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極点マクロ|Financial Cloud Cloud · AWS Re:cap

AWS Re:cap 01:アーキテクチャを Steering として記述し、AI Agent を導く

登壇者: Shiro Seike

セッション: 01

セッション
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
01 アーキテクチャを Steering として記述し、AI Agent を導く
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
02 Agent Harness こそ真のエンジニアリングの堀
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
03 平易な言葉で可観測性データを尋ねる
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
04 Bedrock AgentCore で Serverless AR ゲームを構築する
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
05 AgentCore 上のマルチ Agent クオンツ・バックテスト
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
06 3 分でブログをスライドにする——Kiro で
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
02 TerraformによるAWSコンプライアンス
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
03 初心者からビルダーへ――素晴らしいクラウドの旅
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
04 LaravelとBrefによるチームファーストのサーバーレスエンジニアリング
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
05 イベント開会式
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
06 AWS 上で相互運用可能な AI を構築する
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
07 別のテレメトリデータを AI エージェントで活用し、改善を加速する
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
08 Kiro による仕様駆動開発
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
09 MCP と AI エージェントを活用した自動テスト
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
10 機械学習を活用したアプローチ
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
11 RAGとMCP
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
12 TAKとAWSを活用した災害・緊急対応
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
13 テストの観点からサーバーレスアプリケーションのワークフローを再考する
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
14 クラウド成功のための実践的なAWS FinOps
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
15 リスク調整後資産リターンの革新
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
FSI Recap
01 Modern Trade Lifecycle: Trading to Settlement
FSI Recap
02 Goldman Sachs: Fast Track your applications onto Cloud - AWS Re:cap Q1/2023
FSI Recap
03 Zurich Insurance Group: Building an Effective Log Management Solution on AWS
FSI Recap
04 FSI Meetup 2025 Q4 - Brex Database Disaster Recovery
FSI Recap
05 FSI Meetup 2025 Q4 - A Graviton Migration Success Story
FSI Recap
06 FSI Meetup 2025 Q4 - Stifel Modern Data Platform
FSI Recap
07 FSI Meetup 2025 Q4 - Financial Transaction Data Reconciler PayPal
FSI Recap
08 FSI Meetup 2025 Q4 - Scaling Resilience
FSI Recap
09 Maximizing AI Inference Cost Efficiency: Strategic Adoption of AWS GPU Instances
FSI Recap
10 Advanced Agentic AI Design Patterns
FSI Recap
11 Build New Modern Apps on AWS
FSI Recap
AWS re:Invent 2025
01 Coinbase re:Invent の要約 (IND3312)
AWS re:Invent 2025
02 AI と AWS を活用した未来の取引プラットフォームの構築
AWS re:Invent 2025
03 トレーディングイノベーション: Amazon Bedrock (IND3315) の Jefferies AI アシスタント
AWS re:Invent 2025
