1. はじめに こんにちは、ソリューションアーキテクトの戸塚と中本と宇加治です。 AWS Summit Japan 2026 の AWS Builders’ Fair にて、パデルフォーム分析アプリを展示します。パデルを知らない方向けに簡単に説明すると、テニスとスカッシュを合わせたような、壁に囲まれた小さめコートで 2 対 2 のダブルスだけで行うラケットスポーツです。この展示は、テクノロジーでスポーツ体験を拡張し、競技者の感覚や経験だけでは捉えにくいフォームの違いを可視化する取り組みとして、多くの方に触っていただきたい内容となっています。 このブログでは、展示の概要、使用している技術スタック、AI 駆動の開発手法、そしてこのシステムが解決する課題と他インダストリーへの応用可能性についてご紹介します。エンジニアの方もたくさん参加されていると思うので、ぜひ技術的な観点からも楽しんでいただければ嬉しいです。 2. AWS Summit Japan 2026 について AWS Summit Japan 2026 は、2026年6月25日から26日まで幕張メッセで開催される、クラウドと AI イノベーションの最前線を体験できる 2 日間の無料イベントです。260 以上のセッションに加え、AWS Village、ワークショップ、Partner Solution Expo など多彩なコンテンツが用意されています。AWS Builders’ Fair エリアは、AWS エンジニアが自作した “遊べる” デモを体験しながら、AI・IoT・サーバーレスなどの活用事例を学べるハンズオン型の展示ゾーンとなっています。来場者は自由にブースを回り、生成AI・IoT・サーバーレスなどを組み合わせたインタラクティブなデモを、実際に触ったり遊んだりしながら体験できます。 3. パデフォーム分析アプリ展示概要 このアプリは、 Meta Quest （VR ヘッドセット）、 HaritoraX （モーションキャプチャデバイス）、カメラによる骨格推定技術（ MoveNet ）を組み合わせ、バーチャル空間でパデルの球出しを受けた際の動作を計測・分析する仕組みです。 単にスイングを記録するだけではなく、身体の各部位の動きやタイミングの差分をとらえ、トッププレーヤーのフォームと比較評価できるように設計しています。 3.1 体験の流れ VR 空間で球出しを受ける — Godot で構築された 3D 空間内でプレー リアルタイムモーションキャプチャ — HaritoraX + カメラで動作データを取得 フォーム分析 — DTW(Dynamic Time Wrapping) アルゴリズムでトッププレーヤーのフォームと比較　※ 結果表示 — 5 指標のスコアカード + 生成 AI によるアドバイス VR、Haritora、カメラの３つのソースを統合して、最終的に 5 つの指標として評価するように実装しています。 写真: VR 空間でプレーする体験者の様子 図: 5つの評価指標を算出するための各データソースの役割 ※骨格推定には OpenPose や MoveNet といったスポーツ動作分析の標準手法を使っています。時系列比較の DTW は、 Ba č i ćらが 2022 年の VISAPP でストローク分類に使用しています。プロとの比較は Stanford の Liu が 2025 年に DTW によるプロ対アマ比較 を行っています。フェーズ分割はバイオメカニクスの標準的なアプローチとなっています。 写真: リアルタイムモーションキャプチャのデータ確認画面 ゲームとして楽しめるだけでなく、トレーニングにもなる設計を目指しています。プレイヤーは VR 空間の中でさまざまなボール（レボテやコントラパレットを含む）に対応することになり、楽しみながらフォームの改善ポイントを発見できます。 3.3 トッププレーヤーの教師データ 事前計測には、パデルトッププレーヤーとして久留広平選手、内海信仁選手、瀧田瑞月選手、内海和心選手に AWS オフィスへお越しいただきました。計測で取得したデータは、すでにアプリ内の教師データとして実装されており、体験者は彼らのフォームとの差異を比較できるようになっています。 この仕組みの面白さは、単に「上手い・下手」を判定することではありません。トッププレーヤーの動作を基準にすることで、打点の入り方、身体の回旋、重心移動、準備動作の速さなど、普段は言語化しにくい技術要素を、比較可能な形で捉えられる点にあります。 