みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 9 月も半ばに差し掛かり、朝晩は少しずつ秋の気配を感じられるようになってきました。 re:Invent 2026 のセッションカタログ も公開され、年末に向けた楽しみが増えてきましたね。 お昼休みの 30 分で最新情報を知れる「 もぐもぐAWS 」では、AI をテーマにした会が 9 月 / 10 月に予定されていますので是非ご参加ください。 「 AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム 」も引き続き募集中ですのでよろしくお願いします。 それでは、9 月 7 日週の生成 AI with AWS界隈のニュースを見ていきましょう。 さまざまなニュース AWS生成AI国内事例ブログ「Umios(旧マルハニチロ) が時系列基盤モデル Chronos-2 で実現する販売計画 AI – 作業4,200時間削減への裏側」を公開 Umios 株式会社様 (旧マルハニチロ) は、創業 146 年の歴史を持つ冷凍食品中心の食品メーカーです。全国の営業担当者が毎月手作業で行う販売計画の入力に、業務用流通事業部全体で年間約 4,200 時間を要するという課題がありました。Amazon SageMaker JumpStart 上の時系列基盤モデル Chronos-2 を中核とした販売計画 AI を構築し、経験と勘に依存していた予測の属人性を排除しました。特徴量エンジニアリングを重ねた結果、定番品の年累計総計ベースで 95% の予測精度を達成し、年間 4,200 時間の作業削減を見込んでいます。今後は Amazon Bedrock AgentCore を用いた予測結果の説明エージェントの構築や、対象商品の拡大を計画しています。 AWS生成AI国内事例ブログ「CODAS によるデータ秘匿性を考慮した産業特化型 AI 基盤の研究開発と実装検証に関する取り組み」を公開 一般社団法人 AI データ主権共創機構 (CODAS) は、データ秘匿性を基盤とした産業特化型 AI の研究開発・実装・実証に取り組む共創組織です。この記事では、金融領域を最優先とした産業特化型 LLM の学習・評価の取り組みと、それを支える p5en.48xlarge 72 台の AWS ParallelCluster ベースの大規模学習基盤の設計を紹介しています。大規模 GPU クラスターを複数チームで安全に共同利用するための実践知が詰まった内容です。 ブログ記事「第 8 回 AWS ジャパン 生成 AI Frontier Meetup ～学びと繋がりの場～【開催報告】」を公開 生成 AI 実用化推進プログラムの参加企業などが一堂に会する「生成 AI Frontier Meetup」の第 8 回が 2026 年 8 月 27 日に開催されました。Weights & Biases 様による LLM 評価のトレンド解説に加え、みずほフィナンシャルグループ様、Sapeet 様、rh labo 様、BTM 様による生成 AI・エージェント活用の取り組みが紹介されています。次回は 11 月 10 日開催予定ですので、興味のある方はぜひプログラムへの参加をご検討ください。 ブログ記事「単一のアクションを越えてエージェントの振る舞いとコストを制御する: Amazon Bedrock AgentCore の新機能」を公開 AI エージェントは自ら実行パスを決めるため、個々のアクションは正当でも全体としては危険な振る舞いになることがあります。この記事では、一連のアクションを評価してポリシー違反をブロックする時系列ポリシー (オープンソースのポリシー言語 Dogwood が基盤) と、ゲートウェイでのレート制限という Amazon Bedrock AgentCore の新機能を紹介しています。エージェントのコードを変えずに、インフラ側で振る舞いとコストの上限を強制できるのがポイントです。 ブログ記事「AWS AI セキュリティフレームワーク: レイヤーとフェーズに応じた適切なセキュリティコントロール」を公開 AI ワークロードのセキュリティを「インフラストラクチャ」「アイデンティティとデータ」「AI アプリケーション」の 3 レイヤーに整理し、Foundational / Enhanced / Advanced の 3 フェーズで段階的に強化する AWS AI Security Framework の解説記事です。