始するためのコード例についてご案内いたします。
Amazon Bedrock 上で利用可能な Anthropic の Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、および Claude Haiku 4.5
Anthropic の Claude モデルの最新世代が、現在、中東 (UAE) リージョンおよび中東 (Bahrain) リージョンの Amazon Bedrock で利用可能になりました。新しい Claude Opus 4.6 は、Amazon Bedrock の顧客に対して、高度な推論と信頼性が求められるエージェントタスク、複雑なコーディングプロジェクト、エンタープライズグレードのワークフローにおける業界をリードするパフォーマンスを含む、先進的な機能を導入します。Claude Sonnet 4.6 は、生産環境で即座に使用可能なアプリケーションや多段階タスク向けに、知能性と速度、コスト効率性のバランスを図っています。一方、Claude Haiku 4.5 は、AI アシスタントや大量のコンテンツ生成といったリアルタイムユースケースにおける低遅延応答に焦点を当てています。これらのモデルをグローバルなリージョン間推論 (global cross-Region inference) と組み合わせることで、最適なパフォーマンスを維持しながら AI ワークロードを動的にリージョン間でスケールすることが可能になります。これにより、組織は知能性、速度、コストのいずれを優先するかという特定の要件に応じて適切なモデルを選択できつつ、グローバルインフラストラクチャ全体でシームレスなスケーリングと可用性の向上という恩恵を受けることができます。
以下の表は、利用可能なモデルとそのソースリージョンおよび宛先リージョンを要約したものです。
宛先リージョン
Anthropic Opus 4.6
商用リージョン
Anthropic Sonnet 4.6
商用リージョン
Anthropic Haiku 4.5
商用リージョン
Anthropic Sonnet 4.5
商用リージョン
Anthropic Opus 4.5
商用リージョン
グローバルなリージョン間推論の利点
生成 AI の導入が加速する中、顧客はパフォーマンスを維持しながら推論ワークロードを確実にスケールできる能力をますます必要としています。大規模な生成 AI アプリケーションの展開には、リージョンごとの容量制約、トラフィックの急増、可用性要件の管理が伴うことが多くあります。Amazon Bedrock のグローバル・クロス・リージョン推論は、これらの課題に対処するため、事前定義されたグローバル推論プロファイル内で最適なリージョンへ推論リクエストを自動的にルーティングすることを可能にし、複数の利点を提供します。
ピーク需要時のスループット向上 – 中東の組織にとって、グローバル・クロス・リージョン推論は、ラマダンや主要なショッピングイベント、あるいは高トラフィックの業務時間帯など、リージョンごとのピーク期間における重要なレジリエンスを提供します。システムは、グローバルインフラストラクチャ全体で利用可能な容量を持つリージョンへリクエストを自動的にルーティングするため、予期せぬトラフィックの急増時でもアプリケーションのパフォーマンスが維持されます。この動的なルーティングはシームレスに実行され、トラフィックのルーティングは Amazon Bedrock によって完全に管理されます。GCC およびより広範な MENAT リージョン全体で顧客に対応するビジネスクリティカルなアプリケーションにとって、これは収益や顧客信頼に影響を与える可能性のある高コストのダウンタイムやパフォーマンス低下を回避することを意味します。
データ伝送のセキュリティ – クロスリージョン操作中に送信されるデータは Amazon Bedrock によって管理されます。リージョン間でのデータ転送時に暗号化が行われるため、中東地域の組織にとって重要な厳格なセキュリティおよびデータ保護要件を満たすことが可能になります。
マルチリージョン戦略の簡素化 – 組織はもはや手動で複雑なマルチリージョン展開を設計する必要がなくなります。グローバルクロスリージョン推論により、複数のリージョンエンドポイントを管理する運用オーバーヘッドなしに、エンタープライズグレードのレジリエンスを提供できます。
急速なデジタルトランスフォーメーションへの対応 – 中東地域の組織が国家ビジョン（サウジアラビアの「ビジョン 2030」や UAE の AI ストラテジーなど）に沿ったデジタルトランスフォーメーションイニシアチブを加速させる中で、グローバルクロスリージョン推論は、容量制約なく野心的な AI プロジェクトをサポートするために必要なスケーラビリティを提供します。
監視の合理化 – Amazon CloudWatch および AWS CloudTrail は引き続き、中東のソースリージョンでログエントリを記録し、アプリケーションのパフォーマンスに関する一元化されたビューを提供します。この簡素化された観測性により、チームはリクエストが世界中のどこで処理されていても、慣れ親しんだ AWS ツールを使用して生成 AI アプリケーションを監視・管理でき、コンプライアンスと運用管理がより容易になります。
オンデマンドクォータの柔軟性 – グローバル・クロスリージョン推論は、個別のリージョンごとの容量制限という制約を解消します。ワークロードは AWS のグローバルインフラストラクチャ全体にわたってリソースを動的にアクセスできるため、急速に成長する地域のデジタル経済で一般的に見られる高ボリュームアプリケーションや急激なトラフィックのスパイクをシームレスに処理することが可能になります。
この機能は現在、中東地域における Anthropic の Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、および Claude Haiku 4.5 で利用可能となりました。これにより、地域の組織は、エンタープライズグレードのレジリエンスとパフォーマンスにアクセスできるという確信のもと、生成 AI アプリケーションをより自信を持って構築・スケールできるようになります。
