AWS re:Invent 2025 参加報告 / AWS re:Invent 2025 Participation Report

弥生株式会社　もくテク
AWS re:Invent 2025 参加報告会（2026/02/26）
https://mokuteku.connpass.com/event/383715/

1. AIエージェント作成を体験してきた話 弥生株式会社 susu
2. 2023年6月入社（中途） 弥生での職歴： 参加の経緯： ▪ ▪ ▪ クラウド製品を経て、現在はデスクトップ製品のエンジニア AWS業務経験は少なめ チームでの今後のAWS活用に向けて、最新動向をキャッチアップすべくre:Inventに初参加 AWSスキルや英語力への不安はあったが、思い切って参加して良かった • • • • →参加して感じたトレンドや印象に残ったセッションについて話します
3. AWSが毎年ラスベガスで開催する大規模な 学習型カンファレンス 新サービスの発表（Keynote）に加え、講 演やハンズオンなど様々な形式のセッショ ンが多数開催される 「5K Race」や「re:Play」など、イベント も充実 ▪ ▪ ▪
4. AI関連のセッションも多数 ▪ KeynoteでもAIに関する内容が多かった印象 ▪ The House of Kiroなど、AIサービスのア クティビティも ▪
5. GameDay ➀ AI-Assisted Developer Experience ft. New Relic（GHJ306） • Amazon Q Developerを駆使して、チームでAWSの課題を解く体験 Builders' Session ➁ Building AI-Powered operational insights and automated remediation（COP322） • Kiro CLIやMCPを使い、OpenSearch上のログを分析 / AWSサービスの修復を体験
6. これまでAIエージェントを「使う」ことはあっても、 「作る」発想はあまりなかったため、新鮮だった Builders' Session ➂ Autonomous DBOps: Agentic AI for maintaining databases（DAT302） • Strands Agents というAWS製のSDKを利用して、 DBの 調査 / 修正 をしてくれるAIエージェント構築を体験
7. Amazon Bedrock Agents マネジメントコンソール画面からエージェント を作成 具体的な処理ロジックは、アクショングループ で定義（Lambdaなどを指定） Strands Agents シンプルなものであれば数行のコードでエージ ェントを作成できるAWS製のSDK コードベース（Python, TypeScript対応）
8. 1. Toolの定義 調査に必要なPython関数を Toolとして複数定義 2. Agent作成 AI Model、Prompt、定義した Toolを引数に、Agentを作成 3. 自律的な調査 / 修正 実行したプログラムに対し、人間 が自然言語で質問すると、AIが思 考し、Toolを適切に組み合わせて DBの 調査 / 修正 を実行
9. # Modelの定義 model = '{Bedrockのモデルを指定}' # Toolの定義（複数定義することも可能） @tool def list_aurora_clusters() -> str: """List all Aurora clusters in the current region.""" rds = boto3.client('rds', region_name=os.getenv('AWS_REGION')) response = rds.describe_db_clusters() return response['DBClusters'] # Prompt定義 prompt = """You are a database assistant. …""" # 呼び出し agent(input("Your question: ")) agent = Agent(system_prompt=prompt, model=model, tools=[list_aurora_clusters]) # Agent作成
10. セッションでは対象外だったが、 Amazon Bedrock AgentCoreでは、作ったエージェントのデプロイや運用等を支える機能が充実 Amazon Q Developer / Kiro も調査等はできるが、ToolやPromptを事前に定義した、 専用のAIエージェントを作ることで、より挙動をコントロールしやすいのでは感じた 以下のようなこともできる ▪ ▪ 中身の処理をプログラムで書けるので、例えばSQLクエリを実行するToolを定義することも可能 （セッションで体験） エージェントを組み合わせて、マルチエージェントにすることも可能 • •
11. 今後のチームでのAWS活用と共に、 自作AIエージェントの導入も検討したい ▪ AWSや英語のスキル不足を痛感したものの、 新しい知識や現地の熱量を感じ、 モチベーションUPにつながった ▪