プロトタイプから本番、スケールまで、どのフェーズでどのコントロールを適用すべきかが体系的にまとまっています。セキュリティリーダーと開発チームの共通言語として使える内容です。 ブログ記事「エージェンティックセキュリティ: マシンスピードでの検出と対応」を公開 自律型 AI エージェントの台頭は、セキュリティポスチャにとってクラウド移行以来最大の変化と言われています。この記事では、SANS Institute と共同執筆した eBook の章から、エージェントのアイデンティティとガバナンス、振る舞い監視による検出の進化、段階的な自動対応、マルチエージェントエコシステムへの備えという 4 つの基礎領域を紹介しています。エージェント時代のセキュリティ運用を考える出発点になる内容です。 ブログ記事「AI の投資収益率 (ROI) を算出する」を公開 AI 投資の効果をどう測ればよいのかは、多くの企業に共通する悩みです。この記事では、AI のユースケースを分類し、TCO を算出してコストを配分し、ビジネス価値指標と対応付けて「成果当たりコスト」を求める実践的な方法論を解説しています。Amazon Bedrock で使えるコスト帰属メカニズムの使い分けも紹介されており、AI の FinOps に取り組む方の出発点になる内容です。 ブログ記事「AI を活用したスキャフォールディングで、フルスタックの AWS アプリケーションを数分で構築する」を公開 AI アシスタントで作ったアプリケーションを本番品質に固めるには、セキュリティや可観測性などのレビューと修正の繰り返しが必要でした。このギャップを埋める Nx Plugin for AWS バージョン 1.0 がリリースされ、AI を活用したスキャフォールディングで本番相当のフルスタック AWS アプリケーションを数分で構築できるようになりました。プロトタイプ止まりに悩んでいる方はぜひ試してみてください。 ブログ記事「クラウドでのエージェンティックエンジニアリング:Kiro Web とクラウドセッションが一般提供に」を公開 Kiro Web とクラウドセッションが 2026 年 9 月 3 日に一般提供 (GA) になりました。ブラウザから作業を依頼してエージェントに任せきりにしたり、Spec で作業を形にして進めたりと、エンジニアリング作業のより多くをクラウドで実行できるようになります。あわせて、構築済みの Steering やカスタムエージェントといった設定をローカルとクラウドの両方のセッションで使える cloud configuration も提供されています。 ブログ記事「Kiro が ISO/IEC 27001:2022 のカバレッジに対応」を公開 Kiro が AWS の ISO/IEC 27001:2022 認証の適用範囲に含まれました。開発ツールはソースコードや社内ドキュメントなどの機密情報とともに使われるため、組織がツールを承認する際には情報セキュリティリスク管理の明確なエビデンスが求められます。調達・セキュリティ・ベンダーリスクの各チームが第三者による独立検証済みのエビデンスを利用できるようになり、企業での Kiro 導入を進めやすくなりました。 ブログ記事「1 年間無料の Kiro を、世界中の学生へ」を公開 Kiro を 1 年間無料で利用できる Kiro Students プログラムが、新たに 16 か国 121 の大学へ拡大されました。対象の学生は毎月 1,000 クレジットが付与され、プレミアムモデルや Kiro Web といった有料機能にもフルアクセスできます。クレジットカードの登録もトライアル期限もなしとのことなので、対象大学の学生の方はこの機会にぜひ触ってみてください。 ブログ記事「【開催報告】Girls Meet STEM in AWS 2026 を開催しました」を公開 2026 年 8 月 21 日、中高生女子向けプログラム「Girls Meet STEM」の一環として、麻布台ヒルズの新オフィスで生成 AI 体験ワークショップやオフィスツアー、パネルディスカッションを開催しました。ワークショップでは 34 名の参加者が Generative AI Use Cases (GenU) のユースケースビルダーを使い、コードを書かずに自分のアイデアを AI アプリとして形にしました。