みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの吉川です。FIFA ワールドカップ 2026 がいよいよ佳境を迎えていますね！先月号では「さあ、キックオフです！」とお伝えしましたが、決勝トーナメントの熱戦が続く中、もうひとつの熱い戦いの結果をお届けします。そう、6 月 25-26 日に幕張メッセで開催された AWS Summit Japan 2026 です。製造ブースには多くの方にお越しいただき、大盛況で幕を閉じました！今月の「月刊 AWS 製造」では Summit 特集として、製造ブースの展示レポートと、関連するセッション動画・ブログをまとめてお届けします。なお、リンク先には英語の記事も含まれていますが、解説を加えていますのでぜひご覧ください。 ピックアップトピック : AWS Summit Japan 2026 — 製造ブース展示レポート 6 月 25 日（水）〜 26 日（木）の 2 日間、幕張メッセ Hall 7 の AWS Industries Zone に設けられた製造業向け展示エリアが大盛況のうちに終了しました。「 AI で加速する製造業のルネッサンス 」をテーマに、未来の製造業を体感できる Highlight 展示 と、「すぐに使える」テクノロジーを実機デモで体感できる Industry 展示 の 2 エリアで構成しました。多くの来場者にお立ち寄りいただき、ありがとうございました。ここでは各展示の見どころを振り返ります。展示エリア全体の概要は「 AWS Summit Japan 2026 製造業向け展示の見どころ紹介！ 」で詳しくご紹介しています。 Highlight 展示 — 3 つのデモで体感する未来の製造 ① サプライチェーン最適化 — AI エージェントが需要急変に数分で対応 需要変動や供給遅延が発生した際に、AI エージェントが在庫枯渇の予測・生産計画への影響分析・代替調達の選択肢・対応方針案を数分で導き出す一連の流れをデモで体験いただきました。Amazon Bedrock AgentCore と時系列基盤モデル Chronos-2 による多変量需要予測、Amazon Bedrock Knowledge Bases によるサプライヤー情報検索を組み合わせ、従来数時間かかっていた意思決定を大幅に短縮します。詳しくは「 AWS Summit 2026 Supply Chainブースのご紹介 」をご覧ください。 図: サプライチェーン。市場の変化に応じて、生産計画に反映できる需要予測を行う AI エージェント ② 生産ラインの未来（スマートマニュファクチャリング） — デジタルツイン × AI で自律的に最適化 ナレッジグラフと IoT リアルタイムデータを活用し、AI エージェントが生産ラインを自律的に最適化するデモを展示しました。インパクト分析・ボトルネック検出・改善提案を AI が行い、PLC プログラムの修正案まで自動生成。後述のソフトウェア定義工場の展示と合わせて、デジタルツインで検証した上で本番環境に適用するという「生産ラインの CD（Continuous Delivery）」を実現するアーキテクチャをご紹介しました。詳しくは「 AWS Summit Japan 2026 ブース紹介 生産ラインの未来 」をご覧ください。 図: 生産ラインの未来。デジタルツインとナレッジグラフを元に AI エージェントがボトルネックを特定し、かつ、改善案まで実装する ③ ソフトウェア定義型ファクトリー — PLC を仮想化し、生産ラインをコードで制御 物理 PLC を仮想化し「ソフト PLC」として動作させることで、生産ラインの制御ロジックをソフトウェアとして管理するデモを展示しました。AI コーディングエージェントが自然言語の指示をもとにソフトウェア PLC の CODESYS 上の制御プログラム（ST プログラム）を修正し、NVIDIA Isaac Sim を用いた仮想環境でシミュレーション検証した上で実機に適用します。Git リポジトリによるバージョン管理とエッジからクラウドまでの一気通貫アーキテクチャにより、生産ラインの変更を安全かつ迅速に実現できることをお伝えしました。詳しくは「 AWS Summit Japan 2026 ブース紹介 ソフトウェア定義型ファクトリー 」をご覧ください。 図: ソフトウェア定義型ファクトリー。仮想化された PLC の制御ロジックで、物理工場を動かす Industry 展示 — 「すぐに使える」テクノロジーを実機デモで体感 Product Engineering（製品設計開発） AI コーディングエージェント Kiro を活用し、自然言語による 3D モデル生成、CAE シミュレーション実行、Physical AI の強化学習トレーニングまでをコーディングなしで実現するデモを展示しました。詳しくは「 AWS Summit Japan 2026 ブース紹介 — 生成 AI 時代の製品設計開発 」をご覧ください。 図: Kiro で 3D 形状作成 & シミュレーション実行。すべて自然言語で Kiro が生成 — 人間が書いたコードは 0 行 Engineering Development Hub（EDH） CAD/CAE アプリケーション向けの仮想デスクトップ・HPC 環境を AWS 上で提供するフレームワークです。エンジニアがオンデマンドで高性能コンピューティングリソースにアクセスできる環境を体験いただきました。 図: Engineering Development Hub。設計開発で使用するワークステーションならびに HPC クラスタ環境を簡単に展開、管理、実行する、AWS CloudFormation ベースのソリューション。 Smart Products and Services（スマート製品開発・運用） Kiro による AI 駆動ソフトウェア開発の加速と、Amazon Quick を用いたデータドリブンな製品改善サイクルのデモを展示。部門横断のデータ分析を AI が支援し、スマート製品の SDLC 全体を加速するアプローチをご紹介しました。