AWS Summit Japan 2025 1日目 参加レポート

はじめに

クラウド・インフラ インテグレーション事業部の丸山です。
2025年6月25日に開催された AWS Summit Japan 2025 の初日に参加してきました。

本記事では、現地で参加したセッションやその感想をまとめています。

目次

1. はじめに
2. AWS Summitとは
3. 今回参加したセッション一覧
4. プログラミングせずにアプリを作る！Amazon Q Developer CLIではじめる、爆速アプリケーション開発
5. 生成AIアシスタントAmazon Qを使ってビジネスを変革しよう！
6. AIによってシステム障害が増える!? 〜AIエージェント時代だからこそ必要な、インシデントとの向き合い方〜
7. 業務改革の新機軸：LIXILが進めるEX重視の新基盤とAIエージェント活用について
8. 次回に活かしたい反省点
9. 最後に

AWS Summitとは

AWS Summit Japan（AWSサミット）とは、AWSのサービスに関する今を知ることができる、AWSを学ぶ日本最大のイベントです。基調講演をはじめとしたさまざまなセッション（講演）や、さまざまな企業の展示を見られるExpoエリア、そのほかにも楽しいイベントが用意されています。18歳以上の方であれば、どなたでも参加可能で、入場無料です。
引用元

今回参加したセッション一覧

1. プログラミングせずにアプリを作る！Amazon Q Developer CLIではじめる、爆速アプリケーション開発
2. 生成AIアシスタントAmazon Qを使ってビジネスを変革しよう！
3. AIによってシステム障害が増える!? 〜AIエージェント時代だからこそ必要な、インシデントとの向き合い方〜
4. 業務改革の新機軸：LIXILが進めるEX重視の新基盤とAIエージェント活用について

プログラミングせずにアプリを作る！Amazon Q Developer CLIではじめる、爆速アプリケーション開発（11:30 - 11:45）

登壇者：AWS 宇賀神 みずき（しょぼちむ）氏

セッション概要：

・Amazon Q Developer CLIを使うと、コードを書かずにAIにアプリ開発を任せることが可能。
・従来の生成AI開発では、AIに聞いたものをコピペして動作確認していた。 → 今はAIエージェントがファイルやコマンドを直接操作できる。
・デモでは、プロンプト一つで勤怠管理アプリが動作するところまで自動生成。

感想：

・1つのプロンプトだけでアプリが完成して動作するところまで持っていけるのは驚きでした。
・画面設計などの細かな指定がなくても、きれいなUIが自動生成されているのも印象的でした。

生成AIアシスタントAmazon Qを使ってビジネスを変革しよう！（11:50 - 12:05）

登壇者：AWS 服部 洋明 氏、宮﨑 太郎 氏

セッション概要：

・Amazon Q Business + Amazon QuickSight によるビジネスデータの自然言語分析を紹介。
・構造化・非構造化データを統合して、ビジネスをAIにサポートしてもらうことができる。

感想：

・AIエージェントを使用したステップバイステップのデータ分析や、自然言語によるダッシュボードの作成など、AIを導入することによる便利さを感じました。

AIによってシステム障害が増える!? 〜AIエージェント時代だからこそ必要な、インシデントとの向き合い方〜（15:10 - 15:40）

登壇者：PagerDuty株式会社 草間 一人 氏

セッション概要：

・AIの普及により、人の目を通さないコードが増加し、予期せぬ障害やセキュリティ侵害のリスクが増える。 → インシデントの管理が重要。
　- PagerDutyによるインシデント通知・分析プロセスの紹介。
・「開発と運用を分ける」従来の体制では限界がある。
　- アプリが障害を起こしたときに「AIが書いたコードだから仕方ないね」と運用に言ったらどう思うか。
　- フルサービスオーナーシップ：「コードを書いた者が、その責任を負う」の思想が大切。

感想：

・フルサービスオーナーシップという概念は初めて聞きましたが、AIが書いたコードの普及により責任の所在が曖昧になる時代に必要な考え方だと感じました。

業務改革の新機軸：LIXILが進めるEX重視の新基盤とAIエージェント活用について（16:00 - 16:30）

登壇者：
- LIXIL株式会社 岩﨑 磨 氏
- Workato株式会社 鈴木 浩之 氏

セッション概要：

LIXILのバックオフィス改革について対談形式で紹介。

・プロジェクトの推進方針&体制・役割
　- IT主導型から業務主導型のプロジェクト運営へ転換。
　- 業務部門が主導し、ITチームが伴走する形に。
・AIプロジェクトの評価方法
　- 結果の比較をするようにしている。
　- とにかく作って、良いものがあれば乗り換えるやり方。
・社内データ整備と運用設計方針
　- 正規化されているデータとされていないデータがある状態でAIを組み合わせてもうまくいかない。
　- データを整備し、業務を見直したタイミングで初めてシステム導入を行う。

感想：

・AI導入というと「どのシステムを使うか」から考えてしまいがちだと思いますが、まずデータの整備と業務改革を愚直にやるのがいいと話していたのが印象的でした。

次回に活かしたい反省点

・到着がぎりぎりになってしまった
海浜幕張駅に到着したのは9:30頃でしたが、入場待ちの列もかなり長く、実際に会場に入れたのは10:00頃でした。
先着でもらえるお弁当やクッションもすでに配布終了していました。

・セッション予約が遅かった
来場登録をしたのは3週間前でしたが、その時点で気になるセッションの多くがすでに満席になっていました。
特に人気のある生成AI関連のセッションは埋まるのが早かった印象です。

・もっと現地のエンジニアと話すべきだった
それぞれのブースに多くのエンジニアが立っており、詳しい説明や相談ができる場も用意されていました。
しかし、自分の知識に自信がないこともあり、なかなか話しかけられずに終わってしまったのが心残りです。
せっかくの交流のチャンスなので、次回はもっと積極的に会話したいです。

最後に

今回AWSのイベントに初めて現地参加しましたが、オフラインならではの空気感と熱気を肌で感じることができ、とても刺激を受けました。
来年もぜひ参加したいです。