また、コーチングや自己改善の文脈でも活用しやすいのが特徴です。感覚に頼りがちなフォーム指導に対して、再現性のある比較軸を持ち込めるため、競技経験者はもちろん、これから上達したいプレーヤーにとっても新しい学習体験になり得ます。 写真: 計測結果のスコアカード画面（数値化 + 生成 AI アドバイス） 3.4 トッププレーヤーからのコメント 教師データ計測に協力いただいた選手から、本システムを実際に使用した感想をいただきました。システムの可能性を評価する前向きなコメントに加え、今後の活用方法に関するアイデアも頂戴しました。 ■ 久留 広平選手(日本代表) コーチの視点では、フォームや身体の使い方を指導する際に選手がイメージしている動作と実際の動作に乖離が見られるケースがあり、そのような場面でデータに基づくフォーム分析を活用することで、効果的な指導につなげられると感じました。 ■ 内海 信仁選手(ベテラン日本代表) 日本は世界から30年のビハインドがあり、中東、東南アジアは英語が話せるアドバンテージでどんどん差を埋めていますが、日本はそれが出来ていません。それをテクノロジーで埋めていくというのは日本らしさがあってとても素晴らしいと感じました。 ■ 瀧田 瑞月選手(2018〜2023 日本代表 2025年 Jr 日本代表サブコーチ) 率直に、これからの可能性にとてもワクワクしました。パデルに限らず、エンターテインメントやコーチング、競技力向上など、さまざまなカテゴリーで活用できる可能性を感じました。今後どのように発展していくのか、とても楽しみです。 ■ 内海 和心選手(日本代表) 自分の足りないところやいいところを見つけてくれるところが面白いと感じました。プロと比べて何が劣っているかとか見つかるところが今後の成長に繋がりそうだと思いました。 4. システムアーキテクチャ 4.1 全体構成 この展示は、スポーツテック、XR、センシング、コンピュータビジョンを横断する実験でもあります。Meta Quest による没入的な体験、HaritoraX によるモーションキャプチャ、カメラベースの骨格推定による姿勢解析を組み合わせることで、単一センサーだけでは捉えきれないフォーム情報を多面的に扱えるようにしています。VR アプリ構築には、Unity や Unreal Engine なども候補にあがりましたが、今回は費用も極力抑えることを考え、完全無料でオープンソースの Godot を採用しました。Godot は、Python に似た独自の言語「GDScript」を使います。文法がシンプルで読みやすいため初心者でも学習しやすい設計になっています。もちろん C# や C++ も使うことができます。今回はこの GDScript 等を Kiro の力を活用することで、自然言語でのやりとりでこのような VR アプリのオブジェクトや VR 空間での挙動までもプログラミングしているので、GDScript の学習コストはかかりませんでした。 本システムは以下のコンポーネントで構成されています: 図: システム全体概要 レイヤー 技術 用途 VR / 3D 空間 Godot Engine VR空間内でのパデル球出しシミュレーション。自然言語（Kiro）で開発 VR デバイス Meta Quest VR ヘッドセットによる没入体験 モーションキャプチャ HaritoraX 身体トラッキング（全身の動きを取得） 骨格推定 MoveNet (TensorFlow Hub) カメラ映像からリアルタイム骨格推定（17 キーポイント） フロントエンド Tauri v2 + React + TypeScript + Vite デスクトップアプリ（結果表示・操作 UI） バックエンド バックエンド Python FastAPI + Uvicorn リアルタイム分析 API（WebSocket 対応） フォーム比較 DTW (Dynamic Time Warping) 時系列データの非線形マッチングによるフォーム比較 クラウド AWS CDK (ECS Fargate + ALB + S3 + DynamoDB) 評価処理のオフロード、スコア永続化、ランキング AI フィードバック Amazon Bedrock スコアに基づくパーソナライズされた改善アドバイス エッジ側で動くアプリケーションは AWS IoT Greengrass の OTA (Over the Air)アップデート を使ってアプリ配信をする仕組みをとっており、複数拠点にあるアプリを遠隔で更新できる様にしています。