はじめに
こんにちは！かめのひと歩きです。
2026年6月25日〜26日に幕張メッセで開催された AWS Summit Japan 2026 に参加してきました。
AWS Summit Japan は、AWS が主催する日本最大級のクラウドイベントです。
基調講演や技術セッション、AWS Expo、Partner Expo などを通じて、AWS の最新技術や活用事例を学べるイベントになっています。
今回の開催概要は以下の通りです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| イベント名 | AWS Summit Japan 2026 |
| 開催日 | 2026年6月25日（木）〜26日（金） |
| 会場 | 幕張メッセ |
| 参加費 | 無料 / 事前登録制 |
| 主催 | Amazon Web Services |
| セッション数 | 260以上 |
| 主なコンテンツ | 基調講演、ブレイクアウトセッション、AWS Expo、Partner Expo、AWS Village、AWS Builders Fair など |
| 公式サイト | https://aws.amazon.com/jp/events/summits/japan/ |
私にとって AWS Summit Japan への参加は、昨年に続いて2回目です。
昨年は初参加として会場の雰囲気を楽しむことが中心でしたが、今年は re:Invent への参加も経て、AWS が今どこに向かっているのかを意識しながら参加しました。
会場は今年も多くの参加者でにぎわっており、どこを見てもキーワードはやはり AI。
特に今年は、生成AIの活用からさらに進み、AIエージェントをどう業務に組み込むか が大きなテーマになっているように感じました。
今回の記事では、特に印象に残った以下のセッションを中心にまとめます。
| 日程 | セッション | 印象に残ったテーマ |
|---|---|---|
| Day1 | 基調講演 | AIエージェントを本番利用へ進めるAWSの新サービス群 |
| Day1 | あなたの新しいエージェンティックなチームメイト、Amazon Quick を知ろう | 業務に散らばる情報をつなぎ、AIと一緒に仕事を進めるワークスペース |
| Day2 | AWS 移行こそ最善のセキュリティ対策である理由 | AWS移行を通じたセキュリティ強化と、組織内での合意形成 |
1. 基調講演
1-1. AWSはAIエージェントを本番利用へ進めようとしている
基調講演では、Dave Brown 氏のパートが特に印象に残りました。
AIエージェント関連の新サービス・新機能が多く紹介され、単なる生成AI機能の追加ではなく、AWS が AIエージェントを次の大きな基盤として位置づけているように感じました。開発、業務、セキュリティ、データ活用まで、AWS 上で AIエージェントを作り、動かし、業務に組み込むためのピースを一気にそろえてきた印象です。
1-2. AgentCore とコンテキストが本番利用の鍵！？
特に重要だと感じたのが Amazon Bedrock AgentCore です。
AIエージェントは、モデルだけでは本番では動きません。認証、権限管理、メモリ、ツール連携、実行環境、監視などが必要になります。
AgentCore は、そうした本番運用に必要な基盤として紹介されていました。
中でも AgentCore Harness はかなり実用寄りで、「3回のAPI呼び出しでエージェントを作成」「オーケストレーション、コード実行、インフラセットアップ不要」「あらゆるモデルを使用可能」だそうです。
モデルがエージェントの“脳”なら、Harness は“体”。
AIエージェントをPoCから本番へ持っていくうえで、AWS がどこを抽象化しようとしているのかが見えました。
もう一つ大きなテーマだったのが、エージェントに必要な コンテキスト です。
AIエージェントが本当に業務で使えるようになるには、Webの最新情報だけでなく、社内ドキュメント、PDF、S3、SharePoint、OneDrive、構造化データなど、自社の情報を理解する必要があります。そこで、この領域では、以下のような新サービス・新機能が紹介されました。
Web Search on AgentCore
最新のWeb情報を使って、エージェントの回答を根拠づけるAmazon Bedrock Managed Knowledge Base
社内ドキュメントやPDFなどをフルマネージドRAG基盤として扱うAWS Context
構造化データと非構造化データを横断して、企業内の文脈をナレッジグラフ化する
中でも AWS Context は、そのコンテキストを企業全体で扱うためのサービスとして紹介されました。
構造化データと非構造化データを別々に扱うのではなく、既存データからナレッジグラフを自動的に作り、エージェントが必要な文脈を取り出せるようにするものだそうです。
AIエージェントを業務で使うには、社内文書を検索できるだけでは不十分で、「このデータは何を意味するのか」「どのデータとつながっているのか」「どのルールで使うべきなのか」まで理解できる必要がある。AWS Context は、その部分に踏み込んだサービスに見えました。
