1. はじめに 本記事は、コンサルタント個人として、AIをコンサルティング実務での成果物作成に組み込もうとするなかで見えてきた、構造的な壁と課題解決に向けた話です。 つい先月まで気づいていなかった「バイブコーディング」の威力と、その先で直面した品質の壁。 本記事では、その壁を5つの構造的要因に分解し、解決の方向性、そして5世代にわたる構造改修の概観まで示します。 ※なお、本連載は業務とは別に個人の研究テーマとして取り組んでいる試みの記録です。NTTデータ全社の取り組みとは独立した、私個人の現場ノートとして読んでいただければと思います。 2. 自己紹介 テックブログでの投稿は初めて

2026 年 04 月に公開された AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画についてご案内させて頂きます。 動画はオンデマンドでご視聴いただけます。 また、過去の AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画は「 AWS Black Belt Online Seminar 一覧 」に一覧がございます。 YouTube の再生リストは「 AWS Black Belt Online Seminar の Playlist 」をご覧ください。 AWS IAM Identity Center 導入 デモンストレーション編 複数の AWS アカウントへのアクセスを一元管理できる AWS IAM Identity Center について、アクセスポータルを利用したコンソールアクセスや、AWS CLI での一時認証情報の利用方法をデモンストレーションを交えてご紹介します。本セッションでは導入デモンストレーション編として、アクセスポータルからの権限の切り替えや、AWS CLI 経由でのユーザー認証によるコマンド実行など、具体的な利用の流れについてご紹介します。 資料（ PDF ） | 動画（ YouTube ） 対象者 IAM ユーザーの代わりに、AWS IAM Identity Center のご利用を考えている方 AWS IAM Identity Center がどのようなサービスか知りたい方 本 BlackBelt で学習できること AWS IAM Identity Center でのユーザー認証からマネジメントコンソールアクセスまでの流れについて理解 AWS IAM Identity Center を用いて AWS CLI を利用する流れについて理解 スピーカー 大平 修慈 アソシエイトセキュリティコンサルタント AWS IAM Identity Center 導入 説明編 AWS IAM Identity Center は、複数の AWS アカウントやアプリケーションへのアクセス管理を一元管理できるフルマネージド型の AWS サービスです。 本セミナーでは、AWS IAM Identity Center の概要や特徴、主要な構成要素について解説いたします。 資料（ PDF ） | 動画（ YouTube ） 対象者 IAM ユーザーの代わりに、AWS IAM Identity Center のご利⽤を考えている⽅ AWS IAM Identity Center がどのようなサービスか知りたい⽅ 本 BlackBelt で学習できること 本セミナーを受講することで、AWS IAM Identity Center の概要、特徴、主要な構成要素について学習することができます。 スピーカー 松谷 圭 セキュリティコンサルタント AWS IAM Identity Center 設計構築 デモンストレーション編 複数の AWS アカウントとアプリケーションへのアクセスを一元管理する AWS IAM Identity Center について、外部 ID プロバイダーとの連携設定をハンズオン形式で解説します。 また、AWS IAM Identity Center に関連する AWS サポートによくある質問と回答について紹介します。 資料（ PDF ） | 動画（ YouTube ） 対象者 * AWS IAM Identity Center と既存の ID プロバイダー（Microsoft Entra ID 等）との連携を検討している管理者の方 ユーザー管理の運用コストを削減しながらセキュリティを強化したい管理者の方 本 BlackBelt で学習できること * AWS IAM Identity Center と外部 ID プロバイダー（Microsoft Entra ID）を連携させる具体的なメリットについて SAML によるシングルサインオン設定、SCIM による自動プロビジョニング、許可セットの作成と割り当といった一連の構築手順の概要について スピーカー 松﨑 明 クラウドサポートエンジニア AWS IAM Identity Center 設計構築 説明編 複数の AWS アカウントへのアクセス管理を一元化できる AWS IAM Identity Center について、導入時の設計ポイントや外部 ID プロバイダーを利用した構成例・設定例をご紹介します。 