AI を「使う」側から「作る」側への一歩を体験いただいた様子をレポートしています。 ブログ記事「AWS Certified AI Business Strategist のご紹介 ~ AI をスケールさせる人々のために ~」を公開 AI 導入をビジネス側から推進する方向けの新しい AWS 認定、AWS Certified AI Business Strategist (AIB) が発表されました。技術的な実装ではなく、AI 戦略の立案やビジネスケースの構築、ガバナンス整備といったビジネス判断力を検証する試験です。ベータ試験は 2026 年 9 月 29 日から英語と日本語で受験でき、2027 年 2 月 15 日までに取得するとアーリーアドプターバッジも付与されます。 ブログ記事「AWS 認定資格 (MLA、SAP、DVA) に関するアップデート: 2026 年 9 月」を公開 AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C02)、Solutions Architect – Professional (SAP-C03)、Developer – Associate (DVA-C03) の 3 つの認定試験が更新されます。いずれも生成 AI・エージェンティック AI の実装や AI 支援開発といった、今日のクラウドエンジニアに求められるスキルが出題範囲に加わります。MLA-C02 のベータ登録はすでに開始しており、SAP-C03 と DVA-C03 は 2026 年 10 月 27 日に登録開始予定です。 サービスアップデート OpenAI GPT-6 Astra が Amazon Bedrock で一般提供開始 OpenAI 社の最新かつ最高性能のモデル GPT-6 Astra が Amazon Bedrock で一般提供開始されました。より深い推論と判断力、プロフェッショナル品質の文章作成・デザイン、高度なコンピュータ・ブラウザ操作能力を備え、最大 100 万トークンの入力コンテキストウィンドウをサポートします。Amazon Bedrock の API から直接呼び出せるほか、ChatGPT Work や Codex から Bedrock 上のモデルを使う構成も可能です。詳細は こちらのドキュメント をご参照ください。 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base が TwelveLabs Marengo 3.0 による動画・音声・画像のマルチモーダル埋め込みをサポート Amazon Bedrock Managed Knowledge Base の埋め込みモデルとして TwelveLabs Marengo 3.0 が利用可能になりました。従来の文字起こしベースのメディア検索と異なり、映像シーンや音声、映像上の手がかりを直接埋め込みに変換するため、文字起こしでは捉えられない意味まで自然言語で検索できます。検索結果にはセグメントの開始・終了時刻が含まれるため、動画内の該当シーンへ直接ジャンプするアプリケーションを構築できます。スポーツ映像の分析やメディア、教育などでの活用が期待できます。 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base が Confluence Data Center をネイティブデータソースコネクタとしてサポート フルマネージド RAG サービスである Amazon Bedrock Managed Knowledge Base で、セルフホスト型の Confluence Data Center をデータソースとして利用できるようになりました。これまで独自のインジェストパイプラインの構築が必要でしたが、認証情報を設定するだけでクロール、メタデータ抽出、増分同期まで自動で行われます。Confluence 上のエンジニアリングドキュメントやランブックに根ざした社内アシスタントを構築しやすくなります。 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base がドキュメントレベルアクセス制御のデバッグ用 API とコンソール機能を追加 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base に、ドキュメントレベルのアクセス制御をデバッグするための CheckIngestedDocumentAcl / GetIngestedDocumentAcl API とコンソール機能が追加されました。