イベント
AIエージェントと変わらない思想がもたらす“次世代のイノベーション”――AWS Summit Japan 2026基調講演レポート
2026年6月26日 10:00
AWS（Amazon Web Services）に関する国内最大のイベント「AWS Summit Japan 2026」が、幕張メッセで6月25日～26日に開催されている。
初日の基調講演では、AWSのAIエージェントに関するサービスが語られた。アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社の代表執行役員社長の白幡晶彦氏が、AWSのAIサービスへのアプローチを説明。また、Amazon Web Services, Inc.の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のデイブ・ブラウン氏は、6月17日に開催されたAWS Summit New York 2026にて発表された新サービスを日本向けに紹介した。
このほか、AIのパートナーとしてOpenAI Japan合同会社の長﨑忠雄氏が登壇。AIサービスの導入事例として、東京海上日動火災保険株式会社とフリー株式会社が登壇した。
AIエージェントが“フライホイール”を強く回す
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社の代表執行役員社長の白幡晶彦氏は、Amazon創業者のジェフ・ベゾス氏が、2001年にAmazonの成長モデルとして紙ナプキンに描いたと言われる「フライホイール」の図を掲げた。
その後、AmazonもAWSも飛躍的な成長を遂げ、「当時からは想像もできなかった世界となったが、AmazonとAWSを動かしているのは、今もあの紙ナプキンの絵だ」と白幡氏は語り、「この輪を回すのは皆さん、ビルダーだ」と来場したエンジニアに呼びかけた。
そのうえで、現在、AIエージェントがこのフライホイールを回す強い駆動力となっていると白幡氏は言う。
実例として、ジェフ・ベゾス氏が創業した航空宇宙会社Blue Originでは、2700以上のAIエージェントが本番稼働し、従業員の約70％が活用している結果、数年の仕事が数日に短縮されたという。
またソニーグループでは、生成AIプラットフォーム「Enterprise LLM」を構築し、6万5000人以上が利用し、1日15万件の推論リクエストを処理しているという。
「自らの変わらないフライホイールを持つ組織が、新しい技術を手にしたとき、かつてない浮揚力を得る」と白幡氏。そこにAWSが提供するものとして、20年間育ててきた考えである、「要件に応じて組み替え、最適なアーキテクチャを構築するビルディングブロックの思想」を同氏は挙げた。
そして、生成AIプラットフォームのAmazon Bedrockはこの考えをAIに持ち込んだものだと説明した。
白幡氏は「もう1つ、AWSが変わらずに大事にしてきたこと」として、セキュリティを最優先事項とすることを挙げた。そして、AIエージェントは自律的に動くため、権限管理やガードレールなどの安全・安心に使えるための仕組みが必要だとして、「社会を支える厳しい要件のワークロードを支えてきたAWSだからこそ、それを約束できる」と同氏は語った。
ソフトウェア開発にも革新が起きているとして、白幡氏はAWSが提唱する、ソフトウェアの開発ライフサイクルにわたってAIを中心とする「AI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）」の考えも取り上げた。
実例として、不動産テックのLIFULL社では、3倍の開発速度を実現し、長年使われているシステムへの機能追加を入社半年のエンジニアが3日で実現したという。
またMIXI社の「家族アルバム みてね」では、写真をステッカーにするステッカープランの訴求の中で、AI-DLCによってリリースしたレコメンド機能がクロスセルに効果があり、平均購入回数が15％増加したという。
白幡氏は最後に、「ビルダーに伴走して共にイノベーションのフライホイールを回すのが私たちの変わらぬ使命。その回転を加速するカタリスト（触媒）がテクノロジー」として、「変化の中で、これからも変わらないものを貫いていく」と締めくくった。
AWS Summit New York 2026にて発表された新サービスを日本向けに紹介
