はじめに

2026年6月25日〜26日に幕張メッセで開催された「AWS Summit Japan 2026」に、現地参加してきました。クラウドと AI イノベーションをテーマに、260 を超えるセッションや AWS Village、業界別のソリューションゾーンなど、見どころの多い 2 日間でした。

今年のキーワードはやはり「AI エージェント」です。本記事では、私が特に印象に残った New Relic のブース展示と、AI エージェントを自前で構築するセッションを中心に、現地で得た学びを振り返ります。

会場の様子

今年は初日の来場者がとても多く、例年以上の混雑でした。台風の影響もあってか、午前中は入場までに数時間かかったと聞いています。

私の場合はAWS 認定者向けの記念ステッカーをもらおうと列に並んだところ、受け取れるまでに 1 時間半ほどかかったほどです。待ち時間の長さに驚きつつも、それだけ多くのエンジニアが集まっているのだと、AWS Summit の注目度の高さをあらためて感じました。

昨年に続き全冠（全資格制覇）を達成しました

実は今回の AWS Summit に合わせて、私は AWS 認定資格の「全冠」を2年連続達成しました。AWS Summit Japan 2026 における全冠の対象は、以下の 12 認定です。

  • AWS Certified AI Practitioner（AIF）
  • AWS Certified Cloud Practitioner（CLF）
  • AWS Certified Data Engineer – Associate（DEA）
  • AWS Certified Developer – Associate（DVA）
  • AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate（MLA）
  • AWS Certified Solutions Architect – Associate（SAA）
  • AWS Certified SysOps Administrator – Associate もしくは AWS Certified CloudOps Engineer – Associate（SOA）
  • AWS Certified Generative AI Developer – Professional（AIP）
  • AWS Certified DevOps Engineer – Professional（DOP）
  • AWS Certified Solutions Architect – Professional（SAP）
  • AWS Certified Advanced Networking – Specialty（ANS）
  • AWS Certified Security – Specialty（SCS）

今年からは新たに AWS Certified Generative AI Developer – Professional（AIP）が対象に加わりました。私はこの AIP を取得することで、今年も全冠の条件を満たすことができました。

12 認定すべてが有効であることを Credly のアプリで確認できると、数量限定の全冠 SWAG がいただけます。今年は金色の扇子でした。ちなみに昨年のSWAGは金色のジャケット。

「Serverlesspresso」でサーバーレスを味わう

会場で体験できる名物のひとつが、サーバーレスコーヒー「Serverlesspresso」です。スマートフォンで QR コードを読み込み、AWS のサーバーレス技術で動くシステム経由で注文すると、バリスタが淹れたてのコーヒーを無料で提供してくれます。

面白いのは、これが単なる無料カフェではなく、イベント駆動型アーキテクチャ（Event-Driven Architecture）の動きを実際に体験できる仕掛けになっている点です。注文するとスマホに番号が発行され、コーヒーの準備状況がリアルタイムで通知されてきます。

AWS が公開している構成によると、注文データは Amazon API Gateway を経由し、AWS Lambda、Amazon DynamoDB、AWS Step Functions といったサーバーレスサービスで処理されます。さらに AWS IoT Core を通じて、バリスタの注文管理アプリへ即座にオーダーが届き、受け取り可能なタイミングがスマホに通知される、という仕組みです。普段コードやアーキテクチャ図で目にするサーバーレスの世界を、「コーヒーを 1 杯頼む」という体験を通して実感できるのが面白いところでした。そして美味しいので、疲れてホッと一息したい時におすすめです。

印象に残ったブース：New Relic「Intelligent Observability」

Expo で特に印象に残ったのが、New Relic のブースです。オブザーバビリティに AI エージェントを組み合わせた展示を行っていました。「AI 探偵と挑むインシデント究明」というデモには多くの来場者が集まっていました。

デモで紹介されていたのが Workflow Automation という機能です。画面上で「Actions」をドラッグ＆ドロップしながら、障害対応のワークフローをノーコードで組み立てられるというものでした。New Relic 自身のアクションに加え、外部サービスのアクションも用意されています。

デモのフローは、おおまかに次のような流れでした。

  • 障害（パフォーマンスリスク）が発生したタイミングをトリガーに起動
  • New Relic のエージェントが調査を実行
  • 調査結果と推奨アクションを Slack 等に通知

エージェントが障害調査を担い、推奨アクションまで提示して Slack に流してくれる――まさに障害調査に特化した AI エージェントで、トラブルシューティングの最中まで踏み込んで支援してくれる点が新鮮でした。全量のデータを取得して監視し、原因の切り分けを助けてくれるイメージです。

デモでは、わざと障害を発生させてから、エージェントが調査・原因究明していく流れを見せていました。

あわせて紹介されていたのが New Relic MCP です。MCP（Model Context Protocol）は、AI エージェントが外部システムのコンテキストを取得するための共通の仕組みで、New Relic MCP サーバーを使うと、自然言語で調査したい内容を伝えるだけで、サーバーがそれを NRQL（New Relic のクエリ言語）に変換して結果を取得してくれます。NRQL の文法に詳しくなくても、平易な言葉でオブザーバビリティのデータを問い合わせられるのが大きなポイントです。

公式ドキュメントによると、Claude Code や Claude Desktop、VS Code（MCP 対応版）といった MCP クライアントから接続でき、トラブルシューティングの迅速化や、アラート確認・デプロイ影響分析といった運用の自動化に活用できるとのことです。普段の監視・運用の現場でも、調査の入り口が「自然言語」になるのは大きな変化だと感じました。