また計測後のフィードバックは骨格推定を含んだ動画も見れるようになっており、動画配信は Amazon CloudFront を活用してレイテンシーが抑えられる形にしています。 図: エッジ側を含めた AWS 構成 4.2 AI 駆動の 3D 開発: Kiro × Godot 今後、3D や VR の需要はさらに高まっていくと見られます。一方で、3D プログラミングは従来、空間座標やベクトル演算、物理エンジンの理解など専門性が高く、参入障壁が高い領域でした。 今回のプロジェクトでは、Godot Engine を使った 3D 空間のプログラミングを、Kiro（AI コーディングアシスタント）を用いた自然言語プログラミングで実施しています。たとえば「ボールを放物線で飛ばしてラケットの当たり判定を追加して」「壁に当たったらレボテ（跳ね返り）する物理を実装して」といった指示で、3D 空間の挙動や空間認識のロジックを実装できました。 これにより、3D/VR 開発の経験が浅いエンジニアでも、アイデアを素早くプロトタイピングし、スポーツシミュレーションのような複雑な 3D アプリケーションを構築できることを示しています。AI 駆動の開発が、従来は専門家の領域だった 3D プログラミングの民主化を進める一例と言えます。 4.3 モーションキャプチャデータ連携の技術的課題 本システムの開発で最も技術的に挑戦的だったのは、異なるモーションキャプチャソースからのデータ統合です。 具体的には以下の課題がありました: 座標系の統一: HaritoraX（慣性式）、Meta Quest（光学式）、MoveNet（画像ベース）はそれぞれ異なる座標系・スケールで動作データを出力します。これらを統一的な骨格表現に変換する必要がありました。 データ同期: デバイスごとにサンプリングレートが異なり（カメラ 30fps、HaritoraX 100Hz 等）、時刻同期とリサンプリングの仕組みが必要でした。 欠損補間: オクルージョン（身体の一部が隠れる）時のデータ欠損を、他デバイスのデータで補間する戦略を設計しました。 リアルタイム性: 分析結果を体験者にすぐフィードバックするため、WebSocket 経由でのストリーミング処理パイプラインを構築しました。 これらの課題に対して、Kinesis 経由でデータを送りつつ UNIX タイムの時間同期、骨格情報との相対位置によるキャリブレーションにより統合し、クラウドと連携して分析する — これはまさに AWS が得意とする領域です。 5. 今後の可能性 5.1 このアプリが解決する課題 スポーツの世界では、トップ選手の技術は見えているようで、細部まではなかなか共有されません。コーチングの現場でも、「もっと腰を回して」「タイミングが遅い」といったフィードバックは、指導者の主観に依存し、再現性に乏しいものでした。 本システムは以下の課題を解決します: フォーム指導の属人化: 感覚的な指導を定量データに置き換え、再現性のある比較軸を提供 上達実感の欠如: スコアの時系列推移を記録し、小さな改善も可視化 トップ選手の技術の暗黙知化: 動作データとして記録し、比較可能な形でアクセス可能に フィードバックの即時性: リアルタイム計測 → 即座にスコア表示、改善ポイントを AI が提示 エンゲージメントの低下: VR ゲームとして楽しみながらトレーニングできる体験設計 5.2 他インダストリーへの応用可能性 本システムのコアである「モーションキャプチャ × AI 比較分析 × リアルタイムフィードバック」は、パデルに限らず幅広い分野に応用可能だと考えています。以下にユースケースを示します。 インダストリー 応用例 期待効果 スポーツ全般 テニス、ゴルフ、野球のスイング分析、サッカーのキック分析 定量的なフォーム改善、怪我予防 リハビリ・ヘルスケア 理学療法での動作評価、リハビリ進捗の定量モニタリング 回復度の客観的評価、遠隔リハビリ 製造業 作業員の動作分析、熟練工の技能伝承 品質向上、教育期間短縮 エンターテインメント ダンスや演技のフォーム評価、モーションキャプチャ活用 パフォーマンス向上、ゲーミフィケーション フィットネス パーソナルトレーニングのフォームチェック、ヨガのポーズ評価 トレーナー不在時の自己改善 介護・高齢者支援 歩行分析、転倒リスク評価 早期異常検知、予防介護 技術的には、DTW による時系列比較は人間の動作全般に適用可能であり、教師データ（基準動作）を差し替えるだけで異なるドメインに展開できます。