続いて、Amazon Web Services, Inc.の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のデイブ・ブラウン氏が登壇した。
ブラウン氏は、AWSのAIエージェントへの取り組みを「業務のためのエージェント」「開発のためのエージェント」「セキュリティのためのエージェント」「エージェントの構築」の4つの主要分野に分けて、AWS Summit New York 2026にて発表された新サービスをまじえて紹介した。
業務のためのエージェント：ツールごとに分散したデータを、関係性を含めて理解するAIアシスタント「Amazon Quick」
1つ目の「業務のためのエージェント」の説明にあたり、まずブラウン氏は「多くの人にとって、働き方が単純にうまくいっていない」と言う。
その意味として同氏が挙げるのが「ツールの間の空間」だ。必要な情報は、チャットメッセージやメール、しばらく開いていないダッシュボードなどにデータソースが分散している。AIで働き方を変えるには、これらの「点」をつないでやらなければならないと同氏は語る。
これを解決するものとして、ブラウン氏はAIアシスタント「Amazon Quick」を紹介した。Quickは、すべてのデータにわたって必要なものを検索する。このとき、人と人、自分のドキュメント、自分のコミュニケーション、組織内のデータレイクの関係性を理解する。さらに、問い合わせるごとに学んでより賢くなっていく。そして、プレゼンテーションや報告文書を作成し、メールを送って確認することもできるという。
開発のためのエージェント：AIエージェントが、コードを書き、リリースし、モダナイズする
2つ目の「開発のためのエージェント」のためには、「コードを正しく書く」「素早くリリースする」「最新に保つ」の3つをループとして回す必要があるとブラウン氏は述べた。
「コードを正しく書く」について、ブラウン氏はエージェンティックAIコーディングツール「Kiro」を取り上げた。「Kiroにプロンプトで指示すると、それを明確な要件と、構造化された設計、実装タスク、検証済みのテストに変換し、高速であるだけでなく設計上正しいコードが生成できる」とブラウン氏は説明する。
Kiroの利用事例として、ブラウン氏はインドの証券取引プラットフォームのDhanを紹介した。当初、12人以上の開発者と24カ月で完成すると考えていたプロジェクトについて、Kiroを使うことで、1人の開発者が2カ月で達成したという。
そして、AWS Summit New York 2026で新しく発表されたのが「Kiro for iOS」だ（プレビュー提供）。Kiro for iOSはiOSネイティブで動き、エージェントはKiroのWeb版と同じくAWSのクラウド環境で動作する。
「素早くリリースする」については、まず運用においてAIエージェントがインシデントを解決する「AWS DevOps Agent」が紹介された。これによってアプリケーションの信頼性とパフォーマンスを最適化する。
事例としてブラウン氏は、T-Mobileやユナイテッド航空が、DevOps Agentを使って本番環境で問題を発見して対処していると紹介した。
そしてAWS Summit New York 2026で発表されたのがリリース管理の「AWS DevOps Agent Release Management」だ（プレビュー提供）。リリースするときに、AIがビルドを検証しリリーステストをすることで、問題があれば本番環境にリリースしないようにする。
「最新に保つ」について、既存のコードをAIがモダナイズして技術的負債を解消する「AWS Transform」をブラウン氏は紹介した。世界中でコードのモダナイズ時間を160万時間以上削減しているという。
そしてAWS Summit New York 2026で発表されたのが、継続的モダナイズの「AWS Transform Continuous modernization」だ（プレビュー提供）。AIエージェントがコードを継続的にスキャンして技術的負債を解消するものだ。
セキュリティのためのエージェント：システムの脆弱性を検出から解決までAIで自動化する「AWS Continuum」
3つ目は「セキュリティのためのエージェント」について。これまでは人間向けの「テレメトリ」「ストレージ」「クエリ」「ダッシュボード」の世界にいたとブラウン氏。そしてこれが、AIエージェント向けの「テレメトリ」「コンテキスト」「推論」「アクション」の世界に移行していると同氏は語った。
