2026年6月、幕張で開催されたAWSサミット2026に初めて現地参加しました。
日々の業務でAIを活用しているジュニアエンジニアとして、最新のAI活用事例や技術動向を直接見て学べる貴重な機会となりました。
自律型AIエージェントの衝撃
今年のAWSサミットはAI一色に染まっていました。
要件定義から運用まで、あらゆる分野でAIの活躍幅が広がっていることを実感しま
した。
その中で特に進化を感じたのが、「自律型AIエージェント（Agentic AI）」です。
会場では、ペルソナを与えたAIエージェントたちが議論を行う事例を見てきました。
詳細な命令を与えなくても、AIが自ら考えて情報収集を行います。
様々な立場のAIペルソナたちが議論し、論点を整理し、提案をまとめる。
そして最終的な決断は人間が行う、という流れです。
従来の生成AIは「プロンプトを入力→結果が返る」で終わりでした。
しかし、自律型AIエージェントは違います。
自ら思考し、お互いの意見をぶつけ合う様子を目の当たりにして、AIが新たなフェーズに入ったことを実感しました。
ジュニアエンジニアがAI時代で成長していくために必要なもの
AIが進化し続ける時代において、ジュニアエンジニアはどう成長していくべきか。そんなテーマのディスカッションに参加してきました。
その中で「今のエンジニアに必要な力は何か」という話題になり、言語化する力、疑問に思う力、コードの良し悪しを見極める力などが挙げられました。私はその中でも、特に「疑問に思う力」が重要だと考えています。
本来、「なぜそうなるのか」と追求する姿勢は、AIの有無に関わらずエンジニアにとって不可欠なものです。しかし現在は、私のようにコーディング経験が浅くても、AIを使えば簡単にコードが作れてしまいます。つまり、ゼロから自分の手で書いていた頃とは違い、どうしてそのコードで動くのかという『過程の理屈』を飛ばしても、とりあえず形になってしまう環境になりつつあるのです。
だからこそ、これまで以上に「疑問に思う力」が求められているのだと感じました。
仕組みや理屈がわかっていなければ、AIが間違った答えを出力した際に気づくことができません。そのため、常に疑問を持ち、自ら検証できる力が必要です。そして、その「疑問に思う力」を養うためには、大前提として「コードの良し悪しを見極める力」が欠かせません。私自身もAIにコードの解説を頼むことは多いですが、ベースとなるコーディング経験の大切さを改めて実感しています。
また、ディスカッションの中では実践的で面白いAI活用法も耳にしました。「コード生成」「評価」「説明」という3つの役割を持つAIエージェントを同時に立ち上げ、使い分けているという方の事例です。役割を分割することで、コードの品質担保と自身の理解度向上を両立させる素晴らしいアイデアであり、私もぜひ今後の開発に取り入れてみたいと感じました。
感想
初参加のAWSサミットでしたが、様々な新しい発見がありました。
ぜひ、来年も行ければ参加したいです。
ここまで読んでいただき、ありがとうございます。もしこの記事の技術や考え方に少しでも興味を持っていただけたら、ネクストのエンジニアと気軽に話してみませんか。
- 選考ではありません
- 履歴書不要
- 技術の話が中心
- 所要時間30分程度
- オンラインOK
