AWSが提案したのは、稼働中のREST APIを書き換えずに、その手前へ薄い変換層を被せてエージェント連携(A2A)対応へ転換するパターンだ。同じAPIをエージェント間連携と、AIに社内文書やツールを渡す共通仕様(MCP)対応ツールの両方の接続口として公開できる。業務ロジックの改修・コードの重複・並行インフラの運用がいずれも不要で、既存アプリへのコード変更なし・100行未満で実装し、ECSやFargate、Strands Agents SDKを用いる。新規構築向けのAgentCore Runtimeとは役割が異なり、既存資産を活かす移行パターンを補う位置づけである。『載せ替えずに被せる』が、レガシー資産を抱えた現場にとって最も現実的な選択肢として示された点が重要だ。

Huntington銀行は4億件超の文書から個人情報を自動で黒塗りし、数年見積もりの作業を数か月へ、費用を当初見積もりの約5%へ圧縮した。中核はAmazon Textract(文字認識)を据えた処理パイプラインで、新しい業務を発明したのではなく、既存の膨大な文書処理にAIを差し込んでコストと時間を一桁単位で削った事例だ。前述のオーバーレイと同じく『既存資産を起点にAIを後付けする』流れに連なる。

LokaはNova 2 Sonicで初回応答までを1.39秒に短縮した。音声を文字に変換せず直接処理する方式で、入力音声1時間あたり約0.18ドルという具体的なコストが示された点が、検討者の判断材料になる。同じNova 2 Sonicを使った医療予約エージェントは、声のトーンを保ったまま予約確認・変更を電話で自動応答する手順とサンプルコードまで公開された。『できる』の提示ではなく、遅延・費用・実装手順がそろい、自社の電話業務に当てはめて試算できる段階に入った。

AWSとSoftServeは、来場者が設計したコースターを無人で製造・検査・出荷する全工程をハノーバーメッセ2026で実演した。設計案生成にAmazon Nova Canvas、生成物の安全確認にBedrock Guardrails、ロボット学習にNVIDIA Cosmos・Isaac Sim・GR00T N1.5を使い、訓練を数週間から数時間に、流体解析を4日から6秒に圧縮したとする。これも個別技術の披露ではなく、設計→製造→検査→配送という既存の生産工程全体へAIを差し込む構成として提示された。

OSS『MinerU』はPDF・Word・Excel・画像をAIが読める構造化Markdownへ変換し、GitHubで1日524スター増を記録、バージョン更新でOCR精度が約11%向上した。エージェントに何を食わせるかの前処理を担う。一方でAWSはSnowflakeの意味ビューとAmazon Quickをつなぎ、売上や評価といった業務定義をデータ基盤側で統一する自然言語BIの構築手順を公開した。誰が質問しても同じ業務ロジックが返るため、AIの回答の一貫性をデータ層で担保する設計だ。供給側の整備が進むほど、上のオーバーレイや音声エージェントの実用度が上がる。

免疫学者デリヤ・ウヌトマズ氏が、3年間解けなかったT細胞の謎をGPT-5 Proの支援で解明した。能力宣伝ではなく、検証を経た実成果として報告され、がん研究や自己免疫疾患研究への応用につながる。汎用LLMが『仮説生成のパートナー』として研究プロセスの一部を実際に担った点が、今日の実装ラッシュとは別軸ながら見逃せない動きだ。