こんにちは。流通小売・消費財・飲食業界を担当するソリューションアーキテクトチームです。 6 月 25 日（木）、26 日（金）の 2 日間にわたり、千葉・幕張メッセにて AWS Summit Japan 2026 が開催されました。会場には Day 1 に 22,000 名以上、Day 2 に 20,000 名以上、Executive Forum も合わせると延べ 43,000 名以上の方にご来場いただきました。基調講演や数多くの事例セッションとともに、AWS Expo エリアでは AWS サービス・ソリューションの最新活用事例や、実際に AWS に触れられるデモを、さまざまな角度から体験いただきました。 AWS Expo エリア内の AWS Industries Zone では、製造、金融、自動車、そして私たちの担当する流通小売・消費財・飲食など、業界別に特化したソリューションをご紹介しました。私たち流通小売・消費財・飲食業界担当チームのブースには、両日ともに終日、途切れることなく多くのお客様に足を運んでいただきました。デモを体験いただいたお客様からの多くのフィードバックを通じて、私たち自身もまた新しいアイデアと気づきを得ることができました。ご来場いただいた皆さま、本当にありがとうございました。 流通小売・消費財・飲食業界向けブースの様子。両日とも終日、多くのお客様にお立ち寄りいただきました 本ブログでは、流通小売・消費財・飲食業界向けブースの展示内容と当日の様子をダイジェストでご紹介します。展示内容に使われている AWS サービスやアーキテクチャの詳細については個別の解説ブログも公開しており、本ブログの中からそれらのブログもご案内しています。（ 事前のご案内ブログはこちら ） AWS 展示ブーステーマ 「AI エージェントが業務の主役になる日」 昨年の Summit では「The Future of Retail」をテーマに、カスタマージャーニーを軸とした店舗体験の “少し先の未来” をご紹介しました。今年、私たちが皆さまにお届けしたのは、その一歩先 — AI エージェントが、業務そのものの主役になっていく世界 です。 生成 AI を「試してみた」というお客様は、この一年で本当に増えました。一方で、実務での大規模な活用にまで踏み込めている企業は、まだ決して多くありません。そのあいだに横たわっているのは、多くの場合「いまの業務プロセスを全部つくり変えなければならないのではないか」という、心理的なブロッカーです。 今年のブースでご提案したのは、その逆の発想です。既存のプロセスはそのままに、まずは業務の “一部” に AI を組み込んでみる。そこから自律エージェント、そして複数のエージェントが連携するマルチエージェントへ少しずつ広げていくことで、やがて業務全体の最適化へたどり着く — この段階的な進化のステップを、実機デモで体感いただきました。 商品をつくり、届け、そして売る。流通小売・消費財・飲食業界のバリューチェーンのそれぞれの現場で、AI エージェントがどのように働き始めているのか。本ブースでは 「商品をつくる」「商品を届ける」「商品を売る・つながる」 の 3 つの切り口で、合計 6 つの展示テーマ（7 デモ）と 2 社のお客様事例展示をお届けしました。それでは、当日の様子を順にご紹介していきます。 商品をつくる — AI と共創する、これからの商品開発 バーチャル AI エキスパート — 専門家ペルソナたちが、あなたのアイデアを形にする CEO 視点、IT Director 視点、店舗マネージャー視点、顧客価値視点 — それぞれ異なる専門性と立場を持つ個性豊かな AI ペルソナたちが「バーチャル専門家チーム」を構成し、来場者が音声で伝えたビジネステーマについて、並列で Deep Research とディスカッションを重ねてベストなアイデアを提案するデモです。各ペルソナが独立に調査した結果を持ち寄り、モデレーターが議論を取りまとめ、レッドチームが厳しい指摘と改善案を入れる — その過程が縦型ホログラムディスプレイと 3D アバター、カード型 UI でリアルタイムに可視化され、エグゼクティブサマリーからアーキテクチャ案・コスト試算、さらには PoC 用サンプルアプリケーションまでが「数分の対話」で立ち上がります。 縦型ホログラムディスプレイに映る AI ペルソナたちの議論。可視化されるプロセスに多くの方が足を止めました 最も反響が大きかったのは「AI が議論する」という体験そのものでした。