haraguchi_hidetoこんにちは。CTOの原口です。
今年もAWS Summit Japan 2026に参加してきました。
今年は台風が心配されていたところに地震もあり、なかなか落ち着かない状況でした。参加された方の中にも、移動や予定調整で大変だった方が多かったのではないでしょうか。
それでも、正確な来場者数は分かりませんが、会場は昨年にも増して混雑しているように感じました。
うまく言葉にするのが難しいのですが、これまでAWSを日常的に使っているエンジニアや企業だけでなく、「AWSは詳しくないけれど、AIの最前線を知りたい」という新しい層も増えていたように感じました。
AWS Summitが、クラウドのイベントであると同時に、AI時代の企業変革を考える場になってきているのだと思います。
今年の主役はAgentic AI
今年のAWS SummitはとにかくAgentic AIでした。
これまでは「生成AIをどう使うか」が中心で、RAG、社内ナレッジ連携、プロンプト、Amazon Bedrockなど、生成AIを活用するための話が多くありました。
しかし今年は、明らかにフェーズが変わっていました。
テーマは「生成AIをどう使うか」だけでなく、AIエージェントを前提に、企業システムや業務をどう作り直すかに移っていたと感じます。
セッション一覧を見返しても、エージェンティックAI、AIエージェント、Agentic RAG、AgentCore、AI-DLCといった言葉が目立ちました。生成AIを便利なツールとして使う段階から、AIエージェントが業務の中で働くことを前提に設計する段階へ進んでいるのだと思います。
AWS Summit Japanらしい、現実課題への向き合い方
海外のAWS re:Inventでは、世界初のサービス発表など、未来の話が多くなりがちです。
一方で、AWS Summit Japanは、より現実の企業課題に寄っている印象があります。
今年も、基幹システム刷新、メインフレーム移行、VMware移行、データ基盤整備といったテーマが多く見られました。
AIを使いたい。しかしその前に、業務もデータもシステムも整理されていない。だからまず、AIが使える基盤や土壌を整える必要がある。
これは非常に日本企業らしい流れだと感じました。
AIエージェントが働く時代には、人間の開発者だけでなく、AIもプラットフォーム上で動きます。DevOpsに加えて、Platform Engineeringという言葉が目立っていたことも印象的でした。
今年のAWS Summit全体から感じたメッセージを一言で表すなら、AIエージェントが働ける企業へ変革しようだったと思います。
シーズのAI活用で見えてきた課題
シーズでもAIにかなり力を入れています。
AI駆動開発はもちろん、議事録、仕様整理、プルリクレビュー補助、問い合わせ対応、提案資料作成とレビューなど、複数の業務でAI利用を進めています。
まずは全員がとにかく使ってみることから始め、AI活用の暗黙知も少しずつ生まれてきました。
最近では、「トークン利用量」と「ビジネス価値」の関係にも目を向けるようになっています。
また、Notionの整備やAI活用ルールの策定も進めています。
AIと社内ナレッジをつなぐことで、より良いアウトプットを得られるのではないかと考えていたからです。
しかし、実際には期待したほどの結果が出ない場面もありました。
情報もナレッジもあるのに、どこか浅く、汎用的で、自分たちの会社らしい判断にならない。
この違和感を解決する鍵が、コンテキストなのだと思います。
ここでいうコンテキストとは、単なる社内ドキュメントではありません。会社の文化、暗黙知、判断基準、過去の経緯、思想のようなものです。
それらがAIから参照できる形になっていなければ、AIは一般的なベストプラクティスしか返せません。
「AIに任せる」だけでは足りない
AWS Summitの会場でも、印象的な会話がいくつか聞こえてきました。
「最近、資料は全部AIで作っている」
「プログラムを知らなくてもアプリが作れる」
「業務をAIで改善していく」
「面倒なことはAIに任せる」
こうした話は、もう珍しくありません。僕自身も近い考え方をしていましたし、それ自体は間違っていないと思います。
ただし、それだけでは自社らしい判断にはなりません。
AIはベストプラクティスを出すことはできます。しかし、シーズでは何を優先するのか。なぜその判断をするのか。そこがなければ、AIはその場限りの「それっぽいベスト」を返すだけです。
そして最後は、人間が判断しなければなりません。その判断にこそ、個人や会社ごとの差が出ます。
AIエージェントの活用を本当に進めるには、AIに任せる範囲を増やすだけでは足りない。
AIが判断に使えるコンテキストを、会社として整えていく必要があります。
AI BPRという考え方
AIM329 社内AI エージェント展開の勘所 – AI の能力を組織で最大限引き出すための課題と打ち手
というセッションではAWSの「AI BPR（AI-driven Business Process Re-Engineering）」という考え方が紹介されていました。
AI BPRについては以下のブログでも詳細に紹介されています。
業務の「ボトルネック」を見つけて AI エージェントに置き換える。成果を KPI で測り報告する。この至極正当 […]
「AI活用」と聞くと、既存業務の一部をAIで効率化することを想像しがちです。
たとえば問い合わせ対応の自動化などが典型です。
もちろん、それも重要です。
しかしAI BPRの考え方は、そこから一歩進んでいます。
既存業務の一部をAIに置き換えるのではなく、業務プロセスそのものを見直し、その中でAIと人をどう配置するかを考える。
どこをAIに委譲するのか。
どこは人間が握るのか。
どこで人間の強みをより伸ばすのか。
この設計こそが重要なのだと感じました。
そして実際にこの設計を進めようとすると、自分たちの会社としての判断軸が必要になります。