AWS のクラウドインフラ（AWS Lambda, Amazon S3, Amazon DynamoDB,Amazon Bedrock, AWS IoT Greengrass等）を活用することで、スケーラブルかつ低コストな運用が可能です。 5.3 今後の展望 今回の展示はデモでありながら、今後の展開余地が大きい取り組みでもあります。 プレーヤーごとの癖や成長過程の可視化 ショット別の比較分析（フォアハンド / バックハンド / ボレー / バンデッハ） レベル別の推奨フィードバック コーチとの振り返り支援（セッション動画 + スコアの共有） 「どのトッププレーヤーのフォームに近いか」のパーソナライズ分析 マルチスポーツ対応（テニス、バドミントン、ゴルフ等） 写真: 教師データとして協力いただいたパデルトッププレイヤーの皆様 6. ぜひ会場で体験してください AWS Summit Japan 2026 の AWS Builders’ Fair は、遊び心あふれるテクノロジー展示を実際に見て、触って、開発者と会話できる場です。パデルフォーム分析アプリも、スポーツとテクノロジーが交わる体験を、できるだけ直感的に楽しんでいただけるよう準備しています。 ブースでアプリを体験いただいた方には、Amazon Padel ステッカーを配布予定です。AWS Summit Japan 2026 に参加される方は、ぜひ Builders’ Fair に立ち寄って、トッププレーヤーとのフォーム比較を体験してみてください。 AWS Summit Japan 2026 公式サイト: https://aws.amazon.com/jp/summits/japan/ 著者について 戸塚 智哉(Tomoya Tozuka) / @tottu22 飲食やフィットネス、ホテル業界全般のお客様をご支援しているソリューション アーキテクトで、AI/ML、IoT を得意としています。最近では AWS を活用したサステナビリティについてお客様に訴求することが多いです。 趣味は、パデルというスペイン発祥のスポーツで、休日は仲間とよく大会に出ています。 中本 翔太(Shota Nakamoto) ネットワークチームに所属するソリューションアーキテクトで、サービス業界のお客様を中心にご支援をしています。 宇加治 邦生(Housei Ukaji) サービス業界のお客様を中心にご支援をしています。好きな AWS サービスは Kiro CLI です。

歴史が証明するMicrosoft 365の強さ〜「Office」という強固な基盤〜 私たちはまず、Microsoft 365が歩んできたエンタープライズITの歴史を学び直しました。 普段からGoogle Workspaceのフラットな世界にいる私にとって、彼らの「重厚なガバナンス」は 少し遠い世界の話のようにも感じられましたが、その背景を知るにつれ認識は大きく変わりました。

はじめに こんにちは！ タイミーでPlatform Engineerをしている @MoneyForest です。 2026年6月9日〜10日にニューヨークで開催された Datadog の年次カンファレンス DASH 2026 に参加してきました。弊社からは、MLOpsエンジニアの斎藤が「 How Timee Delivers Day 1 Production Ready LLM Features 」というタイトルで登壇していました。 本記事では、Keynote の全体像、タイミーの登壇セッション、そして Fireside Chat から得たメッセージについてお届けします。 DASH 2026 の全体像 公式のKeynoteの記事 にあるように、まさに「Datadog enables teams to build better with AI」といった内容でした。AI がコードを書くスピードは劇的に速くなったが、それを安全に運用するためのループも同じスピードで回らなければ意味がない。この課題に対し、Datadog は Bits AI というAIエージェント群を中核に据えた新製品群を提示しました。 Keynote Keynote で発表された新プロダクトは、AIエージェントによってループを閉じ、開発を高速化するためのものでした。ループは大きくOps・Dev・AI Agent の3つの軸で整理できます。 全発表の詳細は Datadog 公式の記事 に網羅されているので、ここではループごとの要点に絞って紹介します。 