JAWS SONIC & MIDNIGHT JAWS 2026 - GenAIが実現したAWS環境でのコミュニティデータ取得

Transcript

1. GenAIが実現したAWS環境での コミュニティデータ取得 アマゾン ウェブ サービス 沼口 繁 #jawsug #jawssonic2026

2. Self-Introduction 沼口 繁 [email protected] (X) @numaguchi シニアコミュニティマネージャー, APJC DevRel, DevEx,

   AWS 2017年8月より AWS Japan に参加 Favoriteｓ: AWSサポート/S3

3. JAWS SONIC & MIDNIGHT JAWS 開催おめでとうございます！ 本セッションは最終的にテクニカルな話に ならないことをご留意ください！ #jawsug #jawssonic2026

4. 6,038 days 3,316 days 2010年2月23日から 54.9% 2017年8月7日から

5. Dawning period (黎明期) Growth period (成長/拡大期) 2013-2016 2010-2012 Mature period

   (成熟期) 2017- from Local to Context (Specialized) Bond/Passion/Local Development 2015 2010 2011 2012 2013 2014 2016 2017 Beginners Security Fin-JAWS Tokyo Hokuriku Nagasaki Nagaoka Udon Nagoya Cloud Girls Kobe Hakodate (Kagawa) Container AI/ML X-Tech Osaka Sapporo Oita Aomori Ehime Architecture BigData Fukuoka Yamaguchi Shonan Saitama Wakayama Ops-JAWS NW Sys Admins Kanazawa Sendai Kyoto Okayama Akita Iwate Saga Morioka Yamagata Nagano Kansai Girls Hakusan HPC Miyazaki Fukui Kitakyushu Gifu IoT Kagoshima Tokushima Aizu JoetsuIwata Okinawa Hiroshima Chiba Myoko Kumamoto Tsukuba Kochi Chuo Line Roppongi -1chome Hamamatsu Yokohama Shimane Tokai Kansai IoT Shizuoka Singapore Chuo Line CLI Keio Line E-JAWS 2018 Sales Gunma Niigata 2019 Media JAWS-SG 2020 2021 SRE 2022 2023 2024 2025 CDK Storage Yamanashi Tochigi GameTech Toyama Sainokuni Ibaraki Gov-JAWS Education 2026 AI-DLC Feb 2020 COVID-19 Lockdown Sep 2012 1st AWS Summit Tokyo Mar 2012 JAWS Summit 2012 Mar 2013 JAWS DAYS 2013 Mar 2011 Sep 2013 JAWS Summit #1 JAWS FESTA AWS Tokyo Region Great East Japan Earthquake Feb 2010 1st JAWS-UG meetup 43 64 70 72 2010 78 78 79 82 86 89 90 2025 2026 52 支部数は発足した累積数です。現在活動状態は68前後です。 29 5 76 81 17 © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024

6. 札幌 ★ 69 chapters ★ 函館 ★ 青森 いわて 秋田

   ★ ★ 富山 山形 新潟 ★ ★ 仙台 金沢 栃木 ★ ★ 会津 長野 神戸 ★ 群馬 https://jaws-ug.jp/act ★ ★ ★★ ★ 福井 ★ ★ 茨城 島根 ★ ★★ ★ 京都 彩の国埼玉 ★ 千葉 ★ ★ 岡山 ★ ★ ★ ★ ★ 東京 広島 ★ ★ 香川 ★ 福岡 横浜 ★ (うどん県) ★ ★ 佐賀 ★ 愛媛 ★ 徳島 山梨 磐田 ★ ★ 大阪 静岡 高知 ★ 長崎 名古屋 大分 浜松 熊本 ★ 鹿児島 42 area chapter 27 specialized chapter ★ 沖縄 ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ 関西IoT DE&I クラウド女子会 初心者支部 CLI専門支部 コンテナ支部 HPC専門支部 Fin-JAWS Ops-JAWS E-JAWS アーキテクチャ専門支部 情シス支部 IoT専門支部 NW-JAWS Security-JAWS ビッグデータ支部 AI/ML Media-JAWS JAWS-UG朝会 SRE支部 CDK支部 Sales GameTech専門支部 Storage Education Gov-JAWS AI-DLC

7. 日本のAWSユーザーグループの 勉強会イベント数と参加申込者数の推移 700 600 500 400 300 200 270 254

   27,754 26,124 538 466 21,833 22,687 18,495 375 16,744 400 326 9,487 12,409 35,000 663 30,089 30,000 507 19,037 25,000 20,000 15,000 10,000 208 100 5,000 0 0 2017 2018 2019 2020 2021 applicants 2022 2023 meetups 2024 2025 2026 As of Sep 05 2026