グローバル推論ユースケース
Anthropic の Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、および Claude Haiku 4.5 がグローバル・クロスリージョン推論を通じて利用可能になることで、中東地域の顧客に対して幅広いユースケースが解放されます。具体的には以下の通りです。
高い可用性と一貫したパフォーマンスを必要とするエンタープライズコパイロットおよび AI アシスタント
複雑な推論やツール使用をオーケストレーションするエージェントワークフロー
コード生成、レビュー、変換のための開発者生産性向上ツール
弾力的なスケーリングを必要とする顧客エンゲージメントアプリケーション
高度なデータ分析およびドキュメント処理
クォータ管理
グローバル推論プロファイルを使用してクロスリージョンスループットを使用する場合のデフォルトクォータについては、Amazon Bedrock サービスクォータ内の「グローバルクロスリージョンモデル推論リクエスト毎分」および「グローバルクロスリージョンモデル推論トークン毎分」の数値を参照してください。
グローバルクロスリージョン推論プロファイルのクォータは、ソースリージョンでサービスクォータコンソールを使用するか、AWS コマンドラインインターフェース（AWS CLI）コマンドを使用して、リクエスト、表示、管理することができます。
はじめに
グローバルクロスリージョン推論（例：me-central-1）を使用して、Anthropic の Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、または Claude Haiku 4.5 を使い始めるには、AWS Identity and Access Management (IAM) ロールまたはユーザーが、クロスリージョン推論プロファイルを使用して Amazon Bedrock モデルを呼び出すための必要な権限を持っていることを確認してください。
Amazon Bedrock APIs または AWS SDKs を使用してモデルを呼び出します：
import boto3
import json
bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='me-central-1')
model_id = "global.anthropic.claude-sonnet-4-6"
response = bedrock.converse(
messages=[{"role": "user", "content": [{"text": "Explain cloud computing in 2 sentences."}]}],
modelId=model_id,
)
print("Response:", response['output']['message']['content'][0]['text'])
print("Token usage:", response['usage'])
print("Total tokens:", response['usage']['totalTokens'])使用状況、パフォーマンス、コストは CloudWatch および AWS Cost Explorer を通じて監視でき、需要の増加に応じてアプリケーションをスケールすることができます。
Anthropic の Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、および Claude Haiku 4.5 を Amazon Bedrock のグローバル・クロスリージョン推論（cross-Region inference）で利用可能にしたことに伴い、中東の顧客は、リージョンごとの推論容量を管理する運用上のオーバーヘッドなしに、非常にスケーラブルでレジリエントな生成 AI アプリケーションを構築できるようになりました。この発表を心より歓迎し、皆様がこの機能を活用してイノベーションを加速させ、本地域全体でインパクトのある AI 駆動型体験を提供される様子を期待しております。詳細については、「Amazon Bedrock におけるクロスリージョン推論の始め方」をご覧ください。
著者について
原文を表示
Introducing Amazon Bedrock global cross-Region inference for Anthropic’s Claude models in the Middle East Regions (UAE and Bahrain)
We’re excited to announce the availability of Anthropic’s Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, and Claude Haiku 4.5 through Amazon Bedrock global cross-Region inference for customers operating in the Middle East. This launch supports organizations in the Middle East to access Anthropic’s latest Claude models on Amazon Bedrock while benefiting from global, highly available inference routing across the AWS network. With global cross-Region inference, you can scale inference workloads seamlessly, improve resiliency, and reduce operational complexity.