単なる Q&A ではなく、複数の視点が交わり「考えが深まっていくプロセス」が目の前で可視化される様子に、来場者からは「すごい壁打ちができるということですね」「社長に見せたら、やるって言いそう」といった声をいただきました。また、実在人物のペルソナ（上司や取引先など）を再現して壁打ち相手にしたい、という声も複数いただいています。マルチエージェントという概念が昨年より自然に受け入れられていることも印象的でした。 技術的には Amazon Bedrock AgentCore Runtime 上で Amazon Nova 2 Sonic による音声対話、 Strands Agents によるマルチエージェント、A2A / AG-UI プロトコルによるエージェント間通信と UI 可視化を組み合わせています。開発の裏側は以下のブログで詳しく解説しています。 詳細解説ブログ： 【開催報告】AWS Summit Japan 2026 — 「AI ペルソナ達がビジネス課題解決を加速する」バーチャル AI エキスパート AI で加速する製品イノベーション — マルチエージェントで実現する製品開発 架空の鞄メーカー・アパレルメーカーを題材に、リサーチ・デザイン・製造の各工程を担う複数の AI エージェントが連携し、市場調査からターゲットの特定、デザイン生成、仮想ペルソナによる検証、そして製造コスト・収益予測まで — 通常であれば半年から 1 年を要する一連のプロセスを、わずか数分で駆け抜けるデモです。各フェーズで AI が多様な選択肢を提示し、戦略的な意思決定は人間が下す「Human-in-the-Loop」の考え方によって、スピードと品質を両立させる新しい商品開発の姿をご覧いただきました。 数分で製品デザイン案が生成される様子を体験いただきました 会場では、多くの来場者が数分のうちにオリジナルの製品デザインが生み出される様子をご覧になりました。製品開発やマーケティングに携わる方々からは「市場調査からデザイン、原価試算までを短時間で回せる」ことへの手応えの声が、経営層・事業責任者の方からは「専任チームがなくてもイノベーションを実行できる体制を作れる」という受け止めが、そして少人数のスタートアップの方からは「大手と同等の製品開発力を持てる、イノベーションの民主化だ」という反応もいただきました。自社の経営戦略資料や販売実績を Amazon Bedrock Knowledge Bases に連携することで「一般解」ではなく「わが社の解」が得られる、という点にも多くの関心が寄せられました。 詳細解説ブログ： 【開催報告】AWS Summit Japan 2026 — AI で加速する製品イノベーション 〜マルチエージェントで実現する製品開発 商品を届ける — 止めない物流とサプライチェーンのために AI エージェントで危機対応 — 小売×消費財の混乱を AI と人が即座に解決 台風による広域配送停止、ドライバー不足、SNS でのバイラル化による需要急増、原材料の調達難。「想定外」が起きたそのとき、AI エージェントが外乱を検知し、影響を分析し、代替案を探索・提示し、人間が承認したうえで実行と通知までを一気通貫で行う — この次世代のサプライチェーン管理オペレーションをライブで実演しました。小売シナリオ（店舗の在庫不足に対する最適な振替ルートの提案）と消費財シナリオ（原材料供給停止時の代替サプライヤー探索）の 2 パターンをご覧いただき、Amazon Bedrock AgentCore と Strands Agents SDK の Interrupt 機能による Human-in-the-Loop の協調モデルがリアルな課題シナリオの中でどう機能するのかをお見せしました。 AI エージェントの思考プロセスと Human-in-the-Loop の承認フローをライブで実演 ブースを訪れたお客様のほぼ全員が、危機管理や BCP 訓練を「やりたいがリソースや手段がなくてできていない」とおっしゃっていたのが印象的でした。大雪や台風などで実際に困っている企業様からは「これまで担当者が各所に何本も電話をかけて対応していた。AI が初動を担ってくれるだけでもありがたい」という声をいただきました。エージェントの思考プロセスの可視化により「具体的なイメージが湧いた」「エージェントの処理を見て初めて理解できた」というフィードバックも多く、1 回あたり数百円程度というシミュレーションコストの低さにも「想像より安い」と好意的な反応をいただきました。