こんにちは。インフラチームのまるです。
2026年6月25日・26日の2日間にわたり、幕張メッセにてAWS Summit Japan 2026が開催されました。今年のSummitでもやはり「生成AI」が最大のテーマとなっていましたが、昨年までのような「LLM（大規模言語モデル）をどう触るか」というフェーズから、今年は「いかにビジネスの現場で自律的かつ高精度に実用化するか」という具体的な実装・運用のフェーズへ完全にシフトしているのを感じました。
今回は、Summitの発表内容を紐解きながら、今まさに現場で求められているLLM、そして進化を遂げるRAG（検索拡張生成）の最新トレンドについて技術視点で解説します。
それでは張り切ってまいりましょう！ ≡≡≡ﾍ(*ﾟ∇ﾟ)ﾉ
1. AWS Summit 2026から見える生成AIの現在地
今年の基調講演や各セッションを通じて一貫していたキーワードは、「AIエージェント（Agentic AI）」と「RAGの独自化・高度化」です。
単にユーザーの質問にLLMが答えるだけでなく、AIが自ら次にすべきタスクを判断し、ツールを駆使して実行する「エージェント化」の動きが加速しています。これに伴い、企業の社内データや専門知識をLLMにインプットする手法である「RAG」も、より高度な実装へと進化しています。
現在のAIの活用方法は超優秀な部下に依頼するといった感じですね。。。時代の進化を感じます。(｡･_･｡).｡oO
2. LLMの選択肢と「Amazon Bedrock」の進化
生成AIアプリを開発する上で、適切なLLMの選定はコストとパフォーマンスのトレードオフを握る最重要課題です。
AWSの生成AIマネージドサービスであるAmazon Bedrockでは、AnthropicのClaudeシリーズをはじめ、Meta（Llama）やMistral AI、Cohere、そしてAmazon独自のTitanなど、主要な最先端モデルがワンストップで利用可能です。（※今年のSummitではOpenAI Japan代表の長﨑氏も登壇し、マルチクラウドを活用した生成AI運用の可能性について大きな話題を呼びました）
現在のトレンドは、「マルチモデルの使い分け」と「自律的なクエリ処理」です。 例えば、2026年6月のアップデートとして発表された「Amazon OpenSearch ServerlessのAgentic Search対応」では、自然言語のクエリを内部でLLM（Claude Haikuなど）が解釈し、システムが検索戦略を自動で計画・実行する機能が実装されました。LLMはもはや単なるテキスト生成器ではなく、「システムの司令塔（推論エンジン）」としての役割を強めています。
3. RAGの進化系ただの検索から「Agentic RAG / Corrective-RAG」へ
社内文書や独自ノウハウをLLMに参照させる手法として定着したRAG（Retrieval-Augmented Generation）ですが、従来のシンプルなRAG（下図参照）では「検索ヒットした文書の質が悪いと、LLMの回答も破綻する」という課題がありました。
今年のAWS Summitの事例セッションでも、多くの先進企業がこの課題を突破するために「RAGの独自カスタマイズ（高度化）」に取り組んでいる事例が多数紹介されました。
注目される「Corrective-RAG（C-RAG）」と「Agentic RAG」
Summitの現場で特に注目を集めたのが、RAGのプロセスに「評価」と「自律的なリトライ」を組み込む手法です。
- Corrective-RAG (C-RAG): 検索した文書をAIが一度スコアリング（採点）します。もし情報の親和性が低い（点数が低い）と判断した場合、クエリを自律的に書き換えて再検索を行ったり、外部のWeb検索へ補正をかけに行ったりします。
- Agentic RAG:ユーザーの曖昧な質問に対し、AIエージェントが「どのデータソース（データベースやS3など）を見に行くべきか」を自ら判断し、複数のステップを踏んで情報を集約します。
このように、AWSの標準機能（Knowledge Bases for Amazon Bedrockなど）を活用しつつ、自社で精度調整のロジック（LangChainやLlamaIndex等を用いたオーケストレーション）を組み込むことで、業務に耐えうる「超高精度なRAG」を実現する開発パターンが主流になりつつあります。
4. これからの企業ブログ・開発に求められる視点
AWS Summit Japan 2026を経て、私たちがこれから生成AI開発、ひいては社内システムへの導入で意識すべきポイントは以下の3点に集約されます。
| 領域 | 従来のアプローチ | これからのアプローチ（2026年標準） |
| LLM選定 | 1つの高性能なモデルに頼る | タスクに応じて安価・高速なモデルと高性能モデルを使い分ける（マルチモデル） |
| RAG構築 | ベクターデータベースに入れて終わり | 検索結果を評価・リトライする機構（C-RAG等）を取り入れ、泥臭く精度をチューニングする |
| システム連携 | 一問一答のチャットボット | APIやデータベースと連携し、業務を自律的に完了させる「AIエージェント」化 |
おわりに
今回のAWS Summitは、生成AIが「PoC（概念実証）」の枠を飛び越え、企業の基幹業務や内製化開発のコアとして完全に溶け込んでいることを実感させられるイベントでした。
当チームでも、今回得られたBedrockのエージェント機能や高度なRAGの知見を活かし、社内プロセスの効率化やプロダクトへの機能組み込みをさらに進めていく予定です。
クラウドの進化はもちろんですが、ハード市場でもNVIDIA製のデータセンター向け超弩級アーキテクチャ「DGX Blackwell（DGX B200）」シリーズの導入が進み、さらには手のひらサイズのデスクトップ型AIスーパーコンピュータ「DGX Spark」が登場するなど、オンプレミスやローカル環境におけるLLM開発の敷居も一気に下がり、インフラ面での選択肢が爆発的に広がっています。
この流れにちょっと乗っかって自社製LLMにも挑戦してみようと思ったり思ってなかったり。。。( ´∩`･ω･´)⊃
最先端技術に触れることは次への挑戦への活力になるなぁと考えさせられるようなイベントでした。
それでは、また次回の記事でお会いしましょう。