詳しくは「 Accelerating Smart Product SDLC with AI Agent Workshop のご紹介 」をご覧ください。   図: AI エージェントによるスマート製品開発の加速ワークショップ   図: Amazon Quick によるアフターマーケット分析ワークショップ AWS 認定デバイスウォール 日本で認定された 248 以上の IoT デバイスの中から 10 デバイス実機を一堂に展示。AWS IoT サービスとシームレスに連携するカメラ、ゲートウェイ、産業用 PC などを実際にご覧いただけるエリアでした。IoT 関連の展示全体については「AWS Summit Japan 2026 -AWS IoT サービスを活用した展示の一部をご紹介-」もあわせてご覧ください。  写真: AWS 認定デバイスウォール Physical AI（ロボット × AI エージェントの自律オペレーション） FANUC CRX-20iA/L 協働ロボットと Amazon Bedrock AgentCore 上の AI エージェントを組み合わせ、「調査→判断→復旧」を自律的に完走するデモを展示しました。AI エージェントが現実世界の物理的な操作を伴うオペレーションを遂行する仕組みを体感いただけるエリアでした。詳しくは「 Physical AI — AI エージェントが現実世界で「見て、考えて、動かす」自律オペレーションの実現 」をご覧ください。 写真: Physical AI 展示 AWS Summit セッション動画のご紹介 AWS Summit Japan 2026 のセッション動画がオンデマンドで公開されています。製造業に関連するセッションをピックアップしてご紹介します。 AWS Summit Japan 2026 オンデマンド動画 AWS Summit Japan 2026 の全セッション動画がオンデマンドで視聴可能です。260 を超えるセッションの中から、気になるテーマを選んでご覧いただけます。 基調講演 AI エージェントが実現できることの限界を押し広げる今、AWS がエージェントの構築・デプロイ・スケーリングをいかに容易にしているかをご覧いただけます。登壇者: 長﨑 忠雄 氏（OpenAI Japan）、歌門 正師 氏（東京海上日動火災保険）、横路 隆 氏（フリー）、デイブ・ブラウン（AWS）、白幡 晶彦（AWS Japan）。 情報を集め、判断し、行動する時代へ：データ基盤・AI エージェント・エッジ AI で変わる製造現場 製造設備や産業用製品が自ら情報を収集し、判断・行動する自律的な仕組みの実現に向けた設計指針と実装パターンを、デモとともに紹介するセッションです。前半では生成 AI を活用した予知保全や品質異常検知のユースケースと、OT/IT シームレス連携を実現するデータ正規化の手法を解説。後半ではエッジコンピューティング上での AI 活用により、プライバシー保護と低レイテンシーを両立するアプローチを紹介しています。登壇者: 深澤 真愛（ソリューションアーキテクト）。 Physical AI における学習・運用での AWS 活用方法 ロボットが「見て、考え、学び、行動する」Physical AI を AWS で実現するための実践的アプローチを紹介するセッションです。IoT Core・Greengrass・Strands Agents によるデータ収集と制御から、SageMaker でのモデル学習、実機デプロイまでを解説しています。登壇者: 大前 遼（ソリューションアーキテクト）。 クラウドと AI で創る製造業の未来 ― コニカミノルタ × FPT の挑戦 ― 製造業における大規模クラウド移行と AI 活用を成功に導く実践事例を紹介するセッション（FPT スポンサー）です。コニカミノルタ、FPT、AWS のシナジーで技術者不足やナレッジの属人化といった課題を乗り越えたプロセスを解説。さらに共同開発中の次世代 3 層アーキテクチャ自立型エージェント基盤も紹介されています。登壇者: 前野 好太郎 氏（FPT ジャパンホールディングス 執行役員）、岩本 博史 氏（コニカミノルタ FPT ソリューションラボ 代表取締役 CEO）。 AWS Summit New York City 2026 — AI エージェントに「コンテキスト」を与える新発表 6 月 17 日にニューヨークで開催された AWS Summit NYC 2026 では、AWS VP of Agentic AI の Swami Sivasubramanian による基調講演が行われ、AI エージェントの構築・運用に関する重要な新機能が多数発表されました。テーマは「 AI エージェントにコンテキストを与え、信頼できる意思決定を実現する 」こと。製造業の現場でも、設備データ・品質データ・サプライヤー情報など散在するデータをエージェントが横断的に理解できるかが鍵となるため、今回の発表は注目に値します。 主な発表のうち、製造業に関連性の高いものをピックアップします： AWS Context（Coming soon） — 組織内のデータ間の関係性をナレッジグラフとして自動マッピングし、AI エージェントがランタイムでガバナンス付きのデータ関係・ビジネスルール・ドメイン知識にアクセスできる新サービスです。製造現場では設備マスタ、BOM、品質基準、サプライヤー情報など複数システムにまたがる関係性を AI が理解する基盤として活用が期待されます。Apache Iceberg 形式で公開されるため、既存のデータレイク基盤ともシームレスに連携可能です。 Amazon Bedrock AgentCore ハーネス（GA） — エージェントのモデル・ツール・スキル・設定を定義するだけで、オーケストレーションループをコーディングすることなくプロダクショングレードの AI エージェントを数分で構築・実行できるようになりました。Summit Japan の製造展示でも中核技術として活用されていた AgentCore が、さらに使いやすくなりました。 