AWS Ambassadorと見るAWS re:Invent 2025基調講演の主なメッセージと次のアクションの考察

ここ最近のAWSのポジショニング

Keynoteの概要説明に入る前に、AWSが特にAIエージェントの市場において、どのようなポジションでいたいかを理解しておく必要があります。これは、2025年7月に開催されたAWS Summit New York Cityの基調講演が参考になります。本基調講演において、スピーカーのSwami Sivasubramanian氏が「AWSを地球上でもっとも有用なAIエージェントを作るための場所にする」というビジョンを発表しています。

Amazonのビジョンである「地球上でもっともお客さまを大切にする企業にする」になぞらえて、LLMや単独のAI技術を追うのではなく、AIエージェントのためのプラットフォームという立ち位置を明確化したことで、多数のレイヤーや選択肢の中から必要なものを必要なだけ選ぶことができるクラウドサービスの利点を磨いていく姿勢がはっきりしています。

このような状況の中で現在のAWSにおけるAI/ML系のサービスの立ち位置をまとめると、次の3つのカテゴリに分類できます。

• 生成AIを使う人向けのサービス
• 生成AIでアプリケーションやAIエージェントを作る人向けのサービス
• 生成AIや機械学習のモデルそのものを作る人向けのサービス

Keynoteの概要

AWSのありたい市場ポジショニングを踏まえたうえで、ここからはAWS re:Invent 2025のKeynoteを見ていきましょう。

Keynoteの構成

AWS re:InventのKeynoteは全部で5つあり、そのうちの1つは当社のようなAWSパートナー企業向けとなっています。

• AWS re:Invent opening keynote with Matt Garman, AWS CEO / Matt Garman CEO
• The Future of Agentic AI is Here / Swami Sivasubramanian VP, Agentic AI
• The Partnership Advantage / Ruba Borno VP, Global Specialists and Partners※AWSパートナー向けKeynote
• Infrastructure Innovations / Peter DeSantis SVP, Utility Computing & Dave Brown VP, Compute and Machine Learning Services, AWS
• A Special Closing Keynote with Dr. Werner Vogels / Werner Vogels CTO, Amazon.com

昨年と構成が変わっており、大きな変更点は次になります。

• Monday Night Liveとして月曜の夜に行われていたKeynoteがInfrastructure Innovationsとして、木曜の朝へ
• 木曜朝行われていたWerner Vogels氏のKeynoteがA Special Closing Keynoteとして木曜の夕方へ移動

すでに発表のあった通り、Werner Vogels氏は今回が最後のKeynote登壇ということで、今年は昨年と異なる構成になったのと思われます。

さて、今年のKeynoteに話を戻しますが、パートナー企業向けのKeynoteを除く4つのKeynoteを先述の3つのカテゴリに分類すると、CEO Keynoteは主に生成AIを使う人向け、残りの3つは生成AIでアプリケーションを作る人、生成AIそのものを作る人向けのKeynoteとなっています。

ここからは、一つ一つのKeynoteの概要を振り返りたいと思います。

Opening keynote with Matt Garman, AWS CEOの概要

CEOのKeynoteらしく、AI技術者だけではなく、ビジネスパーソンや、非AIの開発者に対しての配慮も込められたKeynoteとなっておりました。どちらかというと「生成AIを使う人向け」というのは、こうした部分への配慮に見ることができます。この中からいくつかの注目メッセージを紹介したいと思います。

Why not?

“Why not?” という言葉自体は一般的に「○○しませんか？」という提案のニュアンスが含まれています。この“Why not?” は繰り返し後に続く言葉に合わせて出てきます。それはこれまでアイデアがあっても、リソースや技術の問題で実現できなかった基盤モデルのカスタマイズや、AIエージェントの評価といった「差別化にならない稼働」の部分をAWSのサービスアップデートを通じて解消することで、アイデアを形にしやくすることを後押しする力強いメッセージに感じています。この中では例えばAmazon Nova Forgeといったオープントレーニングモデルや、Bedrock AgentCore Evaluationといったサービスがこの新発表に該当します。