Ops ループ （Detect → Investigate → Remediate） 従来人間が手作業で回していた検知・調査・修復のループを Bits AI で自動化する軸です。 Bits Detection （Preview）はサービストポロジーやデプロイ履歴から何が重要かを推測し、本番が赤くなりそうなときだけ発火するモニターを自動で作成・維持します。大量のフレーキーなモニターリストを置き換えるものです。 Bits Memories （Preview）は Slack でのインシデント対応やポストモーテムから運用上の教訓を学習し、将来の調査に適用します。 Bits Remediation （Preview）は根本原因に対して kubectl コマンド実行やコード修正 PR 作成まで自律的に行います。 Bits Infrastructure Operations （Preview）は OOMKilled や証明書期限切れといった日常的なインフラ問題を自動で検知・修復します。 Dev ループ （Code → Deliver → Evaluate） AI コーディングエージェントが加速する開発スピードに対して、リリースの信頼性を追いつかせる軸です。 Bits Code （GA）は Datadog が問題を検出したあらゆる場所（Error Tracking、APM、Code Security 等）から、本番テレメトリを根拠にした修正 PR を生成します。 Bits Release （Preview）は PR の意図を理解し、「新機能が動くか」「リグレッションがないか」の両面でバリデーションプランを自動生成するリリース検証エージェントです。 Bits Testing Agent （Preview）は URL や自然言語のゴール（例：「黒いサングラスを購入して」）からアプリを自律探索し、セルフヒーリングなテストスイートを生成します。 Agent Console （GA）は Copilot / Cursor / Claude Code 等のコーディングエージェントの利用状況を組織横断で可視化し、非効率なパターンの検出やコストアラートを提供します。 AI Agent ループ （Observe → Evaluate → Experiment → Ship） AI エージェント自体を本番で運用・改善するためのループです。 Agent Observability Patterns （Preview）は、本番の LLM トレースを行動パターンに自動分類します。デモでは15,000件のトレースから想定外の「coordination」パターンが $20,000 のコストを生んでいることを発見し、根本原因分析から修正・検証まで一気通貫で行っていました。 Bits Evals （Preview）はトレース・データセット・プロンプトバージョンを横断して仮説検証やプロンプト改善を自動化します。 Data Observability （GA）はデータパイプライン全体のリネージと異常検知を担います。 Infinite Cardinality Metrics （GA）は課金モデルをカーディナリティベースからメトリクス名＋データボリュームベースに変更し、高カーディナリティ環境でのコスト予測可能性を大幅に向上させます。 その他 AI Guard （Limited Availability）はカスタムエージェントとコーディングエージェント双方の入出力をインターセプトし、プロンプトインジェクションやツール悪用をリアルタイムでブロックします。 Runtime Prioritization Engine （Preview）は16,000件の CVE から本番で悪用可能な9件に自動で絞り込み、 Security Analyst （GA）がセキュリティ調査を自動化します。 Journey Monitoring （Preview）：Synthetics・RUM・Product Analytics を統合し、ユーザージャーニー単位で可用性・パフォーマンス・コンバージョン率を一つのビューで可視化。「CPU が高い」ではなく「その CPU 高騰でコンバージョンが落ちているか」を見る、ビジネスインパクトへの引き上げが狙い Federated Logs （Preview）：Log Explorer から離れずに Databricks 等の外部ストレージを横断クエリ Bits Database Optimization ：LLM 生成のクエリ最適化案をシミュレート DB で検証してから PR 化。