現地に行けなかった／AIの話だけ追いたい／でも260本以上のセッションも動画も見てる時間がない。
そういう人（＝去年の私）向けに、AI関連のコンテンツだけを抜き出して、3行要約 + 優先度 + リンクにまとめました。
前回の「行けなかった人向けまとめ」の続編です。
📌 この記事の構成
- 本編は AWS Summit Japan 2026（6/25–26 開催） のコンテンツだけ（基調講演・Japanのセッション・会場ブース事例）を扱います。
- 基調講演で紹介された 新サービス（AgentCore harness / Managed KB / Cedar など）は、先行開催の AWS Summit New York 2026（6/17）が初出 のものが多いです。それらの詳細＝一次情報は、混ざって分かりにくくならないよう 記事末尾の【欄外】 にまとめました。
- つまり「Japanで何が話されたか」は本編、「その機能をもっと知りたい」は欄外、という住み分けです。
この記事の使い方（30秒で）
- まず下の マスターチェックリスト を見て、気になるテーマに
気になっていたのチェックを入れる - 各項目の 3行要約 だけ読む（リンク先を全部開かなくてOK）
- 🔴(S) だけ、リンク先を読むか、スライドPDFをAIに投げて要約させる
- 見終わったら
今回見たにチェック → 後から読み返したとき「あの時これが気になってて、これは見た」が一目で分かる
「動画から入ると死ぬ。記事 → スライドAI要約 → 動画はSランクだけ」が鉄則です。
本記事の中心は「2. Japanのセッション」。現地参加者が書いた“今すぐ読めるAIレポート”を厳選してあります。
今年のAIの全体像（3行）
- テーマは「エージェントを作る」から「エージェントを本番で運用・統制・継続改善する」へ移行
- 主役は AgentCore / Kiro / Managed Knowledge Base / Cedar(AgentCore Policy)
- キーワード：
AgentCore harnessManaged Knowledge BaseAWS ContextS3 AnnotationsKiroDevOps AgentAWS TransformContinuum / Security AgentCedar / AgentCore PolicyPhysical AI
規模感：イベントカタログ掲載の 167ブレイクアウトセッションのうち約半数（83）がAIエージェント関連。今年のJapanは完全にエージェント一色でした。
マスターチェックリスト
本編（AWS Summit Japan 2026）
| # | 内容 | 優先度 | 気になっていた | 今回見た |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Japan基調講演の全体像 | 🔴 S | ☐ | ☐ |
| 2 | Japanのセッション：今すぐ読めるAIレポート＆注目セッション | 🔴 S | ☐ | ☐ |
| 3 | 会場ブース・事例（製造業 / Physical AI / 体験ブース） | 🟢 B | ☐ | ☐ |
【欄外】基調講演で紹介された新サービスの一次情報（発表元：NY Summit 2026 / 公式ドキュメント）
| # | 内容 | 優先度 | 気になっていた | 今回見た |
|---|---|---|---|---|
| A | 新発表の総まとめ | 🔴 S | ☐ | ☐ |
| B | AgentCore / harness / Memory / RAG の一次情報 | 🔴 S | ☐ | ☐ |
| C | ガバナンス・セキュリティ（Cedar / AgentCore Policy / Security Agent） | 🔴 S | ☐ | ☐ |
| D | 開発エージェント（Kiro / DevOps Agent / Transform） | 🟡 A | ☐ | ☐ |
優先度の凡例：🔴 S（最優先・まずここ）／🟡 A（できれば）／🟢 B（余裕があれば）／🔵 随時チェック用
本編：AWS Summit Japan 2026 を追う
1. Japan基調講演の全体像（ここだけでも読む価値あり）
🔴 基調講演レポート（クラウド Watch）
リンク: https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/event/2120217.html
種別: 記事（Japan現地レポート）／優先度: S
3行要約：
- AWSのエージェント戦略は「業務／開発／セキュリティのためのエージェント」＋「エージェントの構築」の4分野で整理された
- 「モデルがエージェントの脳なら、ハーネスはエージェントの体」という説明が今年の全体像を一番よく表している
- 顧客事例として、Claude Codeの全社展開で約8割のソースコードがAI生成・PR数1.5倍、自社小型モデルで精度+10pt・推論5倍 など具体的な数字が出ている
なぜ見るか：Japan基調講演の動画を見る前に、これ1本で要点が掴める。 時間がないならまずこれ。
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2. Japanのセッション：今すぐ読めるAIレポート＆注目セッション
ここが本記事の中心。(2-1) 探す入口 → (2-2) 今すぐ読めるレポート → (2-3) オンデマンド公開後の買い物リスト の順で並べています。
