こんにちは ナカヤマです。 6/25 6/26に幕張メッセにてAWS
こんにちは ナカヤマです。
6/25 6/26に幕張メッセにてAWS Summit2026が開催され、私は両日とも業務として参加させていただきました。
「AIで開発効率が向上する」とよく耳にしますが、大規模開発でAIをどのように活用しているのか疑問に思っていました。そこで、実際の事例を聞いてみたいと思いAWS Summitに参加しました。
セッションは主に、以下の2つの観点を基準に選びました。
AIを活用した開発手法について学べるもの
業務で実際に利用しているサービス（CI/CD関連）について知見を深められるもの
実際に参加したセッション
1日目
- 自律型 AI エージェントが再定義する企業活動 (sponsored by NTT DATA)
- 創業 100 年の酒屋カクヤスが挑む、生成 AI で実現するシステム革命
- AI 駆動は上流工程にこそ活きる－非エンジニアにこそ知ってほしい、AI 駆動開発ライフサイクルによる上流工程の変革
- TBSテレビ「ラヴィット！」大規模配信の裏側と AWS サーバーレス設計
- AWS Infrastructure as Code : 2025 年主要アップデートの振り返り
2日目
- 実用的なワーク AI：エンタープライズコンテキストをエージェントの優位性へと変える (sponsored by Glean)
- AI 時代の IT 基盤を支えるキンドリルの実践知 －Agentic AI と設計・運用判断の高度化－ (sponsored by Kyndryl)
- IaC コードを資産へ：AWS CDK 社内ライブラリと横断展開
- AIを活用した新しいデプロイメント手法とCI/CDにおける迅速な障害検知と復旧の実現方法
- 「使う」から「共に働く」へ －Claude 最新動向－ (sponsored by Anthropic)
これらの中で特に印象に残ったセッションについて3つほど内容と感想をまとめます。
創業 100 年の酒屋カクヤスが挑む、生成 AI で実現するシステム革命
30年間運用してきた基幹システムの更改において、膨大なストアドプロシージャやブラックボックス化した業務ロジックなど、多くの課題を生成AIで解決した事例が紹介されました。
特に印象に残ったのは、AIにコードを解析させ、その結果を現場担当者がすぐに検証する「AI駆動開発×業務駆動」の進め方です。
その中で、生成AIを実務で活用するための工夫についても解説されていました。
AIは長期的な記憶保持が苦手という特性を踏まえ、
・ルールをAIが参照するファイルで管理する
・AIに役割や前提知識を与える
・「生成」と「説明・検証」をセットで実施すること
など、実践的な工夫が紹介されました。
また、「プロンプトの質＝成果物の質」であることを強調されていたのも印象的でした。
曖昧な業務要件を5W2Hで構造化し、質の高いプロンプトを作成することが重要だそうです。
AI 時代の IT 基盤を支えるキンドリルの実践知 －Agentic AI と設計・運用判断の高度化－ (sponsored by Kyndryl)
AIの進化のスピードは非常に速く、その変化にどう向き合うかがテーマとなったセッションでした。
特に印象に残ったのは、「AIを使いこなすこと以上に、メンバー一人ひとりがAIに向き合うことを目指す」という言葉です。
エンジニアの間でもAIの活用レベルにはまだ大きな差があるため、まずは実際に触れて体感することを重視しているとのことでした。
その取り組みとして、あえてインフラエンジニアがアプリケーション開発まで担当し、ビジネス要件の整理から実装までを体験できるワークショップを実施しているそうです。
ワークショップでは、要件をどれだけ具体化してKiroに伝えられるか(要件を明確に定義できているか)によって成果物の品質が大きく変わることを実感したと話されていました。
また、AIは品質評価や最終的な意思決定までは担えないため、最終的な判断を行う人の役割はこれまで以上に重要になるという点も印象的でした。
「使う」から「共に働く」へ －Claude 最新動向－ (sponsored by Anthropic)
（予約キャンセル待ちを奇跡的にゲットでき、座って聞くことができました。!(^^)!）
日本は先進国と比較すると、Claude Codeを業務に取り入れている人口比率はまだ低いそうです。
ただ日本での活用のされ方には特徴があり、業務プロセスやオペレーション領域では他国に比べて導入が進んでいる一方で、ソフトウェア開発領域では平均以下とのことでした。