本セッションでは設計構築 説明編として、利用リージョンや ID ソースの選択、許可セットの設計、SAML/SCIM を用いたシングルサインオンの構成について解説します。 資料（ PDF ） | 動画（ YouTube ） 対象者 AWS IAM Identity Center の設計や構築をはじめられる方 AWS IAM Identity Center の構成例を知りたい方 本 BlackBelt で学習できること AWS IAM Identity Center の導入時の設計ポイント（利用リージョン、インスタンス、ID ソースの選択）について理解 外部 ID プロバイダー（Entra ID）を利用した構成例と設定手順について理解 許可セットの設計とユーザーへの割り当てによるマルチアカウントのアクセス管理について理解 スピーカー 西田　直弘 クラウドサポートエンジニア Amazon FSx for NetApp ONTAP Part1 Amazon FSx for NetApp ONTAP は、NetApp ONTAP の機能を、AWS サービスのクラウド特有のシンプルさ/敏捷性/スケーラビリティとともにご利用いただけるサービスです。本セミナーでは Part1/Part2 の二部構成で、概要から技術詳細、設定手順まで一挙にご紹介いたします。 資料（ PDF ） | 動画（ YouTube ） 対象者 Amazon FSx for NetApp ONTAP をこれからご利用予定の方 SMB や NFS の共有ファイルサーバの知識をお持ちの方 現在 NetApp ONTAP をご利用中の方 NetApp ONTAP の提案や実装に携わる方 AWS のファイルストレージサービスをすでにご利用の方でより理解を深めたい方 本 BlackBelt で学習できること 本セミナーでは Amazon FSx for NetApp ONTAP の概要/技術詳細/設定手順について二部構成で網羅的に学習いただけます。 スピーカー 辻 佑一郎 クラウドサポートエンジニア Amazon FSx for NetApp ONTAP Part2 Amazon FSx for NetApp ONTAP は、NetApp ONTAP の機能を、AWS サービスのクラウド特有のシンプルさ/敏捷性/スケーラビリティとともにご利用いただけるサービスです。本セミナーでは Part1/Part2 の二部構成で、概要から技術詳細、設定手順まで一挙にご紹介いたします。 資料（ PDF ） | 動画（ YouTube ） 対象者 Amazon FSx for NetApp ONTAP をこれからご利用予定の方 SMB や NFS の共有ファイルサーバの知識をお持ちの方 現在 NetApp ONTAP をご利用中の方 NetApp ONTAP の提案や実装に携わる方 AWS のファイルストレージサービスをすでにご利用の方でより理解を深めたい方 本 BlackBelt で学習できること 本セミナーでは Amazon FSx for NetApp ONTAP の概要/技術詳細/設定手順について二部構成で網羅的に学習いただけます。 スピーカー 辻 佑一郎 クラウドサポートエンジニア re:Invent 2025 通信業界向け recap シリーズ CX 編 CX の改善に向けた Agentic AI 及び業界特化 LLM の活用 通信業界における CX の改善について、AWS re:Invent 2025 で発表されたアップデートを踏まえた Agentic AI 及び業界特化 LLM の活用などのアプローチや、お客様の事例を交えてご紹介致します。 資料（ PDF ） | 動画（ YouTube ） 対象者 通信業界において CX 領域に携わる方、Agentic AI を活用した CX の改善に関心がある方、業界特化 LLM を活用した CX 改善に関心がある方を主な対象としております。 本 BlackBelt で学習できること 通信業界における CX 領域の課題の概要、 Agentic AI 及び業界特化 LLM を活用した通信業界における CX 領域の課題に対するアプローチを、お客様の事例を交えて学ぶことができます。 