時間がない人は (2-2) を3本読むだけ でも、今年のAIエージェントの「本番運用のリアル」がかなり掴めます。
2-1. セッションを探す入口
🔵 AWS Summit Japan 2026 公式サイト（カタログ／オンデマンド）
リンク: https://aws.amazon.com/jp/events/summits/japan/
- 基調講演・260超のセッションのカタログ／タイムテーブルへの入口
-
オンデマンド配信の視聴方法は「準備でき次第、公式サイトで告知」。動画・スライドはここで公開される見込み。ブックマーク推奨
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🟡 おすすめAIセッション10選ガイド（NHN テコラス Tech Blog）
リンク: https://techblog.nhn-techorus.com/archives/44177
- 開催前に書かれた事前ガイド。AI関連を中心に注目セッション10本をセッションID付きで紹介
- 各セッションの「日時・登壇者・関連サービス・おすすめポイント」まで載っていて、買い物リスト作りに最適
- 下の (2-3) は、このガイドを土台に私がAI観点で再評価したものです
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🔴 クラスメソッド DevelopersIO（セッションレポート随時公開）
リンク: https://dev.classmethod.jp/articles/aws-summit-japan-20260625/
- クラスメソッド社員によるJapanセッションレポートが特設ポータルで随時公開される（定番）
- 探し方のコツ：
site:dev.classmethod.jp "AWS Summit Japan 2026" Bedrockのようにキーワードで絞る - 現地参加者が「何が重要だったか」を人力で圧縮しているので、動画より速い
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2-2. 今すぐ読めるAIセッションレポート（オンデマンド待ち不要・厳選3＋α）
ここが一番おいしい。 現地参加者が聴講して書いたレポートなので、動画公開を待たずに「結局何が語られたか」が今読めます。特に上2本は本番運用の設計に直結します。
🔴 CNS454「ワークフローオーケストレーターにおける複雑性と非決定性のコントロール」（サーバーワークス）
リンク: https://blog.serverworks.co.jp/AWS_Summit_Japan_2026__CNS454
なぜ面白い／ためになる：
- 「決定論的な骨格（Step Functions）の中に、非決定論的なAIエージェント（Bedrock / AgentCore）を埋め込む」 という設計思想が主題。今年のテーマ「LLMはアドバイザリ、骨格はコードで決定論的」の実装そのもの
- 前処理（整形・検証）→ AI判断 → 後処理（保存・通知・監査）という型に、
waitForTaskTokenで human-in-the-loop を差し込む構成が図解されている - 「エージェントが暴れても、外側のワークフローが安全弁になる」という、本番でAIを動かす王道パターンが学べる
→ 本番でAIエージェントを安全に動かす設計を考えている人は、まずこれ。
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🔴 AIM342「本番運用を見据えたAIエージェント – AgentCore 9つのベストプラクティス」（iret.media）
リンク: https://iret.media/200704
なぜ面白い／ためになる：
- AIエージェントの本番運用を 「基盤を作る／高品質に磨く／継続運用する」の3フェーズ・9ルール に整理した、運用の地図
- 評価（継続テスト・A/Bテスト）、メモリ／Gateway によるツール統合、セキュリティ分離・ガードレール、
AgentCore optimizationやAWS Agent Registry（Preview）まで本番要素を網羅 - 「AIエージェントを開発するとは何か」という組織プロセスの話まで踏み込んでいる
→ AgentCoreで本番運用を始める前のチェックリストとして優秀。
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🟡 AIM329「社内AIエージェント展開の勘所」（iret.media）
リンク: https://iret.media/200468
なぜ面白い／ためになる：
- 社内導入の最大の壁「評価が難しい」を正面から扱う。成功/失敗の二択では原因が追えず、意図理解・ツール選択・計画妥当性・安全性まで多観点で見る必要がある、という整理
- 打ち手は「手動テスト → 評価ハーネスの構築・保守へ段階的に育てる」「
AgentCore evaluationsの LLM-as-a-Judge で多観点評価」 - アクセス手段（ナレッジベース／MCPサーバー／デスクトップ型）の選択や、作り込み型エージェントのボトルネックも率直
→ 「導入したけど評価で詰まっている」人に刺さる、現場のリアル。
