© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. re:Invent 2025 トレンドからみる 製品開発への AI Agent 活⽤ Kohei Yoshikawa （吉川晃平） Senior Solutions Architect Amazon Web Services Japan 2025-12 re:Growth 2025 製造業向け in Tokyo 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ⾃⼰紹介 名前︓吉川 晃平 (Kohei YOSHIKAWA) 所属︓ アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 技術統括本部 エンタープライズ技術本部 ⾃動⾞・製造グループ 第四ソリューション部 シニア ソリューション アーキテクト 経歴︓ 製造業 のインフラシステムエンジニアを経て 2020年より AWS のソリューション アーキテクトに従事 趣味︓⾃転⾞・スキー ⼀⾔︓ 製造業のお客様を中⼼にAWS活⽤をご⽀援しています @yoskoh8 登壇:re:Invent 2025 Chalk Talk Session (IND303) “Accelerating Smart Products SDLC with Kiro” 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 1. AI エージェント が製造業の製品開発へ与える価値とは 2. 既存の製品開発プロセスへ AI エージェント をどう取り込んでいくのか アジェンダ 3 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AI Agent が製造業の 製品開発へ与える価値とは 4 Keynote からみる Trend 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 5 ⼈と AI との協働 AI エージェント 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AI エージェント ⽬的 (ゴールを伝える) AI エージェント 環境 ②ツールの利⽤ ③観測 ⽬的 結果 ①計画 ⽬的とツールを与えるのみでタスクを⾃律的に完了する技術 ① 完了までの計画を作成 ② 計画を進めるためにツールを利⽤ JSON 等の構造化データで API 呼出 SQL 等のプログラムにより直接操作 ③ 実⾏結果を観測し進捗を更新 結果を出⼒ 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 7 AWS は AI エージェントに必要なものを提供する 本当に価値をもたらすエージェントを 提供するために、必要なコンポーネントは何か︖ 1. AIインフラストラクチャ 2. 推論プラットフォーム 3. 組織内のデータ活⽤ 4. エージェントを開発するためのツール AWS re:Invent opening keynote by Matt Garman, AWS CEO 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 8 • ⼈類は、歴史上初めて、⾃然⾔語で達成したいことを記述で きるようになり、エージェントは⽬標を記述して計画を⽣成 し、実⾏できるように。 • アイデアをインパクトのあるものに。 この瞬間がテクノロジー業界の歴史において、 特別なものであり、画期的なものとなるのはなぜか︖ AWS re:Invent opening keynote by Swami Sivasubramanian, VP, AWS Agentic AI 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AWS AI portfolio AI & AGENT DEVELOPMENT SOFTWARE & SERVICES AGENT BUILDERS Vertically Integrated Flexible/OSS AMAZON BEDROCK Models Capabilities AgentCore Amazon Nova 3P Models Optimization Guardrails Customization Runtime 1P Tools Gateway Identity Memory Observability Kiro Amazon Quick Suite AWS Transform Amazon Connect Kiro autonomous agent I N T E R F A C E S & P R O T O C O L S ( M C P / A 2 A ) Amazon Nova Act Strands Agents AI COMPUTE Trainium MLOps Model training Deployment Model building Inferentia GPUs Vector Search Governance Storage and Databases Data Processing Hyperpod AMAZON SAGEMAKER Custom Model Building Data Foundation for AI APPLICATIONS AND AGENTS AWS Security Agent AWS DevOps Agent AWS Marketplace FRONTIER AGENTS Knowledge Bases Policy Evaluations S E C U R I T Y A N D P O L I C I E S 9 I N F R A S T R U C T U R E 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AWS AI portfolio AI & AGENT DEVELOPMENT SOFTWARE & SERVICES AGENT BUILDERS Vertically Integrated Flexible/OSS AMAZON BEDROCK Models Capabilities AgentCore Amazon Nova 3P Models Optimization Guardrails Customization Runtime 1P Tools Gateway Identity Memory Observability Kiro Amazon Quick Suite AWS Transform Amazon Connect Kiro autonomous agent I N T E R F A C E S & P R O T O C O L S ( M C P / A 2 A ) Amazon Nova Act Strands Agents AI COMPUTE Trainium MLOps Model training Deployment Model building Inferentia GPUs Vector Search Governance Storage and Databases Data Processing Hyperpod AMAZON SAGEMAKER Custom Model Building Data Foundation for AI APPLICATIONS AND AGENTS AWS Security Agent AWS DevOps Agent AWS Marketplace FRONTIER AGENTS