AWS Summit Japan 2024と2025の比較

こちらの発表資料からタイトルの部分だけを抜粋したものです。
https://speakerdeck.com/satoshi256kbyte/aws-summit-japan-2024to2025nobi-jiao-slash-hasimetenokiro-kirotesheng-kiro

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1. AWS Summit Japan 2024と2025の比較 2025.07.18 SATOSHI KANEYASU JAWS-UG広島
2. 2 自己紹介 氏名：兼安 聡 所属：株式会社サーバーワークス アプリケーションサービス部 在住：広島（フルリモート） 担当：DevOps、技術支援、PM、SM SNS(X)：@satoshi256kbyte • 2025 AWS Community Builders • 2025 Japan AWS Top Engineers (AI/ML Data Engineer) • 2025 Japan AWS All Certifications Engineers • 認定スクラムマスター • PMP
3. 3 目次 ⚫AWS Summit Japan 2024と2025の比較 ⚫エンタープライズ系の増加 ⚫データベース情勢の変化 ⚫生成AI周りの変化 ⚫開発ツール周りの変化 ⚫まとめ
4. AWS Summit Japan 2024と 2025の比較
5. 5 比較方法 AWS Summit Japan 2025のざっくりとした総括をしたいと思い、 AWS Summit Japan 2024/2025のセッション一覧を中心に比較して みました。 （AIを使ってます。） セッション一覧の比較と筆者＋同僚の意見を交えた見解を述べます。 見解は、組織ではなく個人の見解の範疇であることご了承ください。
6. 6 セッションに登場する技術概念・手法の比較 カテゴリ 2024年にあって2025年にないもの 2025年にだけあるもの アーキテクチャパターン • Cell-based architecture • Shuffle Sharding • マイクロサービス基本分割 • Simplexity戦略 • グレー障害対策 • インメモリセマンティックキャッシュ データアーキテクチャ • データレイク基本構築 • ETL基本パターン • データメッシュ • OneGraph • Transactional Data Lake AI/ML手法 • RAG基本実装 • ファインチューニング基礎 • プロンプトエンジニアリング • GraphRAG • AI Agent開発 • マルチモーダルAI • 責任あるAI評価 開発手法 • DevSecOps基本 • CI/CD基本パターン • IaC基本活用 • プラットフォームエンジニアリング • ゴールデンパス • AI統合DevOps 運用手法 • 監視・アラート基本 • ログ分析基本 • オブザーバビリティ • SRE高度化 • 予防的品質管理 実は一昨年からの復活キーワードもあります
7. 7 セッションに登場するAWSサービス・周辺技術の比較① カテゴリ 2024年にあって2025年にないもの 2025年にだけあるもの ストレージ • Amazon S3 Express One Zone • S3詳細アーキテクチャ解説 • S3パフォーマンス最適化 • クラウドストレージコスト最適化戦略 • ストレージの賢い活用法 • データレイク構築最適化 データベース • Amazon Aurora Limitless Database • Amazon Neptune Analytics • Amazon DynamoDB詳細活用 • Amazon Redshift Serverless新機能 • Aurora I/O-Optimized • Amazon Aurora DSQL • Oracle から Aurora への移行 • クラウドネイティブDB移行 • GraphRAG with Neptune AI/ML基盤 • Amazon SageMaker Canvas • SageMaker JumpStart詳細 • pgvector拡張機能 • 基盤モデルファインチューニング • Amazon Nova • Amazon SageMaker Unified Studio • SageMaker HyperPod • 大規模モデル学習基盤 生成AI • Amazon Bedrock基本活用 • Claude3, Stable Diffusion詳細 • プロンプトエンジニアリング基礎 • RAG基本実装 • Agentic AI • AI Agent • マルチモーダル生成AI • Amazon Nova入門 • 責任あるAI評価 データ分析 • Amazon Redshift Serverless • AWS Glue ETL詳細 • Amazon Athena活用 • Amazon QuickSight基本 • Apache Iceberg • オープンテーブルフォーマット • データメッシュ実装 • GraphRAG • Transactional Data Lake
