このワークショップで起きたこと みなさん、こんにちは。AWS アカウントマネージャーの岩上です。 2026年6月8日、AWS 麻布台オフィスで 「Claude , Kiro実践ワークショップ」 を開催しました。 参加者22社51名、ハンズオン2時間、そして最後に参加者が自作アプリを発表する時間を設けました。 ワークショップの満足度はなんと100%というアンケート結果 でした。 本記事では当日の流れ、参加者が作ったアプリ、そして高い満足度を頂けた背景をまとめます。 ワークショップの出発点 多くの企業がDXに取り組む中、共通して聞こえてくる課題があります。それはアイデアはあっても実装できる人材がいないでした。IT部門は日々の運用に追われ、新しい取り組みに手が回らない。この業務変革の「最後の1マイル」が状態が続いています。AI コーディングツール（Claude Desktop Cowork / Code、Kiro IDE）は、この構造を変える可能性を持っています。自然言語で指示するだけでアプリの雛形が作れる時代になりました。 しかし、AI コーディングツールのデモを見ても「すごいけど自分には関係ない」で終わりがちです。ツールを配るだけでは組織は変わりません。 そこで、AIを学び場だけでなく業務変革のきっかけの場を提供したいと考えました。 参加者が自分の業務課題を起点に、実際に動くアプリを作る ことを主眼としたワークショップを企画しました。 プログラム構成 今回は参加要件として、 ”事前セットアップを完了頂いている事” とさせていただきました。事前セットアップを完了してもらうことで、ワークショップ当日はアプリ作成に集中できる環境を用意しました。 座学では操作に必要な最低限の知識を共有し、試していただく時間を最大限長くとる構成で運営しました。※セットアップガイド（ Kiro / Claude Desktop ) まず座学パートではソリューションアーキテクトの山澤が担当しました。 ワークショップ全体像 ハンズオンではテキスト教材を起点にしつつ、各自が「自分の困りごと」をテーマに開発。ソリューションアーキテクトがフロアを巡回し、手が止まっている人に声をかける体制としました。 アプリ発表事例：日本曹達 宮形様の農業化学品FAQデータベース アプリ作成時間は30分間という限られたお時間の中、参加者の皆様も集中して生成AIを使った開発をされていました。その後今回のメインパートである「アプリ発表」を実施しました。 今回は発表者の代表として日本曹達株式会社農業化学品事業部普及部広報課 宮形様を取り上げさせていただきます。 日本曹達様は総合化学メーカーで、非エンジニアの方々も積極的に生成AIを活用されているお客様です。 課題: 顧客からの技術問い合わせに対し、過去の回答履歴を毎回手作業で検索。同じ質問に何度も回答し、回答品質がベテランの記憶に依存していた。 ワークショップ内で作ったもの: 過去のQ&Aデータをキーワード検索できるFAQアプリ。カテゴリを絵文字で直感的に表示し、関連度の高い過去回答を提示。 ポイント: 巨大システムの刷新ではなく「毎日繰り返す不便」を解消する題材選び 業務を最もよく知る担当者自身が、仕様書を書く代わりにアプリを作った 属人的なナレッジを検索可能にする「組織化の第一歩」になる ここから先は、データ拡充→意味検索（RAG）→回答案の自動生成→組織展開と段階的に進化させられます。重要なのは、最初の一歩をワークショップの2時間で踏み出せたことです。 日本曹達株式会社農業化学品事業部普及部広報課 宮形様の発表 他の発表者が作ったアプリ また現地では業務からプライベートなお悩みまで多様なアイディアのもと、様々なアプリケーションが発表があり、双方向での学びの場として盛り上がりを見せていました。発表頂いた皆様、すばらしいアプリの共有ありがとうございました。 画像アイコン加工（ドラッグ＆ドロップで透過・補正を自動処理） 製品CSV一括登録（バリデーション付き一括登録Webアプリ） クラウドコスト可視化（ブラウザ拡張でリアルタイム表示） ゲーム開発（ターン制戦車バトルゲームをフルスクラッチ） 外食抑制カウンター（月間上限に対する進捗可視化 ワークショップ後の懇親会 発表終了後、そのまま会場で懇親会を実施しました。参加企業同士が 「自社ではこう使おうと思っている」「セキュリティ部門への説明はどうしたか」 といった具体的な情報交換を行い、企業の枠を超えた議論が自然発生していました。普段接点のない他社の担当者と、同じツールを触った直後だからこそ生まれる会話があり、ワークショップ本編に匹敵する価値がこの時間にあったと感じています。 高い満足度 の背景 ― 何がうまくいったのか ワークショップ終了後のアンケート（1 ~ 5の5段階で満足度を評価）では、参加者の100%が「4」または「5」を選択いただき高い満足度を示しました。運営として意識していたのは、 「参加者がアプリを作る体験の品質」をいかに上げるかでした。 またコメントでも 「刺激になりました！」「他の人の作成したアプリが動作含め見られたことが良かった」 などアプリ発表に関しての好意的なコメントも多く頂いております。 振り返りとして3点を共有します。 1. 「当日動かない」リスクの排除 AI コーディングツールはクライアント環境への依存が大きく、セットアップ不備が致命的です。そこで以下を事前に準備しました。 参加者に事前セットアップを必須化し、Zenn 記事で手順を詳細公開。さらに当日の想定外のトラブルの対策としてサポートメンバーとしてソリューションアーキテクトが巡回し、 お客様の課題をその場で解決しました。 2. ゴールを押しつけない 教材はあっても「このアプリを作ってください」というお題はあえて出していません。