参加した背景、目的
私は今回のre:Invent参加が初めてでした。元々インフラやクラウドの技術に興味があることや、私が所属するチームでAWSを積極的に活用していることもあり、re:Inventには以前から興味がありました。 一方で、re:Inventないしは海外カンファレンスの参加が初めてであることや、英語もそこまで得意ではなく、さまざまな不安や期待を持っての参加でした。
今回参加したモチベーションとしては以下のあたりです。
- AIエージェント系のAWSサービスについてや、AIエージェントを活用したソフトウェア開発体験や日常業務の効率化に関する知見を得たい
- アーキテクチャ設計や運用などのプラクティスや、AWSサービス内部の話なども聞きたい
- 新サービスや新機能の発表を楽しみたい
特に2025年はAIエージェントの年と呼ばれているということもあって、AIエージェントのキャッチアップをメインのモチベーションとして参加しました。
旅行に関して
今回のイベントのツアー料金やカンファレンス参加費用等は社費で参加しました。
CARTAではこういった海外カンファレンスへの参加をはじめ、社員の成長を積極的に後押ししています。
イベント期間の動き
セッションについては、キーノートはもちろん、なるべく手を動かしたかったのでハンズオン系を中心に参加しました。BreakoutセッションやInnovation talkなどの発表系も気になるものがたくさんありましたが、後々YouTubeでも見ることができるので、時間が空いていたら参加するスタイルにしました。
参加したセッション
私が参加したセッション、その他の予定は以下です。
Day 1 (12/1)
Documents to decisions: Agentic underwriting with Amazon Bedrock (IND353)
- 生命保険の審査申請をテーマに、内容の評価や推奨アクションの提案を自動化するエージェントを作成するハンズオンでした。
- Bedrock Agent CoreやStrands Agent SDKを使用しました。
Large-scale software deployments: Inside Amazon S3’s release pipeline (STG352)
- セッション録画
- S3のデプロイメントをいかに安全かつスケーラブルにやっているかというお話でした。テスト戦略として、機能テスト、モデルベーステスト、パフォーマンステストを使い分けていること、デプロイ戦略として、フィーチャーフラグ、許可・拒否リスト、シャドーモードを使い分けている話などがありました。世界中のリージョンにデプロイする巨大な規模のサービスならではのお話が聞けて大変面白かったです。
その他2つほどセッション参加しようとしてwalk-upに並んだけど満員で入れず
- 初日ということで不慣れなこともあり、会場が広すぎて迷子になったので移動に時間がかかりました。結局列に並んだのが開始20分前くらいだったので、もっと余裕を持って行動して30〜40分前に並んでおくべきだったと反省です。
Expo徘徊
「Expo」は企業の展示会です。 以下のブースを見て回りました。
- incident.io
- インシデント発生からポストインシデントまでに必要な機能をまるっと提供するプラットフォーム
- Harness
- SDLCを一貫してカバーするAI活用のDevOpsプラットフォーム
- Algolia
- AIによるデータ全文検索機能を提供するプラットフォーム
- Datadog
- クラウドアプリケーションのためのモニタリングプラットフォーム
- チームで既に採用しており、AWSリソースの監視を中心に使用しているのですが、活用できていない機能がいろいろありそうだったので話を聞いてみました。例えばコストマネジメントの機能なんかもあることを知りました。
- もちろんTシャツもいただけました🙌
- Aminic
- マルチクラウド対応のクラウドコスト最適化プラットフォーム
時間的に全然回りきれなかったですが、知らないサービスをいろいろ知ることができました。
Day2 (12/2)
Opening Keynote with Matt Garman (KEY001)
- さまざまな新サービスが発表される注目のキーノートです。
- 新しく発表されたサービス、機能
Frontier Agentの発表
- 新しく発表されたサービス、機能
- 私が特に気になったのはFrontier Agent系、Lambda durable functions、 AWS Transform Custom(GA)、 Database Savings Plans（会場が一番盛り上がってた）あたりです。自チームでもどんどん導入を検討したいです。
Global GenAI trends and learnings at re:Invent (GBL206)
- 各業界のAIエージェントのユースケース紹介だったり、AWSのAIエージェント系サービスの紹介でした。
Automate Java application upgrade with generative AI (DVT401)
- 今回GAになったAWS Transform Customを用いて、Java 8で作られたサンプルアプリケーションをJava 21で動作するコードベースに変換するハンズオンでした。
- 変換定義を作成して適用していくようですが、ハンズオンでは変換定義は用意されたものを使用しており、変換定義自体はどんな感じで作っていくのかはよくわかりませんでした。
- 言語だけでなくフレームワークやアーキテクチャ移行、ドキュメントやアーキテクチャ図を生成したり、ユニットテストのカバレッジを増やしたりなどいろいろできるらしいのでもっといろいろ触ってみたいです。