既存システムを置き換えることなく、AI による分析の仕組みを「外付け」し、シミュレーション（レベル 1）から段階的に自動化レベルを上げていけるアプローチに、多くの共感が集まりました。 詳細解説ブログ： 【開催報告】AWS Summit Japan 2026 — AI エージェントで危機対応：小売×消費財の混乱を AI と人が即座に解決 物流異常を Amazon Quick が自動解決 — 配送在庫の異常検知〜問合せまで一気通貫 基幹システム、受発注、在庫、配送 — 複数のシステムに分散しがちな物流のデータを Amazon Quick に統合し、業務の自動化と可視化を実現するデモです。Quick Automate が業務システムを横断的に監視して異常を自律的に検知し、Microsoft Teams へリアルタイムに通知。Quick Sight のダッシュボードで滞留の状況を一目で把握し、「ABC 運輸の大阪→福岡の遅延率を週別で出して」とチャットで聞けばその場でグラフが生成されます。物流専門家の Chat Agent が構造化データと SharePoint 上の報告書・SLA 合意書などの非構造化データをセキュアに横断して根本原因を深掘りし、最後は業者へのメール問い合わせまで自動生成・送信 — 「発見」から「対応」までが途切れなくつながる体験をご覧いただきました。 Quick Sight のダッシュボードで配送の滞留状況をご覧いただきました 従来なら報告書を探し、データを手動で突き合わせ、ベテランに聞いて半日かかっていた原因究明作業が、チャットで聞くだけで数分で完了する。データの散在・発見の遅れ・属人化という物流現場の普遍的な課題に対し、可視化・AI 分析・自動化・外部連携をひとつのサービス上で統合的に提供する Amazon Quick の姿に、多くのお客様から関心をお寄せいただきました。 詳細解説ブログ： 【開催報告】AWS Summit Japan 2026 — 物流異常を Amazon Quick が自動解決：配送在庫の異常検知〜問合せまで一気通貫 商品を売る・つながる — コマースと店舗の、新しいかたち Future of Agentic Commerce — AWS で実現する新しい E-Commerce の形 いま US で吹き荒れている Agentic Commerce の旋風。AI プラットフォーマー側の Incoming Agent から EC サイトに流入し、自社 EC サイト上の Onsite Agent による接客を経て購入に至るまで、そして裏側で動く EC バックエンド・バックオフィスの仕組みまでを、一つの Demo システムとして統合してご覧いただきました。UCP、AP2、ECP、MCP Apps といった 2026 年に入って急速に整備が進むコマースプロトコル群への対応、エージェントへの決済権限の委任、さらには友達同士の AI エージェントが購入前に相談し合うコンセプトデモまで、6 つのストーリーで「来たる Agentic Commerce 時代」の実装イメージを具体的にお見せしました。 Incoming Agent から自社 EC への流入・購入までを一つの Demo システムで体験 印象的だったのは、「AI エージェントに決済まで任せたい」という声はそれほど多くなく、むしろ「AI プラットフォーマーに自社の商品を推薦してもらい、自社の EC サイトへ流入させたい」 — まず「見つけてもらうこと」への関心の高さでした。また「Agentic Commerce という名前しか知らず、何のことかよくわからなかったが、このブースを見て完全に理解できた。自分たちが何を検討すればいいかが分かった」と言って帰られたお客様もいらっしゃいました。実際に触れられる実装例がまだ少ない日本市場において、ブースが一つの「アンサー」を示せたことは大きな成果だったと感じています。 詳細解説ブログ： 【開催報告】AWS Summit Japan 2026 〜 Future of Agentic Commerce ブース Eyes On, Voice On — スマートグラスと音声 AI が融合する、フード・現場業務の未来形 実店舗やキッチンなど「手が使えない現場」の業務を、音声 AI エージェントとウェアラブルデバイスで支援する 2 つのライブデモをお届けしました。 スマートグラスでの音声問い合わせ、音声でキッチン工程を進める体験デモ 一つ目は スマートグラスによる店舗業務支援 です。