初めに
AWS re:Invent 2025に参加して、二日目の記録をします。
二日目のセッションその一 - AWS GameDay: Agentic AI ft. Dynatrace
セッションのカタログ
Join us for an immersive and collaborative learning exercise to develop practical skills in implementing AI-assisted solutions on AWS. Dive into a live AWS environment where you will enhance various workloads with cutting-edge AI capabilities. You will leverage and build skills in Amazon Bedrock, foundation models, AI agents, intelligent automation, and ML-powered operations. Face challenges that blend traditional cloud architecture with the power of AI! Whether you are an AI enthusiast or just getting started and looking to build your AI skillset, this GameDay will put your AI skills to the ultimate test. This session features integrated use cases with Dynatrace. Walk-ups welcome.
Type: Gamified learning
Level: 300 – Advanced
Features: Hands-on, Interactive
Area of Interest: Generative AI, Agentic AI, Machine Learning
内容
一つ目のDynatraceの課題にはまりすぎて、後続の課題はあまりできなかったです。
Dynatraceは、業務システムのパフォーマンスをリアルタイムに監視し、システムの安定稼働と問題の早期発見・解消を可能とするAPM＆オブザーバビリティプラットフォームです。
監視して問題に気付いた場合、Davis AIと相談すると、ワークフローが生成されて自動で問題の解消ができます。
後、live debuggerの機能があり、breakpointの作成ができます。
実際にシステムはそのまま動いて、snapshotを取得し、何の問題があるのか確認できます。
後続の課題を少しやったが、コマンドを実行するだけであまり実感がありませんでした。
agentを作成し、AWS Bedrock AgentCoreに作成されたagentをデプロイする感じです。
二日目のセッションその二 - A deep dive into AI/ML development in SageMaker Unified Studio
セッションのカタログ
ML teams often struggle with fragmented tools and disconnected solutions that slow down AI development. SageMaker Unified Studio offers a single environment for data processing, integration, and analysis alongside trusted tools for AI/ML development. This deep dive session will demonstrate how SageMaker Unified Studio streamlines the path from data management to ML model deployment, with a focus on purpose-built tools for each step of the model lifecycle.
Type: Chalk talk
Level: 300 – Advanced
Features: Interactive
Topic: Analytics, Artificial Intelligence
Area of Interest: Generative AI, Machine Learning
Role: Data Engineer, Data Scientist, Developer / Engineer
Services: Amazon SageMaker, Amazon SageMaker AI
内容
AWS Sagemaker Studioを使っていかにAI開発を加速する話でしたが、Sagemaker Studioを使ったことがないのと、AI開発もやっていませんので、全然話についていなかったです。（大学で理解できない授業を受けている気分でした。）
知らないサービスについてはchalk talkは参加しない方がいいというのがわかりました。Workshopとかであればもうちょっと実感があるかもしれないです。
授業の最後にいくつかの記事が共有されました。興味ある方は読んでみてください。
二日目のセッションその三 - Build Agentic Voice Chat with Nova Sonic, Bedrock AgentCore, MCP & more
セッションのカタログ
In this hands-on builder session, you’ll work with an AWS expert to create an agentic voice chat application using Nova Sonic, integrated with Amazon Bedrock AgentCore, Strands, RAG workflows, and the MCP framework for multi-agent architecture. Follow step-by-step guidance to set up models, connect external knowledge bases with RAG for richer context, integrate multi-turn agentic workflows, and deploy a scalable voice chat app optimized for cost, latency, and accuracy. Bring your laptop and explore the tools and frameworks driving next-gen conversational AI.
Type: Workshop
Level: 300 – Advanced
Features: Hands-on, Interactive
Topic: Artificial Intelligence
Area of Interest: Agentic AI
Services: Amazon Nova
内容
ここで紹介されるのはNova Sonicという「音声 → 音声 (speech-to-speech)」の AI モデルです。
workshopで紹介されるのはNova Sonicで、新しいバージョンになります。
新機能は以下の通りです。
Turn Taking Configuration (v2) - Fine-grained control over conversation responsiveness
Multilingual Support (v2) - Enhanced polyglot and bilingual voice capabilities
Cross-modal Input (v2) - Send text messages alongside voice input
Asynchronous Tool Calling (v2) - Natural conversation flow while tools execute in the background
多言語をサポートすると書いてありますが、日本語はまだのようでもうちょっと待つ必要がありそうです。
Voice ID、System Prompt、Tool usage configuration、Chat historyの保持ができます。
Bedrock knowledge Bases、MCP、AgentCoreでマルチエージェントの構造も見せられました。
人間みたいにカスタマサポートできるアプリのイメージが湧いてきましたので、面白かったです。
ワークショップのURLとコードは以下の通りです。
少し余談
今日のセッションは少し外れと感じた部分もあったのですが、GameDayに参加したメンバーは全員中国人で少し面白かったです。
他の方はアメリカで働いて、会社全体で100人ぐらい来ているようです。(Federal Reserve Bankで、アメリカの中央銀行ですごそう)
AWSに詳しくないため、勉強しに来た感じです。
AWS re:Inventにはいろんなバックグランドの方が来ているのが一つの楽しみところでもあります。