チュートリアルを最後までなぞるのではなく、途中から自分のテーマに切り替えてよい設計にしました。 結果的に、発表された6つのアプリはすべて別々の課題を解いています。 3. 発表の場があること 「2時間後に発表できる人を募集します」と冒頭で伝えたことで、ハンズオン中に「見せられるものを作ろう」というモチベーションが自然に生まれました。 なお、発表は完全任意で進行させていただきました。発表頂いた皆様の素晴らしいOwnershipに感謝いたします。 どのように生成AIをつかって業務を変えていくかの現場の活用Tipsをその場で学べることに価値を感じて頂けました。 なお今回のワークショップで持ち帰るアイディアを記載いただきました。 ワークショップ後の支援 AWS では、ワークショップで「自分でも作れる」と実感いただいた後も、お客様の状況に応じた継続支援をご用意しています。活用方法の共有会、業務課題の深掘り、セキュリティ面の技術説明など、次のステップについては担当のアカウントマネージャーまでお気軽にご相談ください。 なお本ワークショップの目的はアプリを作ることではありません。 AIを使い、自ら業務を改善できる人材を増やすこと です。個人の生産性向上が組織全体へ広がることで、企業はこれまで改善できなかった業務変革を現場から進められるようになります。私たちは今後も、お客様が生成AIを単なるツールではなく、継続的な業務変革の基盤として活用できるよう支援していきます。 本記事公開時点では、当該ワークショップは招待制のイベントとなります。AWS側の担当者がお客様の状況を鑑みてご案内差し上げておりますので、予めご了承ください。 関連リンク Claude Desktop セットアップガイド（Zenn） Kiro IDE セットアップガイド（Zenn）

「セキュリティは大丈夫だろうか」 「障害が起きたときに復旧できるだろうか」 「このアーキテクチャはベストプラクティスに沿っているだろうか」 AWS 上にシステムを構築・運用する中で、このような漠然とした不安を感じたことはないでしょうか。 例えばよくある Web 3 層構成 のアーキテクチャにおいて、アーキテクチャ図は一見問題ないように見えても、実運用に入ると以下のような問題が顕在化するケースが考えられます。 運用者全員で管理者権限の IAM ユーザーを使い回しており、意図しない操作/変更が行われる 操作・変更履歴を取得しておらず、障害時に原因追跡ができない アプリケーションのデプロイの失敗時、切り戻しを考慮しておらずサービス復旧に時間がかかる データベースの認証情報がハードコーディングされている 退職者の IAM アカウントが放置され、不正利用される サーバーやデータベースの性能不足によりサービス影響が発生する 図1 : Web 3 層構成をもとにしたリスク例 こうした潜在的リスクを体系的に炙り出し、改善していくためのフレームワークとして有用なのが AWS Well-Architected Framework です。 6 つの柱（運用上の優秀性、セキュリティ、信頼性、パフォーマンス効率性、コスト最適化、サステナビリティ）に基づくベストプラクティスに沿ったレビューを実施することで、ワークロードの品質を継続的に向上できます。 AWS Well-Architected Frameworkの概要については「 AWS Well-Architected Framework 入門編【AWS Black Belt】 」をご参照ください。 しかし、Well-Architected Framework レビュー（WAFR） の実施には「フレームワークの内容を理解するのが難しい」「いつでも気軽に相談できるアドバイザーが欲しい」「時間がなくてレビューを実施できない」という悩みの声を耳にします。 そこで本記事では、AI を活用して WAFR を加速する 3 つのアプローチを紹介します。 2026 年 6 月に開催された AWS Summit Japan 2026 の Well-Architected ブースで展示した内容です。 ( 配布資料ダウンロードリンク ) 3 つの AI レビューアプローチ ニーズに応じた 3 つの方法をご紹介します。 図2 : 3 つの AI レビューアプローチ 1. Well-Architected Quick Advisor — チャットで気軽に Well-Architected について相談 Amazon Quick のチャットエージェント機能を活用して構築する Well-Architected の専門性を持ったアドバイザーです。 技術レベルを問わず誰でも AWS Well-Architected Framework に関する質問を気軽に行えます。 図3 : Amazon Quick チャットエージェントで WAFR を AI に手助けしてもらう例 チャットエージェントの作成方法 エージェント作成時のプロンプト例： AWS Well-Architected Framework について、なんでも相談できる AI エージェントを作ってほしいです。質問者のレベルに合わせて相談にのってあげてください。レビューの支援を求められたら支援してください。最新情報は AWS Knowledge MCP Server を利用してください。 AWS Knowledge MCP Server と連携することで、常に最新のベストプラクティス情報を参照できます。 また、ブラウザ拡張機能として利用すれば、AWS Well-Architected Framework ホワイトペーパーを読みながら不明点をその場で質問することも可能です。 