特定ユーザーがドキュメントにアクセスできるかの確認や、ドキュメントに付与された ACL 全体の監査ができ、検索結果に期待するドキュメントが出てこない原因をサポートケースを起票せずに自己解決できます。 Amazon Bedrock AgentCore Memory が長期記憶への直接取り込みをサポート Amazon Bedrock AgentCore Memory に、コンテンツを短期記憶イベントとして保存せずに長期記憶へ直接取り込める IngestData API が追加されました。これまで長期記憶への抽出には短期記憶イベントとしての保存が必須でしたが、今回のアップデートで長期記憶だけを独立して利用できます。会話形式のペイロードに加えて行動ログなどの JSON ペイロードにも対応しており、取り込んだ記憶は既存の検索 API からそのまま利用できます。AgentCore Memory が利用可能な全リージョンで提供されています。 Amazon SageMaker HyperPod が推論の高速なオートスケーリングを実現するモデルキャッシュをサポート Amazon SageMaker HyperPod で、モデルの重みとコンテナイメージをクラスターノードに事前ロードしておくモデルキャッシュがサポートされました。大規模 LLM の推論ではスケールアウト時のモデルダウンロードがボトルネックでしたが、ローカル NVMe からの読み込みとイメージの事前取得により、ポッドを数分ではなく数秒で起動できます。57〜145 GB のモデルを使ったベンチマークでは約 60% 高速なスケールアウトを実現しています。詳細は こちらのドキュメント をご参照ください。 Amazon Quick デスクトップアプリが macOS と Windows で一般提供開始 Amazon Quick のデスクトップアプリが macOS と Windows で一般提供開始されました。ローカルファイルを直接扱いながらカレンダーやメール、ビジネスアプリとバックグラウンドで連携し、会話・コンテキスト・エージェントはデスクトップとモバイルの間で同期されます。エージェントは PC を閉じた後もクラウドで動き続けるため、退社前に開始した長時間タスクの結果を帰宅後にレビューする、といった使い方ができます。東京リージョンを含む 7 リージョンで利用可能です。 Amazon Quick が常時稼働エージェント、強化されたフィード、エンタープライズ管理機能を追加 Amazon Quick に、業務の整理・組織的なガバナンス・回答の信頼性を高める一連の新機能が追加されました。スケジュールタスクや監視エージェントがクラウド上で実行され、PC を閉じていても結果がフィードに届くようになったほか、アクティビティフィードのフィルターや 1 日 3 回更新のデイリーブリーフィングも加わりました。管理者向けにはモバイルデバイス管理、ユーザーごとのカスタム権限、Microsoft Purview の DLP 統合が提供されます。また、月あたりのエージェント時間が Professional で 4 時間から 8 時間、Enterprise で 8 時間から 18 時間に拡大されています。 Amazon Quick のアクティビティフィードが iOS と Android のモバイルデバイスで利用可能に Amazon Quick のアクティビティフィードが iOS / Android のモバイルアプリでも利用可能になりました。社内のコミュニケーションやツールを横断して対応が必要な項目を 1 つの優先度付きビューで確認でき、アプリを切り替えずにその場でアクションを実行できます。デスクトップとモバイルでコンテキストが引き継がれるため、外出先でも作業の続きをそのまま進められます。 AWS DevOps Agent が Slack との双方向コミュニケーションをサポート AWS DevOps Agent のインシデント調査を Slack 上で完結できるようになりました。接続したプライベートチャンネルで AWS DevOps Agent をメンションするだけで調査を開始・誘導でき、チームが提供したコンテキスト、エージェントの調査結果、推奨アクションが 1 つのスレッドに集約されます。