To help you achieve the scale of your AI applications, Amazon Bedrock offers cross-Region inference profiles, a powerful feature organizations can use to seamlessly distribute inference processing across multiple AWS Regions. This capability helps you get higher throughput while you’re building at scale and helps keep your generative AI applications responsive and reliable even under heavy load. When you invoke a cross-Region inference profile in Amazon Bedrock, your request follows an intelligent routing path. The request originates from your source Region where you make the API call and is automatically routed to one of the destination Regions defined in the inference profile. Cross-Region inference operates through the secure AWS network with end-to-end encryption for data in transit.
The key distinction is that cross-Region inference doesn’t change where data is stored—customer data is not stored in a destination Region when using cross-Region inference; customer-managed logs (such as model invocation logging), knowledge bases, and stored configurations remain exclusively within the source Region. The inference request travels over the AWS Global Network managed by Amazon Bedrock, and responses are returned encrypted to your application in the source Region.
In this post, we discuss how to use global cross-Region inference in Amazon Bedrock for Anthropic Claude models in the Middle East. We guide you through the capabilities of each Anthropic Claude model variant, the key advantages of global cross-Region inference including improved resilience, real-world use cases you can implement, and a code example to help you start building generative AI applications immediately.
Anthropic’s Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, and Claude Haiku 4.5 on Amazon Bedrock
The latest generation of Anthropic’s Claude models are now available on Amazon Bedrock in the Middle East (UAE) and Middle East (Bahrain) Regions. The new Claude Opus 4.6 brings advanced capabilities to Amazon Bedrock customers, including industry-leading performance for agentic tasks, complex coding projects, and enterprise-grade workflows that require deep reasoning and reliability. Claude Sonnet 4.6 balances intelligence with speed and cost-efficiency for production-ready applications and multi-step tasks. Claude Haiku 4.5 focuses on low-latency responses for real-time use cases like AI assistants and high-volume content generation. By combining these models with global cross-Region inference, you can dynamically scale your AI workloads across Regions while maintaining optimal performance. This helps organizations select the right model for their specific requirements—whether prioritizing intelligence, speed, or cost—while benefiting from seamless scaling and improved availability across global infrastructure.
The following table summarizes the available models and their source and destination Regions.
Destination Region
Anthropic Opus 4.6
Commercial Regions
Anthropic Sonnet 4.6
Commercial Regions
Anthropic Haiku 4.5
Commercial Regions
Anthropic Sonnet 4.5
Commercial Regions
Anthropic Opus 4.5
Commercial Regions
Benefits of global cross-Region inference
As generative AI adoption accelerates, customers increasingly require the ability to scale inference workloads reliably while maintaining consistent performance. Deploying large-scale generative AI applications often involves managing Regional capacity constraints, traffic spikes, and availability requirements. Amazon Bedrock global cross-Region inference addresses these challenges by allowing inference requests to be automatically routed to the optimal Region within a predefined global inference profile, helping deliver multiple advantages:
Enhanced throughput during peak demand – For organizations in the Middle East, global cross-Region inference provides critical resilience during Regional peak periods, such as Ramadan, major shopping events, or high-traffic business hours. The system automatically routes requests to Regions with available capacity across the global infrastructure, making sure your applications maintain performance even during unexpected traffic surges. This dynamic routing happens seamlessly, and traffic routing is fully managed by Amazon Bedrock. For business-critical applications serving customers across the GCC and broader MENAT Region, this means avoiding costly downtime or degraded performance that could impact revenue and customer trust.