8. 8 セッションに登場するAWSサービス・周辺技術の比較② カテゴリ 2024年にあって2025年にないもの 2025年にだけあるもの IoT • AWS IoT SiteWise • スマート工場IoT詳細 • IoTデータ収集パターン • IoT基本活用 • IoT/CloudOps AI活用 • エッジAI統合 • マルチモーダルAI×IoT セキュリティ • AWS GuardDuty詳細 • Amazon Security Lake基本 • DevSecOps基礎 • セキュリティ基本対策 • AWS Security Incident Response • サイバーレジリエンス • ゼロトラスト×AI • AI×CNAPP統合 監視・運用 • Amazon CloudWatch基本 • X-Ray分散トレーシング • 基本監視・アラート • Amazon CloudWatch Application Signals • OpenTelemetry統合 • 生成AIオブザーバビリティ • グレー障害検出 開発ツール • Amazon CodeCatalyst • Amazon CodeWhisperer • AWS CDK詳細 • AWS SDK基本活用 • Amazon Q Developer エージェント • AWS Transform for .NET • Everything as Code • プラットフォームエンジニアリング 移行・モダナイゼーション • AWS Mainframe Modernization • VMware基本移行 • リフト&シフト基本 • Amazon EVS • VMwareクラウドネイティブ移行 • ハイブリッドクラウド高度化 • Java アプリモダナイズ
9. 9 目新しそうな用語の解説 用語 解説 Simplexity戦略 複雑さとシンプルさの両方を考慮に入れた戦略のことです。単純さ（Simplicity）と複雑さ（Complexity）を組み合わせた造語 グレー障害対策 完全なダウンではないが、性能劣化や部分不具合など検出が困難な障害への対策。異常検知や回避設計が中心。 インメモリセマンティックキャッシュ 意味（セマンティクス）ベースでデータをキャッシュし、ユーザーの意図に応じた効率的な結果を高速に提供する手法。LLMや検索最適化で利用。 データメッシュ データを中央管理せず、各ドメインが自立してデータを持ち運用する分散アーキテクチャ。 OneGraph 異なるサービスのGraphQL APIを1つの統合GraphQLスキーマにまとめるアプローチ。バックエンド統合やAPI連携効率化に有効。 GraphRAG グラフデータベースを利用したRAG（Retrieval-Augmented Generation）。ナレッジの関連性を活用して精度の高い応答生成を可能にする。 AI Agent開発 自律的に行動・判断できるAIエージェント（例：複数のタスク実行、外部ツール連携など）を設計・構築する開発手法。 マルチモーダルAI テキスト、画像、音声、動画など複数のモダリティ（データ形式）を統合的に処理・理解・生成できるAI技術。例：GPT-4oなど。 責任あるAI評価 AIの公平性・説明性・偏り・プライバシーなど倫理的観点を含めた評価。Responsible AI（RAI）としてガイドライン化が進行。 プラットフォームエンジニアリング 開発者がより効率的にアプリケーションを開発・運用できるように、セルフサービス型の開発者プラットフォームを構築・運用する分野のこと。 ゴールデンパス 組織内で推奨されるソフトウェア構築・デプロイの方法 オブザーバビリティ（可観測性） システム内部の状態を外部から理解できるようにする性質。ログ、メトリクス、トレースなどの統合的分析により障害の早期検出・解決を目指す。 予防的品質管理 インシデントや障害が起きる前にリスクを予測・回避する品質管理手法。テスト自動化、シフトレフト、AIによる異常検知などが含まれる。 Transactional Data Lake データレイクでトランザクション制御を可能にする設計（例：ACID対応）。Apache IcebergやDelta Lakeなどが実現手段。 Apache Iceberg データレイク上の大規模な分析データセット向けに設計されたオープンテーブルフォーマット。トランザクション機能などを持つ。 オープンテーブルフォーマット データレイクで使われるテーブル形式の一種で、異なるシステムやツール間でデータを共有・分析しやすくするための規格