障害対応時にコミュニケーションツールと調査ツールを行き来する必要がなくなり、オンコール対応の負荷を軽減できます。 AWS Transform の .NET モダナイゼーションが CLI で一般提供開始 AWS Transform custom の AWS マネージド変換として、.NET モダナイゼーションを 1 行の CLI コマンドで実行できるようになりました。対話的に実行できるほか、既存のパイプラインやワークフローに組み込んで自律的に実行することも可能です。東京リージョンを含む 8 リージョンで利用でき、無料のエージェント実行時間が毎月 50,000 分が含まれます。 AWS Transform for .NET がモダナイズしたコードのユニットテストを生成可能に AWS Transform for .NET が、モダナイズ後のコードに対するユニットテストを自動生成できるようになりました。これまで .NET Framework から最新 .NET への移行後のテスト整備は手作業でしたが、移行と同じジョブの中でテスト対象クラスの分析からテストコード生成までが行われ、テストが揃った状態で移行を完了できます。Visual Studio 向け AWS Toolkit 拡張でオプトインして利用できます。 AWS Lambda durable functions が Pydantic AI と統合 AWS Lambda durable functions が、Python 製の AI エージェントフレームワーク Pydantic AI と統合されました。エージェントのモデル呼び出しやツール呼び出しが耐久性のある実行ステップとして保存されるため、タイムアウトなどで中断しても完了済みのステップを繰り返さずに再開できます。チェックポイントやリトライのロジックを自分で書くことなく、トークンの二重消費や顧客への二重請求といった副作用を防げます。 Amazon OpenSearch Serverless が v0 by Vercel で利用可能に AI アプリ開発プラットフォームの v0 by Vercel で、Amazon OpenSearch Serverless が利用可能になりました。自然言語のプロンプトで作りたいものを記述するだけで、v0 がフルスタックアプリケーションを生成し、OpenSearch Serverless コレクションのプロビジョニングからデータのインデックス作成まで自動で行います。全文検索や RAG 向けのベクトル検索を備えたアプリを数分で立ち上げられ、東京・大阪リージョンにも対応しています。 Kiro CLI 2.21.4 がセッション検索の対象範囲設定と V2 ハーネスフラグを追加 Kiro CLI 2.21.4 がリリースされました。/sessions のセッション検索の対象を「プロンプトのみ」と「プロンプトとエージェントの応答」から選べるようになり、自分が聞いた内容だけでなく Kiro が答えた内容からも過去のセッションを探せます。また、–v2 フラグでデフォルト設定を変えずにその 1 回だけ V2 エージェントハーネスで実行できるようになりました。 今週は以上です。それでは、また来週お会いしましょう！ 著者について 木村 直登(Naoto Kimura) AWS Japan のソリューションアーキテクトとして、製造業のお客様に対しクラウド活用の技術支援を行なっています。最近は AI Agent と毎日戯れており、AI Agent 無しでは生きていけなくなっています。好きなうどんは’かけ’です。

こんにちは！Girls Meet STEM in AWS 運営メンバーの守田です。2026 年 8 月 21 日、AWS は中高生女子の皆さんを 2026 年に開設したばかりの麻布台ヒルズの新オフィスにお迎えし、「自分のアイデアを AI アプリにする」体験をお届けしました。私は普段、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 (以下、AWS) でソリューションアーキテクトとして働いています。 イベント概要 AWS は「Girls Meet STEM」に参加し、東京都港区の麻布台ヒルズの新オフィスにてイベントを開催しました。 「Girls Meet STEM」は、公益財団法人山田進太郎 D&I 財団が大学や企業と協力して実施するツアー形式のプログラムです。