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base — エンタープライズ RAG パイプラインをマネージドで構築可能に。ネイティブデータコネクター、マルチフォーマット対応のスマート解析、エージェンティックリトリーバーを備えています。製造業の設計文書・作業手順書・品質マニュアルなど大量のドキュメントを AI に活用させたい場合に有効です。 Amazon S3 Annotations（GA） — S3 オブジェクトに最大 1 GB のリッチなコンテキストを直接アタッチし、クエリ可能にする機能が一般提供開始。IoT データや設備ログに対してメタデータを付与し、AI エージェントが自律的にデータを発見・理解するための基盤として活用できます。 Kiro for iOS（Gated Preview） — エージェント型 IDE「Kiro」のネイティブ iOS アプリが発表されました。スマートフォンからセッションの開始・監視・差分確認・変更承認が可能に。現場を飛び回る製造エンジニアにとって、移動中でも開発状況を確認できるのは嬉しいアップデートです。 詳細は以下のブログをご覧ください： ニューヨークで開催される 2026 年の AWS Summit に関する主要なお知らせ Context intelligence for your data and AI agents at scale （英語） 最後まで読んでいただきありがとうございました。ワールドカップも AWS Summit Japan も熱い夏でしたね。来月も引き続き製造業の皆さまに役立つ情報をお届けしていきます。来月も 月刊 AWS 製造ブログ をよろしくお願いします。それでは、また来月お会いしましょう！ 著者について Kohei Yoshikawa ソフトウェア開発者およびシステムインテグレーターとして 20 年以上従事した後、2020 年から AWS Japan で活動中。エンタープライズ事業本部で、日本の多くの製造業や SI 事業のお客様の AWS 活用を支援してきた。スマートプロダクトのためのサービス開発に興味を持ち、最近は AI 開発エージェントを用いた製品開発ライフサイクルの加速に取り組んでおり、お客様との会話のネタが尽きない毎日を送っている。趣味は週末のサイクリング、冬はスキー。風を切る乗り物がとにかく好き。 TAGS: AWS Manufacturing Monthly

2026年6月11日（木）、12日（金）の2日間、AWS 麻布台オフィスにて AI 駆動型ハッカソンイベント「AWS GenAI Catapult! 」を開催いたしました。本イベントは、生成 AI 活用を前提にAmazon のイノベーション創出メカニズム「Working Backwards」手法を用いて顧客起点で生成 AI ユースケースを創出し、プロトタイプ開発まで行うコンテスト形式のイベントです。 前回 に続く2回目の開催となる今年は、創出したユースケースを AI コーディングエージェント「Kiro」でプロトタイピングし、アイデアを「動くもの」に変えるところまでを2日間で一気通貫に体験するという新たな挑戦を加えました。金融領域の13社12チーム（47名）の皆様にご参加いただき、活発な議論と創造的なアイデア創出、プロトタイプ開発、そして各社それぞれの工夫を凝らした内容で熱のこもった発表が行われました。本記事では、企画の背景から当日の様子、参加者の声までをお届けします。 前回開催からの進化 — アイデア創出から「動くプロトタイプ」へ 昨年7月の「AWS GenAI Catapult! 」は、Working Backwards によるアイデア創出を中心とし、プロトタイプの提示は任意（加点要素）、発表は初日から約3週間後に別日を設けて実施する形式でした。今年は昨今の生成 AI の進化に伴い次の3点を大きくアップデートして、「考える」から「作る」まで地続きで体験できるようにしたことが、今年最大の特徴です。 連続2日間で完結：学び・アイデア創出・開発・発表までを途切れさせずに2日間でやり切る構成に変更 Kiro によるプロトタイプ開発を本格導入：アイデアを構想で終わらせず、その場で動くアプリケーションとして形に 発表は「動くデモ」付き：プレスリリースに加えてプロトタイプのデモを披露 企画の背景 日本企業の生成 AI 活用の現状 — AI活用の方針は前進、しかし「使いこなし」はこれから 総務省の 令和7年版 情報通信白書 によると、日本企業で生成 AI の活用方針を「定めている」とした比率は 49.7% （前回の調査の 42.7% から増加）と着実に前進しました。一方で、調査した他国と比較すると依然として低い水準にとどまっています。実際の利用面でも、何らかの業務で生成 AI を利用している企業は日本で 55.2% 、「メールや議事録、資料作成等の補助」での利用は 47.3% と、いずれも他国より低い割合でした。導入に際しての懸念事項として日本企業が最も多く挙げたのは「 効果的な活用方法がわからない 」で、次いで社内情報の漏えい等のセキュリティリスク、ランニングコスト、初期コストが続きます。生成 AI を「どう自分たちの価値創出につなげるか」という具体的な適用イメージを描けていないことが、依然として大きな壁になっていると考えられます。 「業務効率化」の先へ — 顧客起点のイノベーションという課題 同白書では、生成 AI 活用による自社への影響について、日本企業は「 業務効率化や人員不足の解消につながる 」を最も多く挙げました。これに対し、米国・ドイツ・中国の3か国では「ビジネスの拡大」「新たな顧客獲得」「新たなイノベーション」を多く挙げる傾向が見られます。つまり日本では、生成 AI が業務効率化の手段にとどまりがちで、新たな顧客価値の創造へと踏み込めていない構図がうかがえます。金融業界でも、技術起点のアプローチに偏り、顧客価値創出に課題を抱えるケースは少なくありません。 「AWS GenAI Catapult! 」は、まさにこの「業務効率化の先」へ一歩踏み出すための場です。