こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 パートナー ソリューション アーキテクト の深井宣之です。 2026 年 4 月 28 日に「公共分野における AI 活用最新アップデート」と題した Webinar を開催しました。本ブログでは開催内容について Blog にまとめたものになります。投影資料もダウンロードすることが可能です。 本セッションでは、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 パブリックセクター技術統括本部 CSM・プロトタイプ・パートナー ソリューション技術本部 本部長の高田 智己が登壇し、生成 AI の最新トレンドとして「チャットボット + RAG」の時代から「Agentic AI」の時代への移行を解説しました。AWS が提供する AI サービスの全体像を紹介したうえで、中央省庁・地方自治体・ヘルスケア・大学など公共分野における生成 AI 活用の最新ユースケースを多数紹介しました。 セッション概要 資料（PDF）の ダウンロードはこちら から可能です。 生成 AI の最新トレンド ― Agentic AI 時代へ 2022 年末に ChatGPT が登場して以降、生成 AI や RAG（検索拡張生成）が注目を集めてきました。しかし 2025 年 3 月頃からは「AI 駆動開発」「MCP（AI と既存システム連携）」「AI エージェント」といったキーワードが中心となり、AI エージェントが気軽に使える状況が整ってきています。 生成 AI はシンプルなコンテンツ生成を行う「アシスタント」から、単一ゴールを自律的に達成する「生成 AI エージェント」、そしてワークフロー全体を完全自動化する「Agentic AI システム」へと進化しています。Amazon 自身も Alexa+ や代理購買サービス「Buy For Me」など、多くのプロダクトで AI エージェントを活用しています。 AWS の提供する生成 AI サービス AWS では 3 層の AI サービスポートフォリオを用意しています。 AI モデルを作りたい方向け : AWS Trainium / Inferentia によるカスタムチップ、Amazon SageMaker HyperPod などのインフラストラクチャ AI エージェントを作りたい方向け : Amazon Bedrock（基盤モデルへの API アクセス）、Amazon Bedrock Agents、Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents などのフレームワーク すぐに使える AI エージェント : Kiro（AI 統合開発環境）、Amazon Quick Suite、AWS Transform、Amazon Connect など Amazon Bedrock Amazon Bedrock は東京リージョンを含む複数のリージョンで一般提供されている、基盤モデルを活用した生成 AI アプリケーションの構築サービスです。Anthropic の Claude シリーズをはじめ幅広いモデルを利用でき、データプライバシーの観点ではお客様のデータが他のお客様のために使用されることはなく、日本国内クロスリージョン推論もサポートされています。 Amazon Bedrock AgentCore AI エージェントの大規模かつ安全なデプロイ・運用を実現するプラットフォームです。認証・認可（Identity）、ツール管理（Gateway）、実行環境（Browser / Code Interpreter）、セッション記憶管理（Memory）、運用監視（Observability）などの機能を提供し、お客様は AI エージェントのコア開発に集中できます。 AI コーディングエージェント AWS が提供する AI コーディングエージェントとして、生成 AI 統合開発環境の Kiro と、Anthropic 社の Claude Code を Amazon Bedrock 上で利用する方法を紹介しました。Kiro では仕様駆動開発によりプロトタイプからプロダクションまでを支援し、レガシーアプリケーション（Delphi/Pascal）の解析とモダン化にも活用できることをデモで示しました。 公共分野における生成 AI 活用の最新ユースケース 本セッションの後半では、公共分野における生成 AI 活用の最新ユースケースとして、以下の事例が紹介されました。 事例 1: デジタル庁 ― ガバメント AI「源内」 デジタル庁では、政府職員の業務効率化のために生成 AI 検証アプリ「源内（ゲンナイ）」を AWS 上に構築しました。GenU（Generative AI Use Cases）をベースに開発されており、機密性 2 情報の利用が可能です。2025 年 5 月にデジタル庁職員向けにリリースされ、2026 年 1 月から一部省庁で試験的利用を開始。2026 年度には全府省庁約 18 万人の政府職員が生成 AI を活用する大規模実証事業が予定されています。 なお、源内のベースとなっている GenU は AWS Japan の有志チームが開発したオープンソースの生成 AI アプリケーションで、チャット・翻訳・文書校正・要約など業務で活用できるユースケースを提供しており、1,000 を超えるお客様での利用実績があります。 事例 2: 国土交通省 ― AI 書類審査ソリューション「RAPID」 2025 年 4 月の改正建築基準法施行により 2 階建て木造住宅等も審査対象に追加され、審査機関の業務負荷が急増しました。国土交通省では、AWS プロトタイプチームが開発したオープンソースの AI 書類審査ソリューション「RAPID（Review & Assessment Powered by Intelligent Documentation）」を活用し、日本建築防災協会が提供する「建築確認申請図書作成支援サービス」を開発。