こんにちは！プラットフォーム・サービス部インテグレーテッド・エンジニアリングチーム所属のオーリーです！

2026年6月25日（木）・26日（金）に幕張メッセで開催された AWS Summit Japan 2026 に、現地で2日間参加してきました。

この記事では、基調講演で印象に残ったAIエージェント関連の発表、実際に参加したセッションの学び、会場の雰囲気、そして来年現地参加する方向けの注意点をまとめます。

AWS Summit Japan 2026 の参加レポートや、今年の注目トピックを知りたい方の参考になればうれしいです。

AWS Summit Japanとは？
会場の様子
基調講演：AIエージェントの時代へ
スペシャルセッション：AIエージェントが変える企業の未来 ― 構築から運用まで、ビルダーと創る自律型AIの実践
参加したセッション
- タイトル「AWS移行こそ最善のセキュリティ対策である理由 ― 納得と説得のエッセンス」
- タイトル「インテリジェント運用：AIエージェントによるセキュリティ運用の効率化」
ノベルティ
来年現地参加する方向けの注意点や持ち物
所感、まとめ

AWS Summit Japanとは？

AWS Summit Japan は、Amazon Web Servicesが毎年国内で開催する日本最大級のクラウドイベントです。基調講演をはじめとする260以上のセッションや企業展示、ワークショップ、ネットワーキングの場など、多彩なコンテンツが2日間にわたって提供されます。参加費は無料で、事前登録さえすれば18歳以上であれば誰でも参加できます。

クラウド技術の最前線に触れられるだけでなく、企業のエンジニアやAWSのプロフェッショナルとリアルに交流できる貴重な機会でもあります。今年は例年以上に注目度が高く、会場は2日間を通じて非常に多くの来場者でにぎわっていました。

aws.amazon.com

会場の様子

会場入口

今年も会場は幕張メッセ。海浜幕張駅から中央エントランスまではほぼ屋根があるルートを歩くため、雨の日でも安心して向かえます。ただ、風が強いと少し濡れることもあります。

会場のデザイン

会場内はネオンカラーを基調とした近未来的なデザインが施されており、例年にも増してスタイリッシュな雰囲気でした。メインステージの演出もかなりの迫力で、基調講演前には大音量でDJのライブパフォーマンスが行われており、テンションが自然と上がるような空間でした。

入場パス、イヤホン

今年は入場パスが昨年の紙のQRコードからプラスチックのカード型IDに進化していました。軽くてコンパクトで非常に使いやすく、各ブースでの情報登録もカードをかざすだけでOKというスマートな運用になっていました。また、セッション聴講用のイヤホンも改良されており、iPhoneに付属しているようなタイプのものに変わっていました。より使い心地が良くなっています。

AWSイベントモバイルアプリ

今年はAWS公式のイベントモバイルアプリが提供されました。アプリを使うことで、セッションのスケジュール管理や会場内マップの確認、入場QRの表示などが一元化されており、移動やセッション間の動きがとてもスムーズになりました。事前にインストールしておくことをおすすめします。 aws.amazon.com

基調講演：AIエージェントの時代へ

今年の基調講演の中心テーマは、AIエージェントでした。単に生成AIを使うという段階から、AIエージェントが自律的に業務を遂行するフェーズへ入っていることが発信されていました。

アマゾンウェブサービスジャパン代表執行役員社長の白幡晶彦氏は、Amazonの成長を支えてきたフライホイールの考え方を紹介し、今後そのフライホイールを強く回す原動力がAIエージェントであると語りました。

Blue Originでは2,700以上のAIエージェントが本番稼働しているという具体的な数字も示されました。

OpenAI Japan合同会社の長﨑忠雄氏も登壇し、AWSとのパートナーシップ拡大について紹介。GPT-5.5などのOpenAIのモデルがAmazon Bedrockで使えるようになること、OpenAI CodexをAWS環境に導入できること、AIエージェントが質問に答えるだけのチャットボットから業務を実行する実行主体へと進化していることが語られました。