Model choice is critical

AIエージェントの開発において、必ずしも最新バージョンの基盤モデルや市場で評価の高い基盤モデルが最適であるとは限りません。コンテキストの解釈、使用する言語、レスポンス、コストなどを踏まえると、多数の選択肢が選べることが大切です。これは昨年のre:Invent 2024のKeynoteにおいても、Amazon CEOのAndy Jassy氏が「Choice matters when it comes to model selection」という発言をしていました。この発言はAmazon Novaを発表する理由としてのメッセージがこめられていましたが、Amazonの基盤モデルだけではなく、一見すると競合他社に見えるGoogleのGemmaやOpenAIのgpt-ossなどを含む多様なモデルプロバイダーの選択肢があることが大切である、というメッセージになります。

Agent from AWS

とはいえ、実際にAIエージェントの開発をしようと思っても、「そもそものアイデアがない」という課題に直面することがよくあります。こうしたケース打破するためには、実際に動くものを見るのが早いと思います。そんなケースのためにAWS発のAIエージェントとしてAWSを使った業務におけるAIエージェントが新発表になっています。また、今年にかけてAmazon ConnectやAmazon QuickSightといった既存サービスにAIエージェント機能を盛り込んで、AIエージェント製品としてのリブランディングも行っており、AWSのSaaS製品はAIエージェントである、と言えるかもしれません。

その他

AI関連の発表だけではすべての聴衆者を満足させられないと思ったかどうかはわかりませんが、最後の10分間で25個のAI/ML系サービス以外のアップデートの発表がありました。これはMatt Garman氏が初期にAWSのサービスプロデューサーであったことも関連して、非常にMatt Garman氏らしい発表でした。

この中ではこのようなアップデートが現地での注目を浴びておりました。

• EC2 M4 Mac Instance
• Amazon S3のオブジェクトの容量制限が50TB(これまでの10倍)
• AWS Lambda durable functions(Lambdaの長時間実行)

The Future of Agentic AI is Hereの概要

Swami氏のKeynoteはAL/ML技術者向けのKeynoteになりますが、昨今はAI/ML技術者と言っても、「生成AIでアプリケーションやAIエージェントを作る人」「生成AIや機械学習のモデルそのものを作る人」の二つに分かれています。例年はどちらかというと後者を対象としたものが強かったのですが、今回は両社に向けてのメッセージとなります。

Easy to build

このメッセージに集約すると思います。Matt Garman氏のメッセージの言いかえになっていますが、自分の作りたいものを実現するため、そしてすべての人がAIエージェントを自分のチームメイトに招き入れるための苦労点を解消していくための取り組みができるようになっていく必要があります。

そして、AIエージェントをより高性能にしていくためにはアプリケーションの側から見たときにモデルそのものに手を入れる課題が出てくるかもしれませんし、モデルを作っている人から見た場合、自身の開発したモデルをいち早く実装する必要が出てきます。

Complexity slows down innovation

実際に動くAIエージェントができたとしても、プロダクションレベルの可用性・セキュリティ・運用の優秀性を持ったAIエージェントにするのは一苦労で、PoCがPoCのまま終わってしまう、という課題に多くの方が直面しています。その課題を解決するために2025年7月にBedrock AgentCore がリリースされました。

データベースの管理や認証認可、ツールの管理に加えて、今回継続的な改善を行えるようなEvaluationが追加になっていますが、これもAIエージェントを商用で動かしてきた先行事例をもとに、これまでのアプリケーションの運用のレイヤーに加えて、AIエージェントの回答の質の評価やフィードバックを踏まえた改善のレイヤーが必要であることを得た学びから、新たなプロセスを追加できるように考えられたものとなっています。

Infrastructure Innovationsの概要

Monday Night Liveの位置づけで行われていたKeynoteとしては、普段AWSのユーザーが触れることのないAWSのインフラストラクチャの開発についてが主なテーマでした。今年は「クラウドにとってのAIとは？」というキーメッセージの下、クラウドの基本に立ち返り、これまでのクラウドの利点（セキュリティ・可用性・スケーラビリティ・コスト効率・俊敏性）がAI領域にも適用でき、AI領域で正当に進化している事が中心のメッセージとなりました。

