Human Intelligence Co., Ltd. Keynote with CEO Matt Garman - Keynote with CEO Matt Garman - Youtubeチャンネル AWS Eventsより https://www.youtube.com/watch?v=q3Sb9PemsSo - “Frontier agents are a new class of agents … more capable than what we have today.” - • “We generally think about three things that differentiate frontier agents.” - Autonomous（ゴールを与えると達成方法を自分で考える） - Massively scalable（並列・複数インスタンスに分散できる） - Long-running（何時間〜何日も、人手なしで進められる）
Human Intelligence Co., Ltd. Keynote with CEO Matt Garman - Keynote with CEO Matt Garman - Youtubeチャンネル AWS Eventsより https://www.youtube.com/watch?v=q3Sb9PemsSo - “Frontier agents are a new class of agents … more capable than what we have today.” - • “We generally think about three things that differentiate frontier agents.” - Autonomous（ゴールを与えると達成方法を自分で考える） - Massively scalable（並列・複数インスタンスに分散できる） - Long-running（何時間〜何日も、人手なしで進められる） この３要素を持って “a new class of agent” としている！
Human Intelligence Co., Ltd. 作れる？ - 40% - 40%以上のAI agentic プロジェクトは2027末までにキャンセルされるのレポートが出ている - 引用 https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-25-gartner-predicts-over-40-percen t-of-agentic-ai-projects-will-be-canceled-by-end-of-2027 - Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027 - 画像はgemini生成
Human Intelligence Co., Ltd. エージェントの進化=基盤の進化 - エージェント基盤の開発によってFrontier Agentは可能となった。 - Keynote with Peter DeSantis and Dave Brown での基盤の改善が説明されていた - https://www.youtube.com/watch?v=JeUpUK0nhC0 - - Keynote with Dr. Swami Sivasubramanian でも基盤への言及が合った。 - https://www.youtube.com/watch?v=prVdCIHlipg - 話は少し脱線するが、基盤系のセッションで次もおすすめ。 - 2025/10のAWS障害についての報告セッション - AWS re:Invent 2025 - DynamoDB: Resilience & lessons from the Oct 2025 service disruption (DAT453) - https://www.youtube.com/watch?v=YZUNNzLDWb8
with Peter DeSantis and Dave Brown Security（セキュリティ）：攻撃側も AIで強化されるので最優先 Availability（可用性）：大規模・重要ワークロードが増えるほど重要 Performance（性能）：DB/分析/ネットワーク/推論など要求が上がる Elasticity（伸縮性）：AI需要の急増に対し、S3のような伸縮性をAIにも Cost（コスト）：AIは高価。モデル構築と推論のコストを下げる投資が必須 Agility（俊敏性）：素早い試行錯誤・ピボットを可能にするのがクラウドの魔法 AI時代でもこれらのクラウドの基礎の重要性は変わらないという内容。 • 37:55〜40:14 あたり 推論の4段パイプライン（tokenize→prefill→decode→detokenize）と、優先度レーン（Priority/Standard/Flexible）、顧客ごとのキューで公 平性 Journal（状態を残して再開） • 40:22〜41:43 あたり 長い推論・失敗時の再開・高度なスケジューリング（fine-tuningを混雑時に止めて後で再開）
with Dr. Swami Sivasubramanian • “作るためのSDK（Strands）” • “本番運用基盤（AgentCore）” • “記憶（Episodic Memory）” • “信頼（自動推論＋Policy）” • “効率（モデルカスタマイズ） ” • “信頼性（Nova Act）” という 部品・基盤の整備を積み上げてきた という言及の後に、例としてこの 3つのFrontier Agentが消化される。 We are moving from automation of individual tasks to collaboration that accelerates entire industries. 1:22:11 every person in an organization have intelligent agent teammates 1:24:12〜1:24:18
with Dr. Werner Vogels • 50:28–50:46 「Agents can take a while…」「agent would need user input…」 → エージェントの作業が時間を要し、途中でユーザー入力が必要になったり、完了しても気づけない、という話 ここで語られている「agent」は、自律的にタスクを完遂する “autonomous agent” として定義・強調されているわけではなく、むしろ「完 了に時間がかかる」「ユーザー入力が必要になる」 むしろ、この完了に時間がかかる」「ユーザー入力が必要になる」など、 IDE内の支援機能としてのエージェントの描写 に留まっている。 Werner Vogel氏も感じているAIの課題感への解消の術として、 Frontier Agent は存在しているのではないか？
Matt Garmans氏 - “Frontier agents are a new class of agents … more capable than what we have today.” - • “We generally think about three things that differentiate frontier agents.” - Autonomous（ゴールを与えると達成方法を自分で考える） - Massively scalable（並列・複数インスタンスに分散できる） - Long-running（何時間〜何日も、人手なしで進められる）
re:Invent 2025 - A leader's guide to agentic AI (SNR201) “エージェント”の中身は玉石混交なので、自律度の階層で見極めるべきだと説明しています。 スクリプト自動化：固定手順で繰り返し作業を回す 生成AIアシスタント/チャットボット：回答はできるが “行動”は限定的 タスク/ゴール型エージェント：特定タスクを人と協働で完遂（価値が出やすい） マルチエージェントの自律システム：複数エージェントが協調し、曖昧で複雑な目標を分解して推進 事例紹介 Toyota Motor North America 課題 30以上のシステムにデータが散在、手作業が時間の 40%を占有、需給と顧客期待のギャップ（ 19:15〜19:37）。 役割分担 AWS：Bedrock/SageMaker/Q等のツールキット McKinsey：戦略とAI供給網ソリューション設計 Deloitte：技術実装・モダナイズとシミュレーション /推奨システム（19:45〜20:16） 成果 10億ドルの事業価値、在庫 60%削減、EC売上2倍、手作業40%減、満足度+15%、顧客嗜好を85%精度で予測（20:16〜 20:41）。
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