「AWS Summit Japan 2026」に参加―さまざまな角度からAIの活用が紹介されていました―

こんにちは。ホライズンテクノロジー広報担当です。

AIやクラウドを取り巻く環境は、日々大きく変化しています。
新しいサービスを知るだけでなく、実際の企業がどのように導入し、どのような体制で運用しているのかを学ぶことは、技術を業務や事業へ活かすうえで欠かせません。

ホライズンテクノロジーでは、メンバーが社外のイベントに参加し、最新の技術動向や実践事例に触れる機会を大切にしています。

今回はその一環として、2026年6月25日・26日に幕張メッセで開催された「AWS Summit Japan 2026」にメンバーが参加しました。

会場で感じた、AI活用への熱量

AWS Summit Japanは、クラウドやAIをはじめ、セキュリティ、データ活用、開発など幅広いテーマを扱う大型イベントです。

会場では数多くのセッションや展示が行われ、参加したメンバーも、それぞれの関心に合わせて会場を回りました。

今回特に印象的だったのは、AIに関するテーマの幅広さです。
生成AIそのものの性能だけでなく、AIエージェントを業務でどう活用するか、安全に運用するにはどうすればよいか、さらにはAIをロボットや機器の制御につなげるPhysical AIまで、さまざまな角度からAIの活用が紹介されていました。

実際の企業による導入事例やデモに直接触れられるのも、イベントならでは。技術の進化だけでなく、それを実際の業務で使うための工夫や課題まで知ることができました。

AIは「作って試す」ことが、より身近に

生成AIの活用は、チャットで質問に答えてもらうだけでなく、複数のツールを使いながら一連の業務を進める「AIエージェント」へと広がっています。

例えば、必要な情報を探し、データを取得し、その結果をもとに次の作業へ進む。こうした複数の工程を、AI自身が判断しながら進めるイメージです。
会場では、AWS製のオープンソースSDK「Strands Agents」を使ったAIエージェント開発も紹介されていました。

Strands Agentsでは、AIモデルと利用できるツール、指示となるプロンプトを組み合わせることで、比較的シンプルにAIエージェントを構築できます。
処理の流れを一つひとつ細かくプログラムするのではなく、「次に何をするべきか」という判断をAIモデルに任せる「モデル駆動」の考え方も特徴です。

参加したメンバーからは、
「AIエージェントは専門知識がないと作れないと思っていましたが、既存のフレームワークを活用することで、以前より簡単に試作できることが分かりました」
という声も。

実際にイベント参加後、Strands Agentsを使って、説明書を登録すると内容について質問できるAIエージェントを作成したメンバーもいました。
学んだ内容をその場限りにせず、まず手を動かして試してみるところまでつながっています。

「使う」から「安心して任せる」へ

AIエージェントができることが増えるほど、「どう作るか」だけではなく、「どう安全に運用するか」も重要になります。

AIが社内データを参照したり、APIを通じてシステムを操作したりするようになれば、人と同じように「どこまで操作してよいのか」「どのタイミングで確認が必要なのか」といったルールが必要です。

会場では、AIとさまざまなツールをつなぐ仕組みであるMCPを活用し、AIが利用できる機能をあらかじめ限定する考え方も紹介されていました。
また、APIガバナンスに関するセッションでは、

• Permission（権限）
• Approval（承認）
• Audit（監査）
• Kill Switch（停止機構）

という4つの観点から、安全にAIへ仕事を任せるための仕組みが紹介されていました。

印象的だったのは、こうしたガードレールを「AIの活用を制限するもの」ではなく、安心して任せられる範囲を広げるためのものとして捉えていたことです。

参加メンバーからも、
「時代は『AIを制御する』から『AIに安心して任せる』へ。ガードレールはブレーキではなく、アクセルを踏むための前提だと感じました」
という感想がありました。

AIエージェントを作って終わりにするのではなく、動作を確認し、品質を評価し、問題があれば止められる状態まで考える。
AI活用が実験から実運用へ進むなかで、こうした視点の重要性が高まっていることを感じました。

技術ありきではなく、課題から考える

AIを活用するための選択肢が増える一方で、「新しい技術だから使う」のではなく、解決したい課題から必要な仕組みを考えることも重要です。
その考え方が印象的だったのが、企業におけるRAGの活用事例を紹介するセッションでした。

RAGは、生成AIが回答を作る前に、社内文書などの外部情報を取得し、その内容をもとに回答する仕組みです。

今回紹介されていたのは、「RAGを導入するなら、とりあえずデータをベクトル化して意味の近い情報を検索する」という発想から一度離れることでした。

例えば、曖昧な言葉から関連情報を探したい場合と、特定の条件に一致する情報を正確に取得したい場合では、適した検索方法が異なります。既存の検索機能やAPIを使った方が適しているケースもあります。

セッションでは、まず、

• ユーザーは何を調べたいのか
• 意味の近い情報を探したいのか、正確な条件検索が必要なのか
• 集計や横断的な分析が必要なのか
• 誰がどの情報を閲覧できるのか

といった要件を整理したうえで、検索方法や技術を選ぶことの重要性が紹介されていました。

AI活用というと、新しいサービスや技術そのものに目が向きがちです。しかし、まず課題を整理し、その解決に適した方法を選ぶ。
AIを実際の業務へ取り入れていくうえで、改めて大切にしたい視点だと感じました。

展示を通じて感じた、AI活用の広がり

セッションだけでなく、さまざまな展示やデモを直接見られたことも、AWS Summit Japanならではの体験でした。

会場を歩いていると、生成AIやデータ活用、セキュリティなど幅広いテーマの展示が並び、AIがさまざまな領域へ広がっていることを実感します。

その中で参加メンバーの印象に残ったものの一つが、「Physical AI」です。
Physical AIでは、カメラやセンサーから得た情報をAIが認識・判断し、その結果をロボットや機器の動作につなげます。
生成AIというと、文章や画像を生み出すものをイメージしがちですが、AIが現実世界の状況を認識し、実際の機器を動かすところまで活用が広がっています。

一方で、参加メンバーからはこんな感想もありました。
「Physical AIでは、生成AIがチャットや画像生成にとどまらず、カメラやセンサーで周囲を認識し、ロボットや機器を動かす技術へ発展していることを学びました。一方で、開発環境と展示会場の違いによってロボットの成功率が低下した事例もあり、実用化にはまだ課題があることも分かりました」
技術の進化や可能性を感じる一方、実際の環境で安定して動かすことの難しさもある。

セッションで知識を得るだけでなく、こうした技術の現在地を実際の展示やデモを通して感じられたことも、今回の参加で得られた大きな刺激でした。

学びを社内へ持ち帰り、実践につなげる

今回のAWS Summit Japanへの参加を通じて、AIやクラウドの最新動向だけでなく、企業がどのように実際の業務へ組み込み、運用しているのかを具体的に学ぶことができました。

変化の速い技術だからこそ、情報を追うだけでなく、実際の事例に触れ、自社の業務に置き換えて考えることが重要です。
イベントで得た知見は、参加したメンバーから社内へ共有し、日々の開発や業務改善、AI活用の仕組みづくりに役立てていきます。

ホライズンテクノロジーでは、エンジニアだけでなく、さまざまな職種のメンバーが新しい技術を学び、それぞれの業務で活用方法を考える文化を大切にしています。
これからも、技術を知るだけで終わらせず、実際の課題解決や事業の価値につなげることを意識しながら、組織全体で学び続けていきます。