AWS re:Inventから考える、2026年のAIエージェント開発

2025/12/13 🥟 TechGYOZA 🥟 (Technology Gathering for Your Open-minded Zealous Aspirations in Tochigi)での登壇資料です

Transcript

1. AWS re:Inventから考える、 2026年のAIエージェント開発 2025/12/13(土) TechGYOZA2025 福地開
2. Who am I ? 福地 開 (ふくち はるき) @har1101mony 所属：JAWS-UG東京/NECソリューションイノベータ 年次：3年目 業務：LLM Engineer 選出：AWS Community Builders (AI Engineering) 2025 Japan AWS Jr.Champions 2025 Japan All AWS Certifications Engineers
3. 今日話すこと ◆AWS re:Invent 2025を踏まえての2026年の予測 • re:Inventでの新発表(AI/ML) • AWSからのメッセージ • 次なる一手は音声? • まとめ ※所属組織などとは関係のない、私個人の意見となります。
4. re:Invent 2025での新発表(AI/ML)
5. 大体20件くらい ◆大きく分けると4つのタイプに分類できる 1. Bedrock系 : 8アップデート 2. AgentCore系 : 4アップデート 3. Strands Agents系 : 5アップデート 4. その他 : 4アップデート
6. 1.Bedrock系 ◆Nova 2シリーズの登場 • 従来のテキストモデルに加えて、Speech to Speech / Any to Anyなモデルも
7. 1.Bedrock系 ◆Nova 2シリーズの登場 • 従来のテキストモデルに加えて、Speech to Speech / Any to Anyなモデルも ◆自社データでモデルを構築できるNova Forge • 上記で新登場したNova 2 LiteをベースにSageMakerでカスタマイズ • 独自トレーニングのハードルを下げるような仕組みもある
8. 1.Bedrock系 ◆Nova 2シリーズの登場 • 従来のテキストモデルに加えて、Speech to Speech / Any to Anyなモデルも ◆自社データでモデルを構築できるNova Forge • 上記で新登場したNova 2 LiteをベースにSageMakerでカスタマイズ • 独自トレーニングのハードルを下げるような仕組みもある ◆Bedrockナレッジベースがマルチモーダルに対応 • データソースに動画や音声が使えるようになった
9. 1.Bedrock系 ◆Nova 2シリーズの登場 • 従来のテキストモデルに加えて、Speech to Speech / Any to Anyなモデルも ◆自社データでモデルを構築できるNova Forge • 上記で新登場したNova 2 LiteをベースにSageMakerでカスタマイズ • 独自トレーニングのハードルを下げるような仕組みもある ◆Bedrockナレッジベースがマルチモーダルに対応 • データソースに動画や音声が使えるようになった ◆Bedrockの強化ファインチューニング機能 • Nova 2 LiteとPython関数で手軽に強化学習
10. 2.AgentCore系 ◆AgentCore Policyの登場 • AIエージェントのツール利用を制御できる機能 • Cedar言語でルールを定義する(自然言語での自動生成に対応)
11. 2.AgentCore系 ◆AgentCore Evaluationsの登場 • AIエージェントの行動やその結果を定量評価できる機能 • CloudWatchとの連携で結果がグラフで可視化
12. 2.AgentCore系 ◆AgentCore Memory エピソード記憶の登場 • AIエージェントの短期/長期記憶をマネージドに管理できるMemoryの新機能 • エピソード＝その人の趣味嗜好や癖などを記憶し、よりパーソナライズされた AIエージェントが構築できるようになる…かもしれない
13. 2.AgentCore系 ◆AgentCore Runtime 双方向ストリーミングに対応 • AIエージェントをデプロイできるサーバーレス基盤「Runtime」が 双方向ストリーミングに対応 • 同時に聞き取りと応答を行うリアルタイムの会話が可能になるのが嬉しい (テキストも音声も可能)
14. 2.AgentCore系 ◆AgentCore Runtime 双方向ストリーミングに対応 • AIエージェントをデプロイできるサーバーレス基盤「Runtime」が 双方向ストリーミングに対応 • 同時に聞き取りと応答を行うリアルタイムの会話が可能になるのが嬉しい (テキストも音声も可能)
15. 2.AgentCore系 ◆AgentCore Runtime 双方向ストリーミングに対応 • AIエージェントをデプロイできるサーバーレス基盤「Runtime」が 双方向ストリーミングに対応 • 同時に聞き取りと応答を行うリアルタイムの会話が可能になるのが嬉しい (テキストも音声も可能)
16. 3.Strands Agents系 ◆Strands Agents SDKとは • AIエージェントを簡単に構築可能なフレームワーク • AWS公式が出したOSS、Kiroの裏側もこれが動いている
17. 3.Strands Agents系 ◆Strands Agents SDKとは • AIエージェントを簡単に構築可能なフレームワーク • AWS公式が出したOSS、Kiroの裏側もこれが動いている ◆TypeScript版がプレビュー公開 ◆プロンプトでワークフローを実現するStrands Agents SOP が登場 • SOP: 作業手順書 ◆エージェントの挙動を制御するステアリング機能が登場 ◆Strands Evaluationsが登場
18. 3.Strands Agents系 ◆Strands Agents SDKとは • AIエージェントを簡単に構築可能なフレームワーク • AWS公式が出したOSS、Kiroの裏側もこれが動いている ◆TypeScript版がプレビュー公開 ◆プロンプトでワークフローを実現するStrands Agents SOP が登場 • SOP: 作業手順書 ◆エージェントの挙動を制御するステアリング機能が登場 ◆Strands Evaluationsが登場 ◆Strands Agentsが双方向ストリーミングに対応