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＋α（体験系・息抜き）：サーバーワークスの ブースレポート（AgentCore Runtimeでリアルタイム作曲・VJをやる「AI DJ/VJ」など）も読み物として面白いです → https://blog.serverworks.co.jp/AWS_Summit_Japan_2026__booth
2-3. オンデマンド公開後に見る「AI買い物リスト」（NHN 10選をAI観点で再評価）
動画・スライドが公開されたら、ここから優先度順に見る用。NHNの10選を、AI関連に絞って私の評価（🔴/🟡）を付け直しました。
| 優先 | セッションID | タイトル（要点） | なぜ見る |
|---|---|---|---|
| 🔴 | AIM414 | AI Agent 精度改善 – プロトタイプから本番へ | 指示無視・ハルシネーション・長文での会話崩壊を、Prompt / Tool / Orchestration の各層で「なぜ起きる・どう直す」。実務直結度No.1 |
| 🔴 | AIM311 | 生成AIを評価する技術（モデル評価＋エージェント評価） | ゴールデンデータ／LLM-as-a-Judge／本番での継続評価。品質を定量化できていない組織向け |
| 🔴 | BIZ204 | 政府の生成AI基盤『源内』（デジタル庁） | 10万人規模・マルチテナントSaaS・AgentCore採用の意思決定プロセス。大規模SaaS設計の生きた教材 |
| 🔴 | ARC446 | アーキテクチャ道場 2026 – AI時代編 | 「LLMは嘘をつく・コスト爆発・文脈を忘れる」前提でSAが設計をレビュー。AI非機能要件の設計パターン |
| 🟡 | AIM313 | Agentic AI構築：Nova Act + Strands Agents | Nova Act（Web自律操作）・Strands・AgentCore Identity を横断する3デモ。マルチエージェント構築の全体像 |
| 🟡 | AIM216 | Agentic BI の再構築と民主化（Amazon Quick） | データ活用の民主化を Agentic AI で。Amazon社内事例つき |
| 🟡 | PRT136-S | 「使う」から「共に働く」へ －Claude最新動向－ | Claude Code / Claude for Enterprise / Cowork の動向と本番導入効果（Anthropic公式登壇） |
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※ AI以外でも良質：ARC339（2025/10の大規模障害から学ぶレジリエンス。Fidelityが9分で2000アプリを別リージョン移行）、DAT338（Aurora DSQL 完全解説）、DAT318（RDS/Auroraのコスト最適化）。AIの息抜きにどうぞ。
3. 会場ブース・事例（製造業 / Physical AI / 体験ブース）
「で、実務でどう使われてるの？」を知りたい人向け。すべてJapan会場の展示です。製造業まわりはSMB案件のリファレンスとして強い。
🟢 製造業ブース：ソフトウェア定義型ファクトリー（AWS公式ブログ）
リンク: https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-summit-japan-2026-mfg-sda-with-ai-agent/
- ソフトウェアPLCの開発環境CODESYSのMCPサーバー経由でソースを解析し、修正提案→承認後に適用
- 修正をいきなり本番に流さず、クラウド上のNVIDIA Isaac Simで動作検証してから適用
- 「AIが提案 → シミュレーションで検証 → 人が承認」という製造現場向けの安全なループの実例
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🟢 製造業ブース：生成AI時代の製品設計開発（AWS公式ブログ）
リンク: https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-summit-japan-2026-mfg-productengineering/
- 1台のロボットアームをKiroへの日本語指示だけで4ステップ設計するデモ（基盤モデルはClaude Opus 4.8 等）
- CAE解析・CAD操作・過去ナレッジ活用など、属人性の高い設計業務をAIで加速
- HPC基盤 EDH（旧SOCA）の紹介も
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🟢 AIエージェント体験ブース2選（QES ブログ）
リンク: https://www.qes.co.jp/media/aws/a1008
- リアルタイムなサッカー実況エージェント（AgentCore + GRFサーバー + WebRTC/SSE配信）の構成が具体的
- 工場の安全管理AI「安全ヨシ！」によるエッジ側での保護具付け忘れ検知など、現場AIの実装が見られる
- 「生成AIを業務のどこに効かせるか」という視点が得られる
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🟡 Physical AI – Spatial Computing 展示（ブースA160 / AWS公式ブログ）
リンク: https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-summit-japan-2026-physical-ai-spatial-computing/