中高生女子が STEM（科学・技術・工学・数学）分野で働く人や学ぶ学生、実際の現場に触れることで、将来の可能性を広げる機会を提供します。 今回は 34 名の中高生の方々にご参加いただきました。「AWS ってどんなビジネスをしている会社？」「クラウドってなに？」といった紹介から始まり、生成 AI 体験ワークショップ、オフィスツアー、AWS 社員によるパネルディスカッションを実施しました。特に生成 AI 体験ワークショップに関しては、AI と会話することが当たり前になっている皆様に、もう一歩踏み込んで、 AI を”使う”側から、自分のアイデアを形にする”作る”側へ という体験をお届けしました。 プログラム詳細 1. 生成 AI 体験ワークショップ 〜 自分のアイデアをアプリにする 〜 ワークショップでは、AWS の有志を中心に開発された生成 AI アプリケーション「 Generative AI Use Cases (GenU) 」の「ユースケースビルダー」機能を使いました。ユースケースビルダーは、タイトル・説明・プロンプトテンプレート（AI への指示文）を入力するだけで、コードを書かずに自分だけの AI アプリを作れる機能です。裏側では Amazon Bedrock を通じて生成 AI モデルが動いています。 当日は、まず参加者の方々に「どんな AI アプリがあったら、自分や身のまわりの人が嬉しいか？」を考えてもらいました。テーマが決まったら、ユースケースビルダーにタイトルと説明を入力し、AI への指示となるプロンプトテンプレートを自分の言葉で書いてアプリを作成。完成したアプリを実際に動かして、思ったとおりの答えが返ってくるかを確かめ、うまくいかなければプロンプトを書き直して何度も試す——という流れで、自分だけの AI アプリを一から作り上げていきました。 このワークショップのポイントは、 「AI に何をさせたいかを自分で設計する」 という点です。生成 AI を利用する際は出力を受け取るだけですが、アプリを作る際は、入力項目の定義とプロンプト（AI への指示）の設計を自分で行う必要があります。参加者の皆さんには、この設計プロセスを通じて、アプリ開発の基本的な考え方を体験いただきました。 参加者の方々は、自身の興味や日常からテーマを設定し、テスト対策アプリ、恋愛相談に乗ってくれるアプリ、ファッション相談アプリ、読書感想文作成アプリなど、身近な悩みを解決するアプリを動く形へ落とし込んでいきました。「自分でアプリを作るのは難しいと思っていたが、実際に自分が使いたくなるようなアプリが作れてとても楽しかった」といった声もいただきました。 ユースケースビルダーの基本的な使い方や画面イメージについては、 GenU の開発ガイド で詳しくご紹介しておりますので、あわせてご覧ください。 昨年からのアップデート — 「考えを”図”にしてくれる AI」 今年、参加者から好評だったのが、 生成 AI が文章を”図”に変換してくれる 体験です。GenU のユースケースビルダーは画像の出力ができず、テキスト出力が主ですが、フロントエンドが Markdown 内の mermaid コードブロックを検出し、SVG としてレンダリングする仕組みが備わっています。例えば、「興味を入力すると将来の職業をおすすめしてくれるアプリ」を作った場合、マインドマップ形式で職業を表示することが可能です。 「職業おすすめ AI」のプロンプトテンプレート 先ほど例に挙げた「興味を入力すると将来の職業をおすすめしてくれるアプリ」は、次のようなプロンプトテンプレートで作成できます。難しい設定は必要なく、「新規作成」からタイトル・説明・プロンプトテンプレートの 3 つを入力するだけです。 プロンプトテンプレートには次のように記述しました。 あなたは中高生の進路相談にのるキャリアアドバイザーです。 以下の「興味のある分野」をもとに、関連する職業と必要なスキルをマインドマップで提案してください。 <興味のある分野> {{text:興味のある分野}} </興味のある分野> 作成したアプリで「興味のある分野」に「IT」と入力して実行すると、関連する職業のジャンルから具体的な職種、必要なスキルまでが枝分かれしたマインドマップが表示されます。 図の左上に「図を表示」「コードを表示」の切り替えボタンがあり、 生成 AI が実際に出力した Mermaid のテキストをその場で確認できます 。描画された図は SVG や PNG としてダウンロードすることも可能です。