Infrastructure is more than ever

AIは非常に大きな計算能力と電力を必要とすることが知られており、今まで以上にインフラストラクチャの性能やコスト効率が重要です。Graviton5は従来のGraviton4に比べて25％以上の性能アップを行い、AIの学習に特化したTrainium 3は全世代に比べて性能は2倍、電力効率は40％アップするなどしています。

こうした単純な性能Upによるコスト効率やアプリケーションの性能向上を行うことでイノベーションをもう一度加速する実直さも持ち合わせていることを改めて発表していました。

You need the right tools to build

共通メッセージの中にも内包されますが、インフラストラクチャの領域についても同様のことが言えます。少し感心したのは、先般発表になっていたLambdaのマネージドインスタンスについて、「正しいリソースを正しいワークロードに使える」という点でした。今までLambdaはどのCPUで動いているかがユーザー側からはわからないため、パフォーマンスの最適化にはどのCPUでも共通した最適化にとどまりました。しかしながら、このマネージドインスタンスを使うことで、CPUの種類などコンピューティングの情報を固定できることで、さらなる最適化に活用できるという点において、このアップデートの威力を感じることができました。

A Special Closing Keynote with Dr. Werner Vogelsの概要

ここ数年のWerner Vogels氏のKeynoteはメッセージ性の強いKeynoteで、本コラムでも「Now Go Build」「The Frugal Architect」「Simplexity」といったシンプルかつ教唆に満ちたメッセージが込められていました。今回のKeynoteにおいて、re:Invcentでは最後のKeynoteということで（Amazonを退社するわけではないそうです）、どのようなメッセージが発信されるか注目されていました。

AIは自分の仕事を奪うか？AIによって、自分は時代遅れになるか？

昨今のAIの進化により、多くの方が自身の課題としてとらえているテーマだと思います。

これに対するWerner Vogels氏の回答は、こうです

「AIは自分の仕事を奪うか？」…おそらく

AIによって、自分は時代遅れになるか？…No

仕事（価値創造）は自分のものであり、ツールではないからです。そんなAI時代の開発者はどうあればよいか、というのがこの次のThe Renaissance Developerになります。

The Renaissance Developer

AI時代で活躍できるDeveloperはどのような特徴を持っているでしょうか？Werner Vogels氏は5つの特徴を持っているとしています。

• The Renaissance Developer is curious
• The Renaissance Developer thinks in systems
• The Renaissance Developer communicates
• The Renaissance Developer is an owner
• The Renaissance Developer is a polymath

ここからは私自身の解釈となります。この特徴自体はそれほど新しいものではなく、これまでAmazonで培ってきたLeadership Principlesと似たような特徴を持っていると考えられます。例えば、このような対比ができるのではないかと思います。

The Renaissance Developer	Amazon’s Leadership Principles
Curious	Learn and Be Curious
thinks in systems	Invent and Simplify/Think Big
Communicates	Earn Trust/ Have Backbone; Disagree and commit
An owner	Ownership
A polymoth	Think Big/Dive Deep

Have pride in your work

AWSやAmazonの社員だけでなく、AWSに関わる技術者であれば、こうしたThe Renaissance Developerの特徴を持った仕事をしていると考えています。一個一個の成果は見えないかもしれませんが、すでにこのような仕事の進め方をしているのであれば、自身の仕事に仕事を持ってよい、という力強いメッセージをいただけました。

Keep calm and now go build

これが最後のメッセージになります。

Now Go Buildは繰り返しWerner Vogels氏が言っていますが、AWSのさまざまなサービスを使いながら、社会課題に挑戦し価値創造を目指してほしい、というメッセージと解釈していますが、そこに「Keep calm」が追加されています。直訳すると「落ち着け」というメッセージになりますが、AIの激動の変化の時代においても、落ち着いて好奇心やオーナーシップを持って博学になり、他者と会話しながらシステムを組み上げていけば、価値創造ができるという後押しに感じることができました。

