こんにちは、SCSK株式会社の伊藤です。
AWS Summit Japan 2026が 6月25日(木)、26日(金) の2日間に渡り幕張メッセにて開催されます。
SCSKはダイヤモンドスポンサーとして、スポンサーセッションでの事例紹介とブースの出展を行います。
そこで、本記事では当社ブースで行われるミニシアターの詳細をご紹介いたします！
ミニシアターのご紹介
当社ブースでは7つのAWS関連ソリューションについて、1日に各2回ずつ講演を行います。
最新の技術トレンドを交えながら、SCSKの豊富なソリューションの特長やAWS活用について専門スタッフがご紹介します。
当日表彰される AWS AmbassadorやTop Engineerも多く登壇予定です！ ぜひお見逃しなく！
【AIエージェント本番投入、最悪のシナリオ － 防ぐための3つの仕組み】
AIエージェントはPoCでは動作しても、本番環境で活用できている企業は多くありません。
その要因は「正しく動かない」「勝手に危険な操作をする」「間違った判断をする」といったリスクにあります。
これらを解決するには、「実行」「統制」「データ」の3レイヤーを一体で設計することが不可欠です。
本セッションでは、インシデント事例をもとに、
エージェントを「正しく動かす」「暴走を防ぐ」「精度を高める」仕組みとアーキテクチャを解説します。
3つのレイヤーが揃ってこそ、AIはPoCを超え本番で価値を発揮します。
– AIエージェントの導入がPOC止まりで本番環境に入れられていない
【事業開発を超加速 調査・議論・分析を代行するマルチAIエージェント活用事例】
新規事業の調査に数週間、関係者の議論調整に数日、レポート品質は担当者次第——。
– 社内ナレッジを持ったマルチAIエージェントが「会議」のように議論し、レポートを自動生成する一連のデモ
– 本ソリューションの活用から生まれたフィジカルAI領域の共同検証事例（SCSK × ネットワンシステムズ × TechShare）
– 新規事業・既存事業の拡大を検討している事業開発担当者の方
– 戦略レポートや提案資料の作成工数に課題を感じている方
– フィジカルAIなど、当社の新たな取り組みにご興味をお持ちの方
閉域環境と難解なマニュアル ― 内製化が拓いた突破口,使うほどに精度が高まるAgentic RAG】
導入事例を交えながら、短時間で実践のポイントをご理解いただけます。
・AWSの内製化を推進したい方
・金融機関などの閉域環境で生成AI活用を検討している方
・RAGの精度向上に課題を感じている方
【事業開発を超加速 調査・議論・分析を代行するマルチAIエージェント活用事例】
本セッションでは、システム開発の生産性向上に対して、AWSが提唱する「AI-DLC（AI-Driven Development Lifecycle）」を活用した超高速開発手法をご紹介します。実際のマルチテナント化事例を交えながら、開発期間75%短縮・テスト成功率99%を実現した成果をわかりやすく解説します。
・AI-DLCの仕組み：AIがワークフローを進め、人間は意思決定に集中
・実稼働7日でマルチテナント化を完了した具体事例
・AWS伴走支援（テクニカルエスコート）による効果最大化
・開発リードタイムの短縮を目指すエンジニア・マネージャー
・AIを開発プロセスに組み込みたいが方法がわからない方
・既存システムのモダナイゼーションを検討中の方
【AWSの推奨事項、活かせていますか？コスト最適化“次の一手”の決め方】
「推奨事項、見てはいるけど活かせていますか？」
AWSが用意してくれているコスト最適化ツールを”ちゃんと”使えば、特別な仕組みなしでも大きく削減できます。ひと月でおよそ$3,000の削減を成功させた経験をもとに、Cost Optimization Hub・Compute Optimizer・Trusted Advisor の「補完関係」と、推奨事項を実行可能な“次の一手”に変える判断の型を解説。短時間で実践ポイントを理解いただけます。
・AWSネイティブツールの”補完関係”と、見落としがちな落とし穴
・「金額順ではなく確実さ順」で選ぶ、優先順位のつけ方
・推奨事項を実行に移す前に確認すべき「3つの問い」
・AWSのコスト最適化ツールを開いてはいるが、活かしきれていない方
・推奨事項が大量に出てきて「どれから手を付けるか」で止まっている方
・「変更して大丈夫か」が判断できず、コスト削減に踏み出せない方
ぜひお立ち寄りください！
【今すぐできるフィジカルAI、熟練エンジニアの耳をIoTセンサーと機械学習AIで完全顕現】
フィジカルAIの第一歩として今すぐ導入できる予知保全の仕組みを解説します。
振動センサーによるデータ収集から、FFT・機械学習（統計モデル／ディープラーニング）を活用した異常検知・劣化予測まで、CollaboView Factory × AWS で一気通貫に実現するアーキテクチャと実践ポイントを、導入事例を交えながら短時間でご理解いただけます。
・設備の突発停止や予防保全に課題を感じている製造業・工場の保全担当者の方
・熟練技術者の属人的なノウハウをデジタル化・継承したいとお考えの方
・AWSを活用したIoT×AIの実践的なアーキテクチャに興味のある方
・フィジカルAIやMLOpsを現場に導入する第一歩を探している方
ぜひお立ち寄りください！
Snowflake with AWSによるAI-Readyデータ基盤
SCSK社内の実践事例をもとにご紹介します。
具体例を交えてわかりやすく解説します。
「AI-Readyデータ」への一歩を、この場で踏み出しませんか？
・AWS×データクラウド Snowflakeによる「AI-Readyデータ」の実現
・SCSKの事例で見えたSnowflake with AWSの生成AI活用のリアル
・実践から学ぶ、AI-Readyなデータ基盤の鍵
・実績に基づくSCSKのデータ・AI活用サービスのご紹介
AIエージェントの本番活用にご関心のある方は、ぜひSCSKブースへお立ち寄りください【P016】ブースでお待ちしております！
