私はAmazon Web Services（AWS）re:Inventに6年間参加してきたが、今年は違った印象を受けた。AWSの中で5年間、クラウドの構築と拡大を新興テクノロジープログラムで支援した後、今年は成長中のAI企業の取締役として、そして現実世界で真に価値を提供するものに焦点を当てたジャーナリストとして戻ってきた。
目を引いたのは、その規模や大きなフェスティバル/ショーではなく、大小様々な企業が実際に何をしているかという現実的な視点だった。
会場の廊下では、企業が単なる実験ではなく、本番環境での活用について議論していた。この運用化に伴い、「R」という言葉が何度か出てきた：ROIだ。
そしてそれはAIだけではなく、ほぼすべてのブースでAIが特集されていたものの、ROIと運用化を実現するブロックチェーンとの融合領域も注目された。
re:Inventから得た7つの重要ポイントを紹介しよう：
1. エージェント型AIがAmazon Web Servicesで理論から本番へと移行
キャピタル・ワンは、企業向けエージェント型AIツールが実際の導入でどのように機能するかを示した。私の経験から、キャピタル・ワンは常に、たまたま銀行業務を行っているテクノロジー企業だった。
彼らの「Auto Navigator」のデモを見たが、これは車の購入のためのマルチエージェントワークフローを使用している。意図を収集するエージェント、プロセスを計画するエージェント、品質をテストする評価者、結果を返す説明エージェントなどを活用している。これはパイロットプログラムではない。顧客が車を購入しやすくする本番ソフトウェアを見ていたのだ。
AWSはエージェントエコシステムというパターンを正式化した。これにはエージェント開発キット、エージェントコントロールセンター、そして近日公開予定のエージェントマーケットプレイスなどのツールが含まれる。エージェントは単なる付加機能ではなく、ライフサイクル全体にわたる中核的なアプリケーションになるだろう。
AgentCoreの背景にあるストーリーは重要だ。これにより、エージェントを本番環境にデプロイする際のセキュリティとスケーラビリティが変わった。私が学んだことは以下の通りだ。AgentCoreは柔軟な構成要素のセットで、開発者が望むあらゆる組み合わせで使用でき、あらゆるオープンソースフレームワークやファウンデーションモデルと連携する。re:InventでAWSは、AWS CEOのマット・ガーマン氏の基調講演で聞いた2つの重要な機能を追加した。ポリシーを追加し、チームがエージェントのアクションに境界を設定できるようにし、また評価機能として、正確性、安全性、ツール選択の精度を監視する13の事前構築された評価システムのスイートを追加した。
そしてSDKがわずか5ヶ月で200万回以上ダウンロードされ、PGAツアー、Workday、トムソン・ロイター、エリクソン、コックス・オートモーティブがすでにこのプラットフォーム上で構築を進めていると聞いた。
トムソン・ロイターの最高技術責任者であるジョエル・フロン氏は私に次のように語った。「トムソン・ロイターは、法律や税務の専門家が頼りにする信頼できるコンテンツとワークフローシステムの構築に数十年を費やしてきました。ソリューションスタックの一部として、AgentCoreは、基盤となるインフラを再構築することなく、エンタープライズグレードのセキュリティ、可観測性、制御を備えたエージェント型AI機能を組み込むことを可能にします。このアプローチは開発サイクルを加速し、チームが最も重要な顧客の課題解決に集中できるよう支援します。」
2.統合データはDiscord、Freshworksなどにとって競争上の堀となる：Amazon re:Inventにて
私はScyllaDBのブースで時間を過ごしたが、DiscordとFreshworksの両方のケーススタディに引き寄せられた。DiscordとFreshworksは、成長に追いつけないデータインフラに関して似たような話を持っていた。
ご存知ない方のために説明すると、Discordはリアルタイムコミュニケーションプラットフォームで、ほとんどのWeb3コミュニティの広場となっている。Freshworksは、SaaSベースの顧客体験プラットフォームだ。
Discordが数百万から数兆のメッセージへと成長するにつれ、メッセージングバックエンドは常に消火活動状態となり、エンジニアはあらゆる時間に呼び出され、応答時間は予測不能に変化した。リアルタイムコミュニケーションプラットフォームとして信頼性の高いメッセージングが必要な状況としては理想的ではなかった。
Discordのエンジニア、ボー・イングラム氏はワールドカップ中の影響について次のように語った。「世界中の人々がこの信じられないような試合を見て緊張していますが、その間、Discordとメッセージデータベースはまったく問題なく動作しています。メッセージ送信数は大幅に増加していますが、完璧に処理できています。このトラフィックを処理し、ユーザーがコミュニケーションするためのプラットフォームを提供できています。」