デモでは500クエリから検証済み30件に絞り、ノイズを9割削減 タイミーの登壇：How Timee Delivers Day 1 Production Ready LLM Features dash.datadoghq.com speakerdeck.com 弊社 MLOps エンジニアの斎藤が、タイミーにおける LLM 機能のプロダクション対応と LLM Gateway の構築について発表しました。内容について要約して紹介します。 背景 タイミーでは LLM がワーカー・クライアント双方の体験を向上させる重要な要素になっています。求人票の自動生成をはじめ、多くのストリームアラインドチームが独立して LLM 機能を活用しており、MLOpsエンジニアがその基盤を支えています。 チェックリストの誕生 最初のプロダクション導入では、LLM の不安定さ（タイムアウト、レイテンシスパイク、レートリミット）を想定した設計を行い、Vertex AI をプラットフォームとして採用しました。この経験から、LLM 機能に求められるプロダクション水準を定義した Production Readiness Checklist を策定しました。一般的なプロダクションの品質基準に加え、LLM 固有のシグナル（フォールバック、モデルレイテンシ、コスト制御など）をカバーするものです。 障害による転機 求人票生成機能の導入後、同一プロバイダー起因で2つの LLM 機能が同時にダウンする障害が発生しました。チェックリスト・モニタリング・ゲートウェイはそれぞれ存在していたものの、採用するかは各チームに依存していたことが根本原因でした。 また、高いスピードで価値を届けるという当然の行動をしていた中で、3人の ML プラットフォームチームが全チームに基準を強制するのは物理的に不可能だったのです。 解決策：LLM Gateway この障害を転機に、全 LLM 呼び出しの共通エントリーポイントとして LLM Gateway を導入しました。Cloud Run 上に構築され、複数の LLM プロバイダーを抽象化しています。 ゲートウェイが提供する価値は3つです。 自由な探索：プロダクトチームがセットアップのオーバーヘッドなしにプロンプトやユースケースを試せる 可観測性：全呼び出しにチーム・機能・環境のメタデータが付与され、トレース・レイテンシ・エラー・フォールバックが一箇所で見える ガバナンス：コスト・使用量・レートリミット・安全性が自動的に強制される これにより、チェックリスト（期待値を定義）× モニタリング（コンプライアンスのエビデンス）× ゲートウェイ（パスの強制）が統一化され、すべてのチームが恩恵を得られる状態になりました。 このセッションは「成功事例ではなく、何が壊れ、何を学び、何ができるかの話」という齋藤の言葉通り、実践的な知見が詰まった内容でした。 Fireside Chat OpenAI や Vercel の幹部を招いた Fireside Chat （対談）が非常に印象的でした。それぞれの視点からエージェント時代のソフトウェア開発について語られましたが、共通するメッセージが浮かび上がってきました。 The New Shape of Engineering（Fireside Chat with Datadog CTO Alexis Lê-Quôc and OpenAI Head of Product and Platform Thibault Sottiaux ） dash.datadoghq.com OpenAI で Codex と API Enterprise を率いる Thibaut との対談では、エージェントが組織にもたらす変化が語られました。 特に印象的だったのは、可観測性の役割が根本的に変わるという点です。エージェントの生産性が人間のレビュー能力を超えるにつれ、「すべてのコードをレビューするのか？」という問いに直面します。システム開発は、コードを一行ずつレビューするのではなく、「症状と振る舞い」で監視する、つまり医者が患者を診断するようなアプローチになるというビジョンが語られました。 また、OpenAI 社内ではフォンブースを使っている人の大半が会議ではなく AI と話していたというエピソードや、Thibaut 自身の Codex の使い方がコーディングから情報の統合と組織の把握へシフトしたという話も、エージェント時代の働き方を象徴していました。 