店員がスマートグラスを装着し、「コーヒーはどこですか」「今日のセール品を教えて」と声で聞くだけで、 Amazon Nova 2 Sonic （Speech-to-Speech 統合モデル）と Amazon Bedrock AgentCore Gateway 経由の MCP Tools が連携して棚位置・在庫・セール情報を即座に音声とグラス表示で案内します。自店舗に在庫がなければ他店舗や EC サイトの在庫まで一声で案内し、タスク管理や英語対応、飲食店での予約確認・リマインド通知まで、スーパー・アパレル・飲食の 8 つのシナリオを体験いただきました。GPS やビーコンは不要、商品マスターと棚位置マッピングデータだけで実現できる導入ハードルの低さも、来場者への大きな訴求ポイントとなりました。併設した Agent Monitor で AI の思考プロセス（AG-UI）がリアルタイムに流れる様子は、このデモ最大の「おおっ」ポイントとして多くの注目を集めました。 詳細解説ブログ： スマートグラス × 音声 AI エージェントで実現する店舗業務のハンズフリー支援 二つ目は キッチン音声レシピナビ です。衛生手袋を着用したまま両手が塞がるセントラルキッチンの調理現場で、「次へ」「戻る」の音声だけでレシピ工程を進め、工程完了時には使用食材の在庫を自動減算。「玉ねぎがない」と伝えれば AI が代替食材を提案し、原材料チェックでは「玉ねぎ/タマネギ/オニオン」といった表記ゆれも吸収します。騒音の多い調理環境でも高精度な日本語音声認識を実現するアドバンスト・メディア社の AmiVoice と、 Amazon Bedrock AgentCore Runtime + Strands Agents による AI エージェントの組み合わせで、レシピ確認・在庫記録・HACCP 対応記録といった現場のデータ入力障壁を解消するアーキテクチャをご紹介しました。 「手が塞がっている環境でのデータ入力障壁」は食品製造に限らず、物流のピッキング、医療の手術室、製造の組立ラインなど多くの業界に共通する課題であり、幅広い業種のお客様から自社現場への適用イメージについてご相談をいただきました。 詳細解説ブログ： 音声 AI エージェントで実現するセントラルキッチンのハンズフリーオペレーション お客様事例展示 — すでに現場で動いている、生成 AI コンセプトのご紹介だけではありません。展示エリアには、生成 AI を実際の現場で活用されているお客様 2 社の事例展示も併設しました。会期中はお客様ご自身による解説とその場での Q&A も行われ、実装の裏側や運用してみて初めて見えてきた気づきなど、現場の生の声を直接お聞きいただける貴重な機会となり、両日とも大変盛況となりました。 ユナイテッドアローズ様・カインズ様の事例展示。お客様ご自身による解説に質問が絶えませんでした 株式会社ユナイテッドアローズ 「Amazon Bedrock で実現 対話で深まる日報 AI」 日報につきものの「書く負担」と「うまく伝わらない」という相反する 2 つの悩みに対し、 Amazon Bedrock を活用した対話型 AI が店舗スタッフの思考整理を支援し、日報を自動で要約する PoC をご紹介いただきました。AI が深掘りの質問を投げかけることで報告内容の粒度と一貫性が高まり、本部の状況把握や店舗の行動改善にもつながる — 現場と本部、その双方の業務品質を高める生成 AI の活用事例に、多くの来場者が熱心に耳を傾け、質問が絶えない展示となりました。 本事例の元となっている AWS のサンプルアセット「SMART（Store Manager Agent for Retail Tech）」は GitHub で公開されており、どなたでもお試しいただけます。仕組みの詳細とユナイテッドアローズ様での取り組みは、以下のブログでご紹介しています。 詳細解説ブログ： 店舗の気づきを本部に届ける AI エージェント SMART のご紹介 — Amazon Bedrock AgentCore × Strands Agents によるユナイテッドアローズでの取り組み 株式会社カインズ 「AI で進化する顧客体験 Amazon Bedrock 活用事例」 ホームセンター大手のカインズ様には、 Amazon Bedrock の画像生成 AI を活用した店頭サイネージ「CAINZ Fitting Room」による、インテリアの疑似 “試着” 体験の取り組みをご紹介いただきました。サイネージ上に表示された部屋の写真の中の家具・ラグ・カーテンなどをカインズ製品の画像に AI で置き換えることで、購入前に「自分の部屋に置いたらどう見えるか」をイメージしやすくし、店頭での訴求力向上と売上・客単価の引き上げを狙う取り組みです。