はじめに
はじめまして！SCSKの長谷川です。
今回AWS Summit Japan 2026に参加してきたため、イベントレポートを書かせていただきます！
私はこれまでAWSに少し触れた経験はあるものの、AWS Summitへの参加は今回が初めてです。
最新のAWSサービスや技術動向を知りたいと思い、6/25・26の両日参加しました。
AWS Summitでは、基調講演や技術セッションだけでなく、AWS Villageやスポンサー企業による展示ブース、体験型コンテンツなど、多くの展示が用意されています。
サービスの紹介を見るだけではなく、担当者の方へ直接質問できるブースもあり、セッションとはまた違った形で理解を深められるイベントでした。
その中でも、私が特に印象を受けたのがAIエージェント関連の展示やセッションです。
開発支援やセキュリティ、運用支援だけでなく、体験型コンテンツまで、会場のさまざまな場所でAIエージェントが活用されていました。
本記事では、AWS Summit全体の様子を紹介しながら、会場で印象に残ったAIエージェント関連の展示と、
特に興味を持ったAWS DevOps Agentについて紹介します。
AWS Summit Japan 2026について
会場では、基調講演や技術セッションに加え、AWS VillageやAWS Expo、スポンサー企業による展示ブース、ハンズオンなど、さまざまなコンテンツが用意されていました。
私自身、参加するまでは「セッションを聞いて終わるイベント」というイメージを持っていましたが、
実際には展示ブースも見どころの一つでした。
AWS VillageではAWSの最新サービスが紹介されており、
スポンサー企業のブースでは実際の導入事例やソリューションを見ることができます。
また、興味を持ったサービスについて担当者の方へ直接質問できるため、
セッションだけでは分からなかった部分をその場で確認できる点も魅力だと感じました。
会場で印象に残ったAIエージェント関連の展示
今回参加したセッションや展示の中で、
AIエージェント関連の展示やセッションが多かった印象を受けました。
会場を回っていると、「AIエージェント」という言葉をさまざまな場所で目にしました。
開発支援やセキュリティ、運用支援といった業務向けサービスだけでなく、
体験型展示にもAIエージェントが活用されており、その活用シーンの幅広さに驚きました。
ここからは、その中でも印象に残った展示を紹介します。
DJ Agent
この展示では、AIがリアルタイムで音楽や映像を生成し、ライブパフォーマンスを行っていました。
AIがコードを書き、リアルタイムに音楽と映像を生成するライブパフォーマンス配信です。
さらに、来場者の投票によって次の楽曲テーマが変化する仕組みになっており、来場者が参加できるような演出も印象的でした。
AIエージェントというと業務効率化をイメージしていましたが、この展示を見て、エンターテインメント分野でもAIエージェントが活用されていることを知ることができました。
ペン字採点Agent
続いて体験したのが、ペン字採点Agentです。
書いた文字をAIが採点してくれる展示で、せっかくなので私も挑戦してみました。
「意外と良い点がもらえるかも」と少し期待していたのですが、結果はC評価😢
思った以上に辛口な判定で、AIの容赦のなさを体感しました。
このように、楽しみながらAI技術を体験できる展示が多かったことも、AWS Summitの魅力の一つだと感じました。
Frontier Agents
AIエージェント関連の展示の中でも、
私が最も印象に残ったのがFrontier Agentsブースです。
DJ Agentやペン字採点Agentでは、「AIエージェントって面白い」と感じていましたが、このブースでは実際の業務でAIエージェントがどのように活用されるのかを知ることができました。
展示されていたのは、以下のそれぞれ異なる役割を持つ３つのAIエージェントです。
・開発を支援するKiro Autonomous Agent
・セキュリティを支援するAWS Security Agent
・インシデント対応を支援するAWS DevOps Agent
その中でも私が特に興味を持ったのが、AWS DevOps Agentです。
障害対応という具体的なユースケースだったため、「実際にはどのように活用されるのだろう」と自然と興味を持ちました。
ちょうど同じサービスをテーマにしたセッションも受講していたため、ブースではAWSの担当者の方へ質問しながら、セッションだけでは分からなかった利用イメージについても話を聞くことができました。
セッションで概要を学び、ブースで理解を深める学び方ができました。
セッションとブースで学んだAWS DevOps Agent
聴講したAWS DevOps Agentに関するセッションは、
AWS DevOps Agentによる自律的インシデント対応 ―その能力を引き出す設計のベストプラクティス―
です。
障害対応にAIエージェントを活用する方法だけでなく、
AIを効果的に活用するための考え方についても紹介されていました。
「調査はAI、判断は人」
セッションを受講する前は、
「障害が起きたらAIが自動で調査して、そのまま復旧まで行ってくれるサービスなのかな」
というイメージを持っていました。
しかし、実際にセッションを聞いてみると、そのイメージは少し違いました。
最も印象に残ったのが、
「調査はAI、判断は人」
という考え方です。
AWS DevOps Agentは、AIを活用して障害発生時の調査や原因分析、改善案の提示を支援するサービスです。