Secure data transmission – The data transmitted during cross-Region operations is managed by Amazon Bedrock. Data is encrypted in transit between Regions, helping meet the stringent security and data protection requirements important to organizations in the Middle East.
Simplified multi-Region strategy – Organizations no longer need to architect complex multi-Region deployments manually. Global cross-Region inference helps provide enterprise-grade resilience without the operational overhead of managing multiple Regional endpoints.
Support for rapid digital transformation – As Middle East organizations accelerate their digital transformation initiatives aligned with national visions (like Saudi Vision 2030 and UAE’s AI Strategy), global cross-Region inference provides the scalability needed to support ambitious AI projects without capacity constraints.
Streamlined monitoring – Amazon CloudWatch and AWS CloudTrail continue to record the log entries in your Middle East source Region, providing a centralized view of your application’s performance. This simplified observability means your teams can monitor and manage generative AI applications using familiar AWS tools, regardless of where requests are processed globally, making compliance and operational management more straightforward.
On-demand quota flexibility – Global cross-Region inference helps remove the constraints of individual Regional capacity limits. Your workloads can dynamically access resources across the AWS global infrastructure, making it seamless to handle high-volume applications and sudden traffic spikes common in the rapidly growing digital economy of the Region.
With this capability now available for Anthropic’s Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, and Claude Haiku 4.5 in the Middle East, organizations across the Region can build and scale generative AI applications with greater confidence, knowing they can access enterprise-grade resilience and performance.
Global inference use cases
The availability of Anthropic’s Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, and Claude Haiku 4.5 through global cross-Region inference unlocks a wide range of use cases for customers in the Middle East, including:
Enterprise copilots and AI assistants that require high availability and consistent performance
Agentic workflows that orchestrate complex reasoning and tool usage
Developer productivity tools for code generation, review, and transformation
Customer engagement applications requiring elastic scale
Advanced data analysis and document processing
Quota management
To see the default quotas for cross-Region throughput when using global inference profiles, refer to the global cross-Region model inference requests per minute and global cross-Region model inference tokens per minute values in Amazon Bedrock service quotas.
You can request, view, and manage quotas for the global cross-Region inference profile from the Service Quotas console or by using AWS Command Line Interface (AWS CLI) commands in your source Region.
Getting started
To start using Anthropic’s Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, or Claude Haiku 4.5 with global cross-Region inference (for example, the me-central-1
Verify your AWS Identity and Access Management (IAM) role or user has the necessary permissions to invoke Amazon Bedrock models using a cross-Region inference profile.
Invoke the model using the Amazon Bedrock APIs or AWS SDKs:
import boto3 import json bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='me-central-1') model_id = "global.anthropic.claude-sonnet-4-6" response = bedrock.converse( messages=[{"role": "user", "content": [{"text": "Explain cloud computing in 2 sentences."}]}], modelId=model_id, ) print("Response:", response['output']['message']['content'][0]['text']) print("Token usage:", response['usage']) print("Total tokens:", response['usage']['totalTokens'])
You can monitor usage, performance, and costs through CloudWatch and AWS Cost Explorer to scale your applications as demand grows.
With the launch of Anthropic’s Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, and Claude Haiku 4.5 using Amazon Bedrock global cross-Region inference, customers in the Middle East can now build highly scalable, resilient generative AI applications without the operational overhead of managing Regional inference capacity. We are excited about this launch and look forward to seeing how you use these capabilities to accelerate innovation and deliver impactful AI-powered experiences across the Region. To learn more, see Getting started with cross-region inference in Amazon Bedrock.
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