Freshworksも10倍の成長後、AI搭載のサポートおよび営業ツールで同様の問題を抱えていたが、データベースの応答時間を95%改善することができた。re:Invent中のライブセッションで、エンジニアリング担当副社長のスリーダー・ガデ氏は、彼らの規模が驚異的であると説明した：7万5000の顧客、40億以上の顧客連絡先が保存され、1分間に7万5000のワークフローが実行されている。その規模ではデータベースがパフォーマンスと可用性に影響を与えていた。Freshworksは、24時間体制で自社の顧客にサービスを提供しているグローバルユーザーにとって、より良いものを望んでいた。
ガデ氏は講演をこう締めくくった。「Freshworksは常にテクノロジーをフルスタックで再発明しています。クラウド、ストレージ、コンピュート、ネットワーク、データ、あるいはプラットフォーム層であれ、AIや製品など、複数の機能について話しています。」
両社ともパフォーマンスに敏感なデータ層の部分をScyllaDBに移行した。Discordは数兆のメッセージを移行し、メッセージ配信応答時間を93%削減した。Freshworksは2ペタバイトのデータを移行し、5ミリ秒未満のレイテンシを達成しながら、ストレージコストを半分に削減した。
企業にとっての戦略的な教訓は、エンタープライズ規模では、非効率なデータシステムが存続を脅かす足かせになるということだ。レイテンシの1ミリ秒ごとに顧客体験に影響する。メンテナンスに費やされるエンジニアリング時間の1時間ごとに、AI機能の構築に費やされない1時間となる。堀はデータベースではない。堀は、シンプルで高速なデータが可能にするものだ。保守ではなく構築に取り組むエンジニアリングチームと、リアルタイムで必要なコンテキストを取得するAIシステムを想像してみてほしい。
3.DePINセンサーネットワークがエンタープライズ向けに準備完了
re:InventでSilencioにも出会った。Silencioは、騒音信号を提供し、スマートフォンをセンサーに変えて環境データをネットワークに供給する貢献者に報酬を支払うことに焦点を当てたDePINスタートアップだ。
従来の騒音モニタリングステーションは、1ユニットあたり5000〜5万ドルのコストに加え、年間の校正オーバーヘッドがかかる。SilencioはハードウェアレスのDePINモデルを通じてこれを回避し、スマートフォンをセンサーに変えている。このネットワークは現在、180カ国で約80万のセンサーを運用し、1日に10万以上のオンチェーントランザクションを生成している。
不動産会社は音環境に基づいて物件価値を評価する。ホテルチェーンはリース契約を結ぶ前に立地を評価する。都市計画者はハードウェアを配備することなく汚染のホットスポットを特定する。AIシステムがより多くの現実世界の入力を必要とするにつれて、DePINネットワークは不可欠なインフラストラクチャとなる。
4. AIエージェントはウォレットとIDを取得中：Amazon re:Inventで見逃したこと
AWSは、AWS Key Management Serviceによって保護されたウォレットを備えたAmazon Bedrock上の暗号AIエージェントのリファレンスアーキテクチャを公開した。これらのエージェントは、人間の介入なしにトランザクションを送信し、スマートコントラクトと対話できる一方で、組織は暗号制御を維持できる。
これは2025年3月に発表されたものだが、AWSはre:Invent 2025で専用セッション（DAT457）を設け、新しいBedrock AgentCoreプラットフォーム上に構築された自律型Web3エージェントを紹介し、さらに強化した。企業へのメッセージは明確だ：資産を保有し、トランザクションに署名し、オンチェーンで運用できる本番環境対応のAIエージェントのインフラストラクチャはもはや理論上のものではない。スタートアップからも、そして今日からAWSからも利用可能だ。
これが重要なのは、エージェントシステムがエージェントがトランザクションを必要とする世界に向かっているからだ。旅行を予約するエージェントは支払いをする必要がある。調達を実行するエージェントは署名する必要がある。すべてのトランザクションに対する現在の人間の承認モデルはスケールしない。
「私たちが知っているEコマースは、過去30年間手動プロセスでした。AgentCommerceを使えば、オンラインショッピングを含む複数のタスクをデジタルツインAIエージェントに委任して実行させることができるようになります。これには、ID、レジストリ、ウォレット、決済レール、名前解決、通信プロトコルが整備されている必要があります。私たちはこれらのインフラ構築ブロックを開発してきましたが、主要クラウドプロバイダーは常にAWSでした」と、ウォレット付きエージェントについての会話の中で、Synergetics.aiの創業者兼CEOであるラグ・バラ氏は述べている。（注：Synergetics.aiは私の雇用主のパートナーでもある）
AWSはまた、IDとアクセス管理をWeb3ベースの識別子と組み合わせ、人間のID、AIエージェント、デジタル資産を単一のポリシー層を通じて管理するフレームワークを拡張している。
5.エンタープライズAIガバナンスが登場、そしてそれは加速剤だ
re:InventでAWSは、Amazon Bedrockを使用したClaude Codeの導入に関する正式なガイダンスをリリースし、エンタープライズガバナンスされたAI開発がどのようなものかを示した。開発者は企業の認証情報でサインインする。ITはどのモデルに誰がアクセスできるかを定義する。すべての対話は追跡、測定、監査可能であり、コストは特定のチームやプロジェクトに帰属される。
