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【AWS Summit 2026】レポート ― AIエージェント時代のこれから
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目次
こんにちは。 パーソル＆サーバーワークスの佐藤(美)です。
6/25, 26にAWS Summit Tokyo 2026が開催されました。
国内最大級のカンファレンスである本イベントは、最新技術の動向や他社の導入事例を学び、AWSのエキスパートやパートナー企業と直接情報交換ができる場となっています。
私はこのイベントへの２日間の参加を通じて様々な業界の方々と交流し、最新技術に触れ、新たな知識を得る素晴らしい機会を得ることができました。
今回はイベント参加の振り返りとして、6/26のスペシャルセッションで「AIエージェントが変える企業の未来－構築から運用まで、ビルダーと作る自律型AIの実践」を聴講した内容についてお送りします。
テーマ：自律型AIエージェント（Agentic AI）の実用化
近年、AI関連のアップデートは枚挙に暇がなく、そのユースケースも急速に広まりつつあります。
その中でも、AIエージェントは急速に身近な存在になったと感じる方も多いのではないでしょうか。
2026年のAWS Summit Japanは、AIエージェントが「自ら考えて動くAI」へと進化し、その実用化が本格的に始まったことを印象づける内容でした。
セッションでは、AIエージェント活用を加速させる仕組みと、それに伴って生まれる新たな課題が示されました。
1. AIエージェントを支える基盤
セッションでは、AIエージェント利用の加速化を支える様々な基盤が紹介されました。
Nitroシステム
NitroシステムはAWSが開発したコンピューティング基盤です。
ネットワークやストレージといった仮想化の処理を専用ハードウェア（Nitroカード）にオフロードすることで、サーバー本来のリソースをワークロードに最大限振り向けられるようになりました。
加えて、Nitroセキュリティチップがハードウェアとファームウェアを継続的にモニタリング・保護・検証することで、セキュリティを一層強化できるようになっています。
Graviton5
低電力で高いパフォーマンスを発揮するGravitonプロセッサの第5世代です。
GPUが得意とする機械学習の推論性能に加え、必要なツールの呼び出しやファイルの読み書きといったCPU処理が向上しており、より多くの推論を必要とするAIエージェント（agentic AI）のワークロードに向いています。
2026年6月にGraviton5搭載のAmazon EC2 M9g / M9gdインスタンスが一般提供を開始し、前世代（Graviton4）比で最大25%のコンピューティング性能向上を実現しています。
AWS Trainium
最高のコスト性能を提供するAIチップです。Bedrockが提供するAnthropic Claudeの最新モデルはこのチップ上で実行されています。
Mantle
AIエージェントの利用を加速させる新しい基盤がMantleです。Mantle は Amazon Bedrock の次世代推論エンジンであり、進化し続ける生成AIの推論処理やファインチューニングのワークロードを、最適化された形で提供することを狙って開発されました。
2. 広がるAIエージェント活用
このセッションではAWSとAnthropicをはじめとするAI関連企業との協業の強化によって、より安全でセキュリティの強化されたAI基盤が構築され、その活用のフィールドが広がる中で、実際の企業がAIエージェントを活用した例や、改善事例が紹介されました。
紹介された活用事例
- Physical AI の活用 ― 現実世界と連動するAIの応用領域が広がり、ロボットアームの動作をAIに学習させて操作させる事例が紹介されました。
- 開発サイクルの短縮 ― AIエージェントを活用した開発を全社的に導入し、開発スピードを引き上げた事例が紹介されました。
- コンタクトセンターとの連携 ― 単なる問い合わせ対応にとどまらず、AIエージェントによってお客様の「本当の課題」を捉えて解決へつなげる取り組みが示されました。
3. Kiro の進化と「Kiro for iOS」
AWSの仕様駆動開発AIエージェントであるKiroにも、新たに Kiro for iOS のアップデートが紹介されました。
エージェントによる開発がモバイル環境にも広がり、場所を選ばず開発を進められる方向性が示されています。
エージェントによる開発では、従来の開発の前提を見直し、多数のタスクを並列的に実行することが可能になります。 これにより、開発者は個々の実装作業から一歩引き、設計や意思決定により多くの時間を割けるようになるはずです。
4. AIに求められる3つの特性
セッションでは、有用性が高いと認められたAIエージェントの3つの特性が挙げられました。
- 自律性 ― 人の細かな指示を待たず、自らタスクを進められること
- 拡張性 ― 多数のエージェントやツールと柔軟に連携できること
- 長期実行性 ― 短時間の応答にとどまらず、長期にわたるタスクを継続できること
これらを支える存在として、新たに Security Agent と DevOps Agent の紹介がありました。
Security Agent ― セキュリティを開発基盤に埋め込む
Security Agentが提案するのはセキュリティを後付けの工程ではなく、開発基盤そのものに組み込むという考え方です。
AIによるコードレビューやペネトレーションテストを継続的に実施することで、安全な運用を恒常的に維持できるようになります。
DevOps Agent ― 複雑なシステムの運用監視
複雑化するシステムを運用・監視するためのツールとして DevOps Agent が紹介されました。
次のアップデートでは リリース管理機能 の追加が予告されており、運用領域でのエージェント活用がさらに広がる見込みです。
5. 所感 ― AIに「委ねる」だけでは成功しない
他社のAIエージェント活用における成功事例の共通項は、「AIを持続的に利用可能にするフレームワークを整備している」ことです。
当然ながら、AIがすべてを解決するわけでありません。
万能のツールとしてAIに任せきるのではなく、業務の効率を上げるツールとしてレビューと改善のサイクルが介在することで成果を上げることができるのだと思います。
また、AIエージェントによって技術の進展がみられる一方で、その普及は新たな課題も生み出しています。
たとえば、昨今のセキュリティ分野においては高性能のAIエージェントを駆使して侵入を試みてくることを前提に、巧妙化するサイバー攻撃への対策が求められています。
そのような中で、DevOps AgentやSecurity Agentの登場は、スピードを求められるAI時代におけるセキュリティ強化の布石といえるのではないでしょうか。
まとめ
AWS Summit 2026 のセッションは、AIエージェントが実用フェーズに入ったことを明確に示すものでした。
AIワークロード基盤の強化、推論エンジンの進化、Security Agent、DevOps Agent といった専門エージェントの登場は、いずれも「自律的に動くAI」を安全かつ継続的な運用を強化する一方で、その成功にはレビューと改善サイクルが欠かせません。
AIエージェントの利用が加速する中で、開発サイクルを継続的に最適化し、ガバナンスをプロダクトに組み込み、AIの裁量を安全かつ効果的に設計することがますます求められていくはずです。
最後に、今回のイベント開催、運用に携わってくださった方々にお礼申し上げます。
ここまで記事を読んでいただきありがとうございました。何かのご参考になりましたら幸いです。
この記事は私が書きました
sato(mi)
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