re:Invent2026参加予定の皆さまへ
まずは、深夜のセッション椅子取りゲームお疲れさまでした。
希望していたセッションは予約できましたか？
re:Inventのセッション予約は、年々競争が激しくなっているように感じます。
そこで今回は
- 予約開始後、どれくらいの速さで満席になるのか
- どのようなセッションが早く埋まるのか
を調べるために、セッション予約そっちのけで予約状況の変化を約23分間観測してみました。
この記事は？
re:Invent 2026のセッション予約が2026年10月7日01:00（日本時間）に始まりました。
予約開始から約23分間、AWS Events APIの参照系エンドポイントを定期的に呼び出し、各セッションの空席状態を取得しました。
今年はセッションの情報を取得するAWS Events APIも用意されています。
https://docs.aws.amazon.com/events/latest/devguide/what-is-events-api.html
このAPIを利用し、定期的にポーリングで予約状況のStatusを取得することにより、
- どのくらいの速度でセッションが満席になっていくか
- どのセッションがいち早く満席になってしまったか
を観測した結果をまとめています。
(本記事の時刻は、実際に最後の席が予約された瞬間ではなく、APIで状態変化を初めて観測した時刻です。ポーリング間隔があるため、実際の満席時刻は「最後に非満席を確認した時刻」と「最初に満席を確認した時刻」の間にあります。あくまで筆者の手元PCの計測値であることはご理解ください。)
セッション満席状況の推移
集計期間：2026年10月7日 AM1:00(JST) ～ 2026年10月7日 AM1:23(JST)頃
集計対象：2026年10月7日 AM1:00(JST)時点でカタログに公開されているセッション2169件のうち、予約ができるセッション1418件。
なんと予約開始から23分ほどで、約73％程度のセッションが満席となっています。
最も早く満席になったセッション
今回、観測した中で最も早く満席になったセッションは
AIM407-R — Build a production multi-Agent Systems with Strands
でした。2分8秒の観測タイミングですでに満席になっていることが確認できました。
集計時のポーリング期間の関係で、次点は131件のセッションが同率で2分20秒〜3分8秒の計測期間中にはすでに満席となっていました。
131件の明細は本記事の最後に記載しています。
最後に
次回のセッション予約タイミングは2026年10月7日 AM9:00(JST) となります。
なお私は監視に夢中だった結果、希望していたセッションの半分もとれませんでしたが、8:30から健康診断に行かなくてはいけません...。
この記事を参考に、皆さんが私の分まで希望のセッションを無事予約できることを願っています。
念のため、2026年10月7日時点ではAWS Events APIの予約・取り消しは利用できないことをお忘れなく。
(AWS Events APIによる予約・取消は10月8日まで409を返すと公式ドキュメントに記載されています。)
https://docs.aws.amazon.com/events/latest/devguide/what-is-events-api.html
おまけ
観測区間：2分20秒〜3分8秒 と同率2位の速度で満席となった131セッションを記載しておきます。
AIM — AI・機械学習（10件）
- AIM301-R1 — Application Archeology: Digging up lost knowledge with Kiro
- AIM351-R1 — Build an automated evaluation pipeline for AI agents
- AIM401-R — Agents that train themselves: autonomous reinforcement learning on AWS
- AIM401-R1 — Agents that train themselves: autonomous reinforcement learning on AWS
- AIM407-R1 — Build a production multi-Agent Systems with Strands
- AIM429-R — From prompts to loops: inference best practices for agents
- AIM439-R — Getting Started with AgentCore: ship an agent to production in 3 hours
- AIM446-R — Beyond Prompt Engineering: Optimize the Agent Harness
- AIM446-R1 — Beyond Prompt Engineering: Optimize the Agent Harness
- AIM450 — Context engineering for production agents on AgentCore
ANT — 分析（4件）
- ANT319-R — 10 tips for querying Apache Iceberg data with Amazon Redshift
- ANT319-R1 — 10 tips for querying Apache Iceberg data with Amazon Redshift
- ANT412 — Apache Iceberg V3 on AWS: Lower Costs, Better Lakehouse Performance
- ANT437-R1 — Accelerate lakehouse analytics with Apache Iceberg materialized views
API — アプリケーション統合（3件）
- API314-R — A closer look at AWS Lambda durable functions
- API314-R1 — A closer look at AWS Lambda durable functions
- API316 — Coding an AI agent from scratch with AWS Lambda durable functions
ARC — アーキテクチャ（5件）
- ARC202-R — Where do agents fit? A capability-first approach to agentic AI
- ARC310-R1 — Well-Architected in your AI coding agent: Find gaps before you commit
- ARC314-R1 — Architect resilient agentic systems: Patterns beyond the happy path
- ARC318-R — Architecting for resilience and data residency
- ARC323 — Deterministic meets probabilistic: Patterns for reliable AI integration
BIZ — ビジネスアプリケーション（3件）
- BIZ322-R1 — Build End-to-End Testing & Self-Healing Framework for Agentic AI
- BIZ403-R — Agentic Memory: Build AI Agents That Learn from Every Interaction
- BIZ403-R1 — Agentic Memory: Build AI Agents That Learn from Every Interaction
COM — コミュニティ主導セッション（3件）
- COM316-R — Think Beyond DevOps: SRE, SOC, and Compliance in One AWS DevOps Agent
- COM317-R1 — Ship Reliable AI Agents with Strands Evaluation and AgentCore Evaluations