重要なのは、ガバナンスがこれらの導入を遅らせているのではなく、むしろ解放しているということだ。観察可能、ポリシーに沿った、監査可能。これが存在するようになったことで、AIコーディングアシスタントはシャドーIT実験から公認のエンタープライズシステムに移行できる。ガードレールが整備されているからこそ、ROIが加速するのだ。
6. Amazonフロンティアエージェントはアシスタントからチームメイトへの転換を示す
AWSは、フロンティアエージェントと呼ぶ新しいクラスのAIを導入した：人間の介入なしに数時間または数日間作業できる自律システムだ。最初の3つはソフトウェア開発に焦点を当てている。Kiro自律エージェントは仮想開発者として機能する。AWSセキュリティエージェントは脅威モデリング、コードレビュー、侵入テストを処理する。AWSDevOpsエージェントはインシデントを診断し、根本原因を特定する。
これらのエージェントが異なるのは、組織の実際の仕組みについての内部モデルを構築する能力だ。リポジトリ、パイプライン、Jira、GitHub、Slackに接続する。プルリクエスト、コードレビュー、技術的議論から学習する。時間とともに、コードベース、依存関係、チームのパターンの表現を発展させる。
これは研究者がワールドモデルと呼ぶものの実用的な応用だ：環境内の因果関係を十分に理解し、常に指導を受けることなく計画、予測、行動できるAIシステムだ。オーストラリア連邦銀行はDevOpsエージェントを使用してインシデント解決時間を数時間から15分に短縮した。エージェントは彼らのシステムを十分に理解し、自律的に問題を診断できた。
AWS CEOのマット・ガーマン氏は率直に述べた。「3〜6ヶ月経つと、これらのエージェントはチームの一部のように振る舞います。彼らはあなたの命名規則、リポジトリ、パターンを知っています。」
その意味するところはソフトウェアを超えて広がる。エージェントがコードベースを十分に理解して数日間独立して作業できるなら、同じアプローチがサプライチェーン、財務運営、顧客サービスワークフローにも適用される。フロンティアエージェントアーキテクチャは目的地ではなく、テンプレートなのだ。
7. re:Inventからプレイブックがより明確になりつつある
re:Inventで出会ったリーダーたちには共通の特徴がある。彼らはAIを付属品ではなくアーキテクチャとして扱う。データを後付けではなく基盤として統合する。彼らはモデルと同じくらいウォレットを必要とするエージェントに備える。そして彼らは、それがAIだけではないことを知っている。将来的には融合スタックについてなのだ。
融合とは、トレンドが単なる信号ではなく現実世界のアクションになるところだ。
ビジネスリーダーがアクションに変換するには？以下をお勧めする：
エージェント型AIについて：測定可能な成果を持つ限定されたワークフローから始めよう。キャピタル・ワンは車の購入を選んだ。あなたの場合は調達、オンボーディング、または請求処理かもしれない。
統合データについて：断片化税を監査しよう。構築ではなくメンテナンスにどれだけの時間が費やされているか？
融合について：AI、フィジカルAI、空間コンピューティング、ブロックチェーン、IoTはもはや別々の戦略ではない。これらは、エージェントが推論し、ロボットが行動し、センサーがデータを供給し、トランザクションがチェーン上で決済される統合システムに収束している。サイロではなく、水平方向に計画しよう。
DePINについて：取得コストが高い物理世界のデータに依存している領域を評価しよう。分散型ネットワークは従来のコストのほんの一部でそれを提供する。
エージェントIDについて：AIが最終的にトランザクションを行ったり署名したりする場合は、今からIDとキー管理について考え始めよう。
AIガバナンスと倫理について：ガバナンスをハードルとして扱うのをやめよう。最も速く進んでいる企業はすでに観察可能で監査可能なシステムを整備している。ガバナンスがスピードを解き放つのだ。
何が欠けていたか？AWSの沈黙から明らかになったメッセージ！
発表は一つのストーリーを語った。不在は別のストーリーを語った。
フィジカルAIについて何かを期待していた。最も顕著な欠落は、ロボットやヒューマノイドがなかったことだ。NVIDIAはヒューマノイドと実体化AIを戦略の中心に据えている。テスラ、Figure、ボストン・ダイナミクスは商業展開に向けて競争している。最も驚いたのは、Amazonが世界最大のロボティクスフリートの一部を運営し、自律走行車のためにZooxを所有していることを知っているからだ。フィジカルAIのフレームワークについて聞きたかった。
エッジAIも同様に静かだった。リアルタイム推論とセンサーネットワークについて多くの話があったにもかかわらず、レイテンシに敏感な物理世界のアプリケーションが実際に実行されるエッジでのコンピューティングについてAWSはほとんど言及しなかった。
そして最後に、持続可能性。Trainium3とAIファクトリーがコンピューティング密度とエネルギー需要を劇的に増加させる中、Amazonが環境のために何をしているかについての議論を期待していた。
全体として、Amazon Web Services（AWS）はユーザーと顧客第一主義を祝う素晴らしいフェスティバルを開催し、AIとブロックチェーンの両面で進歩を遂げた。
