１．競技形式で学ぶ次世代AIイベント「AWS AI League」

「Amazon Web Services（AWS） AI League 2026 チャンピオンシップ」がre:Invent 2025に合わせて発表されました。re:Invent 2025ではAI Leagueが開催され、いくつかのハンズオンセッションも用意されていました。
AI Leagueはスキルセットや内容は異なるものの、AWS DeepRacerと同様に競技形式でAIスキルを競うイベントとして位置づけられています。re:Invent 2025でも多くの世界のトップレーサーたちがAI Leagueに参加しておりました。実際に昨年のre:Invent 2024のLLM Leagueで優勝したRayGさんやre:Invent 2025のAI Leagueで2位となったrosscompさんはAWS DeepRacerの世界トップレーサーの1人です。
https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2025/11/ai-league-2026-championship/

AI Leagueのテーマは2つで、1つは「モデルカスタマイズ」、もう1つは「Agentic AI」です。モデルカスタマイズはAmazon SageMaker AIを活用してファインチューニングのスキルを競います。Agentic AIはAmazon Bedrock Agent Coreを活用してエージェント構築のスキルを競います。
re:Invent 2025の各種ハンズオンに参加してきましたので、それぞれの内容について簡単に説明させていただきます。

２．ファインチューニング

ファインチューニングについては、精度を競う形で、Llama や Amazon Nova のモデルをチューニングし、あるテーマ（ラスベガスに関するテーマなど）に対して、いかに正確な回答を生成できるかを評価します。AI Leagueイベントへモデルを提出すると、モデルの精度が表示されます。

なお、参加条件としては以下の3点となっており、基本的な前提知識があれば、誰でも参加可能です。
・ AWSコンソールのナビゲーションに関する基本的な知識
・ トレーニングデータ用のJSONファイル形式の理解
・ AWSがホストするAI Leagueイベントへのアクセス

ファインチューニングはAmazon SageMaker AIを活用して実施します。以下に簡単に流れを示します。
ファインチューニングを実施するにあたり、Amazon SageMaker Studioを活用します。

Amazon SageMaker Studioの画面から、「Model」の画面を選択します。

Amazon Nova Microなどファインチューニングを実施するモデルを選択します。

右上の「Customize」から、「Customize with UI」を選択します。

「Customize model name」に任意の名前を入力し、ファインチューニングで活用するデータセットをアップロードします。

次にハイパーパラメータの設定を実施します。

※少し内容は異なりますが、ハイパーパラメータの考え方についてはAWS DeepRacerを例にした説明は以下のブログで説明していますので、必要に応じて参照してください。
https://qiita.com/nttd-kashiwabaray/items/63bf802ef6a3c4c46007

「Submit」を押下すると、画面が切り替わり、Statusが「in progress」になります。Statusが「completed」になるのを待ちます。

あとは、Amazon Bedrockへモデルをデプロイする形となります。

なお、ファインチューニングで活用するデータセットの作成について、ハンズオンにおいてはPartyRockを活用しました。

３．Agentic AI

Agentic AIについては、Amazon Bedrock Agent Coreなどを活用してエージェントの構築を実施します。システム構成の例としては以下のようなイメージとなります。

エージェントの構築を実施するにあたっては以下のようなゲームが用意されており、エージェントが宝箱に辿り着くまでのタイムやアイテムの獲得、ボーナスなどの獲得による総合得点を競います。コインを集めることにより得点を得たり、各キャラクター（障害物）への対応によって得点が増えたり、減ったりします。また、いかに宝箱まで早くたどり着けるかもポイントの1つとなります。

このエージェントは、Amazon Bedrock Agent Core を中心に、Amazon Bedrock Guardrails や Lambda などのサービスを組み合わせて構築していきます。また、プロンプトチューニングも構成要素の1つとなります。
自身で構築したエージェントを試すと、ゲーム形式でスコアが可視化される仕組みとなっています。

参考：
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-ai-league-model-customization-and-agentic-showdown/

４．まとめ

今回は、2026年にチャンピオンシップの開催が発表された AI League について紹介しました。AWS DeepRacerと同様に楽しみながら学べるのが特徴となっており、特にAgentic AIの内容はゲーム形式で楽しめる内容となっています。ぜひ楽しみながらAIの学習を実施しましょう。