そのためにAWS Summit New York 2026で、システムの脆弱性を検出から解決までAIで自動化する「AWS Continuum」が発表された。
AWS Continuumの最初の2つの機能として、2025年12月に発表されたペネトレーションテストの「AWS Continuum for Pen testing」とコードレビューの「AWS Continuum for Code review」が取り込まれている（一般提供）。
そして3つ目の機能として、脅威モデルをコーディングエージェントが自動作成する「AWS Continuum for Threat Modeling」が発表された（プレビュー提供）。
さらに4つ目の機能として「AWS Continuum for Code Vulnerabilities」も発表された（プレビュー提供）。脆弱性のライフサイクル全体にマシンスピードで対応するものだ。脆弱性のバックログを取り込んで動作し、環境をスキャンして検出し、評価し、優先順位を付け、検証して誤検知を省き、対策を特定する。
これが必要となる背景として、Claude Mythosなどの新しいフロンティアモデルが、これまで以上に速く脆弱性を発見していることをブラウン氏は挙げた。
AWS Continuumは、最初は人間がコントロールできる学習モードから始まり、自信がついてくれば自動化された適用モードに移る。
エージェントの構築：AgentCoreにハーネスやコンテキスト取り込みの機能
4つ目の「エージェントの構築」については、まず「Amazon Bedrock AgentCore」をブラウン氏は紹介した。AIエージェントを大規模かつ安全に構築し、デプロイし、運用するためのエージェントプラットフォームだ。
実例としては、マーケティングのEpsilon社が生産性を5倍に向上させ、プロゴルフ団体のPGA Tourがトーナメント中継をこれまでの10倍の速さで展開し、財務・人事クラウドのWorkdayは顧客の財務計画にかかる時間を月あたり100時間削減したという。
そして「Amazon Bedrock AgentCore harness」が、AWS Summit New York 2026で一般提供開始となった。
ここでいうハーネスは、コンピュート、メモリ、データ、ツール、サンドボックスなどのエージェントの実行環境の定義を指すようだ。ブラウン氏は、「モデルがエージェントの脳なら、ハーネスはエージェントの体」と説明する。
「AgentCore harnessを使えば、アイデアから数分で稼働するエージェントを構築できる。エージェントが何をするかを宣言すれば、AgentCoreが面倒な作業を代わりに行う」とブラウン氏。エージェントは隔離されたマイクロVM環境で動作し、特定のモデルに依存しないためエージェントを変更せずにモデルを変更できる。
さて、エージェントに正しい判断をさせるには、自社のビジネスや顧客、データなどのコンテキストが重要だとブラウン氏は言う。
こうしたコンテキストには、Webなどのパブリックデータ、社内の非構造化データ、社内の構造化データの3種類がある。
パブリックデータについては、「競合分析をするなら、競合会社が前日に発表した商品の知識が必要」とブラウン氏は例を挙げる。
この分野において、AWS Summit New York 2026で「Web Search on AgentCore」が発表された（一般提供開始）。エージェントがMCPによってWeb検索を利用して、最新の情報を調べられる。
社内の非構造化データは、ドキュメントやPDFなどさまざまな形式で、SharePointやOneDrive、Slack、S3などさまざまな場所に置かれている。
この分野において、AWS Summit New York 2026で「Amazon Bedrock Managed Knowledge Base」が発表された（一般提供）。さまざまなデータソースから各種データを取り込み、エージェントから一元的に検索できるようにする。
社内の構造化データについては、ブラウン氏はAmazon Quickのところで取り上げた、社内の知識の関係性を理解する「Amazon Quick Semantic knowledge store」を紹介した。