「画像が生成された」ように見えるものが、実際にはテキストから描かれていることが、この切り替えで一目でわかります。 Mermaid （マーメイド）はテキストで図を記述するためのダイアグラム記述言語で、生成 AI が出力しているのは画像ではなく、あくまでこの記述テキストです。参加者にとって Mermaid 形式は見慣れない内容ですが、画像以外にも図を表示する手法があるという観点に気づいた参加者の方もいました。 マインドマップに続いて、タイプ別のおすすめ職業や「今からできること」といった文章も出力されます。図と文章を組み合わせることで、全体像を俯瞰しながら具体的な行動まで確認できる構成になります。 2. オフィスツアー 〜 「働く場所」のイメージが変わる 〜 会場となった麻布台ヒルズの新オフィスをめぐるツアーを実施しました。このオフィスのデザインは日本の四季と伝統的な庭園文化にインスピレーションを得ており、働く人の活力と創造性を高める工夫が随所に散りばめられています。 参加者からは「パソコンがずらっと並んだ部屋を想像していたけれど、全然違って驚いた」「オフィスが綺麗で驚いた」「季節を意識したり、トンボをイメージしたライトなど、建物の工夫が面白かった」といった声が寄せられました。 3. AWS 社員によるパネルディスカッション 〜 進路の「軸」を見つける 〜 AWS で活躍する 4 名の女性社員が登壇し、学生時代の経験や、文理・進路の選択、なぜ今の仕事を選んだのかについてお話ししました。参加者の中には、文理の選択やなりたい職業について悩んでいる方が多くいらっしゃいました。そこで、AWS 社員も同じような悩みを抱えていたこと、そしてどのような興味をたどって今の仕事に行き着いたのかをお話しすることで、進路を考えるヒントを持ち帰っていただく時間となりました。「将来のことはほとんど決められていなくて不安でしたが、いろいろな経歴を経て今の職に就いた社員の方のお話を聞いて、自分なりのやりたいことの軸を見つけていけたらいいなと思いました。」といった感想もいただきました。 参加者の声 「自分好みの生成 AI を作ることができること、いままであまりよく知らなかった職業を知ることができたこと、会社員の方の高校時代のおはなしなど、とても学びが多い時間でした。今回の経験が自分の将来に必ず役に立つと感じました。」 「理系と文系を行き来した方のお話から、モチベーションと自分の中での軸があれば、自分の夢が叶うことがわかりました。」 「プログラミングに興味があり、日常で聞いていた AWS についても知れました。現役社員さんのお話は、進路を決める時にすごくためになりました。社内ツアーで社内を見せていただくことで想像もでき、少し楽しみになりました。」 参加者をサポートした AWS メンバーの声 「アプリを作れたという成功体験に、参加者が喜んでいました。『すごい！』という素直な感想が出たり、うまくいかなかったらサイクルを回すという試行錯誤ができたりと、良い経験になっていたと思います。」 「グループワークでは、進路相談などの雑談も一緒にできました。皆さんやりたいことがたくさんあって素晴らしかったです。」 昨年 2025 年夏に開催した Girls Meet STEM in AWS の様子は、 昨年の開催報告ブログ でご紹介しています。あわせてご覧ください。 著者について 守田 凜々佳 (Morita Ririka) Amazon Web Services Japan G.K. のソリューションアーキテクトとして、ISV/SaaS 業界のお客様を中心に、AWS をご利用になるお客様を技術面でサポートしています。好きなサービスは Amazon Quick です。週末はヴァイオリンの演奏を楽しんでいます。

はじめに こんにちは。Developer Engagementブロックの @wiroha です。8月21日（金）に、ZOZOにて中高生女子を対象とした体験イベント「 ZOZOTOWN・WEARを支える技術と働き方を知ろう！ 」を開催しました。 これは 公益財団法人山田進太郎D&I財団 が実施する「 Girls Meet STEM 」プログラムの一環です。中高生女子がSTEM（科学・技術・工学・数学）分野で働く人やSTEM分野で学ぶ学生、実際の現場に触れることで、将来の可能性を広げる機会を提供することを目的としています。ZOZOではこの活動の意義に共感し2024年より参画しており、今回は4度目の開催です。 