こんにちは！
PB開発チームの25新卒、井上健人と申します。
6月25日・26日に幕張メッセで開催された、AWS Summit 2025に参加しましたので、記録を残したいと思います。
はじめに
AWS Summitへの参加は今年が初めてでした。
参加動機は開発プロダクトでAWSを使用していること、技術イベントが好きで、前から現地に行ってみたかった、クッションが欲しかったからです。
AWSのサービスには詳しいわけでもなく、触っただけでしたので、少し不安の残る中、2日間参加しましたが、結果とても楽しかったです。
印象に残ったセッションを中心に、記録を残します。
当日の動き方などは、去年の記事を元に学びました。
こちらの記事が会場までの動き方などが載っており、とてもわかりやすかったです。
当日
駅からの歩道橋を歩いていると、AWS Summitの幕がありました！
入口のエレベーターから写真を撮りましたが、会場が大きい。AWS Summit 2025には6万3,000名が登録しているとのこと。
去年は3万名ほどだと聞いたので、盛り上がっているのを感じました。
Day1 - 基調講演
基調講演はライブのように始まり、これまで抱いていたカンファレンスのイメージと異なっていました。
AWSが日本に2兆2,600億円を投資する話や、Building BlocksというAWSの考え方、セキュリティを考慮してチップまでオリジナルであること。
Building Blocksの4つの要素、Compute、Storage、Database、Inferenceについて解説がなされていました。
特に魅力的だったのは Inference（推論）です。ここでは Bedrock の Guardrail 機能や、AWS 独自モデルNovaを知ることができました。
また、いつも開発でお世話になっているClaudeモデルの開発元であるAnthropicの日本拠点開設の発表がありました。
他にも会社ごとの事例発表があり、LayerXさんが提供するサービス内を横断しながら事務作業をしてくれるAI Agentの紹介もありました。
調べても横断的に動くAI Agentの記事は見つからなかったので、能動的に検索しなくても最新事例に触れられるイベントであると感じました。
Day1は7個のセッションを見ました。
1つ紹介したいと思います。
Day1 - データによる製造業デジタル改革の実践
元々IoTと製造業DXの難しさに対して興味があったので、楽しみだったセッションです。
製造業ではデジタル化の速度より、人手不足になる速度の方が早い
そんな言葉から始まり、AWSのIoTシリーズを使用した製造業DXのユースケースを学びました。
ケース1 「熟練技術者の暗黙知のデータ化」
カスタマー対応について、職人に属人化しており、退職や人手不足に備えてマニュアル化しておきたい──製造業に限らず、多くの企業で課題となっているものだと考えられます。
解決策は、対応時の通話音声を、Transcribeで文字起こし、Bedrockで整理、S3に保存、それらの知識をAIで活用する、というものです。
AWSに文字起こし専用のサービス、Transcribeが存在すること、AIの検索拡張、RAG（Retriever-Augmented Generation）を知ることができました。
ケース2 「多岐にわたる機器や設備データの収集」
古い設備のデータ取得・大量の機器からのデータ収集を行いたい、というニーズは多いと思います。
私も実際に学生時代にチャレンジして、エッジコンピューターとして設置したマイコンのプログラム作成で挫折した経験があります。
解決策は、IoT Coreを中心に、取得するデータに適したAWSサービスでデータを集め、まとめるというもの。
エッジコンピューターで動作するプログラムでさえ、IoT Greengrassというサービスで提供されており、Raspberry PiやPCにインストールするだけで機能し、状況（ネットワーク環境や通信頻度）に応じて自動的にやりとりしてくれる点がとても驚きでした。
他にはカメラ等の大容量データ通信用のStorage Gatewayというサービスもあり、AI学習を用いたDXを行う場合にとても便利だと感じました。
ケース3 「実績データを分析、予測に活用」
「集めたデータの活用までAWSでできてしまうの！？」という感想を持ちました。
Supply Chainで分析画面を構築でき、分析画面を作る手間がなく、意思決定に時間を割くことができるとのこと。
また、Amazon QやBedrock等の生成AIを組み合わせれば、開発や改善策の立案なども行えるとのことでした。
結局製造業のデジタル改革では何が大切なのか
このセッションの最後に、「まずは動くものが重要な一歩になる」と言っていました。
AWSのサービスとAIを使えば、すぐにプロダクトを立ち上げられる。まずは手持ちのデータと最小限のサービスで手触り感やコストの見通しを得て、そのサイクルを回し続けていくことがとても大切であると学びました。
Day2
Day2は曇り気味でしたが、やはりとても暑かったです。
Day1のXでフォトスポットを学んだので、真似して撮ってみました。
Day2 - 基調講演
Day2の基調講演も、Day1と同様にBuilding BlocksというAWSの考え方、Nitroというチップの話から始まりました。 AWSのサービスにおいてセキュリティは最優先事項で、以下のようなAWSの指針があるそうです。
AWSの環境を攻撃者にとって最も時間がかかる、割に合わない攻撃先にするのが目的
そしてセキュリティの事例として取り上げられたのは、昨年大きな障害を受けた動画サイト、ニコニコを運営するKADOKAWAさんでした。
すでにニコニコは完全クラウド移行済みで、今後全サービスをクラウドに載せ替えていくとのこと。
また、Day1でも触れられたAIの話題では、AWS独自モデルであるNovaにフォーカスが当てられました。
BedrockはAIモデルをセキュアに使うための基盤というイメージでしたが、Bedrock上でDifyのようなGUIサービス「Flows」が展開されていることに驚きました。
Day2は4つのセッションとExpoを見て回りました。1つ紹介します。
Day2 - GenAIを活用した縦型動画生成システムの開発
YouTube ShortsやTikTok等で再生される縦型動画の編集を自動化するということで、楽しみにしていたセッションです。
これまでスポーツ映像を短尺かつ縦型動画に変換する際、人が動画編集ソフトを用いて行っていた作業をAWSのサービスを組み合わせて自動化し、成果を上げたという発表でした。
具体的には、
1. 被写体のトラッキングには動体検知ではなく、Rekognitionによる顔検出と座標取得。
2. 取得した座標をもとに、シーンの分割処理をLambdaで実行。
3. 編集後の各シーンには、Bedrockによるメタデータの自動生成と付与、S3に保存。
4. 最終的に、生成されたメタデータと動画素材を使用して、動画統合。
というフローで縦型動画の作成を自動化していました。
このようなアイデアベースのプロダクトを見て、「こんな使い方もできるんだ！」と刺激を受けました。
また、Rekognitionという動画分析ができるサービスを知らなかったため、非常に勉強になりました。
新卒エンジニアがAWS Summit 2025に参加してみて
技術的なハードルをほとんど感じず、イベント自体もとても楽しかったです。
事例を通じて知らなかったAWSサービスや、各社が工夫を凝らしているAWS活用方法を知ることができたので、開発意欲が一気に高まりました。
最後に
AWS Summitは7/11までオンデマンド配信があります。
本記事で書いた、データによる製造業デジタル改革の実践(AWS-32)はオンデマンド配信されていますので、是非見てみてください。