顧客起点でユースケースを発想し、その価値をその場で検証する体験を通じて、生成 AI 活用を効率化からイノベーション創出へと引き上げることを狙いました。 Amazon 流・顧客起点のイノベーション創出メカニズム「Working Backwards」 Amazon が実践してきたイノベーション創出のメカニズム「Working Backwards」手法 は、Amazon Echo、Amazon Prime、AWS などのサービス開発に活用されてきたアプローチです。顧客の理想的な体験から逆算してサービスを設計することで、顧客が本当に求める価値に焦点を当てた開発を可能にします。具体的には、企画段階から顧客体験をプレスリリースという形に詰め込むことで実現します。「Working Backwards」は知識として学ぶだけでは習得できません。実際にプレスリリースを書き、発表しフィードバックを受ける体験を通して、はじめて身につきます。 コーディングエージェントの進化が、「作る」のハードルを下げた 今年プロトタイプ開発まで踏み込んだ最大の理由が、AI コーディングエージェントの急速な進化です。 Kiro に代表されるコーディングエージェントは、自然言語の対話から要件定義・設計・実装・テストまでを支援できるまでに進化し、エンジニアでなくとも、アイデアを短時間で「動くもの」に落とし込めるようになりました。 これにより、「顧客起点で何を作るべきかを考える力（Working Backwards）」と「それを素早く形にする力（AIコーディングエージェント Kiro）」が地続きになり、アイデアの価値を構想で終わらせず、その場で動かして検証できるようになりました。昨年はアイデア創出が中心でプロトタイプ開発は任意でしたが、こうした技術の進化を背景に、今年は「考える」から「作る」までをやり切る2日間へと踏み切りました。 イベント概要 項目 内容 開催日時 2026年6月11日（木）、12日（金） 会場 AWS 麻布台オフィス（麻布台ヒルズ 森JPタワー） 参加者数 47名 参加企業 金融関連企業 13社（12チーム） AWS GenAI Catapult! とは 「AWS GenAI Catapult!」は、顧客起点での生成 AI ユースケースを創出し、世に送り出すための発射台（カタパルト）としての位置づけで、その意図をイベント名の「Catapult」に込めています。生成 AI の学習・スキル習得に留まらず、ユーザーの課題や体験に焦点を当て、Amazon 流のイノベーション文化を理解し、「Working Backwards」手法による実践的なユースケース創出につなげることを目指しています。今年はさらに、創出したユースケースを Kiro でプロトタイピングし、動くアプリケーションとして発表するところまでを2日間で体験いただきました。企業横断の交流セッション「World Café」も実施し、参加者同士の学びの共有とネットワーキングの機会も提供しました。 イベント開催報告 参加企業・チーム 金融領域の事業会社・サービサーなど 13社にご参加いただき、12チームを編成して臨みました。各社が個性豊かなチーム名で参加しています。 チーム名 会社名 Masult 株式会社アイフィスジャパン 麴町 Squad 株式会社オリエントコーポレーション TQQQ 株式会社QUICK 東池袋 4+1 株式会社クレディセゾン やる KIRO 満々 株式会社ジェーシービー しんぷれこ シンプレクス株式会社 NEXT BAMBOO 株式会社セゾンテクノロジー えぇアイをつくる会 CHEER証券株式会社 TMN Sei-katsu-sha AI Lab 株式会社トランザクション・メディア・ネットワークス AIに任せ隊 株式会社Finatext / 株式会社ナウキャスト P:AI プレミアグループ株式会社 ほか、1社 AWS GenAI Catapult! 1日目 Amazon Culture of Innovation Session / Working Backwards Experience Workshop 1日目は、Amazon のイノベーションを支えるカルチャーとテクノロジーの紹介から始まりました。Amazon は「地球上で最もお客様を大切にする企業であること」を使命とし、徹底したお客様志向、あくなき挑戦、辛抱強さを基本理念としています。お客様から逆算して考える「Working Backwards」というメカニズム、「Every day is still Day One」という心構え、小さく権限委譲された「Two-pizza チーム」という組織構造、そして変化に対応できるアーキテクチャが、イノベーションを生み出す源泉であることが説明されました。失敗を恐れず Builder 精神を持った社員が、顧客中心主義に基づいて新しい顧客体験を創造している——その文化が共有されました。 Working Backwards 体験ワークショップでは、参加者は各社チームに分かれ、生成 AI を活用したユースケースの創出に取り組みました。「Customer Obsession（お客様へのこだわり）」「Think Big（広い視野で考える）」「Bias for Action（行動へのこだわり）」というリーダーシッププリンシプルに基づき、まず「お客様は誰か」を特定し、課題を明確化。続いて課題を解決するソリューションとその目玉機能を考案し、最終的にプレスリリース形式でアイデアをまとめます。完成したプレスリリースは他チームに発表し、建設的なフィードバックを受けることで、アイデアをさらに洗練させていきました。 参加者からは「要件定義ではなく“体験定義”をするという観点が非常に勉強になった」「プレスリリースから物事を考えること自体が新鮮だった」という声が多く聞かれました。 AWS GenAI Service Introduction / AWS Dojo Hands-on [ Kiro ] 続いて、AWS Session で AWS の生成 AI サービスの全体像を学び、続くAWS Dojo Session ではいよいよ AI コーディングエージェント Kiro のハンズオンに取り組みました。