夜を制する者が “AI Agent 大民主化時代” を制する

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Takahiro Kubo Senior Machine Learning Developer Relations 夜を制する者が “AI Agent 大民主化時代” を制する 1

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 4 営業時間中に AI エージェントと働ける時間には限界がある Agent 側の処理速度が人間より早くアウトプットの量も多いため「集中を要する確認」が何度も発生する。特に、「自分はコーディングしながら Agent に障害調査を行わせる」といったマルチタスクは生産性を下げるリスクがある。 Generated image by Gemini 人間が “休んで” いる間に AI を働かせたいモチベーション

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 5 どんなタスクが夜中に向いているか ? 緊急でない緊急創造的定型的リスク対策策定今後の計画の策定議事録作成報告書作成 etc • 緊急ではないが検討しておくべき創造的作業 • 本来十分時間をとり様々な可能性を考慮したい • タイミングが重要で速い方が良い定型作業 • 重要だが時間帯効果がそれほど高くない

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 6 どんな AWS サービスが夜中に向いているか ? Kiro autonomous agent AWS DevOps Agent AWS Security Agent Kiro Amazon Quick Suite (Research) Amazon Quick Suite (Flow) AgentCore 緊急でない緊急創造的定型的

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 8 Kiro autonomous agent 独立性の高いAI開発エージェント • 最大 10 並列でタスクを実行可能 • 各タスクは独立した作業用環境で実行される (MCP やシークレットも設定可能) • GitHub 側でラベルの追加 / メンションにより作業を指示できる感覚的には調理家電に近い “時短” や “美味しさ” よりも “自由の獲得”。環境の立上げなどがありそれほど速く完了しないが、作業を任せている間に他のことができる。 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/introducing-kiro-autonomous-agent/ セキュリティパッチを当てた後の動作確認や、更新適用後のパフォーマンステストの実施など人間がやるとデプロイ / ビルド等待ち時間がとられるタスク行うのに向いている。

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 10 AWS DevOps Agent 自律的にインフラの原因調査と対策立案を行える AI 運用保守エージェント • 発生したインシデントを調査するだけでなく結果を蓄積する • 蓄積された過去インシデントに基づく推奨事項を提案する • (左はコスト分析を行った例。たとえば毎月コスト調査を実施→四半期で改善提案作成をボタンを押しながらできる) ※現時点は画面操作が必要で自動化までは至ってない • MCP / Webhook 連携のサポート https://aws.amazon.com/jp/devops-agent/features/ パフォーマンスメトリクスの異常原因調査や、各種警告・エラーの原因調査、それらに基づく予防的対策といった後回しにされがちな “重要だが緊急でない” 作業を委譲できる

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 11 AWS DevOps Agent は探偵に近い動きをする Update / Planning Obervation Finding / Root cases Mitigation Plan 調査対象の発生時刻、関係リソースを調査。そのうえで、どのように調査するか決める。犯行が行われたとき、時間と関係者を特定した後に方針を出すのに近い。各リソースが該当の時間何をしていたのかを時系列で調査する。関係者に「その時間何を ?」と聞き込みしていくのに近い。観測の結果言えることを findings にまとめる (根拠となる Observation がリンクされる)。聞き込みの結果わかったことをチームに共有するのに似ている。行動をとるべき / 取らなくてよい、取るならどんな内容かを提案する。誰を逮捕する、あるいは X の話の裏取をすべきなどの推奨事項。

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 12 AWS Security Agent セキュリティに特化した AI エージェント • 設計時のドキュメントレビュー、開発時のコードレビュー、稼働前のペネトレーションテスト等、各開発工程で必要な工程をカバー • (左図は設計書レビュー結果の例) N ヵ月待ちのセキュリティ診断を頻度高く、早めに行える https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/introducing-kiro-autonomous-agent/ 設計の段階でオンデマンドで診断が得られる点、手間のかかるペネトレーションテスト (AWS ではサービス / 内容により申請が必要) が手軽に受けられるのはメリット