参考: New Relic MCP の概要（New Relic 公式ドキュメント）

特に印象に残ったセッション：AI エージェントを「自前で構築する」

［DEV250］「勝手に広まる」人気 AI エージェントを爆速で作ろう！

本記事の本題が、KDDIアジャイル開発センター株式会社の御田 稔 氏（AWS Hero）によるこのセッションです。「昨年は AI エージェント“利用”元年でした。今年は“構築”元年にしましょう」というメッセージが掲げられ、AI エージェントを自社で作り込むための実践的な知見が詰まった内容でした。

そもそも自社で AI エージェントを「作る」必要があるのか

セッションはまず、「自社で AI エージェントを作る必要があるのか？」という問いから始まりました。整理すると次の通りです。

  • 既製品で OK なケース: 用途が一般的（Web 検索やコーディングなど）／自社データがメジャーな SaaS 上に揃っている／UI にこだわらず、とりあえずチャットできれば良い
  • 自前構築が向くケース: 自社固有のシステムを操作させたい・SaaS にない業務データを参照させたい／既存システムにうまく AI 機能を組み込みたい／自社サービスとして UI を含めて作り込みたい

「とりあえず作る」ではなく、要件によって作るべきかを見極める――この最初の交通整理が腑に落ちました。

エージェントのコードは簡単に書けるが、運用には「癖」がある

続いて、「エージェントのコード自体は簡単に書けるが、通常の Web アプリとは異なる癖がある」という話に進みました。具体的には、

  • UX 向上のためにストリーミングレスポンスが重要
  • 色々なツールを使うので、認証・認可をうまく制御したい
  • 会話履歴やパーソナライズを実装したい
  • PoC 案件が多いので、サーバーレスでコストを節約したい

こうした要件を満たすには、様々な AWS サービスを組み合わせる必要があった、という流れです。ここから具体的な「工夫」の紹介に入っていきました。

開発を支える Strands Agents

エージェント開発のフレームワークとして紹介されていたのが Strands Agents です。AWS が提供する AI エージェント開発専用のフレームワークで、特徴は次の通りでした。

  • とにかくシンプルに書ける（入門や内製開発向き）
  • AWS サービスとの統合が簡単
  • OSS なので、バグや機能不足で困ったら自分でコントリビュートできる

スライドでは from strands import Agent で読み込み、agent = Agent() と書くだけ、というシンプルさが示されていました。ビルトインの機能が多く、import するだけで使えるものが多い点も実装のハードルを下げてくれそうです。

実際試してみたい！とワクワクしながら聞いていました。

全体のアーキテクチャ

セッションで示された構成は、おおまかに以下のようなものでした。

  • ユーザー → AWS Amplify → Amazon Bedrock AgentCore（ランタイム）→ Strands Agents
  • 参照先として、セッションカタログ／AWS What’s New の RSS／Tavily Search API などを利用
  • Amazon CloudWatch（生成 AI オブザーバビリティ）でエージェントのトレースを自動で集約・可視化

マネージドサービスを組み合わせ、フルサーバーレスで構築している点が印象的でした。

工夫③：RAG でドメイン知識を追加

ドメイン知識の追加には RAG を活用していました。事前に AI チャットボットに調査・整理させた大量のデータをマークダウンで格納し、Amazon Bedrock ナレッジベースを構築。ベクトルデータは Amazon S3 Vectors で安価に運用する、という構成です。

以前Amazon OpenSearch Serverlessを使用した際はコスト設計の考慮が必要な印象がありましたが、Amazon S3 Vectorsをまだ試したことがなかったので是非活用します。

工夫④：リリース後が本番！LLMOps を回す

最後の工夫が「リリース後が本番」という LLMOps の話でした。Amazon Bedrock AgentCore の新機能をフル活用し、自動評価で課題を探して、不足している知識をナレッジベースに追加していく――というサイクルです。Amazon CloudWatch でトレースが自動的に集約・可視化されるため、リリース後の改善を継続的に回せる仕組みになっていました。

「フルサーバーレスなので、使われていない間のインフラ費用は極小。運用コストのほとんどは Amazon Bedrock の Claude API 推論料金」とのことで、サーバーレス構成のコストメリットが具体的な数字で語られていたのが説得力がありました。


昨年は AI エージェント“利用”元年でした。今年は“構築”元年にしましょう

Summit の後に：AWS Japan Community Leaders Summit

AWS Summit が終わった翌日、「AWS Japan Community Leaders Summit」にも参加してきました。こちらは JAWS-UG をはじめとする AWS コミュニティのリーダーが集まり、コミュニティプログラムの紹介や、リーダー同士・AWS とのネットワーキングが行われるイベントです。

会場では、AWS のカードゲーム「AWS BuilderCards」の拡張版などのノベルティもいただきました。Summit の熱量そのままに、コミュニティ同士で交流できる濃い時間でした。

おわりに

AWS Summit Japan 2026 を通して強く感じたのは、AI エージェントが「使う」フェーズから「作る・運用する」フェーズへと移ってきている、という流れでした。New Relic のブースでは障害対応をエージェントに任せる未来を、御田 稔 氏のセッションでは AWS のマネージドサービスを組み合わせて自前でエージェントを構築・運用する実践知を、それぞれ体感できました。

本記事でご紹介したセッションはアーカイブ配信もありますので、気になった方はぜひチェックしてみてください。

来年も、AI エージェントを取り巻く状況がどう進化していくのか、今から楽しみです。