AWS のワークショップ「Kiroで学ぶ：AI駆動開発」を教材に、まず講師が Vibe モード（AI と会話しながら探索的に実装を進める使い方）をデモで実演。続いて参加者自身が Spec モード（仕様駆動開発）を実践し、要件を Kiro の Spec に落とし込み、そこから自動生成される設計ドキュメントを確認しました。Vibe（素早く作る）と Spec（要件→設計→タスクに構造化する）の両方をここで体験することで、翌日のプロトタイプ開発で両者を使い分けるための確かな助走となりました。 AWS GenAI Catapult! 2日目 Prototyping Workshop with Kiro 今年最大の挑戦が、AI コーディングエージェント Kiro を用いたプロトタイプ開発です。Working Backwards で描いた顧客体験を、構想で終わらせずに「動くもの」へと変えていきます。Kiro は、次の３つの機能をうまく活用頂くことで効率良く開発を進めていくことができます。 Spec（仕様）：自然言語の対話から、要件定義・設計ドキュメント・実装タスクを構造化 Steering（制約）：Steering ファイルで規約やアーキテクチャ制約を AI に教え、チームの意図に沿った実装へ誘導 Coding（実装）：タスクリストに沿って AI が実装。必要に応じて Vibe コーディングで素早く形にする 開発をスムーズに始められるよう、運営からは Working Backwards やアプリ雛形の生成などのスキルと、規約・アーキテクチャ制約を定義したステアリングを同梱した「スターターキット」を配布しました。各チームはまず Day1 で作った PR/FAQ を Spec に落とし込み、アプリの雛形を生成。生成 AI 部分はモックと実モデルを切り替えられる構成（Mock/Real 切替）にしておくことで、ネットワークやモデルに左右されずデモのシナリオを安定させる工夫も共有されました。実装は「頼む → 動かす → 確認する → 次へ」という小さなループ（黄金ループ）を回し、迷子にならずに少しずつ完成へ近づけていきます。 「雑な自然言語からでも仕様書やモックを作成してくれる」「開発未経験でもここまで作れるのかと驚いた」「要件定義からテストまで1〜2時間で実行できた」——短時間で完成度の高い成果物が生まれていく様子と、会場のあちこちで驚きの声を聞くことができました。 参加チーム プレスリリース発表 & デモ & QA 2日目午後、いよいよ発表の時。今年は プレスリリースに加えて、Kiro で作り上げた動くプロトタイプのデモ を披露するスタイルです。12チームを4チーム×3ブロックに分けて予選を行い、各ブロックの1位が決勝に進出するトーナメント形式で実施しました。各チームが顧客課題に深く向き合い、生成 AI ならではの新しい顧客体験を提案。単なる業務効率化に留まらず、顧客体験を根本から再定義するような大胆な提案が並び、Q&A では他チームの提案を積極的に理解しようとする姿が印象的で、会場は熱気に包まれました。 AWS World Café [AI 活用推進] 生成 AI 活用をテーマにした参加者交流セッション「World Café」を開催しました。少人数グループで「ホスト」と「旅人」の役割を交代しながらメンバーの組み合わせを変え、対話を深めていく独自の形式です。結論や合意形成を目的とせず、多様な意見の共有と相互理解の深化を重視。「同じ課題に直面していることがわかって安心した」「他業種の取り組みが参考になった」など、業界や立場を超えた対話から多くの共感と気づきが生まれました。 Networking Party & Awards Ceremony *表彰式 セッション終了後、会場は和やかなネットワーキングパーティーへ。参加者は2日間の学びを共有し合い、企業の垣根を越えた新たな繋がりが次々と生まれました。表彰式では、AI審査員を加えた5名による厳正な審査の結果、以下の3チームがAWS Awardsを受賞しました。 優勝：TMN Sei-katsu-sha AI Lab ( 株式会社トランザクション・メディア・ネットワークス ) 準優勝：P:AI （ プレミアグループ株式会社） 3位：TQQQ （ 株式会社QUICK ） さらに、プレスリリースの完成度を称える特別賞「Kiro賞」を、しんぷれこ（シンプレクス株式会社）／AIに任せ隊（株式会社Finatext・株式会社ナウキャスト）／やる KIRO 満々（株式会社ジェーシービー） の3チームが受賞しました。受賞チームには記念トロフィー・メダルと AWS クレジットが贈られ、参加者全員にも AWS オリジナルグッズが配布されました。会場は受賞チームへの祝福と拍手に包まれ、和やかな雰囲気の中で締めくくられました。 参加者の声 本イベントの参加者アンケート（回答47件）では、総合満足度（CSAT） 4.8 / 5.0 と昨年（CSAT 4.6）を上回る非常に高い評価をいただきました。また、Working Backwards × 生成 AI によるサービス創出プロセスの有用性も 4.76 / 5.0、今後も Kiro を業務で使いたい と回答した方は約94%にのぼりました。参加者からは、次のような声が寄せられました。 「要件定義ではなく“体験定義”をするという観点が非常に勉強になった」 「雑な自然言語からでも仕様書やモックを作ってくれるのがすごくよい」 「開発をしたことがない人間でも、ここまで作れるのかと興奮した」 「他社の AI 活用のリアルな実情やアイデアを聞ける、貴重な交流の場だった」 「‘それは私たちの仕事ではありません、と言わない’を自分の信条にしたい」 運営の工夫 — イベント運営そのものも生成 AI と 今年は、イベントの「中身」だけでなく「運営」にも AI コーディングエージェントを活用しました。参加者に Kiro での開発を勧める私たち運営自身が、その Kiro を使って運営の仕組みを作り上げる——これもまた、今年のイベント開催における裏テーマでした。 