AWS初心者によるAWS Summit2026 参加レポート

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1. クラウド初心者の AWS S u m m i t 2 0 2 6 参加レポート
2. 目次 01. AWS Summitとは？ 02. 参加理由 03. 今年のキーテーマ 04. 参加したセッションの紹介 05. 今後の展望 06. 私のありたい姿
3. AWS Summitとは？ 1.概要 AWSが主催する国内最大級のクラウド・AIイベント 最新のAI,クラウド,DXや業務改善事例を学べる 2.規模 参加者：36,000名以上(2025年実績) 会場：幕張メッセ セッション数：270以上 展示数：300以上
4. 参加理由 AIエージェントという言葉をよく聞くが、 実際にどれくらいの企業が業務で使って いるのか実態を知りたかった AIエージェントのPoCを本番展開する ために必要な設計・運用の知見や、 実践的なベストプラクティスを 学びたかった ⇒最前線のイベントで、生の事例とノウハウを得ようと参加
5. 今年のキーテーマ AIエージェントの導入・実装 ↑ 私が基調講演やセッションを通じて感じた意見 ① AIエージェントの活躍できる領域が拡大している 過去：AIは「質問に答えるもの」 現在：AIが自律的にタスクを遂行し、ビジネス成果を生み出す ② 企業のビジネスプロセスが根本から変わろうとしている 企業が業務にAIを統合し、ブレークスルーを実現 ⇒「使う企業」と「使わない企業」の差が開き始める
6. 参加したセッションの紹介① AI エージェントで現場を変えた － 2 社の挑戦の瞬間 システム部門ではない、 "非エンジニア"の現場担当者が、 AIコーディング型エージェントを武器に 自らの手で業務課題を解決していく リアルな挑戦を紹介するセッション。 出典:https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/R11_0625_7_AIM207_v1.pdf
7. 参加したセッションの紹介① AI エージェントで現場を変えた － 2 社の挑戦の瞬間 会議形式に合わせて必要情報を入力すると 議事録が生成させるAIツールを作成する ↓ 整理してくれるのはありがたいが、 テキスト形式での出力は・・・ ↓ 自社のフォーマットがあるため、 手作業での作成が必要に 出典:https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/R11_0625_7_AIM207_v1.pdf
8. 参加したセッションの紹介① AI エージェントで現場を変えた － 2 社の挑戦の瞬間 担当者の方がCodeng Agentを用いて、 AIが出力した内容をExcelに記入する Pythonのコードを生成し、 完全な自動化を実現した 出典:https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/R11_0625_7_AIM207_v1.pdf
9. 参加したセッションの紹介① AI エージェントで現場を変えた － 2 社の挑戦の瞬間 ・感じたこと AIエージェントを使うことで、 ユーザー企業自身が業務課題を発見後、 ⇒解決できる時代になってきている そのため、SIerが提供すべき価値は変化してくる。 今後は、顧客から言われたものを作るだけではなく、 顧客の業務を理解し、潜在的な課題を見つける。 AIを活用して迅速に開発していくことが重要になる。
10. 参加したセッションの紹介② 本番展開を見据えて： エージェンティックAI に対する実践的アプローチ この資料が印象に残った・・・ 現在、AIをシステムに取り入れた PoCを作成している。 しかし、実際に本番導入できるか どうかは先行きが不透明。。 出典:https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/R03_0625_AIM201_v4.pdf
11. 参加したセッションの紹介② 本番展開を見据えて： エージェンティックAI に対する実践的アプローチ ・課題 ①運用上の優秀性 ②データコンテキスト ③信頼性 ④堅牢性 出典:https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/R03_0625_AIM201_v4.pdf
12. 参加したセッションの紹介② 本番展開を見据えて： エージェンティックAI に対する実践的アプローチ エージェントの失敗は主にデータ起因。 誤ドキュメント取得、古いコンテキスト、 ビジネス文脈の不足が、 ハルシネーションを引き起こす主な原因。 出典:https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/R03_0625_AIM201_v4.pdf
13. 参加したセッションの紹介② 本番展開を見据えて： エージェンティックAI に対する実践的アプローチ お客様の生データを正確に収集し、 クリーニング・加工・変換を経てメタデータを付与 ⇒エージェントが活用できるコンテキスト化 されたナレッジとなる。 情報取得の質と構造化の精度が、 エージェントの回答の正確性・信頼性を 左右する重要な土台となる。 出典:https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/R03_0625_AIM201_v4.pdf
14. 参加したセッションの紹介② 本番展開を見据えて： エージェンティックAI に対する実践的アプローチ ・感じたこと 生データをそのまま利用するのではなく、 クリーニングや加工、メタデータの付与、関連情報との紐付けを行い、 AIエージェントが活用しやすい「コンテキスト化されたナレッジ」として 整備する。 現在取り組んでいるPoCでは、AIの仕組みだけではなく、 お客様が保有している生データを丁寧にヒアリングし、 業務背景や関連情報も含めて収集・整理することが、 本番環境で活用できるAIエージェントの実現につながると感じた。
15. 今後の展望 ① ソリューション構築力 ・顧客担当者でもAIエージェントで課題解決できる時代だからこそ、 SEもAIエージェントやソリューションを設計・構築できる力を 身に付ける必要がある。 ② 情報収集・ナレッジ化を主導する力 ・お客様へのヒアリングを通じて、業務背景やルールまで把握。 ・収集した情報を業務文脈に沿って構造化し、 AIが活用できるナレッジとして整理することが、 AIエージェントの品質を左右する重要な要素になる。
16. 私のありたい姿 AIエージェントの構築・実装ができるエンジニア 前述の2つの力（①ソリューション構築 ②ナレッジ化）を、 まず自分の手で実践し、習得していきたい。 ・身近な非効率や属人化した作業を課題として捉え、 解決する仕組みを自分の手で形にする。 ・メンバーに実際に使ってもらい、フィードバックを受けて 改善サイクルを速く回す力を磨く。 ・社内での実績を、お客様向けのサービスへと育て、 提案・提供できる人材を目指す。 ★「自分が使ってみて、価値を確かめ、外へ届ける」 この一連を実行できる力を今年度、身につけたい。