スピーカー 松岡雄地 ソリューションアーキテクト re:Invent 2025 通信業界向け recap シリーズ セキュリティ編 ⽣成 AI で変⾰する 通信事業者のセキュリティ運⽤ AWS re:Invent 2025 で発表された AWS の生成 AI を活用した通信業界におけるサイバーセキュリティ運用の技術が、通信事業者のセキュリティ運用をどのように変革していくのか、事例も交えてご紹介致します 資料（ PDF ） | 動画（ YouTube ） 対象者 通信業界に携わる方、通信ネットワークのサイバーセキュリティに関心のある方、通信ネットワークのセキュリティ運用において 生成 AI の活用をしたいと考えられている方を主な対象としております。 本 BlackBelt で学習できること 通信ネットワークのセキュリティ運用において AWS の生成 AI をどのように活用することができるか、またその活用事例をお届けします スピーカー 岡本 篤志 ソリューションアーキテクト re:Invent 2025 通信業界向け recap シリーズ ネットワーク編 ハイブリッドアーキテクチャによる ネットワークのモダナイゼーション モバイルネットワークにおけるクラウドとオンプレミスのハイブリッド構成を実現する方法について AWS re:invent 2025 で紹介された事例を交えてご紹介します。 資料（ PDF ） | 動画（ YouTube ） 対象者 通信業界に携わる方 、モバイルネットワークにおけるクラウド活用を検討している方、オンプレミスとクラウドのハイブリッドアーキテクチャに関心のある方を対象としております。 本 BlackBelt で学習できること モバイルネットワークをクラウドへ移行するメリット、実現に必要なオンプレミスとクラウドのハイブリッドサービス、お客様事例を学ぶことができます。 スピーカー 伊藤 広記 ソリューションアーキテクト re:Invent 2025 通信業界向け recap シリーズ ネットワーク運用編　 Agentic AI を活用した通信ネットワーク運用の自律化 AWS re:Invent 2025 で発表された通信ネットワーク運用の自律化を Agentic AI を活用してどのように実現できるか、について参考アーキテクチャと事例も交えてご紹介致します。 資料（ PDF ） | 動画（ YouTube ） 対象者 通信業界に携わる方、通信ネットワークの運用における自動化/自律化に関心のある方、通信ネットワークの運用における Agentic AI の活用したいと考えられている方を主な対象としております。 本 BlackBelt で学習できること 通信ネットワークの運用における課題、Autonomous Network の実現に向けた AWS の活用方法、Autonomous Network を実現するための参考アーキテクチャ、お客様事例をお届けいたします。 スピーカー 宮崎 友貴 ソリューションアーキテクト re:Invent 2025 通信業界向け recap シリーズ 移行 / モダナイズ編　 AI を活用した通信ワークロードの移行とモダナイゼーション AWS re:Invent 2025 で発表された AI を活用した通信ワークロードの移行 / モダナイゼーション技術が、通信業界のデジタル変革をどのように加速させるかを、事例も交えてご紹介致します。 資料（ PDF ） | 動画（ YouTube ） 対象者 通信業界に携わる方、レガシーなシステムを担当しており AWS クラウドへの移行 / モダナイゼーションに関心のある方、AWS クラウドへの移行 / モダナイゼーション向けに AI エージェント / Agentic AI の活用に関心のある方、を主な対象としております。 本 BlackBelt で学習できること 通信ワークロードのクラウド移行へ課題、クラウド移行への AI 活用、AWS を活用した移行とモダナイゼーションの実現、及びお客様事例をお届け致します。 スピーカー 黒田　由民 ソリューションアーキテクト

2026 年 3 月 27 日、Chat Agent や Flows をはじめとする Amazon Quick の AI Agent 機能の東京リージョンローンチを記念したイベント「Amazon Quick Event」が開催されました。本イベントでは、Amazon Quick の製品紹介や Amazon 社内での活用事例に加え、AWS パートナー企業やお客様による具体的な導入事例が共有されました。会場には多くのお客様にお越しいただき、オンラインでも多数の方にご参加いただきました。本記事では、イベントの模様をレポートします。 オープニングご挨拶 イベント冒頭では、 AWS Japan Data & AI 事業統括本部 の井形健太郎がオープニングの挨拶を行いました。 本イベントの趣旨として、Amazon Quick が東京リージョンで利用可能になったことを紹介し、参加者の皆様への感謝を述べました。 