注目サービスの紹介

多数の新サービス・新機能が紹介されました。特に印象的だったものをまとめます。

サービス名	概要
Kiro	要件定義から設計・実装・テストまでをAIが一貫して支援する仕様駆動型開発ツール。iOSネイティブアプリ版も発表
AWS DevOps Agent	本番環境のインシデントをAIが自律的に調査
AWS Transform	既存コードの技術的負債を継続的に解消するモダナイズツール
AWS Continuum	ペネトレーションテスト・コードレビュー・脅威モデリング・脆弱性対応をAIが一括自動化するセキュリティエージェント
Amazon Bedrock AgentCore	AIエージェントを大規模かつ安全に構築・デプロイ・運用するためのプラットフォーム基盤
Amazon Quick	社内に散らばるドキュメント・メール・チャット・BI等を横断して活用できるAIアシスタント
AWS Context	構造化・非構造化データを横断してナレッジグラフを自動生成し、エージェントにコンテキストを提供

Kiroはこの2日間を通じて非常に多く登場していました。12人・24カ月かかっていた開発が、Kiroを活用することで1人・8週間で完了したという事例は会場でも大きな反響を呼んでいました。

iOSネイティブで動作する点も注目を集めており、スマートフォンからポチポチと開発を進められる未来が着実に近づいているのを感じました。

スペシャルセッション：AIエージェントが変える企業の未来 ― 構築から運用まで、ビルダーと創る自律型AIの実践

2日目のスペシャルセッションはAIエージェントが変える企業の未来をテーマに開催されました。このセッションはより具体的な技術・事例に踏み込んだ内容でした。

AIエージェントの現在地

生成AIはチャットボットという形から、自律的にタスクを遂行するエージェントへと進化してきています。AIエージェントが実用フェーズに入った実態と、それを支えるAWSの基盤が幅広く紹介されました。

AIエージェントが優秀である理由のひとつとして挙げられたのが、単に質問に答えるだけでなく、問題や課題を調査し、改善案まで提案し、場合によっては実行まで行う点です。開発・セキュリティ・運用の3つの領域でAIエージェントの活用が一気に加速しています。

オムロンの事例：フィジカルAIとの連携

科学実験のサイクルにAIエージェントを導入し、人間が何時間もかけて行っていた手順書に基づく作業を、AIエージェントが解釈して実行可能なワークフローに変換。さらに実験そのものはフィジカルAI（ロボットや自動運転を支えるAI）で自律的に実施するというものです。

ロボットが指示通りに動作するだけでなく、過去の学習を元に自ら判断して動くというフィジカルAIの活用は、AIエージェントの応用領域がソフトウェアの外にまで広がっていることを示していました。

裏側ではAmazon Bedrock AgentCoreやAWS IoT Greengrass、AWS IoT Coreなどが活用されており、AWSの資格学習で見てきたサービスがこうした形で現実の業務に活かされているのを目の当たりにすると、改めて学習のモチベーションが上がりますね。

KDDIの事例：AWS DevOps Agentの活用

KDDIの事例ではAWS DevOps Agentが本番環境で活用されていることが紹介されました。インシデント調査の自動化と根本原因の迅速な特定は、運用チームにとって非常に大きな助けになります。

また、リリースとレビューが追いつかないという課題に対応する機能も紹介されており、日本語対応が発表された点も会場で大きな反応がありました。

参加したセッション

今回はセキュリティ関連のセッションを中心に回りました。

今年はAIエージェントが大きなテーマとなっていましたが、AIが業務に深く組み込まれていく中で、セキュリティの重要性はますます高まっていると感じています。特にAIとセキュリティが交差する領域は今後の業務でも重要になると考え、この2つのセッションをピックアップしました。

タイトル「AWS移行こそ最善のセキュリティ対策である理由 ― 納得と説得のエッセンス」

セッション資料：https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/R01_0626_SEC234_v1.pdf

アマゾンウェブサービスジャパンの中島智広氏によるセッションです。AWS移行がセキュリティ強化につながる理由を丁寧に言語化し、それを組織や経営層に説明するための説得のエッセンスを伝えるセッションでした。

AWS移行でセキュリティが強化される理由

このセッションで特に印象的だったのが、やらなくていいことを増やすのは立派なセキュリティ戦略であるという考え方です。

オンプレミス環境では、OSのパッチ適用・脆弱性対応・資産管理・監査対応など、あらゆる作業を自組織で抱えなければなりません。しかしこれらは、ビジネスとしての差別化にはつながりにくい重労働でもあります。AWSの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、自社が担う範囲を構造的に減らすことができます。