- 仮想ロボット（自律走行車・ドローン）が NVIDIA Isaac Sim 上で強化学習し、自律走行・レースする様子を体験できるブース
- 画像から3Dデータを生成（3D Gaussian Splatting / Image to 3D）→ Step Functions で自動パイプライン化 → SDMA（Spatial Data Management on AWS）で一元管理、という構成が具体的に解説されている
- 物流AGV・建設ドローン点検・工場の自律搬送ロボットなど Physical AI の実ユースケースまで踏み込み、構成要素（EC2 GPU / DCV / Step Functions / S3 / DynamoDB / EventBridge）も全部公開
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🟢 スタートアップ向けガイド／Physical AI（AWS Startupブログ）
リンク: https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/aws-summit-japan-2026-startup-zone-guide/
- 生成AIの次の波「実世界で動くAI（Physical AI）」の特設エリアが今年の見どころのひとつ
- 外科特化型生成AI（Surgical VLM）など尖った事例の紹介
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【欄外】基調講演で紹介された新サービスの一次情報
⚠️ ここから下は AWS Summit New York 2026（6/17）の発表 / 公式ドキュメント です。Japanの会場コンテンツではありませんが、Japan基調講演で紹介された各機能の詳細を深掘りする用にまとめています。「機能の中身まで知りたい人」向けの付録です。
A. 新発表の総まとめ
🔴 New York Summit 2026 主要発表まとめ（AWS公式ブログ）
リンク: https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/top-announcements-of-the-aws-summit-in-new-york-2026/
種別: 公式ブログ（NY Summit発表）／優先度: S（一次情報）
- 今年の新サービスの一次情報。AgentCore harness GA、Managed Knowledge Base、Web Search on AgentCore、Continuum、Security Agent などが一覧で読める
- Japan基調講演で紹介された機能の「発表元」はほぼここ
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🟡 NY Summit 新発表まとめメモ（Qiita / hayao_k さん）
リンク: https://qiita.com/hayao_k/items/44b25e2a51d12482a308
種別: 記事（NY発表の日本語圧縮・非公式）／優先度: A
- 上記の公式発表を日本語でエンジニア目線に圧縮した非公式まとめ。公式より読みやすい
- AgentCore harness / Managed KB / Continuum / DevOps Agent / AWS Context などを機能ごとに整理
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B. AgentCore / harness / RAG の一次情報
harness・Managed KB・Web Search・AWS Context の詳細は上の 欄外A の2本 に。さらに実装寄りの最新情報が欲しい人は下記。
🟡 週刊AWS 2026/6/1週（AgentCore周辺アップデート総ざらい）
リンク: https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-weekly-20260601/
- Summit直前週のアップデート密集。AgentCore Identity、Step FunctionsのAgentCore推論ステップ統合、Bedrock上のOpenAIモデルGA など
- Step FunctionsからマネージドハーネスをWorkflow Studioで直接作れる点は実装者向けに重要
- [ ] 気になっていた- [ ] 今回見た
🔴 AgentCore Memory がクロスアカウントアクセスに対応（AWS What's New）
リンク: https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2026/06/agentcore-memory-cross-account-access/
種別: 公式アップデート（2026/6/23）／優先度: S（一次情報）
- 複数AWSアカウントにまたがるエージェント構成が可能に。メモリリソースと、それを使うエージェントを別アカウントに分離できる
- リソースベースポリシーで「別アカウントのプリンシパルにメモリのデータプレーンAPI呼び出しを許可」。イベント作成・記録の書き込み/取得・セマンティック検索を、フルARN参照でクロスアカウント実行