2026 年 4 月ごろから埼玉県の吉川美南店など 3 店舗で試験運用を開始されています。 「お客様が実際に欲しいのは、自分の部屋にあるところを見ること」というご担当者の言葉のとおり、将来的には顧客自身の部屋写真を使った体験への進化も構想されており、画像生成 AI を “購買体験そのもの” に組み込む小売業ならではの活用事例に、多くのお客様にお立ち寄りいただきました。 おわりに — ご来場ありがとうございました 「まだ早い」から「もう始めている」へ。幕張メッセの AWS Industries Zone での 2 日間を通じて強く感じたのは、流通小売・消費財・飲食業界の現場で、AI エージェントが業務の主役になっていく日が、すぐそこまで来ているということです。 昨年と比べ、マルチエージェントという概念が特別な説明なしに受け入れられるようになったこと。「AI エージェントで何ができるのか」という問いが、「自社のどの業務から始めるか」という問いへと変わりつつあること。そして、エージェントの思考プロセスの可視化や Human-in-the-Loop といった仕組みが、AI 活用への心理的なハードルを確かに下げていること。これらは、ブースで数多くのお客様と対話させていただいたからこそ得られた実感です。 今年のデモでお伝えしたかったのは、新しい技術を次々と取り込まなければならない、ということではありません。AWS のサービスを組み合わせれば、皆さまの中にすでに蓄積されてきた知識と経験を起点に、業務の “一部” から無理なく始めていける — そんなアイデアばかりをご用意しました。ご参加いただけなかった皆さまも、「試してみたい！」と思われた方は、ぜひ AWS の担当者までお気軽にご相談ください。 今後も、流通小売・消費財・飲食業界の皆さまに向けたイベントの企画と情報発信を継続していきます。それではまた、来年の Summit でお会いしましょう！ 関連ブログ（各デモの詳細解説） 【開催報告】AWS Summit Japan 2026 — 「AI ペルソナ達がビジネス課題解決を加速する」バーチャル AI エキスパート 【開催報告】AWS Summit Japan 2026 — AI で加速する製品イノベーション 〜マルチエージェントで実現する製品開発 【開催報告】AWS Summit Japan 2026 — AI エージェントで危機対応：小売×消費財の混乱を AI と人が即座に解決 【開催報告】AWS Summit Japan 2026 — 物流異常を Amazon Quick が自動解決：配送在庫の異常検知〜問合せまで一気通貫 【開催報告】AWS Summit Japan 2026 〜 Future of Agentic Commerce ブース スマートグラス × 音声 AI エージェントで実現する店舗業務のハンズフリー支援 音声 AI エージェントで実現するセントラルキッチンのハンズフリーオペレーション 参考情報 AWS ブログ “流通小売” カテゴリー AWS ブログ “消費財” カテゴリー AWS 消費財・流通・小売業向けソリューション 紹介ページ 事前のご案内ブログ：AWS Summit Japan 2026 〜 流通小売・消費財・飲食業界向けブースのご案内 昨年の開催報告：【開催報告】AWS Summit Japan 2025 〜 流通小売消費財業界ブース 本ブログは AWS Japan のソリューションアーキテクト 山下 智之 が執筆しました。

はじめに このたび、FIFA主催の技術コンペティション「FIFA Skeletal Tracking Light Competition」に参加しました。私は東京大学博士1年の福島隆人です。今回は、サッカーに関する研究開 […]