さらに、AWS移行プロセスそのものが技術的負債を整理する機会にもなります。長年の運用で蓄積されてきた古いプロトコル・使われ続けているレガシーな設定・脆弱性を抱えたシステムを、移行のタイミングで一気に整理できます。

AWSではAWS Control Towerなどを使い、セキュリティのベストプラクティスが組み込まれた状態からスタートできるというのも大きな利点です。また、AWSではAPIによる優れた可視性と自動化が実現でき、継続的なコンプライアンス維持が可能になります。

組織を動かす「説得のエッセンス」

このセッションで最も学びになったのが、技術の正しさだけでは組織は動かないというメッセージです。

エンジニアはついつい技術領域の話をしてしまいがちです。しかし、経営層・事業部門・セキュリティ部門・リスク管理部門はそれぞれ異なる関心軸を持っています。

ステークホルダー	有効な訴求軸の例
経営層	TCOや持続可能性、n年でXXXの利益・損失
事業部門	リソース配分、セキュリティに費やすコストをZ割削減できる
リスク管理部門	製品の脆弱性・サポート切れ問題への対処機会

「AWSの責任共有モデルでセキュリティの範囲が減るんです。」と伝えるより、「今セキュリティに手が行き届いていません。AWS移行すれば、取り組む範囲を構造的に絞り、すみずみまで手が届くようになります。」と、自組織の体験の変化を主語に語ることが共感を得やすい、という点は非常に実践的な内容でした。

また、ホラーストーリーで相手を動かそうとしてもかえって守りに入ってしまうという話も印象的でした。恐怖を前面に出すのではなく、相手が自発的に気づけるようにエッセンスをとどめることで、納得感を高める方が効果的だということです。

セッション後半では動くところから動かし、仲間を増やすという実践的なアドバイスもありました。意思決定者一人を直接説得するのではなく、動いてくれる人から会話を始め、組織を動かしていくというアプローチは、現場のエンジニアにとって非常に使える視点だと感じました。

タイトル「インテリジェント運用：AIエージェントによるセキュリティ運用の効率化」

セッション資料：https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/R04_0626_SEC351_v2.pdf

AIエージェントを活用してセキュリティ運用を効率化する方法を解説するセッションで、Kiroを中心としたAWSの最新ツールが多数紹介され、セキュリティ運用の担当者でなくても学びが多い内容でした。

セキュリティ運用の課題

セキュリティエンジニアが不足している、ログは取得しているがどう対処すればいいかわからない、専門知識が必要で敷居が高く属人化が進んでいるなどの課題に対し、AIエージェントを活用することで、専門的な担当者でなくてもある程度まで対処できるレベルまで底上げできるのが今の時代の大きな変化です。

Kiroによるセキュリティ運用の自動化

このセッションで特に多く取り上げられたのがKiroです。AIコーディングからサーバー運用まで幅広くカバーできるKiroは、セキュリティ運用においても強力なツールです。KiroにはIDE版とCLI版があり、フリープランとプロプランが提供されています。

Kiroが実現できること

活用例	内容
WAFのチューニング	WAFのルール最適化も自然言語でサポートしてもらえる
Amazon GuardDutyのアラート対応	手動では高いスキルと知識が必要だった対応を、自然言語でわかりやすく提案・実行してもらえる
AWS CloudTrailでの影響調査	ワンプロンプトで影響範囲の調査が可能
古いアクセスキーの削除と再作成	Kiroが削除から再作成まで一連の流れをまとめて実行
インシデント調査レポートの自動生成	対応後のドキュメント化も自動化できる

知識が十分でない状態でも、対話しながら理解を深められるのは大きな利点です。Google CloudのSecurity Command Centerが推奨対応を提示してくれるような感覚に近いかもしれませんが、それを自然言語でさらに深掘りして提案までもらえるのは非常に助かります。

AIエージェントを安全に活用するためのベストプラクティス

一方で、AIエージェントを使うにあたっての注意点も解説されました。

ベストプラクティス	内容
AIは提案まで	判断と実行の責任は人間が持つ
最小権限で動かす	IAMユーザーと同じ考え方。エージェントに与える権限も最小限に
機密情報を渡さない	AWS Secrets Managerなどを活用する
インフラ変更には特に注意	実行させるのではなく、手順やコードを一度回答してもらい、人間のレビューを挟む
セキュリティログの収集は必須	ログがなければ何も判断できない