みなさま初めまして！SCSKの井上です。
今回がTechHarmony初投稿となります。
「AWS Summit 2026」に参加してきたので、現地レポをお届けしたいと思います！
2026年6月25日（木）・26日（金）に幕張メッセで開催されました。
AWSサービスの最新情報やトレンドが学べる日本最大級のイベントです！
IT業界に足を踏み入れて約1年、AWS Summit初上陸の私によるイベントレポートですが、ぜひ最後まで読んでいただけると幸いです！
通勤ラッシュに翻弄されながらも無事に到着！🚋
ところが当日――。
東京の人の多さにまだ慣れていない私にとって、通勤ラッシュは想像以上。さらに電車の遅延も重なり、予定より少し遅れてしまいましたが、なんとか9時頃には幕張メッセへ到着しました。
会場までの道のりがやけに長く感じるなと思っていたら、なんと実際に会場内へ入れたのは10時頃。
AWS Summitの人気ぶりを、開始前から身をもって実感することになりました。
そしていよいよ会場へ！
中に入ると、たくさんの企業ブースが視界いっぱいに広がっていました。
どこから見ようかと周囲を見渡していると、その中でもひときわ目を引く”SCSK”のロゴを発見！
探す間もなく、自社ブースにたどり着くことができました。
AWS Summitでは何が体験できる？
1つ目は基調講演や数多くのセッションです！
AWSの最新技術や生成AIをはじめとしたトレンドが発表されるほか、多様な企業の成功事例や技術的なディープダイブなどを知ることができます。
基調講演に関しては大人気公演なので早めに会場入りしてレシーバーのある椅子に座る必要があります。※同時翻訳機能があります
立ち見でも十分に会場の雰囲気を楽しみながら理解することができました！
2つ目は、AWS Expoです！
AWSの専門家やパートナー企業が出展しており、会場内にはたくさんのブースが並んでいました。
実際にパソコンを使ってAWS環境の構築を体験できるハンズオンスペースもあり、見るだけでなく体験して学べるのもAWS Summitの魅力です。
AWSのスペシャリストが沢山いるので、分からないことはその場で解決できるところも魅力的でした！
ブースを回っているだけでも新しい発見があり、気付けばあっという間に時間が過ぎていました。
気になるセッションについてご紹介
ここで、私が様々なセッションを見た中で特に気になったものを紹介したいと思います☆彡
井形健太郎さん登壇の「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」です。
みなさんも、
「生成AIを導入したはいいものの、実際の業務ではあまり活用できていない……」
と感じたことはないでしょうか。
私自身も、Copilotなどの生成AIを使って調べ物をすることはありますが、
- 回答は返ってくる
- でも欲しい情報と違う
- 結局自分で調べる
という経験を何度もしています。
今回のセッションでは、そんな課題に対してAmazon Quickがどのようなアプローチを取っているのかが紹介されていました。
生成AIに求めるもの
セッションの中で特に印象的だったのは、
「利用者がAIに求めるものは、回答だけではない」という話です。
これまでの生成AIは、
質問する → 回答が返ってくる
という使い方が基本でした。
しかし実際の業務では、
- 背景やコンテキストを理解してほしい
- 関連資料も探してほしい
- 次に取るべきアクションを提案してほしい
- できれば実際に実行してほしい
と思うことが少なくありません。
このような課題に対してアプローチしているのがAmazon Quickです！
回答だけでは終わらない？！
例えば、夜間や休日など人が対応できない時間帯でもメールやコミュニケーションツールの内容を確認し、翌日に対応すべきタスクを優先度付きで整理してくれます。
また、関連する資料やデータを収集して会議資料の作成を支援したり、タスクの抜け漏れや未返信のメッセージを教えてくれたりと、まるで優秀なアシスタント✨のような働きをしてくれるそうです。
ナレッジを「つなげる」仕組み
個人的に非常に面白いと感じたのが、ファイルやダッシュボード、データベースなど、社内に点在する情報を「Spaces」と呼ばれる仕組みで論理的にまとめられる点です。
企業の情報は様々なシステムに散らばっています。
そのため、
AIに質問したのに欲しい情報が返ってこない
ということがよくあります。
これはAIが賢くないのではなく、そもそもAIがそのデータにアクセスできていない ことが原因かもしれません。
Amazon Quickは様々なデータソースを連携させることで、 必要な情報を横断的に活用できる環境を提供しようとしています。（ファイルやダッシュボード、データベース、SaaSなど複数のデータソースを「Spaces」で論理的に束ねています。）
単に回答するだけでなく業務の実行まで支援することを目指しているように感じました。
AIにも難しい「田中さん問題」
もう一つ面白いと感じたのが、ナレッジグラフの考え方です。
みなさんの職場にもいませんか？ 田中さん。
「この件、田中さんに確認しておきますね。」
と言われたとき、人間であれば
「ああ、あの案件担当の田中さんね」
と何となく理解できます。
しかしAIにとっては違います。
営業の田中さんなのか、開発の田中さんなのか、それとも別の田中さんなのかは分かりません。
Quickではチャットや業務データの関係性を基に、
「この案件で話題になっている田中さんのことだな」
という文脈まで理解できるようになるそうです。
さらに、私とその人との関係性や所属プロジェクトなども考慮し、より適切な回答につなげられるとのことでした。
まとめ
どのセッションでも共通して伝えられていたのは、
「AIは効率化のためだけのツールではなく、人の成長を支えるパートナーである」という考え方でした。
AWS Summitに参加する前は、「最新のAWSサービスや生成AIについて学ぼう！」という気持ちでいっぱいでしたが、実際にはそれ以上に多くのエンジニアや企業の挑戦に触れ、自分自身のモチベーションを高めることができました。
2日間で会場中を歩き回った結果、足はへとへとになりましたが、それ以上に得られた学びや刺激はとても大きかったです。
次回参加する際は、AWSの知識はもちろん、人混みへの耐性もしっかりレベルアップして臨みたいと思います！
最後までお読みくださり、ありがとうございました！