はじめに 2026 年 6 月 25 日(木)、26 日(金)の 2 日間にわたって幕張メッセで開催された AWS Summit Japan 2026 では、AWS Expo の Industry Zone に「AWS for Telecom」として通信業界に関する展示ブースを出展しました。 本ブログでは、株式会社NTTドコモ、KDDI株式会社、ソフトバンク株式会社の各社と共に展示した全 7 ブースの内容をご紹介します。通信領域では NW 設計・構築から運用保守まで、非通信領域ではスマートシティやコンタクトセンターの領域で Agentic AI が通信業界をどう変えつつあるのか を、各社の最新の取り組みからご覧いただけます。 展示一覧 カテゴリ ブース ID 出展社 テーマ 通信領域 A063 株式会社NTTドコモ Agentic AI で AWS 上に 5G コア構築・運用開始 A064 KDDI株式会社 AI 駆動開発で加速する RAN 自動制御と品質改善 A067 株式会社NTTドコモ ネットワーク保守 AI エージェント A068 ソフトバンク株式会社 Amazon Neptune で実現する NW トポロジー可視化 A069 AWS エージェンティック AI が実現する自律運用 非通信領域 A065 KDDI株式会社 KDDI が創る、未来のスマートシティ A066 AWS AI で変革する通信業界の顧客体験 A063：Agentic AI で AWS 上に 5G コア構築・運用開始（株式会社NTTドコモ） ＊ 資料ダウンロード NTTドコモは AWS 上に 5G コアを構築し、国内初となるハイブリッドクラウド環境での商用サービスを開始しました。 この AWS 上の 5G コア構築は、 世界初となる Agentic AI と GitOps を組み合わせた設計・構築自動化 によって実現されています。膨大な過去コンフィグやドキュメントの確認、相互依存する複数コンフィグ間の整合性担保、手動作業によるデプロイ完了までの長期間化の課題がありましたが、AI エージェントが自律的にドキュメントを参照しながら設定ファイルを自動生成し、Git を介した CI/CD パイプラインで自動デプロイする仕組みへと変革することで、従来から 80% のリードタイム短縮と自動化による品質向上をを実現しました。 本展示では、この取り組みの概要や効果、技術要素をご紹介しました。 ポイント： 国内初：AWS 上での 5G コア商用構築・運用開始 世界初：AI × GitOps による 5G コアの設計・構築自動化 Amazon Bedrock AgentCore 上のオーケストレータエージェントが複数の専門 AI エージェントを統括 A064：AI 駆動開発で加速する RAN 自動制御と品質改善（KDDI株式会社） ＊資料ダウンロード 説明 | デモ画面抜粋 KDDI は、無線ネットワーク（RAN）の自動制御に向けて、O-RAN 標準インタフェースに準拠した基地局制御の共通基盤（SMO: Service Management and Orchestration）と、その上で動作するネットワーク制御アプリ（rApp）を AWS 上で内製開発しています。その開発において、 AWS が提唱する AI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle）を導入 しました。 AWS が公開している AI-DLC ワークフロー（ aidlc-workflows ）をそのまま使うのではなく、社内のガイドラインやセキュリティ要件に合わせてカスタマイズしています。具体的には、開発スコープ・技術制約・質問事項を整理して議論のたたき台を作る事前フェーズの追加や、社内ルール対応のための Claude Code スキル化などを実施しました。 AI-DLC を取り入れた結果、要件定義からデプロイまでの開発期間を 70％ 削減しました。 この取り組みで開発した新 rApp により、 基地局パラメータの全国展開期間を約 50% 短縮 しています。 この展示内容については、 KDDI Tech note でも紹介されています。 ポイント： AI-DLC は導入して終わりではなく、社内要件に合わせて継続的にカスタマイズ コード生成だけでなく設計・レビュー・ドキュメントまで、開発ライフサイクル全体への AI 適用 要件定義からデプロイまでの開発期間を 70% 削減、パラメータ全国展開期間も約 50% 短縮 A067：ネットワーク保守 AI エージェント（株式会社NTTドコモ） ＊ 資料ダウンロード NTTドコモは、RAN からコアネットワークまで 世界最大級の 100 万台超の通信機器データを分析し、 ネットワークの保守運用を効率化する AI エージェントの商用利用を開始 しました。 本展示では、AI が自律的に異常を検知し、複雑な障害の原因特定から復旧手順の提案を行うまでの一連の動作をご紹介しました。本技術により 障害復旧時間を 50% 以上短縮 し、通信インフラの安定稼働および早期の異常復旧に貢献することで、お客様の通信をつなぎ続けます。 