Knowledge Bases Policy Evaluations S E C U R I T Y A N D P O L I C I E S 10 I N F R A S T R U C T U R E 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AWS AI portfolio AI & AGENT DEVELOPMENT SOFTWARE & SERVICES AGENT BUILDERS Vertically Integrated Flexible/OSS AMAZON BEDROCK Models Capabilities AgentCore Amazon Nova 3P Models Optimization Guardrails Customization Runtime 1P Tools Gateway Identity Memory Observability Kiro Amazon Quick Suite AWS Transform Amazon Connect Kiro autonomous agent I N T E R F A C E S & P R O T O C O L S ( M C P / A 2 A ) Amazon Nova Act Strands Agents AI COMPUTE Trainium MLOps Model training Deployment Model building Inferentia GPUs Vector Search Governance Storage and Databases Data Processing Hyperpod AMAZON SAGEMAKER Custom Model Building Data Foundation for AI APPLICATIONS AND AGENTS AWS Security Agent AWS DevOps Agent AWS Marketplace FRONTIER AGENTS Knowledge Bases Policy Evaluations S E C U R I T Y A N D P O L I C I E S 11 I N F R A S T R U C T U R E 開発・運⽤者向け ビジネス業務向け AI 駆動 コンタクトセンター 古いシステムの 移⾏と近代化 Amazon Connect AWS Transform Amazon Quick 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 12 エンジニアは終わる︖ 1950年代 アセンブリ⾔語 1970年代 構造化プログラミング 1990年代 オブジェクト指向 2000年代 クラウドコンピューティングの台頭 前にも聴いたことがある A Special Closing Keynote by Dr. Werner Vogels, Amazon CTO 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 13 ルネッサンスデベロッパー 好奇⼼ システム思考 コミュニケーション オーナーシップ 知識の幅 変⾰に淘汰されず、変⾰者になるデベロッパー A Special Closing Keynote by Dr. Werner Vogels, Amazon CTO 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 14 Spec 駆動開発 エージェント • コミュニケーションが重要、プロトタイピング によって、AIは変⾰する • ソフトウェアの仕様書は重要で、 そのアイデアをSpec 駆動開発に持ち込んだ。 • Kiroを使ってKiroを開発している。 • Specがあることで、頭の中と⼀致する。 A Special Closing Keynote by Dr. Werner Vogels, Amazon CTO 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 15 ここまでのまとめ トレンドは AI エージェント - ⾃律的に⼈の作業を代替し、休むことなくスケールする - フィジカル AI : 現実世界の作業・業務を AI が担う - ⼈と AI が協働する社会へ AI エージェントを利⽤するために最適な環境を⽬指す AWS - AI エージェントのためのインフラ - AI エージェントのためのサービス - AI エージェントが業務を加速する 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 既存の製品開発プロセスへ AI エージェント を どう取り込んでいくのか 16 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 既存の製品開発プロセスへ AI エージェント を どう取り込んでいくのか 17 IND 303 : Accelerating Smart Products SDLC with Kiro 2025-12-05 re:Invent 2025 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) Research Method ( SCRUM, GitHub Flow, Milestones, Ticket base management etc … ) フィードバック ( 顧客の声 / 経営 KPI / 競合 / 運⽤上の課題 ) Plan Implement Release Operate 調査 計画 実装 リリース 運⽤ 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. AI coding assistant (before 2024) Research Method ( SCRUM, GitHub Flow, Milestones, Ticket base management etc … ) フィードバック ( 顧客の声 / 経営 KPI / 競合 / 運⽤上の課題 ) Plan Implement Release Operate Kiro はソフトウェア開発ライフサイクル すべてを支援 Kiro 調査 計画 実装 リリース 運⽤ 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 組込ソフトウェア クラウド上のソフトウェア クラウドのイノベーションを組み込みソフト開発へ • アプローチ アジャイル • 更新サイクル 数⽇ ~ 数週間 • テスト ⾃動 (CI) • デプロイ ⾃動 (CD) • AI エージェント の開発⽀援 ⼀般的になりつつ ある 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 製品開発には多くの資産とプロセスがあり かえられない • 既存の設計 • 既存のコード • 既存のプロセス 制御可能 スマート製品のための AI 活用開発 制御困難 バイブコーディング? 導入困難 必要なのは・・・ 製品開発 人間 Agentic AI 製品開発における課題 制御可能 追跡可能 学びを得る 開発標準 ü 要件定義 ü 品証 ü チーム開発 ü プロジェクト管理 開発チームが欲しいのは・・・ 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 1. 