1-3. セキュリティもAIエージェントで回す時代へ
セキュリティ領域では AWS Continuum も紹介されました。
AWS Continuum は、脆弱性の発見、優先順位付け、検証、修復までをAIで支援するサービスです。AIによって脆弱性を見つける速度が上がるほど、防御側も人手だけでは対応しきれなくなります。セキュリティ運用にもAIエージェントを取り入れ、対応のスピードを高めていく流れは今後さらに重要になりそうだと感じました。
2.あなたの新しいエージェンティックなチームメイト、Amazon Quick を知ろう
2-1. Amazon Quick はAIと一緒に仕事を進めるワークスペース
Amazon Quick は、社内に散らばったドキュメント、データベース、メール、Slack、Jira、ダッシュボードなどを横断して扱えるAIアシスタントです。単に質問に答えるだけではなく、リサーチ、BI分析、資料作成、メール送信、ワークフロー自動化までを一つの場所で支援する、まさに「AIチームメイト」として紹介されていました。
2-2. 分断された情報をつなぎ、質問からアクションまで進める
印象に残ったのは、生成AIを導入しても「AIが社内データの一部しか見られない」と、結局は実務で使い切れないという話です。実際の業務では、必要な情報が複数のツールに分散しており、人がそれぞれのアプリを開いて探し、コピー＆ペーストしてまとめているケースが多くあります。
Amazon Quick は、そうした分断された情報や作業を一つの場所に集約し、質問からアクションまでつなげることを目指しているサービスだと感じました。
機能としては、チームの共有ナレッジをまとめる Spaces、用途ごとに作れるカスタムAIエージェント、社内情報とWeb情報を組み合わせたリサーチ、自然言語でのBI・ダッシュボード作成、Quick Flows による定型業務の自動化などが紹介されていました。
特に面白かったのは、ユースケースごとにカスタムAIエージェントを作れる点です。社内FAQ、営業支援、プロジェクト管理、部門ごとの業務支援など、用途に合わせたAIを用意できるので、汎用チャットというより「チームに合わせたAIメンバー」を作っていくイメージに近そうです。
また、Quick Flows では Slack、Salesforce、Jira などと連携しながら、ノーコードで業務フローを自動化できるとのこと。
単なるチャットAIではなく、日々の定型業務を実際に進めるところまで踏み込んでいるのが特徴だと思います。
2-3. Quick Desktop とセキュリティ面
後半では、Quick デスクトップアプリの話もありました。
ブラウザだけでなく、デスクトップやモバイル、拡張機能など、普段働いている場所から Quick を使えるようにしていくという方向性です。
ローカルファイルの操作、通知、メモリやナレッジグラフなども紹介されており、より普段の業務に近いところでAIを使えるようになる印象でした。
さらに、エンタープライズ利用を前提に、暗号化、VPC/IP制御、データレジデンシー、データ保持などのセキュリティ面にも触れられていました。東京リージョン対応の話もあり、日本企業でも導入しやすくなっていきそうです。
☞最新の対応状況については公式ドキュメントを確認してください。
Supported AWS Regions for Amazon Quick
3. AWS 移行こそ最善のセキュリティ対策である理由
現在、業務で AWS への移行案件に携わっていることもあり、Day2 では、「AWS 移行こそ最善のセキュリティ対策である理由」 というセッションにも参加しました。
移行プロジェクトでは、どうしてもスケジュール、コスト、互換性、移行方式といった観点に目が向きがちです。
一方で、「AWS に移行すること自体が、どのようにセキュリティ強化につながるのか」を、関係者にわかりやすく説明するのは意外と難しいと感じています。
このセッションでは、AWS 移行を単なるインフラの引っ越しではなく、セキュリティリスクの構造を変える取り組みとして捉える視点が紹介されました。特に、責任共有モデルやマネージドサービスによって“やらなくていいこと”を増やすという考え方や、組織内で移行の価値をどう伝えるかという話は、現在の業務にも直結する内容でした。
以下では、セッションを聞いて印象に残ったポイントを中心にまとめます。
3-1. AWS移行は「やらなくていいこと」を増やすセキュリティ戦略
このセッションで特に印象的だったのは、「やらなくていいことを増やすのは手抜きではなく、立派なセキュリティ戦略である」 というメッセージでした。
オンプレミスでは、OS やミドルウェアのパッチ適用、脆弱性対応、資産管理、監査対応など、多くの作業を自分で抱える必要があります。
しかし、これらは重要でありながら、ビジネス上の差別化にはつながりにくい“重労働”でもあります。
AWS では、責任共有モデルやマネージドサービスを活用することで、自分が直接担う範囲を構造的に減らせます。
つまり、セキュリティを強化するために「もっと頑張る」のではなく、「頑張らなくてよい領域を増やす」 という発想です。
この考え方は、セキュリティ人材や運用リソースが限られる組織にとって、非常に現実的なアプローチだと感じました。
3-2. 移行は技術的負債を整理する機会になる
