はじめに

こんにちは！開発部のCLです。
前年に引き続き、今年もAWS Summit Japan 2025に参加してきましたので、レポートをお届けします。

昨年の記事はこちら
https://qiita.com/hatsukaze/items/f8ba9228f8f563998b9f

AWS Summit Japan とは

AWS Summit Japan は、AWSが主催するクラウドサービス関連では日本最大規模のイベント・展示会です。

イベント規模

160以上の講演セッション
270以上の展示ブース
最新技術を用いたサービスのデモンストレーション・体験が可能

公式サイト
https://aws.amazon.com/jp/summits/japan/

AWS Summit Japan の魅力

1. 最新のAWSサービスを体験できる

最新技術を使ったサービスや機能を実際に触って体験することができます。

2. サービス組み合わせの実践例を学べる

単体のサービスではなく、複数のAWSサービスを組み合わせてソリューションを構築する「ビルディングブロック」のアプローチを学べます。

3. 現役AWSエンジニアと直接対話できる

開発現場の生の声や技術的な質問に、実際にサービスを開発しているエンジニアが答えてくれる貴重な機会です。

効率的な回り方のコツ

先着でお弁当やクッションが配布されるそうですが、大阪からの日帰り参加のため今回は断念しました。

昨年は10時開始のスペシャルセッションに参加するため、会場30分前に到着して行列に並んだのですが、とにかく暑くて大変でした。

昨年の反省点

会場30分前到着 → 長時間の行列で疲労
炎天下での待機 → 体力消耗

今年の戦略

開場後に到着することで、行列に並ぶ必要なくスムーズに入場
スペシャルセッションはマイページから配信視聴可能なので、移動の電車内で視聴

この方法、かなりおすすめです！

AWS Village がおすすめ

昨年はセッション中心でしたが、今年はAWS Villageを中心に回りました。

実際のAWSの開発者と直接話ができる貴重な機会です。展示ブースの担当者と積極的にコミュニケーションを取ることで、新たな気づきや発見があります。

注目の展示紹介

実際に体験した展示の中から、特に印象的だったものをご紹介します。

ハードウェア・IoT系

AFEELA

概要
ソニー・ホンダが共同開発したAI搭載の自動車です。

特徴

技術仕様詳細

40個のセンサー・カメラを搭載
搭載カメラからの学習により、自動運転の精度が向上
SONY製ディスプレイによる高画質・高音質体験
利用者の行動パターンを学習し、ルート提案を実行

実際の体験例
「コーヒー買ってく？じゃあ自動運転で連れて行くね」
このように、自身のライフスタイルを学習し、ルート提案が行われます。

ポイント
利用するたびに学習し、車としての価値が向上していく点が革新的でした。

AIレーシングゲーム

概要
コースの形状を指でなぞるだけで自由にコースを生成できるレーシングゲームです。

特徴

Amazon Nova を活用した背景画像・コース自動生成
自然言語からのコース生成機能
AIによる精密なレース結果採点
直感的なタッチ操作でのコース作成

ポイント
直感的な操作でコース作成ができ、生成AIの可能性を感じられるデモでした。

スマートミラー

概要
美容院の鏡をデジタルサイネージ化した製品で、すでに導入されている店舗もあるとのこと。

主要機能

機能	説明
鏡	従来の鏡としての使用
デジタルサイネージ	待ち時間中の電子広告表示
電子カルテ	顧客情報の表示・管理
AI分析	顔型分析による髪型提案

導入実績
すでに実店舗での導入が進んでおり、実用段階に入っています。

ポイント
実用性と利便性を両立した、現実的なIoTソリューションとして印象的でした。

メンタルケアAI

概要
Mixiの「ROMI」とTHEORIAの「Hugway」という2つのメンタルケアアプリが展示されていました。
合理的な回答ではなく、その人の心に寄り添うような返答をしてくれるのが特徴とのこと。

各アプリの詳細

ROMI（Mixi）

寄り添い型ロボット
合理的な回答よりも、肯定的な反応を重視したチューニング

Hugway（THEORIA）

認知症予防支援アプリ
AIとのチャットを通じて老後生活の見直しをサポート

ポイント
個人に寄り添う性格をファインチューニングで実現している点が興味深かったです。

マーケティング・データ分析系

Customer 360

概要
複数システムの顧客データを一箇所に集約し、360度の視点で顧客を把握するソリューションです。

アーキテクチャ

実用例
「田中太郎」「タナカタロウ」「T.Tanaka」を同一人物として自動判定

ポイント
検索窓一つで複雑な条件検索が可能になる点が実用的でした。

AIペルソナ (PersonaX)

概要
AIでペルソナを作成し、顧客データを分析するサービスです。

技術基盤

AWS Clean Rooms による組織間安全データ共有
Amazonの属性データ（家族構成等）を活用した分析

従来の課題

アンケート分析の信憑性の問題
センシティブな商品分析の困難さ

ポイント
AIで作成したペルソナとチャット形式で対話でき、Amazonの購買データを匿名性を保ったまま分析できる点が画期的でした。

業務効率化系

みずほ - プレゼン資料作成・議事録作成

概要
声紋分析を活用した音声文字起こしとプレゼン資料作成の自動化サービスです。

技術仕様

機能	技術	性能
音声文字起こし	Amazon Transcribe	最大10人の話者分離
議事録作成	スマホ録音対応	リアルタイム処理
資料作成	AI自動生成	SVG形式出力

現在の制限
プレゼン資料作成は、PowerPoint形式での出力は難しく、現在はSVG形式での出力となっています。

ポイント
音声データの声紋分析で10人程度まで話者を切り分けできる精度が印象的でした。

監視カメラの映像分析

概要
AWS Kinesis で配信した動画データをエッジAIで分析するソリューションです。

エッジAIの特徴

エッジAIとは

デバイス上で直接AI処理を実行する技術です。クラウドAIと異なり、データをクラウドに送信するのではなく、端末側で処理を行います。

メリット

リアルタイム処理の実現
通信コスト削減
セキュリティ強化

機能例

入力: 監視カメラ映像
出力: "おもちゃのライオンとパトカーが草の上で向かい合っている"

検索例: "人が倒れている場面を見つけて"
結果: 該当シーンの自動抽出

実用性
監視カメラ以外にも、マーケティングなど様々な場面での応用が期待されますね

Amazon Q Business と Amazon Q QuickSight

概要
既存のアプリにAIアシスタントを導入できるサービスです。

サービス比較

項目	Amazon Q	Amazon Bedrock
カスタマイズ性	低	高
導入スピード	即座	開発必要
月額コスト	約3,000円	従量課金
対象ユーザー	ビジネスユーザー	開発者

主要機能

SlackへのAIチャットボット簡単導入
QuickSightでの自然言語によるグラフ・レポート生成

ポイント
bedrockに比べるとカスタマイズ性は低いですが、即座に導入が可能な点が魅力です。

全体を通しての感想

最新の技術を実際に目で見て、触れることができる非常に有意義な機会でした。

今回の気づき
一口で「AI」といっても、組み合わせ次第で様々な用途に活用できることを実感しました。特に以下の点が印象的でした：

実用性の高さ: 既に実店舗で導入されているサービスが多数
技術の組み合わせ: 単体技術ではなく、複数サービスの組み合わせによる価値創出
エンジニアとの対話: 開発現場の生の声を聞ける貴重な機会

発想力を鍛えるためにも、来年また参加したいと思います。

最後に

はつかぜ株式会社では、IT学習や業務に役立つ情報を定期的にお届けしています。

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