図4 : Amazon Quick ブラウザ拡張でホワイトペーパーの理解を AI に手助けしてもらう例 2. Well-Architected Skills & Steering — コーディングエージェントに Well-Architected の能力を付与する Well-Architected Framework の知識をコーディングエージェント（IDE）に組み込むサンプルスキル・ステアリング集です。 開発フローの中で自然に WAFR を実施できます。 GitHub: https://github.com/aws-samples/sample-well-architected-skills-and-steering 対応コーディングエージェント （2026/7/15 ブログ執筆時点） Kiro Kiro Power (recommended for Kiro users) Claude Code Cursor Codex (OpenAI) Windsurf GitHub Copilot Gemini CLI Antigravity Junie (JetBrains) Amp OpenClaw Cline AWS DevOps Agent インストール 1 コマンドでインストールできます。使用中の AI ツールを自動判別します。 npx skills add aws-samples/sample-well-architected-skills-and-steering 出力例 例えば、 あるゲームアプリケーション に対してレビューを実施すると、以下のようなスコアカードや改善計画が出力されます。 図5 : 各柱のスコア 1-5とハイリスクレポートの出力例 3. Well-Architected IaC Analyzer — 生成 AI による自動レビュー 生成 AI を使用して Infrastructure as Code（IaC）ファイルや設計書を AWS Well-Architected Framework のベストプラクティスに照らして自動レビューする Web アプリケーションです。 GitHub: https://github.com/aws-samples/well-architected-iac-analyzer 図6 : Well-Architected IaC Analyzer 画面 使い方 Step 1: ドキュメントをアップロード 単一または複数の IaC ファイル IaC プロジェクト（zip） アーキテクチャ図（PNG/JPEG）や設計書（PDF） Step 2: レビュー対象の柱を選択 Step 3: レンズを選択（オプション） 例：Generative AI Lens、Financial Services Industry Lens など Step 4: レビューを開始 分析結果の活用 ① ベストプラクティス準拠状況の一覧 準拠していない観点とその理由が一覧表示されます。 各項目には優先度（Priority）・重大度（Severity）・複雑度（Complexity）の 3 段階スコアが付与され、判定理由も確認できます。 図7 : Well-Architected IaC Analyzer 分析結果の出力例 ② 優先順位付けマトリクス リスクの重大度（影響の大きさ）と実装の労力（複雑さ）の 2 軸で 4 象限に分類し、アクション優先順位を可視化します。 「クイックウィン」（高影響 × 低労力）に分類された項目から優先的に対応することで、効率的にセキュリティや信頼性を向上できます。 図8 : 優先順位付けマトリクス ③ アナライザーアシスタント 各ベストプラクティスの詳細画面から「アナライザーアシスタントに質問」ボタンをクリックすると、具体的な実装ステップや修正コード例まで確認できます。 図9 : アナライザーアシスタント Well-Architected IaC Analyzer アーキテクチャ 図10 : Well-Architected IaC Analyzer アーキテクチャ図 Amazon Cognito によるユーザー認証、Amazon ECS / AWS Fargate によるアプリケーション実行、Amazon Bedrock による生成 AI 分析、そして Amazon Bedrock Knowledge Bases を活用した RAG（Retrieval Augmented Generation）構成により、常に最新の Well-Architected ベストプラクティスに基づいたレビューを提供します。 まとめ Well-Architected Framework レビュー（WAFR）は、クラウドワークロードの品質を継続的に高めるための重要な活動です。 AI を活用することで、従来のレビューに対するハードルを大幅に下げ、より多くのチームが日常的にベストプラクティスに沿った開発・運用を実践できるようになります。 まずは気軽に Well-Architected Quick Advisor で相談するところから始め、開発チームには Well-Architected Skills & Steering を導入し、定期的なレビューには Well-Architected IaC Analyzer を活用する——といった形で、ご自身のチームに合ったツールから活用頂ければ幸いです。 AI と共に Well-Architected な開発・運用を目指しましょう。 参考資料 : AWS Well-Architected Framework AWS Well-Architected Framework 入門編【AWS Black Belt】 Well-Architected Skills & Steering for AI Coding Agents（GitHub） Well-Architected IaC Analyzer（GitHub）