AWS 移行は、単なるインフラの引っ越しではなく、セキュリティの出発点を底上げする機会でもあります。
長年運用してきた環境には、古い OS、不要な通信経路、使われ続けている古いプロトコル、メンテナンス用に開いたままの口など、さまざまな技術的負債が残りがちです。移行プロセスでは、こうしたものを見直し、整理するきっかけが生まれます。
たとえリフト＆シフトであっても、AWS のベストプラクティスやマネージドサービス、複数アカウント構成、セキュアな初期設定を取り入れることで、従来よりも安全な状態から再スタートできます。
「移行＝場所を変える」ではなく、「移行＝セキュリティの前提を作り直す」 という見方は、このセッションならではの学びでした。
3-3. 合意形成には「私たち」を主語にする
後半で語られた合意形成の話も、非常に実践的でした。
技術者はつい、AWS の機能や技術的な優位性を説明しがちです。しかし、それだけでは組織は動きません。経営層、事業部門、セキュリティ部門、リスク管理部門では、それぞれ関心ごとが違います。だからこそ、経営層には投資対効果や損失回避、事業部門にはリソース配分やスピード、セキュリティ部門には統制強化や運用負荷軽減といった形で、相手の関心軸に合わせて語る必要があるのです。
中でも特に印象的だったのは、「AWS が」を主語にするのではなく、「私たちが」を主語にする という話です。
「AWS にはこの機能があります」ではなく、
「私たちは今ここに手が届いていない。AWS に移行すれば、そこに手が届くようになる」
このように語ることで、初めて自分ごととして受け取ってもらえる。これは、クラウド移行を進めるうえで非常に使える視点だと思いました。
また、セキュリティの議論では事故や被害を強調したくなる場面もありますが、ホラーストーリーを前面に出しすぎると相手は身構えてしまいます。大事なのは、脅すことではなく、相手が自分で気づけるように情報を添えること。
「検討しましょう」ではなく「検討しました」、「試算しましょう」ではなく「試算しました」と、先回りして見通しを示すことも重要だと語られていました。
AWS 移行は、セキュリティの根本療法になり得ます。
ただし、それを組織で実現するには、技術の正しさだけでなく、相手に合わせた言葉と進め方が必要です。
そこまで踏み込んで語られていた点が、このセッションの一番の価値だと感じました。
4.展示エリアも見て回りました
セッションの合間には、AWS Expo の展示エリアも見て回りました。
今年の展示エリアも多くの人でにぎわっており、各ブースでは生成AIやデータ活用、業界別ソリューションなど、さまざまなデモが行われていました。
印象的だったのは、Amazon Quick を自動車業界向けのユースケースに活用する展示です。
「車両データのエビデンスに基づくビジネスワークフローの提案」というテーマで、セッションで聞いた Amazon Quick が、実際の業界課題にどう使われるのかをイメージしやすい内容でした。
セッションでは「社内データや業務アプリを横断して、質問からアクションにつなげる」という話がありましたが、展示を見ることで、その考え方がより具体的に感じられました。
また、会場には遊び心のある展示もありました。
「AIがDJもやってみた。」というブースでは、技術デモでありながら、AIを身近に感じられるような見せ方がされていました。
こうした展示を歩いているだけでも、今年の Summit 全体が AI を中心に構成されていることが伝わってきました。
セッションで深く学び、展示で実際のユースケースや体験に触れられるのは、リアルイベントならではの魅力だと思います。
5.2日間を終えて
今回の AWS Summit Japan 2026 では、AIエージェント、クラウド移行、そして展示エリアでの具体的なユースケースを通じて、多くの学びがありました。
基調講演や Amazon Quick のセッションでは、AIエージェントが開発や業務の中に自然に入り込んでいく未来を感じました。
特に Amazon Quick は、社内に散らばった情報をつなぎ、質問への回答からアクションまで支援する「AIチームメイト」として印象に残りました。
AWS移行をセキュリティの観点から捉え直すセッションでは、クラウドに移行すること自体が、運用やセキュリティの前提を見直すきっかけになるという学びがありました。
また、展示エリアでは、Amazon Quick を業界別のユースケースに落とし込んだデモや、AIを身近に感じられる体験型の展示もあり、セッションで聞いた内容をより具体的にイメージすることができました。
おわりに
昨年に続いて2回目の参加でしたが、今年はより実務に近い視点で AWS Summit Japan を楽しむことができました。
セッションで最新の考え方を学び、展示エリアで実際のユースケースに触れることで、AIやクラウドがこれからの業務にどう入り込んでいくのかをより具体的に感じることができたと思います。
技術の進化は速いですが、それをどう受け止め、どこから業務に取り入れていくかは、自分たちで考えていく必要があります。
今回得た学びを、今後の業務やチームでの取り組みに少しずつ活かしていきたいです。
来年の AWS Summit では、AIエージェントがどこまで当たり前になっているのか、 今から少し楽しみです。
参考リンク