- COM328-R — Autonomous Remediation with OpenTelemetry and DevOps Agent
CON — コンテナ（7件）
- CON303-R1 — Agentic developer experience with Amazon EKS
- CON304-R1 — Accelerate declarative resource management with Amazon EKS Capabilities
- CON319-R1 — Amazon EKS incident response and remediation with AWS DevOps Agent
- CON335-R — Architect production MCP servers on Amazon ECS
- CON335-R1 — Architect production MCP servers on Amazon ECS
- CON401-R1 — Accelerate platform engineering on Amazon EKS
- CON402-R1 — Amazon EKS: Infrastructure as code, GitOps, or CI/CD
COP — クラウド運用（14件）
- COP310-R1 — Automate threat detection and response across your logs
- COP312-R1 — Embed FinOps into your CI/CD pipelines
- COP315-R1 — Automate patching and compliance with AI-powered visibility
- COP320-R1 — Custom SRE agents: From prompt to proactive ops with DevOps agent
- COP324-R1 — AI-Powered FinOps: Cloud Cost Optimization in Practice
- COP325-R — Observability patterns for agentic AI in production
- COP331-R — AIOps strategy: foundations before firefighting
- COP401-R — Building eval-driven observability for AI agents
- COP401-R1 — Building eval-driven observability for AI agents
- COP402-R — Scaling operations with MCP, ACP, and A2A
- COP404 — Go headless: managed harness to custom DevOps orchestration
- COP406-R — Rethink release management for the agentic coding era
- COP408 — Correlate database query latency to user impact
- COP410-R — Build a fully managed open source observability stack on AWS
DAT — データベース（10件）
- DAT301-R1 — Autonomous DBOps: Agentic AI for maintaining databases
- DAT307-R1 — Build stateful agentic AI workflows with Aurora, MCP, and AgentCore
- DAT406-R1 — Build agentic GraphRAG apps with Amazon Neptune
- DAT431-R1 — AI-assisted data modeling for Amazon DynamoDB
- DAT442-R — Adopt evolving Amazon DynamoDB resiliency design patterns
- DAT442-R1 — Adopt evolving Amazon DynamoDB resiliency design patterns
- DAT442-R2 — Adopt evolving Amazon DynamoDB resiliency design patterns
- DAT443-R — Context engineering for agents: memory, SQL, knowledge graphs & skills
- DAT443-R1 — Context engineering for agents: memory, SQL, knowledge graphs & skills
- DAT443-R2 — Context engineering for agents: memory, SQL, knowledge graphs & skills
DVT — 開発ツール（9件）
- DVT302-R — Too many tools: Building software in the age of agents
- DVT310-R — Agentic development with AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)
- DVT310-R1 — Agentic development with AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)
- DVT339 — Best practices for making coding agent orchestration more deterministic
- DVT406-R — Make the agent code while you sleep
- DVT413-R — Apply Amazon's frontier team playbook to your organization
- DVT413-R1 — Apply Amazon's frontier team playbook to your organization
- DVT415-R — Mastering agentic development: skills, custom agents, and steering
- DVT415-R1 — Mastering agentic development: skills, custom agents, and steering
GHJ — Gamified learning（2件）
- GHJ301-S — AWS GameDay - Agentic AI & AI Application Monitoring ft. New Relic
- GHJ305 — AWS GameDay - Application Security & AI-Powered Penetration Testing
IND — 業界（17件）
- IND302-R1 — Evaluating AI agents for production in financial services
- IND313 — Event-driven AI agents for security triage with AWS Continuum
- IND317-R1 — Automate disaster recovery with Amazon Bedrock AgentCore
- IND331-R — Don't rewrite your APIs: Make them agent-ready for agentic AI
- IND331-R1 — Don't rewrite your APIs: Make them agent-ready for agentic AI
- IND3338 — Accelerate Physical AI development with NVIDIA on AWS
- IND347-R1 — Build a governed semantic layer with Amazon Bedrock AgentCore and MCP