Amazon Quick のご紹介と Amazon 内部での活用紹介 AWS Head of GTM, APJ-C, AI & Agents のMichael Armentano は、ハーバードビジネススクールの Karim Lakhani 教授の言葉「AI を活用する人間が、AI を活用しない人間を置き換える」を引用し、Amazon Quick が目指す世界観を示しました。生成 AI がチャットボットから単一エージェント、そして複数エージェンティックシステムへと進化してきた流れを解説し、Amazon Quick が提供する 4 つのチームメイト（インサイトアシスタント、データアナリスト、PhD リサーチャー、オートメーションエキスパート）を紹介しました。Amazon Quick は AWS コンソールだけでなく、Word、Outlook、Slack などのプラグインからもアクセス可能です。 続いて AWS Sr. WW Specialist, Amazon Quick, WWSO Generative AIの Jihwan Ko が、Amazon 社内で 20 万人以上が Amazon Quick を利用し、30 万以上のワークフロー自動化を実現している実績を紹介しました。導入にあたっては、ステップバイステップの展開、ユーザー理解に基づくユースケース選定、チェンジマネジメントの徹底、社内ユースケースライブラリの構築という 4 つの戦略を実行しました。具体的な事例として、Amazon カナダの税務チームが Amazon Quick を使い、複数システムに散在していた税務データを統合ダッシュボードに集約し、コードを書かずに情報の可視化と分析を実現した事例を紹介しました。 Chat Agent から始める Amazon Quick におけるデータの活用 AWS Japan 技術支援本部 テクニカルアカウントマネージャー の服部 洋明 は、EC サイトを題材にした 3 つのデモを通じて、チャットエージェントの活用を実演しました。デモ 1 の売り上げ分析では、ダッシュボードの概要把握から時間帯別・日次の特徴分析、さらに分析手法の提案まで、チャットエージェントとの対話で段階的に深掘りしていく様子を示しました。Amazon Quick リサーチを用いて本格的な分析レポートを自動生成する流れも紹介しました。 デモ 2 のサポートデスク対応では、カスタムエージェントを使い、注文ステータスの確認からマニュアル参照、Slack への通知、顧客への一報作成、Salesforce へのケース登録までを Amazon Quick の中で一気通貫で完結する内容を紹介しました。 デモ 3 のシステム運用では、アラートの一次調査や AWS コスト分析をチャットエージェントで効率化する様子を紹介しました。服部は「Amazon Quick の中で完結できていることが重要」と強調し、Amazon Aurora、Amazon CloudWatch、Google Drive、Salesforce、Slack など多様なコネクターとの連携を紹介しました。 Flows と Automate でデータ活用を自動化し効率アップ AWS Japan 技術統括本部 Sr. Solutions Architect 加藤 菜々美は、Amazon Quick の Flows と Automate を使ったデータ活用の自動化をデモで紹介しました。 Flows のデモでは、商品の売り上げ分析を題材に、Amazon S3 や SharePoint 上の散在データを専門エージェントが横断的に活用し、週次売り上げの分析からリスク判定、Notion への自動アラート通知、Amazon Quick リサーチによる深い分析レポート生成までを、ノーコードで一つのフローとして構成する様子を示しました。 Automate のデモでは、受注時の顧客与信リスク判定を題材に、REST API による基幹システム連携、AI エージェントによる名寄せとリスク評価、構造化アウトプットによる正確なデータ引き継ぎ、そしてリスクレベルに応じた並列処理（ローリスクは自動承認、ハイリスクはヒューマン・イン・ザ・ループで人間が介入）を実演しました。加藤は「まず Flows で小さく始めて、Automate で本格的な自動化にチャレンジしてほしい」とまとめました。 AWS の AI エージェントと一緒にチャレンジする車両保全 DX 東急電鉄株式会社の清水 想太 氏からは、鉄道車両保全業務における Amazon Quick 活用事例を紹介いただきました。東急電鉄様は 2024 年 3 月 25 日に公表した 2024 年度 ～ 2026 年度中期事業戦略において、データ活用による DX（CX・EX・CEX）推進を掲げています。