さらに、AWS Summit New York 2026では、構造化データも非構造化データもあわせて自動的にナレッジグラフを作る「AWS Context」が発表された（近日公開）。構造化データソースと非構造化データソースのすべてのメタデータは、Apache Iceberg形式で保存されるため、S3の既存のツールを利用できるという。
ブラウン氏は最後に、AIエージェント時代について「目の前のチャンスは並外れている」として、「変化はチャンス」という日本語を引用しながら、「皆さんが次に作るものを楽しみにしている」と締めくくった。
OpenAI：AWSとのパートナーシップを拡大
基調講演にはゲストとしてパートナーやユーザー企業も登壇した。
パートナーとして、OpenAIから、OpenAI Japan合同会社 代表執行役社長の長﨑忠雄氏が登壇した。
長﨑氏はOpenAIのミッションとして「汎用人工知能（AGI）が全人類に利益をもたらすようにすること」という言葉を紹介。「ただモデルを作っているだけでなく、社会に実装するところまで担う会社でありたいと思っている」と語った。
長﨑氏は「現在ではAIがわれわれが考えるより早く進化している」として、モデルを開発するサイクルが15カ月かかっていたのが今は1カ月半だと説明した。
AIはすでに質問して回答するチャットから、業務を実行するエージェントになっている。その例としてOpenAIのエージェンティックAIコーディングツール「Codex」は世界で500万人のアクティブユーザーがおり、この数カ月で飛躍的に伸びていると長﨑氏は紹介した。
そしてCodexが伸びている理由として、「コードをふだん書かない、営業やマーケティング、財務、法務、クリエイターなどのナレッジワーカーが、Codexを使って業務をよりよいものにしている」と長﨑氏は説明した。
OpenAIとAWSは4月にパートナーシップの拡大を発表した。1つ目は、GPT-5.5などのOpenAIのフロンティアモデルをAmazon Bedrockで利用できるようになった。2つ目は、OpenAIのCodexを、AWS環境に導入できるようになった。3つ目は、OpenAIのAIモデルとハーネスを利用したAmazon Bedrockマネージドエージェントをデプロイできるようになった。
長﨑氏は「このパートナーシップによって、今までできなかったイノベーションを、より早く世界に届ける体制を構築できればと思っている」として、これらを使ったエージェント構築を呼びかけた。
東京海上日動火災保険：AI駆動開発から仕事と組織の変革へ
AWSの利用企業としては、まず東京海上日動火災保険株式会社から歌門正師氏（常務執行役員（CITO・CISO））が登壇。「AI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）」の採用と、それによる社内の仕事と組織の変革について語った。
歌門氏は、同社の背景として、1961年に定めた「事務機械化9原則」を紹介した。まだIT産業という言葉もなかった時代に「機械化の効率を高めるために、事務組織および手続きを根本的に改める」、つまり「ツールを入れるだけでは意味がない。仕事のやり方そのものを変えないといけない」という原則が掲げられているという。
さて同社の保険事業を支えているシステム数は800以上。これが開発スピードを上げる制約にもなっていたと歌門氏は言う。課題としては、システムの複雑さ、IT人材不足、品質確保に追われてエンジニアが創造的な仕事に集中しにくいという3つがある。
そうした中で、AWS Summit Japan 2025でAWSと話をしたときに、AI駆動開発の提案を受けた。AIを開発プロセスの中心に据える考え方で、要件定義書からソースコードに至るまで、開発工程で必要な資料はすべてAIが作成し、重要な判断は人間に委ねるというものだ。
「この手法に大きな可能性を感じた」と歌門氏。早速わずか2カ月後にパイロットを実施した。基幹系ではないいくつかのシステムについて、AI駆動開発であらためて設計から実装までをする「なぞり開発」を検証した。開発環境としてはKiroを選択。その結果、開発速度が10倍となり「ゲームチェンジャーになり得る可能性を感じた」と同氏は言う。
パイロットを通じて感じた変化として、開発のあり方と、意思決定の迅速化の2つを歌門氏は報告した。