AI活用を突き詰めるほど、会社の文化や思想が必要になる。
それを構造化し、AIが参照できるデータにしていくことこそが、これからのコンテキストなのだと思います。
Gleanさんのセッションが印象的だった
特に印象に残ったのがGleanさんのセッションです。
正直に言うと、Gleanさんのことは今回のAWS Summitのセッションで初めて知りました。
Gleanは、企業データと連携するWork AIプラットフォームです。検索・作成・自動化を一元化し、Work AIの可能性を広げます。
セッションタイトルは、
実用的なワーク AI：エンタープライズコンテキストをエージェントの優位性へと変える
最初は、社内検索やエンタープライズRAGのようなものなのかなと思っていました。しかし、僕がセッションから受け取ったメッセージは、単なる検索の話ではありませんでした。
企業内に散らばるナレッジを、AIが活用しやすいコンテキストとして扱えるようにする。ここに大きな価値があるのだと感じました。
つまり、ただ情報を集めるのではなく、
- 誰が関係しているのか
- どの情報がどの業務に関係しているのか
- どの情報にアクセスしてよいのか
- どの情報が最新なのか
- どの文脈で使うべき情報なのか
といったことを整理し、AIエージェントが実務で動ける状態にしていく。
ここに強く共感しました。
AIが仕事をするには、ナレッジが単なる情報の集まりではなく、コンテキストになっている必要があります。
コンテキストが企業の競争力になる
AWS Summit Japan 2026は、AIエージェントの時代が本格的に始まったことを感じるイベントでした。
同時に、僕にとっては、コンテキストエンジニアリングの時代が始まったと感じるイベントでもありました。
入社したばかりの人に社内ドキュメントをすべて渡しても、すぐに正しい判断はできません。会社の文化、判断基準、過去の経緯が分からないからです。
AIも同じです。
ここでいうコンテキストとは、責任者、情報の有効性、意思決定の基準、AIが実行してよい範囲、失敗時の介入方法など、業務の前提条件そのものです。
このコンテキストをどれだけ整理できるかが、これからの企業の競争力になるのではと感じています。
AIの熱狂に対して、冷静であること
ここまで、AIエージェントが働ける会社をどうつくるかについて書いてきました。
一方で、今回のAWS SummitでAIの可能性を強く感じながらも、少し冷静になっている自分もいました。
どこを見てもAIの話題ばかりだし、僕自身も口をひらけばAIの事しか言っていません。少しお腹がいっぱいなところも正直あります。
AIは確かに優秀です。これからの企業活動において、避けて通れないものだと思います。
しかし、私たちが使っているAIは、無から生まれているわけではなく、膨大な計算資源、電力、そして世界中のサプライチェーンの上に成り立っています。
GPUやメモリなどへの需要が高まれば、その影響はサーバーだけでなく、スマートフォン、Mac、ゲーム機などの一般消費者向け製品や、経済全体にも波及します。
そう考えると、単純に「AIで便利になる」「AIで効率化できる」とだけ言っていてよいのだろうか、という感覚もあります。
AIは、本当に人や組織を幸せにするのか。
これは、技術者としても、経営者としても、持ち続けるべき問いだと思います。
だからこそ、シーズはAIに投資しながらも、AIを無条件に礼賛するのではなく、懐疑的な視点も持ち続けたいと考えています。
何のためにAIを使うのか。
誰を幸せにするためにAIを使うのか。
その問いを忘れずにいたいと思います。
AIエージェントが働ける会社をつくる
シーズでは、Notion整備、AI活用ルール、DevOpsの推進を進めています。
これまでは別々の取り組みに見えていましたが、今ではすべてつながっていると感じます。
それはすべて、AIエージェントが働ける会社をつくるための基盤整備だからです。
たとえば、意思決定の背景をNotionに残す。プロジェクトごとの判断基準を明文化する。AIが参照してよい情報と、実行してよい操作を整理する。AIの出力をどう評価し、誰が承認し、どのように監査するのかを設計する。
こうした地道な取り組みが、AIエージェントが働ける会社をつくるための重要な基盤になると考えています。
ただし、コンテキストを整えれば、AIがそのまま安全に働けるわけではありません。
AIエージェントが業務を担うには、権限、評価、監査、承認、コスト管理まで含めた運用設計が必要です。
会社の判断基準、業務知識、システム構成、意思決定、ナレッジを、AIが理解できる形に整理する。そして、会社そのものをAIが理解できる状態に設計していく。
これが、Agentic AI時代の重要なテーマになるのではないかと感じています。
おわりに
AWS Summit 2026で感じたことを一言で表すなら、AI活用の本質は「整理されたコンテキスト」へ移ったということです。
AIエージェントの時代には、AIに何を任せるかだけでは足りません。
AIが理解できる会社をどう設計するかが重要なのだと思います。
そのためには、会社の文化や判断基準、業務の暗黙知を、コンテキストとして構造化していく必要があります。
AIエージェントが働ける企業へ。
AWS Summit 2026は、その方向性を強く感じるイベントでした。
資料のダウンロード
今回ご紹介したセッションの資料は以下のページよりダウンロード可能です。
https://pages.awscloud.com/AWS-Summit-Japan-2026-Session-Materials-Download.html
(*) 2026/06/27現在、Gleanさんの資料はまだアップロードされていないようですが楽しみ。
- AIM329
社内AI エージェント展開の勘所 – AI の能力を組織で最大限引き出すための課題と打ち手 - PRT143-S
実用的なワーク AI：エンタープライズコンテキストをエージェントの優位性へと変える (sponsored by Glean)