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 13 AWS Security Agent 開発時 : Pull Request のレビュー ※執筆時点、Private リポジトリのみ対象問題点、理由、推奨対応をまとめてくれる稼働前 : ペネトレーションテスト ※執筆時点、VPC CIDR レンジが 10.0.0.0/16 と被るとテストできない “再現手順”も添えてくれる SQL インジェクションや XSS など多様な脆弱性を稼働中環境に対し行い耐性を検証してくれる (ログイン情報を渡し認証後機能も検証可能)。

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 14 2026 年の夜が変わるイメージ • Kiro autonomous agent : Lambda のランタイムサポート終了や dependabot から連絡が来ていたら、修正したうえで検証環境にデプロイして動作確認を行い、 OKならマージしてくれる。朝、警告 PR がきれいに消えた状態から作業開始 • AWS DevOps Agent : 日中発生しているアラートやデプロイのエラーについて調査を依頼、蓄積。月末の定例で提出される日々の定型的メンテナンスとそれに基づく改善提案は AI エージェントの夜中作業から生まれる • AWS Security Agent : セキュリティ診断による数週間、数か月のリリース遅れは、設計・開発・稼働前の各フェーズで夜中定期的に行われるチェックにより解消され自信をもってリリースできるように

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 16 AI エージェントのできることをさらに増やす Amazon Bedrock AgentCore Gateway Kiro / AWS DevOps Agent は MCP サーバーの設定が可能。 MCP サーバーを用いることで外部監視ツールやリポジトリ等から十分な情報を得ることができる。 Amazon Quick Suite Quick Suite の Space にデータをまとめることで、Dashboard による可視化や Flow / Automate による自動化処理につなげることができる。

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 17 Amazon Bedrock AgentCore : AI エージェントの開発に集中するための機能群 AI エージェントツールの管理ホスティング環境運用監視ガードレール認証・認可セッション記憶管理ツールの実行環境 AgentCore Runtime AgentCore Observability AgentCore Memory AgentCore Gateway AgentCore Browser AgentCore Code Interpreter AgentCore Identity Amazon Bedrock Guardrails

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 18 Quick Suite : Research 機能いわゆる Deep Research 的機能だが、Web だけでなく S3 や SaaS といった “社内データ” に対し、様々なトピックの調査を並行で走らせることができる。現状のチームの状態に対し、応用可能なテクノロジーのトレンド、組織的問題をクリアするための知見など ”重要だが緊急でない” トピックについて自分の代わりに長時間考えさせることができる

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 19 状況に応じ AWS のサービスを使い分ける FRONTIER AGENTS 長時間、安定して自律的に稼働する Managed なエージェント。 Kiro には開発、DevOps には運用保守、Security には安全性担保を委譲できる。 AgentCore Agent 、また Agent を強化する MCP サーバーを開発・運用するための基盤。特に、 AgentCore Gateway で既存のツールを MCP 化して集約、 FRONTIER に与えることができる Quick Suite 業務に必要なデータを一箇所にまとめ、AI による支援と自動化を実装できるプラットフォーム。Chat はもちろん、調査の Research 、自動化のための Flow/Automate など業務遂行機能が完備。それほど重要ではないが割と緊急な定型的報告・運用保守作業に向く。様々なタスクを様々な実装方式で解決可能 (Strands Agents も TypeScript に対応) 重要だが緊急ではない検討事項について創造的な探索を行わせることができる。

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© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 20 AI Agent の大民主化を “開始” する FRONTIER AGENTS Kiro autonomous agent Kiro のサイトにログインし利用できるか確認。Pro 以上のプランから解放中 AWS Console で検索 • AWS DevOps Agent • AWS Security Agent AgentCore ワンクリックで環境構築とハンズオンコンテンツセットアップを 7 分で完了。 AI Agent Development Code Server Quick Suite AWS Console から検索、サブスクリプションを有効化 ※ $20/user とユーザー単位課金なので注意が必要