Day3 (12/3)
The Future of Agentic AI is Here (KEY002)
- AWSがAIエージェントに必要な5つの要素（Easy to build、 Efficiency、 Trust、 Reliability、 Collaboration)を軸に、AWSが提供する機能や新機能についての発表がありました。
AIエージェントの5つの軸
The power of cloud network innovation (INV213)
- AIワークロードを支えるAWSのネットワークについての話でした。単一サーバ内やラック間の通信からデータセンターやリージョン間の通信まで至る所の技術革新について触れられていました。
Gaining insights from your data lake with Amazon S3 Metadata [REPEAT] (STG308-R)
- 今年1月にGAになったS3 Metadataを使って、オブジェクトのメタデータを取得し、活用例としてAthena経由でQuick Suiteを使ってオブジェクトサイズ統計などを可視化するハンズオンでした。
[NEW LAUNCH] Resolve and prevent future operational issues with AWS DevOps Agent [REPEAT] (DVT337-R1)
- 新しく発表されたDevOps Agentのハンズオンです。
- DynamoDBのwriteキャパシティを意図的に極端に下げる操作をして書き込みスロットルアラームを発火させ、そのアラームの原因調査や解決法方の提案をDevOps Agentにやってもらうというものでした。
- また、外部の監視ツール(Dynatrace)をサンプルアプリと連携させ、サンプルアプリの認証機能を意図的に失敗するようにし、監視ツール経由でDevOps Agentに問題を解決させるというハンズオンもありました
- なぜかDynatrace→DevOps Agentの連携がうまく行かなくて時間切れになりました。
- めっちゃくちゃwalk-upに並んでて、参加者の期待の高さが伺えました。
Day4 (12/4)
Infrastructure Innovations (KEY004)
- 生成AIの普及により、セキュリティ、可用性、弾力性、コスト、アジリティの重要性が増していること、また、これはAWSがこれまで投資し続けてきたこととと変わらず、これからもAIの運用コストを下げることに投資するという話が語られていました。
- 個人的にはGraviton5やLambda Managed Instanceの発表が気になりました。
Extend your application with Amazon Quick Suite connectors and APIs (BIZ322)
- Quick SuiteからMCP経由で非構造化データ（OpenSearch）と構造化データ（DynamoDB）に接続し、自然言語でクエリできるチャットボットを作成するハンズオンでした。
- 私のチームでもどんどんAIを活用してデータからインテリジェントを獲得しやすい基盤を作っていきたいと感じました。
Japan Wrap-up Session & Werner's Keynote (GBL105)
- キーノートで発表された新機能の解説を日本語で行ってくれるセッションでした。
- また最後のキーノートであるA Special Closing Keynote with Dr. Werner Vogels (KEY005) も視聴しました。
- AIの登場もこれまで生まれてきた技術と同じで、エンジニアを不要にするものではなく、あくまでツールであり、ツールとして扱えるように進化することが求められているという話でした。
- ルネサンスデベロッパーというキーワードが出てきました。資質として、好奇心、システム思考、コミュニケーション、オーナーシップ、多領域の知識（T型人材）があり、AI時代でも重要だという話もありました。
- 締めくくりの自分の仕事に誇りを持てというメッセージも胸が熱くなりました。
また、毎晩のようにセッション終了後はパーティがあり、さまざまな参加者とお話しすることができました。お互いの気になった発表やセッションの話をするお友達もできました✌️
参加した感想
本当にたくさんのセッションや催しがあり、開催期間中もどれに参加するかずっと迷っていました。 確実に言えるのは、私がよく知らないサービスや機能のハンズオンにいろいろ参加して良かったということです。知らない機能に触れるのはワクワクしましたし、長期目線で仕事の幅がグッと広がったように感じます。
英語についてはもちろん得意な方がセッションから得られる学習効果が高まりますし、英語話者と話す際もよりディープな話ができるようになりますが、現状の自分でも十分に参加する価値はあったと思います。Keynoteや、 Innovation Talkでは日本語訳をしてくれますし、ハンズオン系とかは最悪ハンズオン資料を見ればなんとかなりました。英語に不安があって参加を躊躇っている方の背中を押せたら幸いです。
まとめ
改めてAWS re:Invent 2025に参加できて本当に良かったです。 イベントは終了しましたが、見逃したBreakout sessionやInnovation talkを見たり、気になった機能を触ったり、私が携わっているサービスに導入できるサービスがないかを検討したり、re:Inventを布教するなど、まだまだやることはあります。 特にFrontier Agent系やQuick Suiteの活用あたりは優先的にPoCをやっていきたいです。 引き続き大AI時代のビックウェーブの中でも楽しみながら進化していきたいです。