04 FSI がエージェント型 AI で HFT 分析に革命をもたらした方法 (GBL302)
AWS re:Invent 2025
05 Nasdaq をフィーチャーした Amazon Time Sync による分散システムの改善
AWS re:Invent 2025
06 Amazon Aurora HA および DR グローバル復元力のための設計パターン (DAT442)
AWS re:Invent 2025
07 エージェントの構築 AI: Amazon Nova Act および Strands エージェントの実践 (DEV327)
AWS re:Invent 2025
08 Amazon Aurora とそのイノベーションの詳細 (DAT441)
AWS re:Invent 2025
09 Amazon S3 の詳細解説 (STG407)
AWS re:Invent 2025
10 Nasdaq:グローバル金融サービス向けのレジリエントなインフラストラクチャを構築する (HMC327)
AWS re:Invent 2025
11 AWS Lambda の新機能 (CNS376)
AWS re:Invent 2025
12 Kiro によるスペック駆動開発 (DEV314)
AWS re:Invent 2025
13 Amazon の FinOps: 世界的な E コマース大手から学ぶクラウドコストの教訓 (AMZ308)
AWS re:Invent 2025
14 AWS 上のティック・トゥ・トレード低レイテンシ取引プラットフォーム
AWS re:Invent 2025
Government data
01 The AI Era: The Boundary Between Development and Design Is Disappearing
Government data
02 On-Device Multimodal AI and Smart-City Practice
Government data
03 Large-Model Capability Evaluation and a Method for Landing AI Projects
Government data
04 Controlled End-to-End Automation of Government Development with Cloud Agents
Government data
05 A New Software Ecosystem for the Agent Era, Seen Through Multi-Agent Systems
Government data
06 AI-Driven Macro Quantitative Research and Smart Governance
Government data
07 Authorized Operation of Public Data and Smart-Government Practice
Government data
08 Putting Data Assetization into Practice: Rights, Compliance, Engineering Governance, and Digital-Government Cases
Government data
09 AI for Mental-Health Public Welfare: Governance, Architecture, and Practice of a Trustworthy Platform
Government data
Amarathon 2025 振り返り
01 エージェント向けアーキテクチャ設計への開発者ロードマップ
Donnie Prakoso
02 Amazon Bedrock Data Automation
Hafiz Syed Ashir Hassan
03 AgentCore 上のマルチエージェント
Tan Xin
04 Nova Act と Strands Agents を実践で活用したエージェント型 AI の構築
Haowen Huang
04 仕様駆動開発と Kiro で移行プロジェクトを加速
Sanchit Dilip Jain
06 「マッチング」から「理解」へ: AgentCore Memory が実現するパーソナライズド AI 検索の実践
Liu Cao
07 観測から最適化へ – LLM オブザーバビリティから AIOps へ、リアルタイムの洞察をインテリジェントな自動化に変える
Jimmy Soh
08 TEAM の導入と最高のエンジニアリングチームの構築
Yuji Oshima
09 いわゆるサーバーレスデータベースの5年間から得た5つの厳しい教訓
Renato Losio
14 AI が私の仕事をしたらどうなるか Q Developer CLI と Kiro が私の日常業務をどう変えたか
Miguel Angel Muñoz
16 警戒を保ちながら迅速に:Amazon Bedrock エージェント開発に不可欠なセキュリティ
Brian Tarbox
26 1 台の H100 で OSS LLM をよりスマートに、低コストで、高速に実行
Adit Modi Adit Modi
28 最新の統合メタデータアーキテクチャ:データサイロを解消する新たなアプローチ
Shaofeng Shi
29 サーバーレス MediaOps:Amazon Web Services 上の AI による動画ワークフローの自動化
Luis Valdivia
30 大規模パフォーマンステストによる効率性と信頼性を重視したアーキテクチャ設計
Luis Guirigay
31 オープンソースで世界をつなぐ: テクノロジー、コミュニティ、グローバルな開発者関係をめぐる実践の旅
Richard Lin
33 リアルタイム物流分析のためのストリーミング Iceberg テーブルの構築
Fahad Shah
34 大規模ロボット戦略トレーニングの高速化: Kiro、Trainium、EKS に基づく自動クローズドループアーキテクチャ
Junjie Tang
35 仕様駆動開発で「Vibe」から実用レベルへ
Ricardo Sueiras
36 クラウドコスト分析をよりスマートに: StrandsとAgentCoreによるFinOpsインテリジェントエージェントの構築
Xiaofei Li
37 CNCF Kagent、K8sGPT、Nova Sonicを使用したK8s向け対話型エージェントAIOpsの変革
Shaoyi Li