- 配信先（S3 / SNS / Kinesis Data Streams）も別アカウントに置ける
なぜ重要：エージェントのメモリを「テナント／アカウントごとに分離しつつ中央から使う」設計が組める。マルチアカウント前提のマルチテナントSaaS運用に直結する重要アップデート。
- [ ] 気になっていた - [ ] 今回見た
C. ガバナンス・セキュリティ（Cedar / AgentCore Policy / Security Agent）
「システムプロンプトに『〜してはいけない』と書いてもLLMは守る保証がない」——その課題への答え。評価が定まった公式ドキュメント／ブログなので、いつ読んでも価値があります。
🔴 なぜAgentCore PolicyはCedarを選んだのか（AWS公式セキュリティブログ）
- LLMは非決定的なので「エージェントのコードの外側」で決定論的に制御する必要がある、という設計思想
- Cedarはオープンソースの認可ポリシー言語（CNCFに参加）。default-deny / forbid-wins、形式検証可能
- 「LLMの柔軟性 × 自動推論の厳密さ」を組み合わせるneuro-symbolicアプローチ
- [ ] 気になっていた- [ ] 今回見た
🟡 AgentCore Policy 公式ドキュメント
リンク: https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/policy.html
- Gatewayが全リクエストをツール到達前にCedarで評価。自然言語→Cedar自動変換（NL2Cedar）
- 全決定はCloudWatchに記録され監査可能
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🟢 AgentCore Policy ハンズオン検証（Serverless Operations）
リンク: https://serverless.co.jp/blog/dup1-l9i3/
- 「返金ツールは1000ドル未満のみ許可」のような条件付き制御を実コードで検証
- さらに踏み込むなら サーバーワークスのブログ（https://blog.serverworks.co.jp/agentcore_gateway-policy ）も良い
- [ ] 気になっていた- [ ] 今回見た
🟡 AWS セキュリティエージェントに脅威モデリング・Kiroパワー・Claude Codeプラグイン追加（AWS公式ブログ）
リンク: https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-security-agent-adds-threat-modeling-kiro-power-and-claude-code-plugin-and-more/
種別: 公式ブログ（NY Summit発表 / 2026-06-23）／優先度: A（一次情報）
- 脅威モデリング（プレビュー）：設計ドキュメントやソースコードを解析し、データフロー・アーキテクチャ・信頼境界のコンテキストを構築。STRIDEで脅威を特定し緩和策を提示
- コードレビュー更新（プレビュー）：PRスキャン＋是正、セキュリティ要件パック、シミュレーション検証。GitHub / GitLab / Bitbucket / Confluence 対応
-
Kiroパワー / Claude Codeプラグイン / MCP統合：IDE・CLI・AI-IDEから直接、脅威モデル生成・コードレビュー・是正をオープンMCP経由で実行。結果はインライン表示（脅威モデルは
.security-agent/threat_model.mdに保存）
なぜ見るか：設計→開発→デプロイの全フェーズを1エージェントでカバーする「セキュリティのシフトレフト」の具体像。Claude Codeユーザーは特に刺さる。
- [ ] 気になっていた - [ ] 今回見た
D. 開発エージェント（Kiro / DevOps Agent / Transform）
詳細は 欄外A の2本（特に hayao_k さんのまとめ）に機能ごとに整理。要点だけ再掲：
- DevOps Agent リリース管理：本番前にコード変更のリリース準備状況をレビューし、本番相当環境で自律リリーステストを実行
- AWS Transform 継続的モダナイズ：リポジトリを継続スキャンして技術負債を検出し、自律修復のPRを自動生成
- Kiro for iOS：スマホからエージェントのセッション開始・監視・差分確認・承認
※ Japan会場での Kiro の実例は、本編「3. 会場ブース」の 製品設計開発デモ で見られます。
後から自分用メモ（読み返したとき用）
| 日付 | 見たもの（#） | 一言メモ（何が分かった／次にやること） |
|---|---|---|
まとめ
- 今年のAWS Summit Japanのテーマは 「エージェントを作る」から「本番で運用・統制・改善する」へ
- 時間がないなら、まず 本編1（基調講演レポート）→ 本編2-2（今すぐ読めるレポート3本） だけで、今年のAIエージェントのリアルがかなり掴める
- オンデマンドが公開されたら、本編2-3の「買い物リスト」 を持って必要な所だけ見る
- 「機能の中身を知りたい」は【欄外】へ
動画から入ると死ぬ。記事 → スライドAI要約 → 必要なら動画 が正解。
※ 本記事のリンク先の内容・公開状況は変わる場合があります。最新は各公式サイトでご確認ください。