OSS の活用により開発 2 か月でサービスをリリースし、申請補正指示案件の削減による審査業務負荷軽減が期待されています。 事例 3: つくば市 ― 相談業務効率化 つくば市では、ひとり親支援担当部署において相談記録のテキスト量が多く、転出時の要約資料作成に苦労していました。この課題に対し、GenU をベースにしたソリューションをガバメントクラウド上に構築し、生成 AI による相談記録の要約を実現。大量のケース記録から簡潔な要約を自動生成することで、転入先自治体への情報共有やケース会議での検討を効率化しています。 事例 4: 品川区 ― AI エージェントを活用した問合せ対応自動化 品川区では、人口増加に伴う住民ニーズの多様化や全国的な労働力不足、電話対応業務の負荷増大に課題を抱えていました。Amazon Connect と Amazon Bedrock を活用した AI 自動応答システムの実証実験を実施し、FAQ への自動応答、適切な部署へのルーティング、24 時間対応、必要に応じたオペレーターへのエスカレーションを実現。待ち時間短縮と住民満足度向上、職員の業務負荷軽減、持続可能な行政運営の実現を目指しています。 事例 5: 藤田医科大学 ― 退院時サマリー作成補助 藤田医科大学では、医師や医療従事者が業務時間の多くを文書作成に費やしており、退院時サマリー作成には 1 患者あたり 10〜15 分を要していました。Amazon Bedrock を活用したプロトタイピングプログラムにより、電子カルテ記事を元にサマリー生成の精度を 1 か月で検証。医師作成のサマリーに対し 9 割以上で整合性が取れることを確認し、10 分程度の作成作業が数秒で下書き完成に短縮されました。現在は 31 診療科に展開されています。 事例 6: ソフトウェア・サービス ― 電子カルテシステムへの生成 AI 活用 株式会社ソフトウェア・サービスでは、医師の 52.9% が週 60 時間超勤務、看護師の 7 割が時間外勤務という医療現場の深刻な業務負担に着目し、Amazon Bedrock を活用して電子カルテシステムに生成 AI を連携させました。その結果、サマリー作成時間 50% 削減、心理的負担 70% 低下を実現しています。 事例 7: 東北大学 ― 教職員向け生成 AI アプリ 東北大学では、2020 年に DX 推進チームを発足し、全国の大学に先駆けて生成 AI を導入してきました。GenU をカスタマイズし、チャット・文書作成・議事録作成などの AI ユースケースを全教職員向けに提供しています。検討から 1 か月で内製構築しサービスを開始。会議議事録作成時間が 1/4 に短縮され、ランニングコストも従来の 1/3 に抑えられています。 事例 8: 東京科学大学 ― 日本語大規模言語モデル Swallow の開発 東京科学大学（東京医科歯科大学と東京工業大学が 2024 年 10 月に統合）では、年度末までに大規模言語モデルの継続事前学習を完了させる必要があり、大規模並列の学習用計算環境が求められていました。Amazon SageMaker HyperPod を用いて ml.p5.48xlarge / ml.p5en.48xlarge の学習環境を数時間で構築し、FSx for Lustre と S3 を連携。GPT-4o に匹敵する高性能な日本語大規模言語モデル「Swallow」最新版（Llama-3.3-Swallow-70B 等）のリリースに貢献しました。 おわりに AWS では AI モデルを作りたいお客様へのインフラ提供から、AI エージェントを作りたいお客様へのサービス・フレームワーク提供、そしてすぐに AI エージェントを使いたいお客様向けのサービスまで、多くの選択肢を提供しています。デジタル庁の源内をはじめ、国土交通省、つくば市、品川区、藤田医科大学、東北大学、東京科学大学など、公共分野でも幅広く AWS の生成 AI サービスが活用されています。 本セッションでご紹介した AWS のサービスやソリューションにご興味がありましたら、御社担当の Partner Account Manager にお気軽にご連絡ください。 このブログは、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 パートナー ソリューション アーキテクト 深井宣之が執筆しました。

はじめに こんにちは、データエンジニアをしているMaruです。 Databricksの年次カンファレンス「Databricks Data + AI Summit 2026」に参加してきました！ Databricksの勢いを改めて肌で感じるとともに、自身にとっても学びのあるセッションが数多くありました。 本記事ではその中から、生成AIやAIエージェントの活用が広がる中で重要性が増しているコスト管理をテーマにした、「What’s New for FinOps on Databricks」というセッションについてレポートします。 本記事の対象者 Databricksを利用しており、コ

こんにちは、クラウドエース株式会社第三開発部の小勝です。 現在（執筆時点では2026年6月16日）は新卒2年目です。昨年新卒1年目から約半年で Google Cloud Partner All Certification Holders を達成しました。25年度の All Certification Holders では Professional Security Operations Engineer（PSOE）が対象外でしたが、その後 PSOE も取得し、 Google Cloud 認定資格をすべて取得し終えました。 この記事では、新卒 IT 未経験から短期間で全資格を取得した経験を