クラウドエンジニアへの転職を目指して勉強を続けている中で、一度は行ってみたいと思っていたAWSサミットに、今回初めて参加してきました。正直なところ、セッションの内容は専門的すぎてついていけない部分も多くありました。でもそれ以上に、「クラウドエンジニアとはどういう仕事なのか」という解像度が上がった1日でもありました。今回は参加レポートとして、聞いたセッションの内容と、そこから感じたことをまとめてみます。
AWSサミットとはどんなイベントか
AWSサミットは、Amazon Web Services(AWS)が主催する大規模なクラウドテクノロジーのカンファレンスです。エンジニア・アーキテクト・経営層まで幅広い層が参加しており、最新のAWSサービスの紹介や、企業の実際の活用事例を聞けるセッションが多数用意されています。
会場はセッションが並行して複数開催されており、自分の興味や役割に合わせて聞きたいセッションを選ぶ形式です。今回は3つのセッションを中心に参加しました。今勉強しているAWSやSnowflake、そしてAIエージェントという自分のキャリアに直結するテーマを中心に選びました。
聞いたセッション1:塩野義製薬流 AI活用とガバナンスの両立術
最初に参加したのは、塩野義製薬とClassmethodが登壇した「守りながら攻める ー塩野義製薬流 AI活用とガバナンスの両立術ー」というセッションです。
製薬業界は厳格な規制やコンプライアンス対応が求められる一方で、競争力強化のためにAI活用を進めていかなければならないという、相反する課題を抱えています。このセッションでは、塩野義製薬がAmazon Bedrockを活用しながら、どのようにAIのガバナンス体制を整備してきたかという実践的な取り組みが紹介されました。
正直、AIガバナンスの具体的な仕組みや、リスク管理の細かい手法については、専門的な内容が多く、すべてを理解できたわけではありません。ただ、このセッションで一番印象に残ったのは、Classmethodが塩野義製薬の取り組みに「伴走」する形で関わっているという点でした。
AWSのパートナー企業であるClassmethodが、単にツールを提供するだけでなく、企業がAIを「正しく・安全に・積極的に」使えるようになるための体制づくりを一緒に進めている、という構図は、クラウドエンジニアとしての仕事のイメージを大きく広げてくれました。
聞いたセッション2:Amazon Bedrock AgentCoreを活用したAgentic RAGの実装解説
2つ目に参加したのは、「Amazon Bedrock AgentCoreを活用したエンタープライズ Agentic RAGの実装解説」というセッションです。AWSのソリューションアーキテクトが登壇し、RAGシステムの構築を実際にコーディングしながら解説するという内容でした。
このセッションは、3つの中で最も技術的に高度な内容でした。Amazon Bedrock Knowledge Bases・Amazon Bedrock Strands Agents・Amazon Bedrock AgentCoreを組み合わせた本番相当のシステム構築、AgentCore Runtimeによるスケーラブルなデプロイ、AgentCore Identityを用いた認証・認可の仕組みなど、次々と新しい概念が登場し、正直ついていくのが大変な場面もありました。
それでも、「Context Engineering(文脈のキュレーション)」という考え方は印象に残りました。AIエージェントに何をどう渡すか、という設計の話で、ドキュメント検索・ツール選定・メモリ活用を組み合わせることで、AIが適切な文脈を持って処理できるようになる、という概念です。今まで学んできたAIエージェント周辺の知識が、実際の実装レベルでどう使われるのかというイメージが少し掴めました。
自分の現在の知識レベルでは追いきれない部分も多かったですが、「こういう内容をいずれ理解して実装できるようになりたい」というモチベーションにもなりました。
聞いたセッション3:三井住友トラスト × SnowflakeのAIエージェント活用事例
3つ目のセッションは、「三井住友トラストアセットマネジメントがSnowflakeと実現する、AIエージェントをフル活用した業務改革」です。Snowflakeと三井住友トラスト・アセットマネジメントが登壇し、金融業界におけるAI・データ活用の最新事例が紹介されました。
投資銘柄の選定や運用業務を自律的にサポートする「AIエージェント」の開発事例として、Snowflakeのデータ基盤とAWSのインフラを融合させた先進的な取り組みが紹介されました。
このセッションで特に興味深かったのは、SnowflakeとAWSという2つの異なるプラットフォームが、実際の業務の中でどのように組み合わさっているかという点です。Snowflakeはデータの管理・分析基盤として、AWSはインフラとAIエージェントの実行環境として、それぞれの強みを活かした形で組み合わされていました。現在SnowPro Coreの資格取得を目指して勉強しながら、Snowflakeの株を保有している自分としては、実際のエンタープライズ事例としてとても身近に感じられたセッションでした。
全体を通じて感じたこと:クラウドエンジニアの仕事は「伴走」だった
3つのセッションを通じて、一番強く印象に残ったのは「伴走」というキーワードです。
どのセッションでも、AWSやSnowflakeのサービスそのものの話だけでなく、ClassmethodのようなAWSパートナー企業や、Snowflakeのパートナー企業が、企業のDX推進やAI活用を一緒に進めていくという構図が見えました。
これは、クラウドエンジニアの仕事が「サーバーを立てる」「インフラを構築する」という技術作業だけではない、ということを改めて感じさせてくれる内容でした。企業がAIやクラウドを正しく・効果的に使えるようになるために、技術の知識を持った人間が伴走する、という役割が、これからのクラウドエンジニアには求められているのだと感じました。
自分がClassmethodのような会社を転職先の候補として意識している理由も、そこにあります。技術を覚えるだけでなく、その技術を使って企業のビジネスにどう貢献するか、という視点を持って働ける場所に行きたいという思いが、今回のサミットでさらに強くなりました。
専門的すぎてついていけない部分があったからこそ
最後に正直な感想を書いておくと、3つのセッションのうち、完全に内容を理解できたものは一つもありませんでした。特にAgentCoreを使ったRAGの実装解説は、知らない用語や概念が次々と出てきて、ついていくのが精一杯という感覚でした。
ただ、それが今の自分の現在地を知るという意味で、非常に有益な体験でもありました。「今はまだここまでは分からない、でもこの方向に進んでいけばいつかここに辿り着ける」という感覚を、リアルな場で確かめることができたからです。
資格の勉強をしているだけでは見えにくい「現場のレベル感」を肌で感じられたこと、そしてAWSパートナー企業がどのような形で企業のDXに関わっているかという実態が少し見えたこと。この2つが、今回のAWSサミット参加で得た最大の収穫でした。
来年はもっと多くのセッションを理解できる自分でいたい、そのためにも今の勉強を続けていこうと、改めて気持ちを引き締めることができた1日でした。
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