10. 10 エンタープライズ系の増加 ⚫ エンタープライズ＝大企業や中堅企業、公的機関など、大きめの法人 ⚫ 全体的にエンタープライズ系のセッションが増えています。 昨年、Amazon Q Developerによるメインフレームのモダナイゼー ションが発表された通り、AWSはエンタープライズを意識した展開が 進んでいます。 ⚫ 2025年のセッションでエンタープライズ系の内容が増えたのは、その 成果またはエンタープライズ系へのアプローチの現れだと考えられます。 ⚫ メインフレームのモダナイゼーション向け Amazon Q Developer 変換 機能を提供開始 (プレビュー版)
11. 11 データベース情勢の変化 – Oracle周り ⚫ セッションにもOracle から Aurora への移行を 取り上げたものがありました。 ⚫ データベースはSummitから少し遅れてOracle Cloudの正式サポートが発表されています。 ⚫ Oracleから移行する、Oracleを使い続ける、両 方のパターンをフォローしてエンタープライズ のニーズに応えようとしている姿勢が見えます。
12. 12 データベース情勢の変化 - AWS謹製のデータベースの変化 ⚫ AWS謹製のデータベースにも変化が見え ます。 ⚫ DSQL登場により、Amazon Auroraは従 来のDBに自動スケーリング機能を持たせ たAurora Serverless v2・Aurora Limitless Database。 ⚫ 分散DBのAmazon Aurora DSQLという ラインナップになりました。 ⚫ 今後はLimitless DatabaseよりもDSQL の存在感が増していくと予想しています。 規模 Amazon Aurora Serverless v2 小〜大 Amazon Aurora PostgreSQL Limitless Database 大〜特大 Amazon Aurora DSQL 大〜無限
13. 13 生成AI周りの変化 ⚫ 2024年の生成AIの話は、フワッとしたものもあり ましたが、2025年は一気に実践的な話が増えまし た。 ⚫ セッション「生成 AI オブザーバビリティのベスト プラクティス（AWS-49）」では、それに対する取 り組みが紹介されていました。 ⚫ 生成AIを絡めたサービス全体の可視化、ログ分析、 Amazon Bedrock ガードレールによる安全性の確 保などなど、かなり先進的な内容です。 生成AIの登場により、DevOpsやSREに新たな役目 が与えられたように感じます。 2025年にだけあるもの • GraphRAG • AI Agent開発 • マルチモーダルAI • 責任あるAI評価 • プラットフォームエンジニアリング • ゴールデンパス • AI統合DevOps • オブザーバビリティ • SRE高度化 • 予防的品質管理
14. 14 開発ツール周りの変化 ⚫ Amazon CodeCatalystが2025年は挙がってないのが残念です。 ⚫ 個人的にAWSでGitを使う場合は、覚悟を決めてGitLabにすべきかなと 思っています。 ⚫ Amazon Q Developerについては、私はSummit前後で価格改定があ ると予想していて、あれ？来なかったなと思っていたところ7/14に突 然AWSよりAI機能付きIDEの「Kiro」が発表されました。 ⚫ そして、Kiroの発表とともに価格改定がされています。 元々、Kiroと合わせて価格改定する予定だったのでしょうね。
15. 15 まとめ 2024の特徴 2025の特徴 • AIの基礎・導入段階の内容が中心 • 個別サービスの詳細解説 • 概念・理論の説明重視 • 環境・ESGへの具体的取り組み • 宇宙・特殊産業への展開 • AI Agentによる自動化 • AIの実践・応用段階の内容が中心 • AI含めた統合ソリューションの提案 • ビジネス価値創出重視 • エンタープライズ系の強化 AIまわりが夢が膨らむというよりAIを使うことが現実的な話となり、 ちゃんと使っていこうという方向になったと感じます
17. 17 参考資料 • AWS Summit Japan 2025 セッションタイムテーブル • AWS Summit Japan 2024 セッション一覧 • 【参加レポート】AWS Summit Japan 2025 Day2（前編：会場の様 子・Aurora DSQL アーキテクチャ詳細）