AWS Hong Kong Summit 2026 · Developer Lounge 振り返り · 全 6 本中 第 1 本

AWS Magazine · ビクトリア・ハーバーからの現地レポート


現場:ビクトリア・ハーバーで、ハイファイナンスがハイテクと出会う

過去六十年、私はコンピューティングの進化を見てきた——1960 年代のメインフレーム穿孔カードから、2026 年の自律クラウド Agent の夜明けまで。真のパラダイムシフトには、独特の匂いがある。香港では、それはハンドドリップのエスプレッソの香りと高所空調が混じり合い、中環のガラス高層ビルとビクトリア・ハーバーのウォーターフロントを見下ろす景色だ。

香港はテクノロジーをひそひそと語らない。資本もコードも、同じ速度で加速する。AWS Hong Kong Summit 2026 は象徴的な HKCEC で開催され、Developer Lounge が大会全体の高回転な神経中枢となった。

ここでは、ハイテクインフラが香港のラグジュアリーと正面衝突した。国際スピーカーが福岡、東京、台北、シンガポールから飛来。バッジのストラップを仕立てのジャケットにかけたビルダーたちが、ホワイトボードと薄型ノート PC に身を乗り出した。ベンチャーキャピタリストとスタートアップ創業者は隣のプライベートスイートで、アイスティーとシングルモルトウイスキーを片手に term sheet を交わし、GPU のバーンレートと runway を計算する一方、エンジニアはステージ上で agentic workflow を議論していた。

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AWS HONG KONG SUMMIT 2026: DEVELOPER LOUNGE

[ ビクトリア・ハーバーの眺望 ]  <-->  [ AWS ハイテク Lounge と Agentic デモ ]
  - ハイファイナンス / VC            - メカニカルキーボードとホワイトボード
  - スタートアップのディール         - ライブ Code Steering と CI/CD
  - プライベート VIP ディナー         - 国際スピーカー(福岡から香港へ)
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このエネルギーに満ちた Lounge の中心で、福岡のエンジニア Shiro Seike(@seike460)が 15 分のプレゼンを行い、参加者の AI 支援開発に対する見方を完全に塗り替えた。


基調の洞察:Architecture as Steering

セッションタイトルは 「Architecture as Steering: On-Ramp to AI-DLC」。Seike が放った忘れがたい警告に、ざわついていた会場が一瞬で静まった:

「あなたの AI coding agent は、すべてのテストがグリーンのまま、静かにアーキテクチャ境界を越える。コンパイラには見えない。より大きなモデルでも直らない——なぜなら、その境界は一度も書き下されていないからだ。」

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THE AI CODING AGENT PARADOX

1. [ Prompt / 要件 ] --> [ AI Agent(Bedrock / Claude Code)]
2. Agent が TypeScript コードを生成
3. [ 自動ユニットテスト ] --> 状態:GREEN(PASS) コンパイラは満足
4. ドメインアーキテクチャ --> BROKEN(インフラがコアドメインへ漏洩)
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スピーカープロフィール:コミュニティが育てたリーダーシップ

Shiro Seike は香港のローカルコミュニティへの深い感謝を携えて再訪した。前回の AWS Community Day や JAWS-UG(Japan AWS User Group)での登壇をさらに積み重ねている。

項目 スピーカー詳細
氏名 Shiro Seike(@seike460)
会社 Fusic Co., Ltd.(日本・福岡)
役職 Principal Engineer / Evangelist
コミュニティリーダーシップ JAWS DAYS 2026 Chair;JAWS-UG Fukuoka Leader
Builder トラック AWS Community Builder(Serverless)
表彰 AWS Ambassador;2026 & 2025 Japan AWS Top Engineer
認定 Cloud Practitioner、Solutions Architect Associate、Security Specialty、Solutions Architect Professional、DevOps Engineer Professional
会社スローガン OSEKKAI × TECHNOLOGY (思いやりのあるおせっかい × 鋭いエンジニアリング)

● スライド: speakerdeck.com/seike460/architecture-as-steering-on-ramp-to-ai-dlc

● GitHub リポジトリ:

● github.com/awslabs/aidlc-workflows

● github.com/fusic/architecture-as-steering


技術深掘り:3 つの章

第 1 章 — 診断:コンパイラは Yes、境界は No

Developer Lounge のデモで、Seike は現代の AI 支援エンジニアリングに共通する失敗モードを示した。AI coding agent に注文確認ロジックの実装を依頼する。生成された TypeScript はきれいにコンパイルされ、テストスイートもすべて通る。しかしコアドメインモデルは根本から壊れている:

// packages/core/src/order/ConfirmOrder.ts
// THE DOMAIN LAYER
import { DynamoDBClient } from "@aws-sdk/client-dynamodb"; // X Infrastructure leaking into pure domain
import { Pool } from "pg";

export class ConfirmOrder {
  async run(id: string) {
    const order = await new Pool().query(/* ... */); // X Domain layer directly querying the Database
    if (!order) throw new Error("not found");        // X Raw exception throwing inside core domain

    order.status = "CONFIRMED"; // X Direct mutation of the aggregate state
  }
}

診断チェックリスト

● tsc(TypeScript Compiler):クリーン(0 Errors)

● vitest(テストランナー):すべてグリーン

● アーキテクチャ状態:破壊済み

ハンズオン現実チェック: より大きく高価なモデルに上げても(例:Amazon Bedrock でより多くの token 予算を投じても)この問題は解決しない。AI agent はグリーンのテスト出力と構文的完了を最適化する。構造的なアーキテクチャ規則が明示的に符号化されていなければ、agent は境界を破る。


第 2 章 — 処方:痛みから検証可能な証明へ、Steering 経由で

Steering とは何か?

Steering = AI agent が自力では推論できない、明示的かつ実行可能なアーキテクチャ規則。

散漫で整理されていない prompt に頼る代わりに、エンジニアリングチームは厳格な境界を局所化された steering ファイル(ルートの CLAUDE.md や専用設定規則など)に定義する:

● コア保護: packages/core に Node、HTTP、Database、AWS SDK 依存はゼロ。

● 内側への依存フロー: 外側の adapter は内側の core port に依存する;core は外側レイヤーを import しない。

● クリーンなインターフェース契約: 公開 API は厳密に index.ts barrel ファイル経由で露出する。

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HEXAGONAL ARCHITECTURE DIRECTION

1. [ Outer Adapters: Web/HTTP, AWS SDK, PostgreSQL ]
      depends inward(内側へ依存)
2. [ Ports / Interfaces: Contract Definitions ]
      depends inward(内側へ依存)
3. [ Pure Core Domain: Zero NPM Runtime Dependencies ]
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柱 1:CI で dependency-cruiser により Clean Architecture を強制

// .dependency-cruiser.cjs
// Runs automatically in CI on every Pull Request
module.exports = {
  forbidden: [
    {
      name: "core-no-runtime-deps", // Core must not import npm modules or built-in runtimes
      severity: "error",
      from: { path: "^packages/core/src" },
      to: { dependencyTypesNot: ["local", "core"] }
    },
    {
      name: "core-no-workspace-import", // Core must not import outer workspace modules
      severity: "error",
      from: { path: "^packages/core/src" },
      to: { path: "^packages/(?!core/)" }
    }
  ]
};

柱 2:六角形 Port とゼロ runtime 依存のガードレール

// Architectural Guardrail Test
it("core package.json has empty runtime dependencies", () => {
  const manifest = JSON.parse(read("packages/core/package.json"));
  expect(manifest.dependencies).toEqual({}); // PASS - Strictly enforced by design
});

柱 3:プロパティベーステストによる DDD 不変条件

agent が容易に「ごまかせる」静的ユニットテストを書く代わりに、プロパティベーステストは fast-check などで数百の自動順列を生成する:

import * as fc from "fast-check";

const statusArb = fc.constantFrom(...ORDER_STATUSES);
const terminals = [OrderStatus.confirmed(), OrderStatus.cancelled()];

test("terminal orders cannot transition to any other status", () => {
  fc.assert(fc.property(statusArb, (n) =>
    terminals.every((s) => !s.canTransitionTo(OrderStatus.of(n)))
  ));
}); // Executes 100 random state checks per test run automatically

強制マトリクス

アーキテクチャ関心事 dependency-cruiser プロパティ / Fitness テスト AI 自動レビュー
Clean Architecture ✓ CI ゲート(能動的エラー) 部分的(型チェック / Lint) —
六角形分離 依存方向チェック deps: {} ガードレールテスト Guard Hook 統合
DDD 不変条件 対象外 fast-check プロパティ検証 意味的ルールレビュー