19. もっと詳しく知りたい方は… AWS re:Invent 2025速報 AIビルダー向けアップデート解説（JAWS-UG東京）
20. ほとんど初日のMatt Garmanが喋ったという事実
21. AWSからのメッセージ
22. 俺達は… 独自モデル開発のハードルを下げた AIエージェントを作りやすくした AIエージェントをデプロイしやすくした
23. WHY NOT? じゃあ、あとはやるだけだ
24. 自社のデータ×AIでビジネスを加速せよ ◆独自モデル開発の民主化 • Amazonが用意したデータと自社データをブレンドさせて、 お手軽ファインチューニング • 専門的な知識がなくとも、プロンプトベースで強化学習可能に
25. 自社のデータ×AIでビジネスを加速せよ ◆独自モデル開発の民主化 • Amazonが用意したデータと自社データをブレンドさせて、 お手軽ファインチューニング • 専門的な知識がなくとも、プロンプトベースで強化学習可能に ◆AIエージェントを自社データと接続する • ツールを安全に与える仕組みは以前からあった(Gateway, Identity) • 世界的には、もはや今はそこまでできていて当然
26. 自社のデータ×AIでビジネスを加速せよ ◆独自モデル開発の民主化 • Amazonが用意したデータと自社データをブレンドさせて、 お手軽ファインチューニング • 専門的な知識がなくとも、プロンプトベースで強化学習可能に ◆AIエージェントを自社データと接続する • ツールを安全に与える仕組みは以前からあった(Gateway, Identity) • 世界的には、もはや今はそこまでできていて当然 • これからはより適切にAIエージェントの挙動をコントロールしていくフェーズ (Policy, ステアリング, SOP…) • そしてエージェントの挙動をより細かく観測して、精度向上に繋げるフェーズ (Evaluations)
27. 脱Chat UI ◆Chat UIのアプリケーションはもうお腹いっぱい • どこまで頑張っても、多分ChatGPTに勝てない • ChatGPTにはできない、自分たちの業務に特化したオリジナルAIエージェント を構築していくべき
28. 脱Chat UI ◆Chat UIのアプリケーションはもうお腹いっぱい • どこまで頑張っても、多分ChatGPTに勝てない • ChatGPTにはできない、自分たちの業務に特化したオリジナルAIエージェント を構築していくべき ◆Ambient Agent • イベント駆動・スケジュール駆動などで自動的に動き出すAIエージェント • 例：メールが届いたら主体的に予定確認・タスク追加・返信文作成・人間の許 可を得て返信などを行ってくれるエージェント
29. 脱Chat UI ◆Chat UIのアプリケーションはもうお腹いっぱい • どこまで頑張っても、多分ChatGPTに勝てない • ChatGPTにはできない、自分たちの業務に特化したオリジナルAIエージェント を構築していくべき ◆Ambient Agent • イベント駆動・スケジュール駆動などで自動的に動き出すAIエージェント • 例：メールが届いたら主体的に予定確認・タスク追加・返信文作成・人間の許 可を得て返信などを行ってくれるエージェント ◆常駐型エージェント • 常にこちらのことをAIエージェントが観測していて、必要に応じて助け舟
30. 次なる一手は音声？
31. 音声エージェントの機運 ◆先程のアップデートにおいて、以下の3つに注目 ◆Nova 2 Sonic : Speech to Speechなモデルの進化版登場 ◆AgentCore Runtime : 双方向ストリーミング対応 ◆Strands Agents : 双方向ストリーミング対応
32. 音声エージェントの機運 ◆先程のアップデートにおいて、以下の3つに注目 ◆Nova 2 Sonic : Speech to Speechなモデルの進化版登場 ◆AgentCore Runtime : 双方向ストリーミング対応 ◆Strands Agents : 双方向ストリーミング対応 ◆これはもう「音声エージェントを作って運用しろ」という AWSからのメッセージでは？ ◆ということで、Now, go build
33. Strands単体で動かす ◆PCのオーディオ機能経由でStrands(裏側はNova 2 Sonic)と対話 • PC側にもオーディオ設定が必要
34. Strands単体で動かす ◆公式のQuick Startを試せばあっという間に出来上がり
35. AgentCore Runtimeにデプロイして動かす ◆オーディオ機能を搭載したクライアント(Webアプリなど)から、 RuntimeのWebSocketエンドポイント経由でStrands Agentへ声を送る ◆クライアント: 音声デバイス側を担当 • 音声デバイスで収録/再生(PyAudioなど)して、サーバーに対して音声を送る ◆Runtime: 音声イベントを中継・推論するサーバー ◆WebSocket の receive_json/send_json を I/O にしてAgentとのやり取り仲介
36. AgentCore Runtimeにデプロイして動かす ◆先程作ったローカルの音声Strands Agentsに、 @app.websocket というデコレーターをつける
37. AgentCore Runtimeにデプロイして動かす ◆デプロイして完成……おや？
38. AgentCore Runtimeにデプロイして動かす ◆Runtime側にもPyAudioが必要 • サーバー側で音声デバイスは特に取り扱わないが処理で必要 • とりわけStrandsの双方向ストリーミングエージェントの内部で必要らしい (依存関係でエラーになる)
39. ◆自社独自モデル・AIエージェントの開発と真剣に向き合う時がきた ◆自社データとAIを上手く組み合わせて行く必要がある • 組み合わせてビジネスで活用していく世界へ？ ◆Beyond Chat UI • 2026年はそろそろChat UIでないエージェントも増えていく(はず) • 音声は1つの手段、他にもやりようはある ◆進化の早いAI領域、頑張って追従してre:Inventしていきましょう！ まとめ