イベントポータルサイトの開発 当日の参加者体験を一元化するため、専用の イベントポータルサイト を内製しました。参加者はこのポータルから、当日のアジェンダ・各セッションのガイド、開発チートシート、FAQ／トラブルシューティングを確認でき、完成した成果物（PR/FAQ・発表スライド・プロトタイプ・デモ動画）をカテゴリ別にアップロードできます。 技術構成はフロントエンドに React + Vite + TypeScript、バックエンドに AWS Amplify Gen2（認証は Amazon Cognito、ストレージは Amazon S3、ホスティングは Amplify Hosting）を採用。チーム単位のアカウントを運営が事前発行し、各チームの成果物は S3 上で IAM により相互に隔離（他チームからは参照不可、運営のみ横断アクセス可）しました。参加者が金融機関であることを踏まえ、全ページ認証必須・S3 のパブリックアクセス全ブロックと暗号化・成果物の一定期間後の自動失効といった、セキュリティとデータ保護の作り込みも行っています。 アプリ開発用スターターキットの準備と配布 コーディングエージェントを初めて使う参加者でも、半日で動くアプリを作り切れるように、運営が事前に「スターターキット」を配布しました。0 から作るのではなく、これを起点に開発できるようにする狙いです。 キットには、Working Backwards の PR/FAQ・ストーリーボードの生成、発表資料づくり、コーディングエージェントの「運転ガイド」、Spec / Vibe の使い分け、生成 AI アプリの雛形生成、HTML スライド作成といった用途別の スキル群 と、毎回守ってほしい制約を定義した ステアリング（共通ガードレール）、そして開発中に手元で見る 1 ページの早見表やトラブルシュートを同梱しました。これにより、初心者がつまずきやすい「曖昧に大きく頼んで迷子になる」「動作確認せずに進む」「生成 AI 連携部分を自力で組めない」「Spec を巨大にして破綻する」といった落とし穴を、あらかじめ吸収できるよう設計しています。 Kiro と AI 駆動型開発 特筆すべきは、ポータルサイトもスターターキットも、コーディングエージェント Kiro を使って開発したことです。とりわけポータルサイトは、Kiro の Spec モード（仕様駆動開発） を用い、要件定義（requirements）→ 設計（design）→ タスク分解（tasks）という流れで開発しました。これはまさに、当日参加者に体験いただいた開発プロセスそのものです。 「考える」から「作る」までを生成 AI で地続きにする——その手応えを、運営は準備段階から自ら検証していました。参加者に届けた体験は、私たち自身が有効性を確かめたうえでお渡ししたもの、と言えます。 まとめ 「AWS GenAI Catapult! 」は、単なる技術セミナーではなく、顧客起点でのイノベーション創出プロセスを学び、実践する場です。今年は Working Backwards による「考える」体験に、Kiro による「作る」体験を加え、アイデアを2日間で動くプロトタイプにまで昇華させる挑戦を行いました。生成 AI という革新的技術を真に価値あるものにするためには、技術の可能性を理解しつつ、常に顧客価値を中心に据えたアプローチが不可欠です。そして今、その顧客価値を「素早く形にして検証する」ことが、誰の手にも届く時代になりました。参加者の皆様がこの本質を体感し、自社での実践に活かしていただけることを心から願っています。 最後に、2日間にわたり熱心にご参加いただいた皆様、そして革新的なアイデアとプロトタイプを生み出してくださった各チームの皆様に、心より感謝申し上げます。皆様の挑戦が、日本の生成 AI 活用を加速し、新たな顧客価値の創造へとつながることを確信しています。AWS では今後もお客様のイノベーション創出を支援するプログラムを継続的に提供してまいります。

AWS Builder Center は 2026年 7 月 6 日週、提供開始から 1 周年を迎えました。2025 年 7 月 9 日にリリースされたこのプラットフォームは、ウィッシュリストの投票、コミュニティプロファイル、ツールボックスを備えたコミュニティハブから、サンドボックス環境、ワークショップ、スペース、Builders’ Library を備えた完全なエコシステムへと発展を遂げました。この度、1 周年を記念して、Rick Suttles が過去 1 年間にリリースされた全機能を網羅した 機能タイムライン を公開しました。内容としては、リージョン別の AWS 機能 (37 のリージョンにおける 1,500 以上のサービスに対応)、スペース (コミュニティの目的に応じて作成できるグループ)、ワークショップのフィルター機能 (カテゴリーや難易度で検索可能)、バッジとストリーク、記事シリーズ、視聴回数、保存済みアイテム、学生ステータス、可用性通知、GitHub と Amazon へのサインイン、サンドボックス環境などが挙げられます。 Jeff Barr は、Builder Center の 1 年を総括する レトロスペクティブ を公開しました。リリース以降、5,548 人の著者が計 6,448 本の記事を公開しており、合計ページビュー数は 1,040 万回を超えています。2026 年 3 月にバッジシステムが導入されて以降、ビルダーが獲得したバッジの総数は 99,226 個に達しています。また、コミュニティメンバーからは 565 件のウィッシュが提出され、そのうち 10 件はすでに実装されており、さらに 20 件が直近のロードマップに組み込まれています。 コミュニティのトップ記事である「 Building an AWS Study Buddy with MCP + Strands Agents SDK 」(Dineshraj Dhanapathy 著) は、5 万回以上閲覧されています。