はじめに
プラットフォームグループの手﨑です。
6/25~6/26に開催されたAWS Summit Japan 2025に参加してきました！
会場は例年どおり幕張メッセです。
プラットフォームグループの3名で現地参加してきました。
それぞれのメンバーから印象に残ったセッションやsummit参加に対する感想を記載させていただきます。
参加セッションのレポート
生成 AI による検索アプリケーションの拡張
report by 手﨑
タイトルには「生成AI」とありますが、内容はAmazon OpenSearch Serviceを使ったセマンティック検索の実装方法に焦点を当てており、その中で生成AIの活用方法が紹介されていました。
弊社でも今後OpenSearchを活用した検索機能の追加や改善を検討しているため、良いタイミングで必要な情報を収集でき、大変参考になりました。
このセッションでは、OpenSearchの基本的な活用方法の説明に加え、Acrobat AI AssistantとFreshworksの事例が紹介されており、大規模なシステムでも利用されている機能について知見を得ることができました。
また、ベクトル化の説明において、BedrockもしくはSageMaker AIを活用したEmbeddingsの方法からOpenSearchでのインデックスまで、一連の流れで解説されていた点も理解しやすかったです。
組織全体で AWS コスト最適化を加速する
report by 手﨑
AWS Cloud Financial Management (CFM) フレームワークを利用したコスト最適化について、経営層から現場のエンジニアまで、どのような観点でコストを把握すべきかがまとめられており、実践的な内容でした。
これまで、デフォルトのCost Explorerだけでは現在のコストが適切であるかを一目で判断できない点に課題を感じていました。しかし、このセッションでビジネス指標（KPI、APIコール数など）を基にコストを判断することで、コストの増減が適切であるかを判断しやすくなると理解できました。
QuickSightの利用が前提として解説されていましたが、CUDOS Dashboardのようにテンプレートがいくつか用意されており、そこに各社独自のビジネス指標も加えられれば、より柔軟なコスト分析ができそうです。ぜひ試してみたいと思います。
Amazon ECS & AWS Fargate 運用アーキテクチャ2025
report by 手﨑
このセッションはCommunity Stageでのセッションです。
タイトル通り、運用にフォーカスした内容で、これまでベストプラクティスとされてきたものに対し、最新の状況では何が適切なのかを改めて考えるきっかけとなりました。
ログ、メトリクス、トレース、デバッグに分けて構成されており、これらの情報はすべてコストバランスの兼ね合いが重要だと考えています。そのため、すべてを取得するのではなく、必要な情報をどのように分離して取得すべきかが具体的に解説されており、非常に有用だと感じました。
特にContainer Insights with enhanced Ollyは、早速適用させていただきました。
オープンテーブルフォーマットで実現する、大規模データ分析基盤の構築と運用
report by 小椋
トランザクショナルデータレイクの背景からオープンテーブルフォーマットの説明、そしてApache Icebergによるトランザクショナルデータレイク構築紹介のセッションでした。 現在運用しているデータ分析基盤で最近あがっていた要望に、タイムマシン機能で応えられるのは今の運用コストを軽くできるものと思います。
AWS 上で Apache Iceberg レイクハウスを構築・運用するためのベストプラクティス
report by 小椋
実際に既存のデータレイク/DWHをどのように移行していくかを紹介しているセッションです。 前セッションでのIcebergの紹介もあって具体的にイメージしやすいところがありました。 人によってはZero-ETL / Amazon Data Firehose といったデータパイプライン群の導入の方が優先度が上がる可能性もありそうです。各種の集計バッチをデータ基盤に寄せてリバースETLを構築する時の一助になりそうな印象も持ちました。
AI とデータが創る個別最適な学習体験
report by 辻本
セッションも面白いのが多かったですが、個人的にはIndustries PavilionやAWS Villageのブースが面白かったです。 まず１つ目がAIを教育に活かす、という展示です。 ここでは、AIエージェントを使用して、学校等のテストを作成するというものでした。 例えば、英語だと、今回テストの項目にしたい題材を選択、最近の海外ニュースを抜粋し、 時事を取り入れたテストを作成することが出来るという内容でした。 昨今、学校の先生達が多忙を極めるという話をよく聞くと思います。そういった状況を打開するために非常に良い施策だと感じました。 今回のブースでは、行っていませんでしたが、聞くところによると テストの作成だけでなく、採点も可能というお話でした。 単純なマル/バツだけならいいのですが、例えば数学の証明といった、文章による回答に対して採点を丸投げできるのは非常に良いなぁと思いました。
