AIエージェントの時代が、本当に目の前に来ています。今週ラスベガスで開幕したAWS re:Invent 2025では、現場で使える新機能とハードウェアが同時に発表されました。発表の数々は、企業の導入計画を大きく左右する実務的なヒントを含んでいます。

re:Inventで浮かび上がった4つのポイント

イベントの核は次の4点です。AgentCoreの強化、完全自動化に向けたfrontier agents、Novaモデル群の拡充、そしてTrainium3という新しいAIチップです。どれも「現場でどう使うか」を意識した改良に見えます。

AgentCoreの新機能は何を変えるか

AgentCoreは複数のエージェントを管理するための基盤です。今回、policy、evaluations、episodic memoryという3つの機能が追加されました。

  • policyはエージェントの行動ルールを外部で定義する仕組みです。エージェント内部にルールを埋め込まず、管理側で統制できます。
  • evaluationsは事前に用意された13種の評価器で、動作の良し悪しを定量的にチェックできます。企業は独自の評価基準を追加できます。
  • episodic memory（エピソードメモリ）は出来事単位で情報を保存する機能です。頻繁に参照しない過去の会話や顧客の細かな嗜好を、必要になったときだけ呼び出せます。例えば、数か月前のチャットで出た顧客の好みを、注文処理時に自動で参照するような使い方が想定されます。

また、Bedrock（AWSのモデル運用プラットフォーム）上でのAutomated Reasoning Checksという数理的検証の導入も注目点です。これはモデル出力の論理的整合性や数理的な誤りを自動でチェックする仕組みで、企業のガバナンスや信頼性向上に直結します。

frontier agents：完全自動化への挑戦

AWSは完全自動化・独立稼働できるエージェントをfrontier agentsと位置付けました。ここで示されたKiroは自律コーディングエージェントの例です。Kiroは設計書からコードを書き、レビューし、修正まで行えるとされています。

実運用では、セキュリティ監査エージェントやDevOpsエージェントなど、特定業務を担う複数のエージェントがワークフローの一部として動きます。これは、エージェントを“チームメンバー”として迎えるような変化です。ただし完全自動化が進むほど、人とエージェントの役割分担と責任の明文化が重要になります。

Novaモデル群とTrainium3の役割

NovaモデルはAWSのモデル群で、今回さらに4つのモデルが追加され、用途に応じた選択肢が広がりました。一方、Trainium3はAWSの新世代AIチップです。モデル（ソフト）とチップ（ハード）が両輪で進化することで、性能とコストの最適化が図れます。

比喩を使えば、Novaは車種のラインナップ、Trainium3は新型エンジンです。用途に合わせて車種とエンジンを組み合わせることで、燃費（コスト）と走行力（性能）のバランスを取れるわけです。

現場が押さえるべき実務的ポイント

今回の発表から導入時の実務を整理すると、次の点が重要です。

  • ガバナンス設計：policyやAutomated Reasoning Checksを組織ルールに落とし込む。
  • セキュリティ：frontier agentsが扱う権限や外部連携の設計を厳密にする。
  • 業務再設計：エージェントを誰がどう監督し、どう評価するかを定義する。
  • 評価基盤の整備：evaluationsを使って定期的に動作品質を検証する。

個人や現場レベルでは、episodic memoryの取り扱いや情報管理のルールを明確にし、エージェントと人のコミュニケーション設計を始めることをおすすめします。

結び：現実味を帯びた選択肢が増えた

AWSの発表は、単なる機能追加にとどまらず、企業がAIエージェントを現場に組み込む際の具体的な道筋を示しました。選択肢が増えたことで導入のハードルは下がりますが、同時にガバナンスや責任の設計が成功の分かれ目になります。

期待と慎重さを両立させながら、まずは小さなワークフローで試し、評価と改善を繰り返す。そうした地道な進め方が、AIエージェントを味方にする近道です。今後も動向を追いながら、現場で使える知見を蓄積していきましょう。