これに続き、「 Migrating an EOL Linux Server to AWS in 8 Hours with Kiro 」(Chris Miller 著) は 4 万 5,000 回以上、さらに「 AIdeas: NeuroVoice – Multimodal AI for Early Screening of Neurological Diseases 」(Yash Aggarwal 著) は 3 万 8,000 回以上閲覧されています。 7 月 13 日週の目玉となる追加機能は、 サンドボックス環境 (Rick Suttles 著) です。サンドボックスでは、事前にプロビジョニングされた AWS アカウントを無料で利用して、ワークショップの演習を実施することができます。サンドボックス環境の有効期間はそれぞれ 8 時間であり、その後アカウントとそのすべてのリソースが自動的にプロビジョニング解除されます。アクティブにできるサンドボックスは一度に 1 つまでで、リクエストできるのは週に 1 回までです。個人の AWS アカウントやクレジットカード、手動によるクリーンアップは不要です。 2026年 7 月 6 日週のリリース その他、7 月 13 日週に発表された事項をご紹介します。 AWS Security Hub でのネットワークスキャン導入 – Security Hub にネットワークスキャンが導入されました。これは、パブリックインターネットからアクセス可能な環境内のリソースを特定する機能です。ネットワークスキャンは、インターネットからリソースを調査して実際の到達可能性を検出することで、リソースがアクセス可能になり得る設定を特定する、Security Hub における従来のネットワーク到達可能性の検出結果を補完するものです。この機能では、AWS および Azure 環境全体におけるパブリック IP アドレス、仮想マシン、ロードバランサーが検出され、アクセス可能なポートと、その背後で実行されているサービスが特定されます。アクセス可能なポートが見つかるたびに、検出されたポートとサービスの証拠を含む Security Hub の検出結果が生成されます。その後、Security Hub Exposure (露出) でこれらの検出結果が他の検出結果やリソース設定と自動的に関連付けられ、広範なリスクが特定されます。既存のお客様は、個々のアカウントやリージョン、または組織全体 (設定ポリシー経由) でネットワークスキャンを有効にできます。新規のお客様の場合、ネットワークスキャンはデフォルトで有効になっています。この機能は Security Hub Essentials に含まれており、追加料金なしでご利用いただけます。 Security Hub の統合セキュリティ管理が Microsoft Azure にも拡張 – Security Hub で Microsoft Azure のリソースをモニタリングできるようになり、両方のクラウドで一貫したポスチャ管理、脆弱性管理、セキュリティ対応が提供されるようになりました。これにより、Azure VM、コンテナイメージ、Function Apps、アイデンティティが自動的に検出され、設定ミスやインターネットへのエクスポージャー、ソフトウェアの脆弱性の有無が評価されます。AWS と Azure の検出結果は、同一の優先順位付けされたビューに、共通のフォーマットと自動化ワークフローで表示されます。 Amazon SageMaker Studio と Hugging Face の統合により、ワンクリックでのモデルデプロイとカスタマイズが可能に – Hugging Face でのモデル発見から SageMaker Studio でのモデル活用までをワンクリックで行えるようになりました。Hugging Face でサポート対象の任意のモデルを選択し、[Customize on SageMaker AI] (SageMaker AI でカスタマイズ) または [Deploy on SageMaker AI] (SageMaker AI にデプロイ) を選択すると、そのモデルがプリロードされた状態で、対応するワークフローページに直接アクセスできます。新規のお客様については、サーバーレスモデルカスタマイズ (強化学習用のカスタム報酬関数によるファインチューニングなど)、モデル評価、SageMaker や Bedrock エンドポイントへのデプロイ向けの権限が事前設定された Studio 環境が数秒で作成されます。検証済みのお客様は、クォータの引き上げをリクエストすることなく、デフォルトの GPU インスタンス (G5、G6、G4dn) を利用できます。また、クォータの利用状況は Studio 環境内で直接確認することができます。 Amazon EKS Auto Mode と Amazon ECS マネージドインスタンスの GPU 管理料金が最大 60% 引き下げ – 2026 年 7 月 1 日より、EKS Auto Mode および ECS マネージドインスタンスにおいて、アクセラレーテッドインスタンスタイプの管理料金が引き下げられます。G シリーズの料金は 35%、P シリーズおよび AWS Trainium の料金は 60% の引き下げとなります。値下げは既存のクラスターに自動的に適用されるため、お客様による対応は一切必要ありません。どちらのサービスにも、ワークロードを高速化するための機能が組み込まれています。EKS Auto Mode は、ローカル NVMe ストレージを備えた GPU インスタンス上での自動並列イメージプルや、アクセラレータ対応ノード修復を提供します。ECS マネージドインスタンスは、Amazon CloudWatch Container Insights を通じた GPU メトリクスの提供や、GPU ハードウェア障害の自動ヘルスモニタリングを備えています。 Amazon Aurora DSQL 変更データキャプチャ (CDC) の一般提供を開始 – Aurora DSQL CDC は、挿入、更新、削除操作の結果を変更イベントとして Amazon Kinesis Data Streams にストリーミングする機能です。