本記事は 2025/10/10 に公開された “ Transform Supply Chain Logistics with Agentic AI ” を翻訳したものです。 AI はあらゆるサプライチェーンプロセスを変革する可能性があります。予測分析、モノのインターネット（IoT）、機械学習（ML）などの既存技術は、サプライチェーンの効率性と可視性を向上させましたが、組織は依然として重大な課題に直面しています。今日のサプライチェーン実務者は、地政学的緊張から自然災害に至るまでの複雑なシナリオに対応しながら

本記事は 2025 年 12 月 2 日 に公開された「 Physical AI: Building the Next Foundation in Autonomous Intelligence 」を翻訳したものです。 はじめに 世界は自律型経済 (Autonomous Economy) に向かって動いています。AI、エッジコンピューティング、ロボティクス、空間インテリジェンス、シミュレーション技術が連携し、人の介入を最小限に抑えてシステムが自律的に動作する経済モデルです。フィジカル AI はこれらの技術

こんにちは、プロダクト部 部長の稲垣です。（自己紹介やこれまでのキャリアについて↓をご覧ください。） tech-blog.rakus.co.jp 以前は自社の戦略について書きましたが、今回は視点を変えてみます。 これまで大手・ベンチャー・外資など様々な企業で社内システムに触れてきたユーザーとしての経験、そして現在バックオフィス系SaaSに携わっている提供者としての知見。 これらを踏まえて、自分なりに整理してみました。 目次 はじめに：SaaSの普及と、残された「巨大な壁」 第1章：前提となる「企業の基幹シ

日々、企業は根本的な課題に直面しています。SAPシステムには、サプライヤーとの関係、在庫レベル、財務取引、生産計画など、企業運営を推進するビジネスクリティカルなデータが含まれています。しかし、ワークフロー自動化のためにこのデータにアクセスするには、従来、複雑なカスタム統合、専門的なSAP知識、そして多大な開発時間が必要でした。SAPデータと非SAPデータの両方に依存するビジネスプロセスは、従来、これらのソースを統合するために膨大な開発者の労力を必要としていました。サプライチェーンマネージャーを含む事業部門

はじめに AWS上でSAPワークロードの真の可能性を解き放つ準備はできていますか？パズルの最も重要なピースの一つを解決しましょう：企業ネットワークとクラウドERPワークロード間の安全で信頼性の高いネットワーク接続の確立です。 AWSでは、お客様がSAP Cloud ERP Private ワークロード（旧RISE with SAP）の実装を支援する中で、3つの質問が当然のように浮上します： 「プライベートクラウドERP環境への安全な接続をどのように確立すればよいか？」 「私たちのユースケースに最もコスト効

当記事は、ライオン株式会社様と株式会社G-genの 技術情報発信コラボレーション企画 『SAPと連携するデータ分析基盤の実践とTips』で執筆されたものです。 はじめに 概要 データ基盤整備の必要性 「収益力の強靭化」から見据える未来経営とデジタル改革 データ活用環境の課題 目指す姿 構成設計 当初案 大幅な見直しへ SAPデータ活用に向けて Cortex Frameworkの導入検証について 今後の方針 まとめ はじめに 当記事は株式会社G-gen様とライオン株式会社の技術ブログ相互寄稿企画で執筆された

Alteryx社主催のalteryx Analytics Summit JAPAN 2025に現地参加しました。 イベントで、AGCがSAPと連携したAlteryxの活用事例の紹介をしていましたので、そのセッションの内容について紹介させて頂きます。 関連記事： [alteryx Analytics Summit JAPAN 2025のレポート](Comming soon...) 講演概要 AGCからはAlteryxの活用事例のみならず、業務ユーザーがAlteryxを活用するための教育内容について紹介されて

はじめに：製造業の生産性向上と品質改善の重要性 製造業における生産性向上や品質の確保は、企業の競争力と利益率の維持に直結します。特に歩留まり改善や不良品削減の取り組みは、全社的な生産性の向上に大きく寄与します。 たとえば、スクラップや手直し、リコールといった不良コスト（CoPQ）は、 売上の5〜30％ に及び、業界によっては運用コスト全体の約40％を占めることもあります。 マッキンゼーの事例 では、ある半導体メーカーが歩留まりの問題によって6,800万ドル（約100億円）の損失を被ったと報告されています。

こんにちは。Drawer Growth グループの江良です。 キャディが「製造業 AI データプラットフォーム」の構想を打ち出してから半年ほどが経ちました。 caddi.com このコンセプトの実現にあたっては、「AI」の部分だけでなく、「データ」の部分を支える仕組みづくりも重要になってきます。今回は、私が携わっているプロジェクトで導入した Apache Iceberg とその使いどころについて紹介したいと思います。 製造業におけるデータ活用の難しさ 本題に入る前に、まずは背景について少し補足します。 （

この記事は 「 Introducing the new AWS Marketplace Consumer Goods Solutions Hub 」（記事公開日： 2024 年 1 0月 28 日）の翻訳記事です。 今日、消費財業界は、市場の成長の鈍化、デジタルネイティブブランドとの競争の激化、消費者行動の変化、パンデミックによる商品不足などの課題に直面しています。 そこでさらに成長するためにも、多くの消費財企業が自ら環境に順応し、小売業者、卸売業者、消費者との関係を見直しています。 AWS と業界に特化

この記事は Raja GT, Shing Poon, Vedanth Srinivasan により作成された「 Building a Manufacturing Digital Thread using Graph and Generative AI on AWS 」を翻訳した内容です。 製造業の大多数の組織がデジタルトランスフォーメーションの取り組みを受け入れる中、戦略的資産としてのデータの役割がますます重要になってきています。製品ライフサイクル全体を通じてデータを効果的に活用することで、製造業は全体的

このブログは 2024 年 9 月 6 日に Chandan Murthy、Tilman Schroeder と Yue Ning によって執筆された内容を日本語化したものです。原文は こちら を参照してください。 製造業では製品品質の向上、効果的なコラボレーション、開発コストの削減、市場投入までの時間短縮といった理由から、製品ライフサイクル管理（PLM）ソフトウェアを活用しています。AWS における PLM ソリューションは、企業が可用性とコンプライアンス要件を満たすと同時に、PLM のパフォーマンスの

10 月 1 日から NICE DCV の名前が新しくなります。さようなら NICE DCV、ようこそ Amazon DCV。2024.0 リリース、および機能強化とバグ修正に伴い、NICE DCV は 10 月 1 日 Amazon DCV としてリブランドされました。 この新しい名前は、 Amazon AppStream 2.0 や Amazon WorkSpaces などの AWS マネージドサービスで活用される DCV プロトコルの一貫的な参照にも使用されることになります。 Amazon DCV

みなさん、こんにちは！製造業のお客様を中心に技術支援を行っているソリューションアーキテクトの山田と新澤です。 AWS Summit Tokyo が 2024 年 6 月 20 日（木）、21 日（金）の 2 日間、幕張メッセにて開催されました！ 大盛況のまま無事イベントを終えることができました！ 製造業向け展示ブースでどのようなデモが披露されたかについては以下の予告ブログもご参照ください。 AWS Summit Japan 製造業向け展示の見どころ紹介！ 今回はその中から、「製造現場の IoT データをパ

ご挨拶