アマゾン ウェブ サービス（AWS） ジャパンは6月25日・26日、年次イベント「AWS Summit Japan 2026」を開催した。基調講演では、AIエージェント時代に向けたAWSの戦略と技術アップデートを紹介した。

AIエージェントが企業の「フライホイール」を回す

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 代表執行役員社長 白幡晶彦氏は、「AIエージェントが最も威力を発揮するのは、自らのホイールを持ち続けている企業だ」と述べ、AIが企業の成長を加速させる原動力になるとの考えを示した。

  • アマゾン ウェブ サービス ジャパン 代表執行役員社長 白幡晶彦氏

    アマゾン ウェブ サービス ジャパン 代表執行役員社長 白幡晶彦氏

その例として、同氏は宇宙開発企業のBlue Originを挙げた。同社では、人間を多数の専門エージェントが支援する設計プロセスを構築し、2,700を超えるエージェントが稼働。これまで数年を要した作業を数日で完了できるようになったという。

「自らのホイールを持ち続けている企業が新しい技術を手にしたとき、かつてない駆動力を手にする　これが今の時代の真実」と、白幡氏は強調した。

こうした状況に対し、白幡氏は「では、AWSは何を提供できるのか」と投げかけ、「われわれには、20年間育て上げてきた、要件に応じて、最適なアーキテクチャをくみ上げるビルディングブロックという思想」があると語った。

このビルディングブロックの思想を生成AIへと拡張したのが、「Amazon Bedrock」である。

また、「エージェントは自律的に動くからこそ、セキュリティが重要だ」と述べ、AWSがテクノロジーの民主化を進めていることを説明。さらに、AIがタスクを計画・実行し、人間が監督・承認を担う「AI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）」を推進し、「顧客体験のため、AIによる開発の変革を伴走している」と語った。

白幡氏は、「フライホイールを回すカタリストが技術であり、われわれは信頼できるクラウド基盤とAIを提供する。変化の中でも変わらないものを貫く」と締めくくった。

AIエージェント時代を支える新サービス

続いて、米Amazon Web Services コンピューティング・AI・サービス基盤担当シニアバイスプレジデント デイブ・ブラウン氏が、4つの分野に分けて、AIエージェント関連の新サービスを紹介した。

  • 米Amazon Web Services コンピューティング・AI・サービス基盤担当シニアバイスプレジデント デイブ・ブラウン氏

    米Amazon Web Services コンピューティング・AI・サービス基盤担当シニアバイスプレジデント デイブ・ブラウン氏

働き方を変えるエージェント：Amazon Quick

「現在の働き方は効率が悪い。ツールがギャップを生み出している」とブラウン氏は指摘した。従来のAIアシスタントは質問に答えられるものの、ツールごとに孤立しており、検索を高速化しただけだったという。

この課題を解決するためAWSは、業務の途中にあるステップを取り除き、目的達成まで支援する「スーパーアシスタント」として「Amazon Quick」を開発した。ナレッジグラフを利用し、クエリーを重ねるたびに学習することで、継続的に賢くなるという。

開発を支えるエージェント：Kiro、DevOps Agent、Transform

開発向けのエージェントとしては、AIが開発ライフサイクル全体を支援する仕組みを紹介した。

ブラウン氏は、開発プロセスを「正しくコードを書く」「素早くリリースする」「コードを最新の状態に保つ」の3つの工程に整理。Amazon社内ではこのサイクルを実践した結果、コードの正確性が95%向上し、開発速度は4.5倍になったという。

まず、コード品質の向上ではAI開発環境「Kiro」を紹介した。今回、コーディングセッションをiOSネイティブで利用できるようになり、プレビュー提供を開始する。クラウド上でコーディングセッションを継続しながら、モバイル向けの差分表示や同じエージェント、同じコンテキストを維持したまま作業できる。

また、本番環境への迅速な展開を支援する「AWS DevOps Agent Release Management」も紹介。コードが本番環境へ到達する前に問題を検出し、サンドボックスでビルドを検証するほか、自律的なリリーステストによってリグレッションを早期に発見し、高頻度かつ安全なリリースを支援する。

さらに、コードベースを継続的に最新の状態へ維持する「AWS Transform Continuous Modernization」もプレビュー提供が開始された。コードベースを最新かつ文書化された状態に維持し、技術的負債の分析と修復を継続的に実施することで、保守工数を削減するとともに、アプリケーションのAI対応を加速する。昨年発表したAWS Transformでは、すでに160万時間分のモダナイゼーション作業を削減した実績も紹介した。