これにより、マイクロサービス間でのデータ同期、Lambda 関数のトリガーのほか、Amazon Data Firehose を介した S3、Redshift、OpenSearch Service への変更データの転送が可能になります。CDC ストリーミングは、データベースのワークロードパフォーマンスに影響を与えないように設計されており、インフラストラクチャを管理する必要も一切ありません。 AWS のお知らせに関する詳しいリストについては、「 AWS の最新情報 」ページをご覧ください。 AWS のその他のニュース お客様に役立つ可能性のある記事をさらにいくつかご紹介します。 「 Building secure AI agents at scale: Introducing Loom for AWS 」– Loom は、AWS Strands Agents を使用してエージェントを構築し、Amazon Bedrock AgentCore Runtime 上にデプロイするための、オープンソースのエンタープライズプラットフォームです。ID プロバイダーの統合、スコープベースの認可、マルチペルソナのナビゲーション、そしてエージェント、メモリ、MCP サーバー、エージェント間連携の完全なライフサイクル管理を備えた、統合管理 UI およびバックエンド API を提供します。さらに Loom は、自動リソースタグ付けによるコスト配分、マルチテナントセキュリティのための RBAC および ABAC の実装、標準化されたブループリントに基づくエージェントデプロイ、委任アクターチェーンによる ID 伝播の管理、AWS Agent Registry との統合による検出とガバナンスを実現するほか、機密性の高いアクションを実行する前の人間参加型レビューをサポートします。プロジェクトは GitHub の AWS ラボで公開されています。 「 Introducing Claude apps gateway for AWS 」– Claude アプリゲートウェイは、組織が Claude Code や Claude Desktop のアクセス、コスト、ポリシーを一元管理できるようにするセルフホスト型のコントロールプレーンです。このゲートウェイは、任意の OIDC 準拠の ID プロバイダーに接続し、すべてのリクエストに対してマネージド設定を適用します。また、推論を Amazon Bedrock または Claude Platform on AWS にルーティングするほか、ユーザーやグループごとに、利用料金の上限を設定できます。ゲートウェイは、プライベートネットワーク内でステートレスコンテナとして動作し、PostgreSQL データベースを基盤として一時的なサインイン状態を実現します。開発者のマシンに存続期間の長いシークレットが保存されることはありません。Amazon Bedrock を通じてデプロイすることでデータを AWS のセキュリティ境界内に保持することも、Claude Platform on AWS を通じてネイティブな Claude プラットフォームエクスペリエンスを得ることも可能です。 「 Introducing OAuth support for AWS MCP Server 」– AWS コンソールや CLI で使用するのと同じ認証情報を使用して、ブラウザベースの OAuth 経由でエージェントを AWS MCP サーバーに接続できるようになりました。この新しいサインインパスは、IAM フェデレーション、AWS IAM アイデンティティセンターのほか、ルートユーザーや IAM ユーザーをサポートしています。AWS サインインでは、有効期間の短いアクセストークンと更新トークンが発行され、トークン管理が自動的に行われるため、開発者は再起動後も認証状態を維持することができます。ヘッドレスのユースケースでは、非インタラクティブなフローにより、既存の AWS 認証情報を持つアプリケーションであれば create-oauth2-token-with-iam API を通じて OAuth アクセストークンを取得できます。新たなガバナンスコントロールには、OAuth 固有の IAM 条件キー、トークンのイントロスペクションと取り消し、動的クライアント登録、CloudTrail の監査要素が含まれます。 AWS のブログ記事一覧については、 AWS ブログ ページをご確認ください。 近日開催予定の AWS イベント カレンダーを確認して、近日開催予定の AWS イベントにサインアップしましょう。 AWS Summit – ビルダーやイノベーターが学び、発想を広げ、新たなつながりを築くための無料の対面イベント。開催予定: 台北 (7 月 15 日)、 ボゴタ (7 月 30 日)、 ジャカルタ (8 月 6 日)、 シウダー・デ・メヒコ (8 月 12 日)、 ヨハネスブルグ (8 月 19 日)、 チューリッヒ (9月2日)。 AWS Community Days – コミュニティリーダーが企画および提供するコミュニティ主導のカンファレンス。イベント開催予定: カメルーン、ヤウンデ (7 月 25 日)、 インド、アフマダーバード (7 月 25 日)、 ブラジル、ベロオリゾンテ (8 月 22 日)、 カナダ、オタワ (8 月 22 日)、 米国、タルサ (8 月 22 日)、 カナダ、トロント (8 月 29 日)。 AWS Builder Center にアクセスして、他のビルダーと交流したり、ソリューションを提供したり、構築を継続するのに役立つリソースを見つけたりしましょう。 充実した素敵な夏休みをお過ごしください。開発、学習、そしてリフレッシュ。皆様がそのすべてを満喫できるよう願っています。ちなみに私は、数週間スカンジナビアで過ごし、暑さを逃れて涼しい気候と白夜を楽しむつもりです。7 月 20 日週もまた新しいニュースをお届けしますので、お楽しみに。 – Esra 原文は こちら です。