コード出力比較:Steering OFF vs. Steering ON

● Steering なし(Steering OFF):

// Mutates domain object directly and couples to database driver
import { Pool } from "pg";
order.status = "CONFIRMED";

● Steering 有効(Steering ON):

// Returns an immutable Result object and persists strictly via domain ports
const r = order.confirm() // Returns immutable Result
  .asyncAndThen((o) => this.orders.save(o)); // Handled safely through abstract port


第 3 章 — オンランプ:AWS AI-DLC v2 と Kiro への収束

AWS は AWS AI-DLC v2(AI Development Life Cycle)と、Kiro IDE や Claude Code といったツールを通じて、この方法論に揃えている。

// .kiro/.../tools/process-checker.js
// AWS AI-DLC v2 (MIT-0 License)
// Deterministically verifies artifact existence on disk rather than trusting LLM output

process.exit(failures.length === 0 ? 0 : 1);
// Exit Code 0: PASS
// Exit Code 1: FAIL (Missing required artifacts or unauthorized file modifications)

AI-DLC 実装フェーズ

ライフサイクルフェーズ 現状 説明
INCEPTION アクティブ開発ブランチ 初期段階のモデリングと境界定義(main ブランチは安定)。
CONSTRUCTION アクティブな Fan-Out タスクを steering 規則に支配された局所ユニットへ分解。
OPERATIONS 将来計画段階 本番モニタリング、ランタイムテレメトリ、フィードバックループ。

開発者向け 3 ステップ行動計画

1. 今日(5 分): 最初の重要な境界を CLAUDE.md に明示的な Steering Rule として文書化する。

2. 今週: dependency-cruiser を CI パイプラインに統合し、不正な import を検知する。

3. 本番採用: fusic/architecture-as-steering を clone し、awslabs/aidlc-workflows を導入する。


Developer Lounge の文化:金、資本、コード

正式セッションの外でも、Developer Lounge は香港がトップティアの国際イノベーションハブであることを映し出していた。

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HONG KONG DEVELOPER LOUNGE & ECOSYSTEM VIBE

[ Global Builders ]  -->  福岡、東京、台北、香港ローカルのテック人材
[ Tech Stack ]       -->  Amazon Bedrock、Kiro IDE、Claude Code、Serverless
[ Business Capital ] -->  スタートアップピッチ、VC term sheet、プライベートミートアップ
[ Luxury Experience] -->  ビクトリア・ハーバーのスカイライン、エスプレッソバー、VIP ラウンジ
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● 資本の速度: スタートアップ創業者はグローバルなベンチャーパートナーとコーヒー越しに出会い、技術アーキテクチャの議論からシードや Series A の資金調達トークへそのまま移行した。

● プライベート技術ミートアップ: 銅鑼湾から中環にかけてのプライベート会議室で、エンジニアは Bedrock の token 最適化戦略と agentic workflow のガードレールを詰めた。

● ハイテクの弾力性: 参加者は AWS の自律ソフトウェア開発ビジョン——低摩擦な開発と決定的な安全チェックの組み合わせ——を体験した。


エグゼクティブサマリーとクイック HTML コピー用参照表

社内開発ポータルやダッシュボードへの掲載用に、次の要約を使える:

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AWS SUMMIT HONG KONG 2026 - LOUNGE RECAP SUMMARY

イベント           AWS Summit Hong Kong 2026(HKCEC)
注目セッション     Architecture as Steering: On-Ramp to AI-DLC
キースピーカー     Shiro Seike(@seike460)- AWS Ambassador / Fusic Co., Ltd.
核心問題           AI agent がユニットテストを通しながら、静かにドメイン境界を破壊する
解決策             Steering = CI とプロパティテストで強制される実行可能な規則
主要ツール         dependency-cruiser、fast-check、AWS AI-DLC v2、Kiro IDE
主要リポジトリ     github.com/fusic/architecture-as-steering
                   github.com/awslabs/aidlc-workflows
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