共通メッセージ

4つのKeynoteをまとめると、このようなメッセージに集約されます。

• AI時代における「差別化にならない稼働」の解消に向けた取り組み
• AWSにおける選択肢の多様性の重要さ
• 上記の活用におけるAIのビジネス活用と価値創造の加速

また、先述した3つのカテゴリに向けてはこのようなメッセージに整理できます。

• 生成AIを使う人向け
  • AIエージェントを使うシチュエーションをある程度固定して実例を深めてほしい
• 生成AIのアプリケーションを作る人向け
  • AIエージェントの開発フローにおいて、実装が難しいプロセスの解消をおこなったこと
  • 非AI系サービスの連携強化や、そもそものサービスのアップデートによる、AIエージェントの強化
• 生成AIそのものを作る人向け
  • ツールとしてのインフラの進化
  • 生成AIモデルのデプロイを楽にするための仕組み

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注目されるサービスアップデート

サービスアップデートの解説は行いませんが、この3つのカテゴリに合わせた主なアップデートを1つずつ紹介します。

生成AIを使う人向け

AWSのFrontier Agent

• Kiro autonomous agent
• AWS Security Agent
• AWS DevOps Agent

生成AIのアプリケーションを作る人向け

Amazon Bedrock AgentCore Evaluations

生成AIそのものを作る人向け

Amazon Nova Forge

その他注目サービス

Keynoteでは触れられていませんでしたが、AWS Interconnectを使ったマルチクラウドへの閉域接続は個人的に注目しています。(NET403のセッションより)

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期間中に発表されたアップデート

AWSの公式資料の引用となりますが、各サービスこのようなアップデートがありました。

AI系サービス

AIアプリケーション開発

• 1. Neuron Kernel Interface
• 2. AWS Trainium PyTorch Native Support
• 3. AWS AI Factories
• 4. Amazon SageMaker AIのサーバレスMLflow機能を発表
• 5. Amazon SageMaker AI Serverless model customization
• 6. Amazon SageMaker HyperPod Elastic Training
• 7. Amazon SageMaker HyperPod Checkpointless training
• 8. Amazon Nova 2
• 9. Amazon Nova Forge
• 10. Amazon Bedrock に18のオープンウェイトモデルを追加
• 11. Amazon BedrockがReinforcement Fine-tuningをサポート
• 12. Amazon BedrockがOpenAIのResponses APIをサポート
• 13. Amazon Bedrock Knowledge Basesのマルチモーダル検索
• 14. Amazon Bedrock AgentCore Runtimeが双方向ストリーミングに対応
• 15. Amazon Bedrock AgentCore Evaluations
• 16. Policy in Amazon Bedrock AgentCore
• 17. IAM Policy Autopilot
• 18. AWS MCP Server
• 19. Amazon API GatewayがMCPプロキシ機能に対応
• 20. Amazon Nova Act が一般利用開始に
• 21. Strands Agents SDKのアップデート

AI利用サービス

• 1. Kiro Powers
• 2. Frontier Agent - Kiro Autonomous Agent
• 3. Frontier Agent - AWS DevOps Agent
• 4. Frontier Agent - AWS Security Agent
• 5. AWS Transform Custom
• 6. AWS Transform の VMware移行向けAIエージェント機能
• 7. AWS Transform の .NET 変換機能の強化
• 8. AWS Transform の Windowsモダナイズ用AIエージェント
• 9. AWS Transform for Mainframeの機能強化
• 10. Amazon CloudWatchでインシデントレポート生成が可能に

コンタクトセンター

• 1. Amazon ConnectのAIエージェントがMCPをサポート
• 2. Amazon Connectでテストとシミュレーション機能を提供
• 3. Amazon Connectの機能強化 – AI関連9件
• 4. Amazon Connectの機能強化 – その他10件

非AI系サービス

AWS全般、パートナー向け

• 1. AWS コンピテンシープログラムのアップデート
• 2. AWSとCrowdStrikeの連携によるセキュリティ監視の統合
• 3. AWS Marketplace Multi-Product Solutions
• 4. AWS Marketplace そのほかのアップデート
• 5. AWS Partner CentralがManagement Consoleで利用可能に
• 6. AWS Supportの変革 - 人間の専門知識を備えたAIによる支援
• 7. AWS AI League 2026 Championship

