AWS_re_Invent_2025_社外報告会.pdf

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1. ForgeVision, Inc.
 Developer Engineer
 Syoho Nakakura 
 AWS re:Invent 2025 参加報告会 re:Invent ‘25 で見た AI 開発最前線 
 
 1 フォージビジョン株式会社 
 https://www.forgevision.com/

2. 自己紹介 中倉 聖歩 略歴： ・VR (Unity) を起点に、Webやアプリ、クラウドなど独学で触れる（個人事業） ・友人の紹介で2023年02月より ForgeVision, Inc. へ入社 ・御縁でデータエンジニアリング分野 へ参入 ・現在は AI を含めたデータ利活用分野での業務が主体 参加の目的： ・AI 時代におけるエンジニアとしての将来 を感じる ・既存の知識や経験と組み合わせ、新たな 発想の種を得る ・普段交流機会の少ないメンバーと 親交を深める
3. 目次 1. 記憶するAI 2. 生命が辿り着いた記憶構造 3. 科学技術が可能にした模倣 4. 記憶する AI の実践的な未来
4. 記憶するAI
5. 1. 記憶するAI PEX405 “AI that Remembers” 記憶（メモリ機能）実装を実践するセッション 人の脳が実践している記憶手法を参考に AIの記憶システムの構築を体験 ワークショップスライド：記憶種別について
6. なぜ記憶が重要なのか
7. 記憶は曖昧な自然言語にとっての道標となる 従来の AI （短期記憶のみ）： 　・セッション事にゼロから開始 　・毎回事細かに指示する羽目になる 長期記憶を持つ AI： 　・過去の会話から指示詳細を復元可能 　・利用状況に合わせた学習や改善がなされる ワークショップスライド：短期記憶と長期記憶の作用点の一例
8. なぜ人の脳機能を模倣するのか
9. 「汎用知能」が実現できている実例だから 人間の知能を言語化してみると ... ・柔軟に最適化される情報管理 ・経験でアップデートされる学習基盤 ・意思決定と直結する知識構造 ・成長に耐える拡張性と堅牢性 Amazon CTO, Dr. Werner Vogels
10. 生命が辿り着いた記憶構造
11. 脳科学の研究分野から見える記憶構造 記憶の階層構造 短期記憶 長期記憶 意味記憶　文脈記憶　手続記憶 超長期記憶（深層記憶） 効 率 的 な 情 報 格 納 高 速 な 情 報 利 用
12. 科学技術が可能にした模倣
13. ハードとソフトの二重螺旋 ハードウェアの発展 　・大容量のメモリ 　・マルチコア・高クロックの CPU 　・GPU/NPU等の専用アクセラレータ 　・高速で安定したネットワーク 　　　　　　　　↓ 高速な演算処理と安定したリソース提供で、 高度で複雑なソフトの設計や運用が現実化 キーノートスライド：AWS Gravison5 発表
14. ハードとソフトの二重螺旋 ソフトウェアの発展 　・マルチスレッドのタスク処理 　・Inline展開やSIMD化などの最適化 　・コンテナ技術などの仮想化 　・強化学習や推論の台頭 　　　　　　　　↓ 演算性能が向上し、ハード設計に必要な 分子・構造科学や量子力学などの研究が発展 キーノートスライド：AgentCore Memory episodic functionality 発表
15. Bedrock AgentCoreで可能になった記憶戦略 長期記憶の生成が容易に ・会話を中断しない非同期抽出 ・記憶作成に利用するモデルを自由に選択 ・名前空間による知識の論理的分類 ・セマンティック検索による関連知識取得 ワークショップスライド：Amazon Bedrock AgentCore 紹介
16. 記憶するAIの実践的な未来
17. 企業での具体的な活用シナリオ ・カスタマーサポートの進化 　　過去の問い合わせを記憶し、より的確な対応が可能に ・開発チームでの知識継承 　　コードレビューやトラブルシューティングの蓄積 ・営業活動での顧客理解の深化 　　顧客ニーズの正確な伝達や、担当者変更時の引き継ぎ対応
18. ~ Fin. ~