車両部では、これまで取得してきたデータの分析による故障予防と、ベテラン社員の暗黙知の形式知化を目指し、車両の走行データや故障履歴データの活用に 2023 年からチャレンジをしています。一方でデータ分析には業務経験やシステム知識、 BI ツール習得、データ集計等の負荷が伴い、高いハードルが存在しました。今回 Quick を活用し、簡単なデータクレンジングやグラフ化、仮説検証を自然言語を用いて簡単に自動化することで複数のユースケースを試みています。以下はご紹介内容の抜粋です。 （１）故障履歴のテキストデータから AI が装置名を推定・補完し、機器分類表を根拠に正しくカテゴリー分け。これまではベテラン作業員が時間をかけていた作業を約 5 分で完了し、故障による遅延防止や安全性を考慮した保全優先度の算出をサポート （２）別の AI ツールも組み合わせながら、車両のコンプレッサーデータ 378 万行を分析し、蓄圧時間の乖離から故障兆候を把握する検証 清水氏は「Amazon Quick を使うことで分析のゴールイメージが早期に見え、それが学習意欲の向上につながる」と述べられ、今後は AI とベテランの経験を組み合わせた「共存型のデータ駆動保全」の実現を目指されています。 業務改革を実現する Amazon Quick 戦略 〜個人の知見を組織知へ〜 株式会社ポーラ・オルビスホールディングスの佐々木 哲哉 氏からは、Amazon Quick を組織変革の武器として選択した戦略についてご紹介いただきました。佐々木 氏は、AI 活用において「個人の生産性向上」にとどまることの危険性を指摘され、RPA 導入時の経験も踏まえ、組織の生産性に貢献できるツールとして Amazon Quick を選択いただきました。 また、Amazon Quick を選択いただいた理由を4つ挙げていただきました。第一に、ほぼすべてのシステムが AWS 環境にあるため Amazon Quick から直接データに接続できるシームレスなデータ連携が可能ということ。第二に、Amazon QuickSight の統合により「観測→解釈→実行→記録→再学習」のサイクルを回し、個人の学びを組織知へ変換できる点。第三に、お客様データへのアクセスを厳格に制御する AWS のセキュリティ設計。第四に、最適なモデル選択による将来のコスト最適化の可能性です。 2026 年度はまず 500 名に教育とセットで展開し、2027 年には本社従業員への展開を目指されています。KPI を起点に部門の枠を超えた業務プロセスの一気通貫の変革を目標とされています。 Amazon Quick で実現する”脱管理”と CRM の未来 ソフトブレーン株式会社の富岡 大裕 氏は、国内シェア上位の CRM/SFA 製品 eセールスマネージャーに Amazon Quick を組み込んで顧客に提供する立場からの発表をされました。同社は 2019 年から Amazon QuickSight の SaaS 埋め込み機能を活用し、ギャップ分析や行動マネジメントなどの営業データ可視化基盤として組み込みを行っており、現在は月間 15 万回以上利用されていると話されました。 ユーザーからは Amazon Quick を使っていると意識されないレベルでシームレスに統合されているとフィードバックがあるとのこと。また、SaaS に Amazon Quick を組み込めるレベルで豊富なインターフェースが用意されているため、企業が Amazon Quick を単純利用する際にも将来的な拡張に対応できる安心感があると強調されました。 同社では「オートインプット・ジャストアウトプット（AI-JO）」をコンセプトに、AI 議事録からの商談情報自動反映や見積書のドラッグ＆ドロップによるデータ展開など、入力の自動化と分析の即時活用を実現されています。 富岡氏は、Amazon Quick のチャットエージェントで「今期の予実を出して」と話しかけるだけでグラフが自動生成される世界を示し、SFA が「脱管理」のツールへと進化すると展望されました。 複数社パートナー企業による Amazon Quick に関する支援内容のご紹介 後半のパートナーセッションでは、5社のパートナー企業がライトニングトーク形式で Amazon Quickの活用支援サービスを紹介しました。なお、本イベントでご紹介できなかったパートナー企業の Amazon Quick 活用支援サービスについては、本記事末尾にリンクを掲載しておりますので、そちらもぜひご覧ください。 KDDIアイレット株式会社: Amazon Quick で加速させる現場の DX（北野涼平氏） KDDI グループの一員として、Amazon Quick の標準機能と独自のサーバーレス構成を組み合わせたデータ利活用アプローチを紹介。現場のワークフローまで見据えた設計を強みとしています。