本ブログは 2026 年 7 月 14 日現在の内容を元に記載しております。記載内容については今後変更される可能性があります。 こんにちは ! テクニカルインストラクターの室橋です。今年も半分が終わり、ついに 7 月ですね。皆様、AWS のご利用、学習の状況はいかがでしょうか ? さて、今回は AWS をシミュレーションベースで学習することができる AWS SimuLearn のアップデートについてご案内いたします。 AWS SimuLearn に学習プランができました ! AWS クラウドをシミュレーションベースで学習できるコンテンツである「 AWS SimuLearn 」はご利用いただいておりますでしょうか ? SimuLearn は「AI を利用した顧客シミュレーション」と「実際の AWS アカウントを使用したハンズオン」を通じて、ソフトスキルと技術スキルの両方を向上させることができる学習コンテンツです。SimuLearn を初めて聞いた方は、 こちらのブログ にて詳しくご案内しておりますので、是非ご確認ください。 さて、この度 SimuLearn に学習プランが追加されました。 学習プランとは、特定のロールや業界に合わせて複数のコースをまとめた学習パス です。体系的にスキルを身につけたい方にぴったりの学習方法になっています。SimuLearn 学習プランでは、以下の包括的なハンズオン学習に取り組むことができます。 顧客シミュレーション – 各コース内の仮想の顧客との対話を通じて、要件ヒアリングや顧客対応スキルを練習 (自由会話モードは英語のみ対応) ガイド付きハンズオンラボ – 実際の AWS アカウントを使用して、AWS ソリューションを構築 DIY 検証ステップ – 少ないヒントで指示された内容を設定、構築し、自分のスキルを検証する この一連の学習により、実践的なクラウドスキルを体系的に身につけることができます。 利用可能な学習プラン 2026 年 7 月現在、以下の学習プランが利用可能です。 「Cloud Practitioner」と「AI Practitioner」の 2 つの学習プランは無料でご利用いただけます。 それ以外の学習プランには AWS Skill Builder の有償サブスクリプションが必要です。サブスクリプションについての詳細は こちらのページ をご確認ください。 無料でご利用いただける学習プラン: AWS SimuLearn – Cloud Practitioner （無料） AWS SimuLearn – AI Practitioner （無料） サブスクリプションが必要な学習プラン: AWS SimuLearn – Solutions Architect AWS SimuLearn – Serverless Developer AWS SimuLearn – Generative AI Architect AWS SimuLearn – Machine Learning AWS SimuLearn – Security AWS SimuLearn – Networking AWS SimuLearn – Data Analytics Industry Quest で提供されていたコースも SimuLearn 形式で学習プランに ! さらに、英語版でのみ提供されていた業界特化型のゲームベース学習コンテンツ Industry Quest シリーズ のハンズオンも、SimuLeran 形式のハンズオンとして、学習プランで提供されています。この学習プランでは、特定の業界における AWS 活用シナリオを実践的に学ぶことができます。なお、こちらの学習プランにも有償サブスクリプションが必要となります。 AWS SimuLearn – Healthcare AWS SimuLearn – Manufacturing and Automotive AWS SimuLearn – Financial Services 学習プランを完了するとデジタルバッジが獲得できます 学習プラン内のすべてのコースを完了すると、 Credly 経由で検証可能なデジタルバッジ が自動発行されます。獲得したバッジは LinkedIn やその他のネットワークなどで共有することができ、ハンズオンを実際に完了させたクラウドスキルの証明としてご活用いただけます。 なお、既に学習プランに含まれるコースを一式完了されている方には、遡ってバッジが発行されます。 始め方 AWS Skill Builder にサインイン SimuLearn の学習プランを検索、または こちら から閲覧 学習プランに登録し、アサインメントを開始 すべてのアサインメントを完了すると、バッジが自動的に Credly 経由で発行されます まとめ SimuLearn に学習プランが登場し、ロールや業界に合わせた体系的な学習が可能になりました。業界特化の Industry Quest シリーズのコースも学習プランとして利用でき、それぞれの学習プランを完了すると Credly 経由でデジタルバッジが発行されます。顧客シミュレーション、ハンズオンラボ、DIY を含む包括的な学習の完了を証明するバッジを、ぜひ獲得してみてください。SimuLearn の学習プランが、皆様のクラウドスキル向上のお役に立てれば幸いです。 参考リンク AWS SimuLearn Badges Launch Blog (英語) AWS SimuLearn Badge Collection on Credly AWS Skill Builder SimuLearn ページ AWS SimuLearn 紹介ページ AWS SimuLearn Trailer (YouTube)