ポイント： 100 万台超の通信機器データをリアルタイム分析 異常検知 → 原因特定 → 復旧手順提案まで自律的に実行 障害復旧時間 50% 以上短縮を商用環境で実現 A068：Amazon Neptune で実現する NW トポロジー可視化（ソフトバンク株式会社） ＊資料配布はございません ソフトバンクは、ネットワークにおける障害検知から復旧までのプロセスを運用者の手を介さず自動で完結させるクローズドループの取り組みを紹介しました。また、この取組みのさらなる拡張のため、 Amazon Neptune を用いたトポロジーの時系列化 のアプローチを紹介しました。 即時性の高いトポロジー把握はネットワーク運用に有用ですが、ネットワークは計画作業に伴う変動に加え、障害起因の突発的な変動も発生します。そのため、設計情報や config 等の静的データに加え、実際のネットワークの状態変化を示す動的データを継続的に収集し、トポロジー情報へ反映することも重要です。トポロジーの時系列情報を扱うことができれば、障害調査の際にリアルタイムの状態だけでなく障害前後のトポロジー情報を原因の特定や迂回可否判断に活用できます。 ポイント： 静的データ＋ 動的データを取り込み Digital Twin と実ネットワークとの同期精度を向上 Amazon Neptune によるグラフデータベースでトポロジーを時系列管理 クローズドループをさらに拡張し、状態追従性、判断根拠の鮮度、判断の迅速性を向上 A069：通信ネットワーク運用の未来 — エージェンティック AI が実現する自律運用（AWS） ＊ 資料ダウンロード エージェンティック AI が通信事業者のネットワーク運用を自律的に監視・分析・実行し、 リアクティブからプロアクティブへ 変革するオペレーションセンターのデモを展示しました。すべて Amazon Bedrock AgentCore 上のマルチエージェントで実現し、専門エージェントが協調して RAN〜Transport〜Core の E2E 運用を担います。デモ全体のコンセプトは、 AI が分析・事項を行い、人間は戦略的な意思決定に集中 することです。 本展示では、来場者の関心に応じて4つのデモをご覧いただきました。 ① データ統合基盤の構築 ：4つのソースに分散したデータを AWS Glue で正規化・時刻同期・トポロジー相関付けし、Amazon DynamoDB・Amazon Timestream・Amazon Neptune・Amazon Bedrock Knowledge Bases に格納。エージェントが自律判断できる土台を整えます。 ② 障害の自動検知・復旧 ：バックホール回線の物理故障をアラームスパイクから検知し、グラフ解析で真因と巻き添えを切り分け。バックアップルート起動から故障機器の交換手配まで、人手の判断を待たずに数分で完結します。 ③ 予測に基づく最適化 ：Amazon SageMaker が大規模イベント時の需要急増を事前に予測し、サービス・インフラ・トランスポートの3層にまたがる最適化戦略を自動立案。人間の承認後にエージェントが並列実行します。 ④ 顧客別のプロアクティブ対応 ：障害の影響を SLA やビジネスインパクトで把握し、影響の大きいお客様を優先。代替経路への自動切替と、状況に応じたパーソナライズ通知の自動生成までを実行します。 いずれも最終判断は人間が行う Human in the Loop を前提とし、受動的な運用から AI 主導のプロアクティブな運用への変革をご体感いただきました。 ポイント： Amazon Bedrock AgentCore 上のマルチエージェントが、データ統合基盤から障害復旧・予測最適化・顧客対応までを自律実行 障害検知から復旧までを数分で完結し、需要急増は事前に予測して予防（リアクティブからプロアクティブへ） 重要な実行判断は人間が担う Human in the Loop——「AI が分析・実行、人間は戦略に集中」 A065：KDDI が創る、未来のスマートシティ（KDDI株式会社） ＊資料配布はございません KDDI は「つなぐチカラ」で、都市の価値を最大化するスマートシティを推進しています。「100年先の心豊かなくらしのための実験場」を掲げる TAKANAWA GATEWAY CITY では、JR東日本と共創し、都市OS「TAKANAWA GATEWAY URBAN OS」を核としたサービスを展開しています。 本展示では、この都市OS 上で動く 2 つのサービスをご紹介しました。 