この状況から見えてくるのは、日本ではすでにAIを「同僚」として扱い始めており、 そして今後は、AIエージェントが「最も優秀な同僚」になっていくとのことでした 。
AIエージェントは特に次の2つの点で進化しているそうです。
・長時間にわたる実行
障害対応は意思決定の連続であり、関係者とのやり取りも含めると長時間に及びます。 AIエージェントは、そのような時間のかかる作業を継続して実行できる能力が大きく向上しているらしいです。
・人間との協働
これが最も重要だと強調されていました。
例えば、100%正確に指示どおり実行できるAIが誕生したとしても、その結果は信頼できるものかどうかは分かりません。
重要なのは、AI自身が自分の限界を理解し、「どのタイミングで人間に確認すべきか」を判断できることです。
人は必要な場面だけ意思決定を行えばよく、人とIAとの適切な役割分担によって信頼は生まれるという考え方が非常に印象的でした。
おもしろかったのが、Anthropic社ではエンジニア自身はコードはほとんど書いておらず、多くをAIに任せているらしいです。 AIがAIを作る時代になりつつあるのだと実感しました。
最後に、AIの活用が進むこれからの時代は技術だけでなく、AIをどのように活用するかを判断する経営層の意思決定もこれまで以上に重要になるという話で締めくくられました。
ブースについて
基調講演は両日とも座席をゲットできなかったので、基調講演を聞くのは諦め、ブースを回ることにしました。
セッション開始前の時間帯は比較的空いており、ブース担当の方に話を伺ったり実際にデモを体験したりすることができました。実際に体験したものを紹介します。
大喜利Dojo
参加者がお題に沿って大喜利し、5人の性格の違うAIエージェント審査員が一番面白いと思う回答を決めるというものでした。
私が参加したときのお題は「俳句の冒頭5文字だけでもう駄作だなと思わせてください」
大喜利はしたことなかったので全く思いつかず、
俳句といえば松尾芭蕉ということで「もがみがわ」と回答しました。
性格の違うAIエージェント5人が話し合った結果なんと私の回答が選ばれました。
「多層構造の切れ味」「かんぺきだせ～」となぜだか絶賛でした。なんだか、うれしかったです。
いつかAIが審査員を務めるお笑い賞レースができるかもしれないと思いました。
あなたとトップアスリートの差を体感せよ
計測データをAIが学習したアスリートのデータと比較し、その差を数値化したうえで、自分に適したスポーツを提案してくれるという体験でした。
カメラの前で前屈や片足立ち、ジャンプなどを行い、身体能力を計測しました。
また、個人競技・団体競技のどちらに向いているかを判定するための簡単なアンケートにも回答しました。
結果は、私とアスリートとの差はかなり大きく、約130人中まさかの最下位でした。(私が計測した時点)
向いているスポーツはサッカーでした。
今後、AIの学習データをもっと集めることができれば精度が上がり、
ゆくゆくは、こうしたAIの活用がオリンピックやワールドカップで活躍するようなトップアスリートの育成につながるのかもと思いました。
その他
企業のブースでは、企業の方のミニセッションを聞いたり、開発した製品についてお話を伺ったりしました。
その際にさまざまなものをもらいました。（チョコやミンティア、ステッカー、汗拭きシート、アマギフなどなど）
エコバッグを持って行っていたのですが、帰るころにはパンパンになっていました。
中でも、ミニ自動掃除機をもらえたのはうれしかったです。
AWS資格を保有しているともらえるステッカーもゲットしました。
かわいいステッカーで気に入りました。とりあえず、シール帳に貼ることにします。
まとめ
AIの進化を肌で感じられるAWSサミットでした。
AIをつかってこんなすごいものを作りました！AIを使ってこんなことを実現させました！など、キラキラしたアピールをたくさん受けました。
ですが、これらのものを作り上げた方々はAIの使い方を工夫しているのだと思います。
AIを使ってすべてがうまくいくわけもなく、泥臭く努力している部分もあると思います。
セッションからは、AIをただの道具ではなく「同僚」や「パートナー」として捉え始めていることが伝わってきました。
参加前に抱いていた「大規模開発でAIをどのように活用しているのか」という疑問に対しては、「AIを活用しやすいルールや開発の進め方を整え、人と協働する仕組みを作ること」が一つの答えなのだと感じました。
これからの時代、AIはどのように社会に溶け込んでゆくのか楽しみです。