「これらの開発支援エージェントは、AWS上で一貫して連携し、開発の好循環を生み出すことを目指している」（ブラウン氏）

セキュリティを支えるエージェント：Threat Modeling、Code Vulnerabilities

続いて、セキュリティ分野については、AIエージェント時代に対応した新たなセキュリティ機能群「AWS Continuum」が紹介された。

ブラウン氏は、「世界はコンテキスト、推論、アクションを備えたエージェントのために設計される世界へ変わりつつある」と述べ、従来のセキュリティ対策もAIを前提としたものへ進化する必要があると説明した。

具体的には、脅威モデリングを自動化する「Threat Modeling」がプレビュー提供される。従来、脅威モデリングは手作業で作成する必要があり、開発コストが高いことに加え、内容が古くなりやすいという課題があった。AIを活用することで、こうした作業の効率化を図る。

また、コードの脆弱性対策を支援する「Code Vulnerabilities」もプレビュー提供を開始する。既存のバックログを取り込んでコードをスキャンし、コンテキストを考慮しながら対応すべき脆弱性の優先順位付けを行う。さらに、エージェントによる検証環境を用いて修正内容を確認し、組織に応じた修正案を提示することで、セキュリティ対応の自動化を支援する。

同氏は、「信頼は獲得するもの」と述べ、AIがまず学習モードで運用され、その後、自動実行する「エンフォースモード」へ移行することで、安全性を確保しながら運用を高度化していく考えを示した。

企業独自のエージェント開発を支える「AgentCore harness」

開発を支えるエージェント基盤して、「AgentCore harness」が紹介された。

ブラウン氏は、ビジネスを本当に変革できるエージェントは、それぞれの業務やデータ、文脈を理解している組織自身にしか作れないと指摘した。一方で、エージェントを本番環境に投入するには、アイデンティティ、データ、オブザーバビリティ、サンドボックス、ナレッジベース、コンピュート、ツール、メモリなどの基盤を整える必要があり、多くの時間が費やされているという。

そこでAWSは、こうした基盤を担う「ハーネス」を提供する。AgentCore harnessでは、3回のAPI呼び出しだけでエージェントを作成でき、オーケストレーションコードやインフラのセットアップは不要となる。また、ハーネスとモデルを分離しているため、用途に応じて柔軟にモデルを切り替えられる。

AWSは、AgentCore harnessによって、企業がアイデアから実際に機能するエージェントへ短時間で移行できる環境を提供すると説明した。

エージェントの価値を左右するのはコンテキスト

ブラウン氏は、継続的に価値を生み出すAIエージェントには、適切な「コンテキスト」が欠かせないと説明した。エージェントがより良い判断を行うためには、企業が持つさまざまなデータを理解する必要があるという。

同氏は、パブリックデータ、非構造化データ、構造化データにコンテキストがあるとして、3種類のデータを活用するためのサービスを紹介した。

パブリックデータ向けには「Web Search on AgentCore」を一般提供開始した。Web上から関連情報を取得しながらも、クエリやデータがAWS環境の外へ出ることなく利用できる。

また、非構造化データ向けには「Amazon Bedrock Managed Knowledge Base」を一般提供する。S3やSharePoint、Confluence、Google Drive、OneDriveなどと連携し、企業内データを活用したRAGを構築できるほか、エージェンティック検索によって複数段階の検索にも対応する。

さらに、構造化・非構造化データを統合して扱う新サービス「AWS Context」を紹介。Icebergネイティブのメタデータ管理を採用し、構造化データと非構造化データを横断したコンテキストを提供するほか、Glue Data CatalogやSageMaker Unified Studioとも統合する。

  • AIエージェント向けのコンテキスト基盤「AWS Context」

    AIエージェント向けのコンテキスト基盤「AWS Context」

同氏は、企業にとって重要なのはデータの種類ではなく、統合されたコンテキストであるとし、AIエージェントが適切な判断を下すための基盤をAWSが提供していく考えを示した。

AWS、AIエージェント時代を支える基盤を強化

最後にブラウン氏は、「推論は今後、最大のワークロードになる」と述べ、AIはもはやインフラの話ではなく、企業のビジネス戦略そのものになりつつあるとの認識を示した。

そのためAWSは、さまざまなAIモデルを利用できる「Amazon Bedrock」の開発を続けるとともに、AIエージェントが企業の好循環を生み出す基盤を提供していくという。

さらに、同氏は「AWSの使命は、今日の制約を明日の限界として受け入れないことだ」と述べ、進化し続けるシステムとAIエージェントを通じて、ビルダーのイノベーションを支援し続ける姿勢を強調した。