このセッションでは、AWS DevOps Agentを活用するベストプラクティスとして、
「調査はAI、判断は人」という役割分担が紹介されていました。
AIが情報収集や原因調査、改善案の提示までを担い、その内容を採用するかどうか、実際に対応を実施するかどうかは人が判断するという考え方です。
AIにすべてを任せるのではなく、人が最終判断を行うことで、安全性を確保しながらAIの強みを活かす設計思想が、このセッションで最も印象に残りました。
AWS DevOps Agentの機能とコスト
AWS DevOps Agentは、CloudWatchなどの監視サービスでアラームが発生すると、
その情報をもとに自律的に調査を開始します。
調査では、関連するメトリクスやログ、デプロイ履歴などを確認し、原因として考えられるポイントや改善案をまとめてくれます。
また、GitHubなどのコードリポジトリやSlackなどのチャットツールとも連携し、調査結果をチームへ共有できることも紹介されていました。
ブースでもAWSの担当者の方へ話を伺いましたが、AIがEC2へSSH接続して直接操作したり、
自動で復旧作業を行ったりするわけではないとのことでした。
あくまでAIは調査や改善案の提示までを担当し、その後の判断は人が行います。
また、料金についても質問したところ、設定するだけでは料金は発生せず、
AIが実際に調査を実行した時間に応じた従量課金とのことでした。
さらに、過去のアラーム発生状況から「もしAWS DevOps Agentを利用していたら、どの程度料金が発生していたか」を試算できる仕組みも用意されているそうです。
実際の運用を見据えた仕組みまで聞くことができたのは、ブースで担当者の方へ直接質問できたからこその学びでした。
AIを活かすためには「設計」が重要
セッションでは、AWS DevOps Agentを導入するだけでは十分ではなく、その能力を引き出すための設計も重要であることが紹介されていました。
キーワードは、以下の3つです。
- スコープ ーAIがどこまで調査を行うのかという範囲を定める
- テレメトリ ーログやメトリクスなど、AIが調査に利用する情報を充実させる
- ナレッジ ー人が持っている運用ノウハウをAIへ共有する
最初は「AIを導入すれば調査を任せられる」というイメージを持っていましたが、このセッションを通して、AIが十分な力を発揮するためには、人が事前に環境を整えることも重要なのだと感じました。
ブースで聞いて理解が深まった「ナレッジ」
3つの中でも、特に印象に残ったのがナレッジです。
セッションでは「ナレッジが重要」と紹介されていましたが、
その時点では具体的な活用イメージについて十分に理解できていませんでした。
その後、Frontier AgentsブースでAWSの担当者の方へ質問したところ、
運用手順書やRunbookをSkillsとして登録できることや、Markdown形式だけでなくチャットを利用してSkillsを作成できることを教えていただきました。
この説明を聞いて、「AIが何でも知っている」のではなく、人が持っているノウハウをAIへ共有することで、より価値の高いAIエージェントになるのだと理解できました。
担当者しか知らない調査手順や対応方法をSkillsとして蓄積できれば、属人化の防止にもつながります。
セッションだけでは少し抽象的だった内容が、ブースで具体的な利用方法を聞くことで理解を深めることができました。
是非、皆さんも参加した際にはブースに立ち寄ってみてください。
障害対応だけでなく、障害を未然に防ぐ取り組みへ
セッションの最後には、Release Managementも紹介されていました。
今回のセッションでは障害発生後の調査支援が中心でしたが、講演者からは
「これまで紹介してきたのは障害対応の支援ですが、今後は、そもそも障害を起こさないための仕組みも導入され始めています。」
という説明がありました。
Release Managementでは、変更内容のリスク評価や、変更内容に応じたテストの自動生成・実行などを通じて、障害そのものを未然に防ぐことを目指しています。
AIエージェントは、「障害が起きてから調査を支援する」だけではなく、「障害を起こさないよう支援する」方向へも進化し始めています。
まとめ
AWS Summitに参加する前は、「技術セッションを聴講するイベント」というイメージを持っていましたが、実際に参加してみると展示ブースで担当者の方へ直接話を聞いたり、体験型コンテンツに参加したりすることで様々な方向から学ぶことができるイベントだと感じました。
特に今回は、AIエージェント関連の展示やセッションが多く、DJ Agentやペン字採点Agentのような体験型展示から、AWS DevOps Agentのような業務を支援するサービスまで、AIエージェントにはさまざまな活用方法があることを知ることができました。
また、AWS DevOps Agentのセッションでは、「調査はAI、判断は人」という設計思想や、
人が持つナレッジをAIへ共有することの重要性など、単なる機能紹介だけではなく、
「AIと人がどのように協力するのか」という考え方についても学ぶことができました。
AWS Summitは、最新技術に触れるだけでなく、「もっと調べてみたい」「もっと理解したい」と思えるきっかけを与えてくれるイベントでした。
今後参加される方は、ぜひセッションだけでなく展示ブースにも足を運んでみてください。
セッションで興味を持ったサービスについて、その場で担当者の方へ質問できることも、AWS Summitならではの魅力だと思います。
最後までお読みいただきありがとうございました！