8. コミュニティマネージャーの仕事とは？

9. ユーザーグループの活動の維持・拡大 コミュニティ エンゲージメント コミュニティ マーケティング UGの イベント・勉強会開催支援 社内外認知度向上支援

10. あなたの仕事は誰も見ていないと思え！

11. 今年は素晴らしい成果がでて、 ユーザーグループの活動は拡大しています！ すばらしいね。で？ (え？やっていること見てないのかな・・・） 参加者はものすごく満足しています！ どう凄いかを可視化しないと あなたの良さがワカラナイよ！

12. 可視化はテクニックです！ 手法を覚えれば誰でもできます！

13. 「どう凄いか」を数字で表現する3つの方法 • 全体と比較する（第1位、50%超えるなど） • 時系列で比較する（伸び率・成長の証） • 目標と比較する（順調に進んでいるか、達成率）

14. 数字は必須だが、数字だけあっても・・・ 100 この100という数字をみてどう思うか？ データを提示しても補足情報がなければその価値がわからない 「参加者数100人は、前年比130%の伸びで、 目標の110%を達成、これはAPJCで第1位」など

15. データの可視化と付加情報を作成するために • Excel をすでに使っている • データはサーバー. ETLとしての Power Query •

    日時自動更新/ダッシュボード共有のための Power BI サービス • すでにそれらの知識がある程度ある

16. たぶん、多くのユーザーは Excel の1/10 以下の機能しか使っていない REST API Power Query エディタ

17. ExcelからPower BI への シームレスな移行による 自動更新・共有ダッシュボードの実現 REST API Power BI Desktop

    Power Query エディタ BI Dashboard On Power BI Service

18. 現状を変えたくない = AWSに移行するのに躊躇した理由 • • • • • Excelのライセンスは会社支給 基本的にローコード・ノーコード

    データ可視化は Excel/Power Queryで可能 Power BI サービスは個人負担（それでもよい） 知識・スキル習得のために時間を投資済み ⇒ ラーニングコストをこれ以上かけたくない

19. AWSの社員だし、Glue とか Quick Sight とか あるし、使った方がいいよね？ AWS Glue は ETL

    だし、Quick Sight は BI で ダッシュボードも作れるからできるよ！ そうだなぁ、でも Lambda で Python コードを書 いて REST API 使って connpass からデータ 取り込んで、それを S3 経由して、Glue に渡し て、ビルディングブロックで、柔軟性あるんだ よ！（その通りだが） Power BI -> Glue, Quick Sight, Lambda, Event Bridget, S3, Python… つらい

20. そして8年と9か月の月日が流れた・・・

21. しかし、この業界にいて IT を使うのであれば、 常にアップデートしなければならない

22. Power BI のセキュリティ対策として いままで使っていた Power Query の Dynamic Query が利用できなくなった

    • データおよびその可視化・付加情報だけが欲しい • Power BI のプロフェッショナルになるつもりは もうない • いまや詳細を調べる時間やテストする時間がない

23. GenAI使えば、コードを 直してくれるよね? (ただし、Claude Code) • ソースコードとエラーコードをすべてGenAIに 張り付けて、原因とその対策を練らせ、テストを 繰り返す • 3日ほどで新しいコードで

    Power BI が動く

24. そういえば、JAWS-UGの勉強会ハンズオンで ノートPCにKiro 入れたなぁ。 もしかしたら、AWSへの移行できるんじゃない？ なんと1時間でAWS上に仕組みを移行できた！

25. 1時間でAWSに移行できたのは？ • それまでの作業で仕様が確定していた • 稼働するソースコードがあった • GenAIとの付き合い方がわかってきていた （わからないことはGenAIに聞く！) • 利用できるAWSの基礎環境/アカウントがあった

    • 最低レベルのAWSの知識があった

26. ただし、、、 • APIキーをソースコードに埋め込んだコードを提 案された ⇒ これはだめだろう（という知識があった）とい うことで Kiro に考えさせて、Secrets Manager

    の環境変数を使う • しかし、データのコピーだけとはいえ、IAMアク セスキーを使った方法を採用してしまっている

27. まとめ • • • やりたいことや条件（＝仕様）を明確にして GenAI を使えば、パフォーマンスの 可視化のためのデータの取得の仕組み構築が簡単な時代 やりたいこと、やらなければいけないことを明確に定義できる判断・能力が必要 目的が達成できていても仕組みとして危うい可能性がある。セキュリティはあら

    ゆる職種でも重要な要素 • 圧倒的に「調べる時間」は短縮できる。GenAIに聞いて、聞いて、聞きまくる • それは目的なのか、手段なのかを常に意識することが肝要