コンピューティング

• 1. AWS Graviton 5
• 2. Amazon EC2 M9g Instance
• 3. AWS Nitro System - Nitro Isolation Engine
• 4. Amazon EC2 M8azn Instance
• 5. Amazon EC2 C8a Instance
• 6. Amazon EC2 X8i Instance
• 7. Amazon EC2 X8aedz Instance
• 8. Amazon EC2 C8ine Instance
• 9. Amazon EC2 M4 Max Mac Instance
• 10. Amazon EC2 P6e-GB300 UltraServers
• 11. Amazon EC2 Trn3 UltraServers
• 12. Amazon EKS Capabilities
• 13. AWS Lambda Durable Functions
• 14. AWS Lambda Managed Insatances

データベース・分析・ストレージ

• 1. Amazon RDS の最大容量拡張 (商用DBエンジン)
• 2. Amazon RDS for SQL ServerのCPU最適化 +α
• 3. Database Savings Plans
• 4. Amazon OpenSearch Serviceの機能強化
• 5. Amazon EMR Serverlessでローカルストレージが不要に
• 6. Amazon EMRのApache Spark upgrade agent
• 7. AWS Glueがマテリアライズドビューに対応
• 8. Amazon SageMaker Catalogでデータ分類の自動化が可能に
• 9. Amazon SageMaker Catalogがアセットメタデータの出力に対応
• 10. AWS Clean Roomsの合成データ生成機能を発表
• 11. Amazon S3 Vectors 機能強化と一般利用開始
• 12. Amazon S3 Storage Lensの機能強化
• 13. Amazon S3 updates

ネットワーク・セキュリティ・Observability

• 1. AWS Interconnect – Multicloud
• 2. AWS Interconnect - Last mile
• 3. Amazon Route 53 Global Resolver
• 4. AWS Security Hubの一般利用開始と機能強化
• 5. Amazon CloudWatch Unified management and analytics

引用：https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/AWS-Black-Belt_2025_AWS-reInvent-Recap.pdf

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自社ビジネスへの活用

AWSのAIエージェントの活用領域はChatGPTやCopilotのような汎用的な利用シーンではなく、自社業務特化の領域になっていくのが良いと考えています。こうした独自のAIエージェントの開発においては「これを使えば大丈夫」といった銀の弾丸は今のところないと考えておりますので、実直に経験やコンテキストを積み重ねていくことが大事だと考えています。主なプロセスとしてはこのような形になるかと思います。

• 一通りのツールがそろったので、まずは自社の業務に使い始める
  • 繰り返しの業務だが、フローが固定しない、情報検索が必要な業務に使う
  • もしくは、すでに出来上がっているFrontier Agentを使って業務を組み立てる
  • プロダクションレベルのセキュリティや可用性はすでにあるサービスを活用する
• 生成AI/AIエージェントの評価プロセスを自社業務に追加する
  • ツールによる評価、人による評価を業務プロセスに組み込む
  • アプリケーションのコードとプロンプトを分離する
• AIエージェント開発者の「つらい」「めんどくさい」を解消する
  • 複雑な業務プロセス、データの集約など技術だけに限らない部分も含む
  • 誰でもAIエージェントを作れる仕組みを自社に組み上げる
• 自社の経験値やコンテキストを積み上げていく
  • 自社の経験値やコンテキストが次の差別化要素になる

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まとめ

今まではKeynoteごとの解説を行っていましたが、一つにまとめたことで共通メッセージや一貫したストーリーを感じることができました。AIの時代においてが「何がしたいか」と「経験値を積み上げていく」ことがより重要になっていくことを改めて実感することができました。

NTT東日本では、AWSの構築保守だけではなく、ネットワーク設計なども含めたエンドツーエンドでのソリューション提供をおこなっております。AI時代における伴走支援もぜひ一緒に行わせていただければと思います。

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