来街者向け：TAKANAWA GATEWAY CITY アプリ 都市OS のリアルタイムデータを活用し、街で働くワーカーや来街者に、街の中での“快適さ”を提供するアプリです。駅改札やオフィス入館ゲートとの連動で来街タイミングを捉えたレコメンドを実現し、Amazon Bedrock でコンテンツ訴求文章を自動生成しています。 事業者向け：「データダッシュボード」で街の状況を可視化するサービス 街の有事（防災・警備）と平時（マーケティング・イベント計画）を同一機能で可視化・分析するダッシュボードです。3D 人流シミュレーションやリアルタイム可視化に加え、Amazon Bedrock による AI 分析でイベントの成果や改善策を把握できます。 ポイント： JR東日本との共創による都市型デジタルツイン URBAN OS を核としたリアルタイムデータ連携 来街者と事業者それぞれに最適化された体験の提供 A066：AI で変革する通信業界の顧客体験 — Amazon Connect で実現する自律的な顧客支援（AWS） ＊ 資料ダウンロード 通信業界の顧客サポートを、AI エージェントで リアクティブからプロアクティブへ 、そしてコ ストセンターと捉えられがちなコンタクトセンターを収益に貢献するバリューセンターへ変革 するソリューションを、コンタクトセンターとデバイスの両面から実現する 2 部構成のデモでご紹介しました。 前半：コンタクトセンターの自律型顧客応対エージェント（日本語デモ） Amazon Connect 上の AI エージェントが、携帯電話料金の問い合わせを 日本語 で自律対応する様子をご覧いただきました。意図認識から本人確認、請求明細の取得、最適なプランの提案、プラン変更の実行まで、 Amazon Bedrock AgentCore Gateway（MCP） で業務システムと連携し、回答だけでなく手続きまでを一気通貫で完結します。人手が必要な場面では会話の文脈を引き継いで有人対応へシームレスにつなぎ、AI が担当者を支援します。 後半：Agentic AI で実現するコネクテッドデバイスケア デバイスを起点に、問題が起きる前に対応する体験もご覧いただきました。お客様の許可のもと、デバイス上の SDK が多数の診断テストでバッテリー劣化などの予兆を検知し、デバイス上で動く Agentic AI の音声エージェント（ Amazon Nova Sonic ）がプロアクティブに連絡してその場で解決します。解決しない場合も文脈を引き継いだまま有人対応へつなぐため、お客様が同じ説明を繰り返す必要はありません。海外の通信事業者での導入実績をもとにした発展形で、課題解決を起点に最適な料金プランや端末下取りといった次の提案（＝「ケアをコマースへ」）にもつなげられます。 ポイント： 前半：Amazon Connect の AI エージェントが日本語で自律対応し、Amazon Bedrock AgentCore Gateway（MCP）連携で手続きの実行まで完結（必要時は文脈を保ったまま有人へ） 後半：予測 AI と Amazon Nova Sonic による、デバイス起点のプロアクティブなケア リアクティブからプロアクティブへ、コンタクトセンターを収益に貢献するバリューセンターへ（＝「ケアをコマースへ」） まとめ 今回の AWS Summit Japan 2026 AWS Expo「AWS for Telecom」展示では、通信業界における Agentic AI の活用が、ネットワークの設計・構築から運用保守、顧客体験、さらにはスマートシティまで、幅広い領域で商用レベルで活用されていることをお伝えしました。 AWS は今後も通信業界の皆さまと共に、ネットワークの自律化と新たなサービス創出に向けた取り組みを加速してまいります。 著者 神谷 拳四郎 アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 技術統括本部 通信・メディア技術本部 通信第二ソリューション部 ソリューションアーキテクト 川岸 基成 アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 技術統括本部 通信・メディア技術本部 通信第一ソリューション部 ソリューションアーキテクト 小林 新一 アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 技術統括本部 通信・メディア技術本部 通信第一ソリューション部 ソリューションアーキテクト