既存の開発標準にAIを従わせる Human 提案 報告 Tool use Read Create Modify New Artifact Build 指示 レビュー ゴール - 人間のキャパを超えて開発をスケールさせる - 既存の製造プロセスにAIを従わせる 計画・マイルストーン ソースコード 要件 既存の設計書 テストツール 開発資産 プロセス規則 Kiro 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 2. チケット駆動による⼈間-AIコラボ開発 Milestone Feature Request AI の指⽰基準 製品仕様 コンテキスト プロセス規則 作成 New Artifact レビュー 優先づけ タスク分割 ベスト プラクティス Human Issue Tracking System Ticket Ticket Ticket Ticket Ticket Ticket Ticket Ticket Ticket チケットの 効能 • 開発スコープの明確化 • 次のステップへの引き継ぎ • 可視性を提供 Research / Prototype Design Plan / Create Tasks Coding Local Test Integration / Test Release 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. チケットの例 「設定機能」の設計要件 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. [Human] ITS Issue #287「設定機能の 設計を要件変更に適応させる」を読み、 それを実装してください。進捗をIssueの コメントで報告してください。 [AI] Issue #287をレビューしました。 設定機能の設計を要件変更に適応させま す。元の設計を理解するために、以前の Issue（#23、#119、#164）をレ ビューしています。 [AI] 作業完了。5つのドキュメントを作 成しました︓ 1. 全体プロジェクト計画 2. データベース設計 3. API設計 4. UI設計 5. クライアント設計 次のステップ︓設計レビュー、実装計画、 実装。 設計 デモ: Kiro とのチケット駆動開発 [Human] ITS Issue #288「ローカル環 境で新しい「設定機能」を実装する」を 読み、それを実⾏してください。進捗を Issueのコメントで報告してください。 [AI] Issue #288をレビューし、実装を 進めます。Issueの詳細と現在のデータ ベーススキーマをチェックしました。 [AI] スキーマ更新とサンプルデータの SQLを作成しました。ローカルデータ ベースを更新し、サンプルデータを挿⼊ しました。データベース更新完了。 [AI] データベースをテストしました。設 定機能APIを実装し、テストケースを作成 しました。APIテストを実⾏しました。 [AI] フロントエンド機能を実装し、UI検 証テストを⾏いました。 [AI] 完了。結果のまとめを作成中。 実装 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 3. スコープ – マイルストーン と 機能 Time Milestone 4 Milestone 5 Milestone 6 Persistent Context: Product Definition Present Past Future Feature B Feature B Feature B Feature A Feature A Feature A Feature C Feature C Feature C Feature D Feature D Feature D Scope of assignment Kiro 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Demo: 2 日間 で 7言語対応を実装 27 チケット駆動開発によるスケーリング e-Bikeダッシュボード: • 7⾔語サポート 課題: • 完全な国際化 • データベーススキーマの変更 • APIの修正 • UIフレームワークの更新 ソリューション: • チケット駆動 • チケットごとに明確なスコープ • AI + ⼈間のコラボレーション • 構造化された実装 効果: 数週間 から2⽇間へ 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 組込製品のソフトウェア開発ライフサイクル全般で Kiro (⽣成 AI 開発エージェント) による開発加速を体験 28 Accelerating Smart Products SDLC with AI Agent Workshop Workshop Studio URL: https://catalog.workshop s.aws/smart-products-ai- sdlc 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 29 製造業・製品開発でのソフトウェア開発を加速 特徴 詳細 1 製品開発 組み込みソフトウェア とIoTを題材 2 差分開発 既存のコード、プロ ジェクトからの改善シ ナリオ 3 チケット駆動 不具合や仕様追加の管 理票記点でのAI活⽤ 段階 AI活⽤のポイント 1 調査・検討 ・既存コードの理解 ・画⾯デザインの作成 2 計画 ・既存コード⽂書化 ・設計書の改善 ・チケットの⾃動処理と⾃律 的作業実⾏ 3 コード開発・ デバッグ ・テストコードの⽣成 ・不具合の調査 ・稼働中デバイスの問題解決 4 展開 ・⾃動ビルド・ビルド環境の 構築 (予定) 5 運⽤ ・運⽤データからの機能改善 製造業の開発プロセスに沿ったテーマ設定 開発ライフサイクル全体へのAIの活⽤を体験 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 30 このセッションのまとめ AI エージェント が製造業の製品開発へ与える価値とは • トレンドは AI エージェント • AI エージェントを利⽤するために最適な環境を⽬指す AWS • 時代を乗り越える「ルネッサンスデベロッパー」像 既存の製品開発プロセスへ AI エージェント をどう取り込んでいくのか - 組込ソフトとウェア開発では、既存のプロセスとコードへの調和が必要 - Kiro (開発⽀援AIエージェント) はソフトウェア開発ライフサイクル全体を⽀援 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Thank you! © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 

© 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 32 • 本資料では資料作成時点のサービス内容および価格についてご説明しています。AWS のサービス は常にアップデートを続けているため、最新の情報は AWS 公式ウェブサイト (https://aws.amazon.com/) にてご確認ください • 資料作成には⼗分注意しておりますが、資料内の価格と AWS 公式ウェブサイト記載の価格に相 違があった場合、AWS 公式ウェブサイトの価格を優先とさせていただきます • 価格は税抜表記となっています。⽇本居住者のお客様には別途消費税をご請求させていただきま す • 技術的な内容に関しましては、有料の AWS サポート窓⼝へお問い合わせください • 料⾦⾯でのお問い合わせに関しましては、カスタマーサポート窓⼝へ お問い合わせください (マネジメントコンソールへのログインが必要です) 内容についての注意点