長崎ブルーエコノミー様のブリ養殖 DX 基盤では、IoT センサーデータの可視化、Bedrock 連携による養殖場状況の言語化、画像のセキュアな組み込みを実現した事例が共有されました。 株式会社サーバーワークス: 痒いところに手が届くサーバーワークスの Amazon Quick 活用支援（村上博哉氏） Amazon Quick の多彩な機能から顧客のやりたいことに最適な組み合わせを提案し、すぐに使える実践的なユースケースによるジャンプスタート支援を紹介。建設業・製造業向けの入札情報の自動チェック・優先度付けや、請求書などの書類チェック業務の自動化などのユースケースに加え、初期費用無償の伴走支援キャンペーンも案内されました。 株式会社電通デジタル: 可視化の先へ — Amazon Quick が変えるデータ分析の深さ（田中淳朗氏） 電通グループの総合デジタルファームとして、デジタルマーケティング領域で散在するデータの統合・分析を Amazon Quick で実現する支援を紹介。観光情報サイトの多言語チャットボット分析で Amazon Quick リサーチにより数十分で示唆を導出した事例を共有し、ライト・ミドル・フルコンサルの 3 段階の支援プランを案内されました。 株式会社 TOKAI コミュニケーションズ: ハイブリッドクラウド活用術（山本祐也氏） 自社の専用接続回線「ブロードライン」を活用したハイブリッドクラウド構成で、オンプレミスのデータを FSx for NetApp ONTAP の S3 アクセスポイント経由で Amazon Quick に連携するアーキテクチャを紹介。静岡・東京・大阪・名古屋・岡山の営業拠点を活かした伴走型サポートと、接続回線から運用までワンストップで対応するパッケージも案内されました。 富士ソフト株式会社: AI カメラと Amazon Quick で実現する新たな価値（吉田祐史氏） AI カメラソリューション「ビジョン AI ナビ」と Amazon Quick の連携を紹介。カメラや IoT センサーで人・設備の動きを検知し、異常検知からチャットエージェントによる対処提案、レポート自動生成、Automate/Flows によるフロー管理、ナレッジベースによるトラブル対応の標準化まで、検知のその先の自動化を実現する構成が示されました。 クロージング 最後に、 AWS Japan Data&AI 事業統括本部 の井形 健太郎がクロージングを行い、東京リージョン GA の技術的意義を補足しました。 今回の GA により、Amazon Quick の推論処理通信が国内に閉じるようになり、企業データを生成 AI で活用する際のセキュリティ・コンプライアンスが大きく向上しました。 ただし、インターネット検索機能のみ海外リージョンで処理されるため、必要に応じて機能をオフにすることが可能です。日本語サポートについては UI・チャット入力・対象データいずれも対応済みで、実用上快適にご利用いただけるレベルであると説明しました。また、生成 AI 実用化推進プログラムとして、お客様の生成 AI の利活用を加速させるための支援プログラムとして、モデルカスタマイズコースとモデル活用コースの 2 つを紹介しました。 パートナー Expo 今回ライトニングトークに参加いただいたパートナー企業5社による、それぞれの強みを活かしたAmazon Quickの活用のデモンストレーションを行いました。 アイレット：デザインからインフラまでワンストップ、現場のワークフローを見据えた一気通貫の支援 サーバーワークス：痒いところに手が届く実践的なユースケース提供と伴走支援 電通デジタル：最大規模のデジタルファームとして、データを「動かす」ための段階的支援 TOKAIコミュニケーションズ：ハイブリッドクラウドと地方企業への伴走型支援 富士ソフト：エッジとクラウドの両面から AI カメラ × Amazon Quick で現場 DX を実現 おわりに 本イベントでは、 Chat Agent や Flows をはじめとする Amazon Quick の AI Agent 機能の東京リージョンローンチ という節目に、製品の全体像から社内活用事例、お客様による実践的な導入事例、そしてパートナー企業による支援サービスまで、幅広い内容が共有されました。鉄道車両の保全 DX、化粧品企業の組織変革、CRM/SFA への組み込みなど、業種を超えた多様なユースケースが紹介され、Amazon Quick がビジネスの現場で具体的な価値を生み出しつつあることが実感できるイベントとなりました。 AWS ジャパンは、今後も Amazon Quick をはじめとする生成 AI サービスの活用支援を通じて、お客様のビジネス変革を後押ししてまいります。 本ブログは、テクニカルアカウントマネージャーの服部洋明が担当しました。