挨拶
こんにちは！データエンジニアチームの成川です。
6/25、26に幕張メッセで開催された AWS Summit 2026 に参加してきました。
せっかくなので、会場の雰囲気や当日の様子をゆるめにレポートしていきます！
Day1
会場入り
あいにくの雨。
まあ梅雨ですからね。。。しゃあなし。
8時半には海浜幕張駅に到着していたのですが、すでに多くの人が並んでいました。
先着5,000名まではお弁当とクッションがもらえるとのこと。
「これはゲットできるのか……？」と思っていましたが、無事にお弁当引換券とKeynoteの指定席券をGETできました！
Keynote
会場入りして、さっそく指定席へ。
けっこう後ろの席だったので、わりとギリギリだったのかもしれません。
そして、なんと朝ごはんが配られていました！
朝早く家を出てきた身としては、これはありがたい。。。
ありがとう！AWS！
ちなみに、クッションは席に置いてありました。
Keynoteレポート
Keynoteでは、AIエージェント関連の新機能が多く紹介されていました。
全体として感じたのは、AWSが「AIエージェントを作る」段階から、「AIエージェントを本番環境で安全に運用する」段階になってきているということです。単にモデルを呼び出すだけではなく、エージェントの実行基盤、社内データとの連携、Web検索、開発・運用の自動化、セキュリティ管理まで、必要な要素が一気に揃ってきた印象でした。
特に注目したいのは、Amazon Bedrock AgentCore harnessです。AIエージェントの実行環境やツール連携、メモリ、権限管理、可観測性などをAWS側のマネージドな仕組みに寄せられるため、今後AWS上でAIエージェントを本番運用していくなら、かなり重要なサービスになりそうです。
そのほかにも、Web情報を参照する Web Search on AgentCore、社内ナレッジを扱う Amazon Bedrock Managed Knowledge Base、リリース前検証を支援する AWS DevOps Agent / Release Management、技術的負債の継続的な修正を狙う AWS Transform / Continuous modernization、セキュリティ領域の AWS Continuum など、AIエージェントを実務に組み込むための周辺サービスがかなり充実してきています。
便利なAIツールが増えた、というよりも、AIエージェントを「業務システム上で操作権限を持つ存在」として扱う時代に入ってきたのだと感じました。今後は、エージェントに何を任せるかだけでなく、どの権限で、どの範囲まで、どう監査しながら動かすかを考えることが重要になりそうです。
お昼ごはん
さてお昼は、引換券を持ってお弁当を交換に行きました。
13時ギリギリに行ったので、魚のお弁当しか残っていませんでした。
とはいえ、味は普通に美味しかったです！
三井住友トラスト・アセットマネジメントがSnowflakeと実現する、AI・エージェントをフル活用した業務改革
今回特に印象に残ったのが、三井住友トラスト・アセットマネジメント様のSnowflake活用事例です。
テーマは、AI・エージェントを活用した業務改革。中でも勉強になったのは、業務知識を「SKILL」として整理し、社内ナレッジとして蓄積していく方法です。
単にプロンプトを共有するのではなく、業務知識を「どのデータを見るのか」「どのロジックで判断するのか」「どのようなアウトプットを作るのか」「どのプロセスで確認するのか」といった要素に分解し、AIが使える形にしていく考え方が紹介されていました。
これは、以前から重要だと感じていながらも、なかなか実現できていない領域です。業務ノウハウはどうしても個人の経験や部門ごとの暗黙知に閉じがちですが、SKILLとして整理して貯めていくことで、AI活用の成果を個人の工夫で終わらせず、組織全体で再利用できる可能性があります。
もちろん、全社展開するにはSKILLの品質チェックや更新運用も必要になります。それでも、AIを本格的に業務へ組み込むうえで、SKILLの整備は早く取り組むべきテーマだと感じました。
その他
AWSの資格保有者はステッカーがもらえるとのことで、今年も行ってきました。
自分はまだまだ5つ。
去年よりは増えたものの、もう少し頑張らねば。。。
ブースでは、何枚かなくなっているステッカーがあるともアナウンスされていました。
みんなすごいなあ。
Day2
ブース巡りとセッション
Day2は、すでにパスを持っていることもあり、少しゆっくりめに会場入りしました。
気になるブースを回りつつ、合間にセッションを聞くような動き方にしました。
いろいろ見て回っていたら、あっという間に終了時間に。。。
Day1に比べると、かなり会場内を動き回っていた気がします。
ただ、その分まったく写真を撮っていませんでした。
すみません。。。
「あとでブログに書くなら写真撮っておけばよかった」と思ったのですが、気づいたときにはもう遅かったです。
Apache Iceberg on AWS 実践ガイド – 設計・取り込み・活用のベストプラクティス
このセッションでは、Apache Icebergを中心に、AWS上でレイクハウスを構成する場合の考え方が紹介されていました。
特に印象に残ったのは、AWSの分析系サービスを単に並べて使うのではなく、Icebergを「データ管理の中心」として置くことで、全体の見え方が変わるという点です。Amazon S3にデータを置き、Glue、Athena、Redshift、Lake Formationなどを組み合わせる構成自体はよくありますが、Icebergを前提にすると、テーブル管理、更新、履歴、ガバナンス、クエリ性能をどう設計するかがより明確になります。
また、S3 TablesのようにIcebergテーブルの管理をマネージドに寄せる選択肢が出てきている点も重要だと感じました。Icebergは便利な一方で、コンパクションやスナップショット管理など、実運用では考えることが多い技術でもあります。そこをAWS側のサービスでどこまで吸収できるのかは、今後AWS上でレイクハウスを設計するうえで大きな判断材料になりそうです。
AWS分析基盤を理解するうえで、Icebergは単なる追加技術ではなく、今後のレイクハウス設計の前提として押さえておくべきものだと感じたセッションでした。
総括
今回のAWS Summitは、「AIをどう使うか」だけではなく、AIを業務やシステムの中にどう安全に組み込むかを考える場だったと感じています。
個人的には、今後特に以下のあたりを深掘りしていきたいです。
- AIエージェントの評価・監視・運用設計
- Amazon QuickなどのAI/BI活用
- AI時代のAPI管理とセキュリティ設計
今回のSummitを通じて、AI活用はもう「試してみる」段階から、「どう運用に乗せるか」を考える段階に移っていると強く感じました。
自社でもAI活用を進めるうえで、単に便利なツールを入れるだけでなく、データ、権限、監視、評価、運用ルールまで含めて設計していく必要がありそうです。
最後に
ここまでお付き合いいただき、ありがとうございました。
まだまだ消化しきれていない内容もありますが、AWS Summit 2026で得た気づきを少しずつ業務にもつなげていければと思います。
気になるサービスや機能は、実際に触りながら理解を深めていきます！