今回は21名の参加者が集まり、オフィスツアー、サービス体験＆技術紹介、女性エンジニアとの交流を通じて、ファッションと技術の面白さを体感しました。本記事では、当日の様子をご紹介します。 イベント概要 日時：2026年8月21日（金）13:00～15:30 会場：ZOZO西千葉本社 対象：中学1年生～高校3年生までの戸籍上または性自認が女性の方 gms.shinfdn.org オープニング まずは会社紹介や事業紹介により、ZOZOのことを知ってもらう時間を設けました。ZOZOTOWNやWEAR by ZOZO（以下、WEAR）のサービス、計測事業などについて解説することで、この後のサービス体験＆技術紹介の内容をより深く理解してもらうことを目指しました。 サービス体験＆技術紹介 2つのグループにわかれ、「サービス体験＆技術紹介」と「オフィスツアー」を交代で実施しました。「サービス体験＆技術紹介」では、まずWEARのファッションジャンル診断を体験していただき、診断結果のステッカーをプレゼントしました。 「ZOZOGLASS」の体験では、肌の色を高精度に計測し、ZOZOCOSMEで販売しているアイテムの中から計測した肌の色に一番近いベースメイクを見つけてもらいました。肌の色を測る仕組みには理科の知識が生きていること、開発をニュージーランドのチームと英語でやり取りしながら進めていることも紹介しました。 今回は新しく、研究段階にある「触り心地が変わる布」も体験してもらいました。 「触り心地が変わる布」は、電気を流すことで同じ布の触り心地が「つるつる」から「ざらざら」へと変化するプロトタイプです。参加者の皆さんは、電気のオン・オフで変わる感覚に驚いた様子でした。この技術によって、インターネットで服を買うときに分からない「手ざわり」を画面の向こうに伝えられる日が将来来るかもしれません。 3つのサービス体験と技術紹介をとおして、技術によってファッションがより楽しく便利になることを感じてもらいました。 オフィスツアー こだわりの社屋である、西千葉本社のオフィスツアーを実施しました。メッセージが込められたアートや遊び心のある会議室、絨毯の模様や色使いの工夫など、ZOZOらしいデザインが施されたオフィス内を案内しました。クイズを交えながらの紹介で、参加者の皆さんも考えながら楽しんでいました。 今回は、会議棟「ZOZOTENT（ゾゾテント）」もこれまで以上に多くのエリアを回り、最新のオフィス環境をじっくり体験してもらいました。普段はなかなか見られない社内の様子に、参加者の皆さんも興味津々の様子でした。 パネルトーク 次にパネルトークを開催し、新卒1〜2年目の若手女性エンジニアから話を聞きました。学生時代の経験やエンジニアになろうと思ったきっかけ、中学・高校時代の進路選択などについて語ってもらいました。 昔から好きなことを貫いてエンジニアになった人もいれば、転学科を経てたどり着いた人もいるなど、進路の選び方は一人ひとり異なっているということが伝わる内容でした。決まった正解があるわけではなく、自分に合った道を見つけることが大切だと感じてもらえたのではないでしょうか。 質問会 その後は少人数のグループに分かれて参加者からの質問に答える時間を設けました。Web上で質問が投稿できるツールを活用して質問を集めたところ、たくさんの質問が寄せられ、エンジニア社員が自身の経験を交えながら丁寧に答えました。 お土産 参加者の皆さんに、ZOZOオリジナルグッズなどをお土産としてお渡ししました。イベントの思い出として楽しんでもらえたら嬉しいです。今回の体験時間に入りきらなかったZOZOMATもお渡ししており、自宅で足の3Dサイズ計測を体験してもらえればと思います。 最後に 参加者の皆さんからは、次のような感想をいただきました。 どんな仕事があるか上手く想像出来なくて、こんな仕事もあるんだなと知ることが出来ました 布の体験が楽しかったです！！ 自分は服が好きなので服関係の仕事の様子が分かって良かったです。 ひとりひとりの社員さんが丁寧に質問に答えてくださってより自分の未来が想像しやすくなるようなイベントでした 勉強の意義が見出だせて良かった ZOZOはこれまでもさまざまな女性活躍推進のための活動に取り組んできており、今後もこうした機会を提供していきたいと考えています。本イベントにより中高生女子の皆さんがファッションと技術の面白さを感じ、将来の可能性を広げるきっかけになれば幸いです。