開発のあり方としては、まず開発のプロセスごとのAI導入ではなく、AI駆動開発によりライフサイクル全体がAIでつながることを感じた。また、シニアエンジニアが詳細なプロンプトをAIに与えることにより、暗黙知が言語化され、属人化が自然に解消したという。
意思決定の迅速化としては、プロトタイプを外部委託して半年かかっていたのが1日になり、コストも大幅に削減された。さらに、ビジネス部門と開発チームが一緒にプロトタイプを見ながら方向性を確認することで、「作ってから確認」するのではなく「確認しながら作る」となり、「やるかやらないかを半年後に判断するのではなく、どうやるかを今日議論できるようになった」ことを感じた。
開発手法の変化は、社内の仕事の仕方の変化にもつながる。「私たちはAIを単なる効率化ツールとしてではなく、人が成長するためのパートナーとしてとらえている。AI駆動開発では、AIが問いを量産して、人間はそれに素早く根拠を持った選択を繰り返していく。それによって設計力やビジネス理解力が磨かれていく。それが、やがて当社の構造そのものを変えていく力になると考えている」と歌門氏は語る。
さらに、AI駆動開発により、開発の内製化にも向かう。
現在では検証を終えて、いくつかの本番プロジェクトで試行を始めているという。まず基幹系ではなく、その周辺の、代理店の窓口となるインターフェイスなどのシステムを対象としている。
最後に再び歌門氏は「事務機械化9原則」に返り、「われわれは開発を変えることで経営を変えていく」と宣言し、「AI駆動開発によってお客さまに届ける価値を変えていく。これが65年前の覚悟を受け継ぐわれわれの次の一歩だ」と締めくくった。
freee：全国の中小企業に向けてAIエージェントで“Done for you”を実現
フリー株式会社（freee）からは、横路隆氏（取締役 CAIO）が登壇。中小企業のバックオフィス業務を支えるサービスと、その壁、そこへのAIエージェントの意義について語った。
横路氏はfreeeを「日本の中小企業のバックオフィス業務を支える統合型プラットフォーム」と説明し、「これまで13年間、お金の動きが自動で帳簿に反映される世界を磨いてきた」と紹介。「しかし、その前提となる初期設定自体が高すぎる壁だったことに、2024年に気づいた」と語った。
その壁とは横路氏によると、日本の中小企業が660万社あるうち、クラウド浸透率は4分の1に満たず、およそ半分は紙やExcelで対応していることだ。
「その最後の壁をAIエージェントが代わりに壊してくれる」と横路氏は期待を語る。「誰でも簡単に使い始められ、正しく使いこなせる。人が操作するものから、AIが代わりに業務を完了してくれるプラットフォーム」へのシフトを同氏は掲げた。これを同氏は「“Done by you”から“Done for you”への変換」と呼ぶ。
そのためにAWS上で3つのことをした。
1つ目はAIエージェント。Amazon Bedrockで、本番稼働のAIエージェントや、6月16日に発表した「freee AIアシスタント」などを稼働させている。なおこれらや、パブリックAPI、MCPサーバー「free-mcp」などは、AWSのEKS上で稼働している。
2つ目は独自モデル。Amazon SageMaker HyperPodを使い、積み上げてきた自社データから、小型言語モデルを開発した。AI-OCRとエージェントによる「AIデータ化」では、最新のクローズドモデルと比較して、精度が10ポイント向上し、推論速度が5倍となったという。
3つ目は開発組織の変革。Amazon BedrockとClaude Codeを全エンジニアに展開することで、プルリクエスト数は1.5倍になり、約80％のソースコードがAIによって書かれているという。
freeeが目指す世界として、横路氏は、スモールビジネスオーナーのためにAIが控えて業務を自動化する「freeeオートパイロット」と、税理士・会計士の専門家の正解と責任を実現する「freeeコックピット」の2つを紹介。「この2つがかみ合えば、例えば経理での日々の入力確認時間だけで年間3600万時間が削減でき、さらにfreeeを使っていなかった企業を含む日本の全中小企業660万社の業務変革に貢献できる」と語った。
そのためにもAWSに期待することとして、AIエージェントが動き続ける信頼性、複数エージェントのオーケストレーション、運用負荷を軽減するマネージド実行基盤の3つを横路氏は挙げ、「AWSのサービスと人の両輪が、現場の業務知識を、社会を動かす力に変えてくれる」と締めくくった。