エージェントを正しく使うヒントとして、「生産性の幻想を避ける」（並行して動かしていても、本当に意味のある問題に取り組んでいるか？）と「良い状態を説明する」（同僚に期待値を説明するように、エージェントにも伝えること）が挙げられていたのも実践的でした。 Fireside Chat with Datadog CPO Yanbing Li and Vercel CPO Tom Occhino dash.datadoghq.com Vercel CPO の Tom Occhino との対談では、「意図と実装の距離がほぼゼロに縮まった」という時代認識から出発し、プロダクト開発の変革が議論されました。 特に印象的だったのは、仕事を「2つの波長」として捉える考え方です。 Long Wavelength（基盤作業）：コアプラットフォームの品質・信頼性・セキュリティを高める作業。AI を使ってプロセスを加速しても、既存の検証・可観測性・レビューはすべて残る Short Wavelength（グリーンフィールド）：誰も依存していない新規領域。AI をエンドツーエンドで使ってどんどんシップする 両方の組み合わせが大事であること、そして Long Wavelength 自体を短くしていくこと、つまりリリースエンジニアリングのエージェント化が次の挑戦として語られていました。 共通メッセージ 両セッションは全く別物ですが、かなり共通する点が多かったのが印象的でした。 「作ること」は安く速くなり、人間の価値は"何を・どう良くするか"の定義に移る OpenAI（Thibaut / The New Shape of Engineering）：Thibaut は「良い状態を説明せよ」と語りました。実装が安くなったぶん、エージェントに何を期待するのかを伝えないと、エージェントは勝手に仮定を置いてしまう。難しいプロジェクトの期待値を同僚に説明するのと同じように、成功基準と検証方法を明示することが結果を大きく左右する。 Vercel（Tom / Fireside Chat）：Tom は「意図と実装の距離がほぼゼロに縮まった」という時代背景からセッションを始めました。だからこそ PM のコア業務である成功の定義、明確な問題設定、顧客理解はなくなるどころか重要性を増す。仕様が明確であるほどコーディングエージェントの出力は良くなるため。 本番・検証・信頼は"無料ではない" OpenAI：Thibaut は、OpenAIのメインエージェントの全アクションを"元の意図"に照らして検証する Guardian（デュアルエージェント安全システム）を紹介しました。そしてAIエージェントへの信頼は一足飛びには得られない。テストとログへ惜しみなく投資し、実績を積み重ねることで漸進的に築かれていくものだと語りました。 Vercel：Tom は「ソフトウェアの構築はほぼ無料でも、本番は絶対に無料ではない」と強調しました。基盤となる作業（Long Wavelength）では、AI でプロセスを加速しても、可観測性・既存システムへの統合・人間によるレビューはすべて残る、と。 可観測性が検証の中心になる OpenAI：Thibaut は、AIエージェントの生産性が人間のレビュー能力を超えていく中で「すべてのコードをレビューするのか？」と問いを投げかけ、システムは医者が患者を診断するように「症状と振る舞い」で監視する時代になると語りました。過去に発火したアラートを分析してノイズを減らす、アラートのトリアージ自体もエージェントが担い始めています。 Vercel：Tom がユースケースで示したのは、本番から得たインサイトでフィードバックループを閉じる「AIエージェント型インフラ」でした。コアのバイタルを常時監視し、リグレッションが起きれば原因を二分探索し、修正もしくはリバートの PR を自動で出す。コードを一行ずつ追うのではなく、本番の振る舞いから全体の健全性を捉える方向に進んでいます。 まとめ DASH 2026 を通じて感じたのは、「検証、品質、安全性の評価を、個人の規律ではなく経路（path）に作り込む」という考え方が、発表全体を貫いていたことです。 例えばBits Release はリリース検証を、AI Guard はセキュリティ評価を、呼び出し経路に強制的に組み込みます。 この時代におけるプラットフォームエンジニアリングの仕事は基準そのものを作ることではなく、基準が自動で適用される経路（基盤）を作ることだと思いました。