- IND348-R — Accelerate service onboarding with composable AI plugins
- IND348-R1 — Accelerate service onboarding with composable AI plugins
- IND352-R1 — Autonomous Swarms, Human Command: Building Trusted AI Teammates on AWS
- IND353-R — Agents under oath: HIPAA-compliant agentic AI on AWS
- IND353-R1 — Agents Under Oath: HIPAA-compliant agentic AI on AWS
- IND356-R1 — From static to self-improving agents with Amazon Bedrock AgentCore
- IND358-R — Securing AI agents: Governance patterns for regulated workloads
- IND367-R — Building the semantic intelligence layer for enterprise AI agents
- IND397-R — Accelerate your agentic AI mission from prototype to ATO in weeks
- IND397-R1 — Accelerate your GenAI mission from prototype to ATO in weeks
INV — Innovation・500レベル（1件）
MAM — 移行・モダナイゼーション（3件）
- MAM336 — Adding agentic AI to your legacy app without a rewrite
- MAM419-R — Accelerate legacy Java modernization with custom AI-powered transformations
- MAM419-R1 — Accelerate legacy Java modernization with custom AI-powered transformations
NET — ネットワーク（1件）
OPN — オープンソース（5件）
- OPN310-R — CLI Agent Orchestrator: Open source multi-agent AI for developer CLIs
- OPN310-R1 — CLI Agent Orchestrator: Open source multi-agent AI for developer CLIs
- OPN315 — Bootstrapping GitOps on Amazon EKS with Argo CD, ACK, and kro
- OPN406-R1 — Cut token costs by 50%: Building context efficient agents with Strands
- OPN408 — Connect agents across frameworks live using the A2A open protocol
PEX — パートナー（3件）
- PEX304-R — How to Build Autonomous Enterprise Agents with SOPs using Kiro and Bedrock AgentCore
- PEX311-R — Agentic AI Governance for Regulated Industries
- PEX311-R1 — Agentic AI Governance for Regulated Industries
SEC — セキュリティ（9件）
- SEC310 — Building Production-Ready Agents Securely: Lessons from AWS at Scale
- SEC315-R — Advanced AWS Network Security: Defending Against Emerging Threats
- SEC315-R1 — Advanced AWS Network Security: Defending Against Emerging Threats
- SEC335-R — AI-Assisted Incident Response: Preparing for AI-Assisted Offensive
- SEC362 — Authentication, authorization, and audit for agentic AI on AWS
- SEC381 — Automated Compliance Evidence from Day One
- SEC424-R — A deep dive on IAM policy evaluation
- SEC424-R1 — A deep dive on IAM policy evaluation
- SEC429-R — Tenant-isolated agent memory: one IAM policy for AgentCore Memory
STG — ストレージ（8件）
- STG308-R1 — Accelerate data migrations with AWS DataSync at any scale
- STG332-R — Build AI agents on Amazon S3 Files
- STG333-R — Accelerate database protection, recovery, and testing with Amazon EBS
- STG333-R1 — Accelerate database protection, recovery, and testing with Amazon EBS
- STG357-R — Accelerate database protection and testing with EBS Snapshots and clones
- STG357-R1 — Accelerate database protection and testing with EBS Snapshots and clones
- STG406-R — Advanced S3 performance engineering: From multipart to resilience
- STG420-R1 — Advanced security patterns on Amazon S3
SVS — サーバーレス（10件）
- SVS303-R — AI-driven serverless development with Kiro
- SVS303-R1 — AI-driven serverless development with Kiro
- SVS306-R1 — Building Agentic AI architectures with AWS Serverless
- SVS317-R — Integrating AI agents with event-driven architectures
- SVS322-R1 — Build self-healing Serverless applications with AWS DevOps Agent
- SVS324-R — Building agentic apps with serverless: Lambda as your agent's toolbox
- SVS343-R — A day in the life of a Serverless builder
- SVS343-R1 — A day in the life of a Serverless builder
- SVS401-R1 — Orchestrating agentic applications with Lambda durable functions
- SVS403-R1 — Building stateful AI workflows with Serverless orchestration