AI メイクさん
report by 辻本
２つ目が写真から、3Dモデル作成 -> 加工が出来るようになるブースです。 文字通り、正面からの写真を1枚取るだけでAIが側面、背面を予測して 3Dモデルを作り、その3Dモデルに対して、メイク処理を施すことが出来るという内容でした。 そこそこハイスペックなGPUを搭載したインスタンスでAIを動かしているようなのですが、 写真から3Dモデル作成まで、おおよそ20分ということでした。 リモートワークであまりWebカメラを使いたいくない人も 気軽にカメラONの状態と同じような状況に出来るなーっと。 あと、VTuberデビューのハードルもぐっと下がりそうです！
AI の力で、イベントの来場者をカウント、分析しよう！
report by 辻本
３つ目はAIで来場者を分析し、盛り上がっているブースを発見する！という題材のブースです（今回は写真撮るの忘れてた・・・） 会場に設置されたカメラから見れる、来場者の表情等をAIが分析しどこのブース（場所）が盛り上がっているのか いつ盛り上がったのか、といった内容をグラフ化することで見逃せないブースをまわりましょう、といったものでした。 盛り上がると言っても、内容によっては会場が「わっ！」となるようなものもあれば 真剣にうなずきながら聞くといった内容もあったりと、色々な盛り上がりパターンもありますが、そのあたりもしっかり判別出来るようにも出来るらしいです。 今回はAWS Summitを題材にしていましたが、例えばスーパー等のお店（どの売場のどの棚がよく見られているのか）といった シチュエーションでも、使えそうな気がしました。 ただ、これを気にしすぎて、精神的疲労が溜まらないかっていう心配はありますね・・・
AWS Summit Japan 2025へ参加してみて
手﨑の感想
今年で3回目の現地参加となりました。
事前にセッションを選択する際に、難易度を見て選択したり、事前登録以外のCommunity Stageを見る時間を考慮したりと熟れてきた気がします。
今年はどのセッションも何らかの形で生成AIを取り入れたり活用したりしていることが前提となっており、 今後求められるサービス全般としても生成AIが取り込まれていることが当たり前になっていくのかと考えさせられました。
また、生成AIの活用とともにロボット活用や自動車への取り込みなど実物として見ることができるプロダクトが増えたような気がしました。 コンピュータ上の機能だけでなく実物として動作しているところを現地で見ると非常にワクワクします。
前回参加した後に、次はオンライン参加でいいかなと思ったこともありましたが、現地で参加したときの集中力と熱量には敵わないものがあると改めて実感したので 来年も参加していきたいと思います。
小椋の感想
メインブース、パートナーブースに関わらず非常に活況な印象でした。そしてそれぞれのやり方で生成AIを実サービスにどう取り入れているかという紹介が多かったように思います。反面、LLM APIのエラーハンドリング・ワークアラウンドといった運用面での課題まで突っ込んだものは少なかったかもしれないですね。 また、データ分析基盤関連もニアリアルタイム性を求めた環境づくりが求められているように感じました。単純に流行に乗ることはありませんが、ビジネス要求の高まりを見ながら自分達のアップデートも進めなければという思いを強く持つことができたと思います。
辻本の感想
今年もAI関連の目白押しでした。去年もAIが目白押しでしたが、去年と比べて多種多様に感じました。 個人的に興味をもったブースもそうなのですが、各ブースで発表されている内容が 本格的に活用できるようになると、日常生活での快適さがぐっと上がるように感じて、すごいワクワクしました。 数年前まで、AIは遠い先の話だと思ってましたが、思った以上に進化が早く、驚かされるばかりです。 このまま、どのような進化をしていくのか、今から楽しみですね。
あ、最後になりましたが、会場で配布されたお弁当おいしかったです
おわりに
今回のAWS Summit Japan 2025も、最新の技術動向や実践的なソリューションに触れる貴重な機会となりました。
それぞれのセッションでは、今後のプロジェクトに活かせる多くの知見を得ることができました。特に、SREやデータエンジニアリングの分野においても、どのように新しい技術を取り入れていくべきか、現在の課題を解消していくかについてヒントを得られたと感じています。 昨年の時点では目新しさを感じた生成AIですが、今後は当たり前の前提として、取り組むべきだと実感しました。
AWS summitで得た知識と学びを活かして、チームがさらに成長し、より良いサービスを提供できるよう頑張りたいと思います！
