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しているソリューションアーキテクトの吉川と岩根です。まもなく AWS Summit Japan 2026 が開催されます。今年も千葉の幕張メッセで開催いたしますので是非ご参加ください！今年も製造業向けの展示を出展する予定ですので、その内容をご紹介します！各展示ごとのブログも続々投稿する予定です。 AWS Summit とは AWS Summit は、共に未来を描くビルダーが一堂に会して、アマゾン ウェブ サービス (AWS) に関して学習し、ベストプラクティスの共有や情報交換ができる、クラウドでイノベーションを起こすことに興味がある全ての皆様のためのイベントです。日本最大の “AWS を学ぶイベント”、それが AWS Summit です。基調講演、260を超えるAWSセッション・事例セッション・パートナーセッションがあり、 300以上の展示でオフラインならではの体験ができます。開催期間は 6 月 25 日 (木) と 26 日 (金) の 2 日間で会場は幕張メッセです。 本ブログでは数ある展示とセッションの中から製造業に関する展示とセッションをご紹介いたします。まだ登録してない方は以下のリンクから是非ご登録ください。 登録はこちら 製造業に関する展示は Hall 7 の AWS Expo 内にある AWS Industries Zone にあります。 AWS Industries Zone では、製造、金融、自動車など 13 の業界別に特化したソリューションと、Physical AI の特設展示をご覧いただけます。各業界をリードするお客様の AWS 活用事例や、生成 AI をはじめとする最新テクノロジーの実用的なデモを通じて、業界固有の課題解決方法をご覧いただけます。また、業界に精通したエキスパートと具体的な活用シナリオについて、ご相談いただけます。 製造領域では、Smart Manufacturing を中心としたコンセプチュアルな 製造 Highlight 展示 と、お客様事例展示や、 Product Engineering や Smart Product などの最新のデモを含む 製造 Industry 展示 の2つの展示エリアを用意しています。 展示全体像 赤い枠が製造展示のエリア A WS Expo 内の Industries Zone の図。赤い枠が製造業むけ展示。上が Highlight 展示、下が Industry 展示 製造業 Highlight 展示の概要 Highlight 展示では「 AI で加速する製造業のルネッサンス」をテーマとして、製造業の未来を体感できる展示を行います。3つの展示で構成されており、以下のような配置となっています。その他に、エリア内に設置された100インチモニタを使用して、各ブースの説明をライトニングトーク形式で紹介したり、展示の概観が分かるような動画を投影する予定です。 生産ラインの未来 製造業では、需要と供給が絶えず変動する中、生産ラインの最適な稼働が求められています。本展示では、生産ライン全体のシミュレーションによりボトルネックを特定し、生産効率を最大化する仕組みをご紹介します。 技術要素として、以下の3点を取り上げます。 ソフトウェア定義型の生産ライン ― ライン構成をコードで定義し、リポジトリで管理する仕組み デジタルツインによるシミュレーション ― 現場から収集したデータを基に、仮想空間上で生産プロセスを検証・最適化する仕組み AI エージェントによる意思決定支援 ― 生産ラインを含む多様なデータを活用し、データドリブンな判断を実現する仕組み これら3つの要素を組み合わせた生産ラインの将来像を、実機デモを交えてご覧いただきます。 工場のデジタルツインとシミュレーションを活用して AI アシスタントでボトルネックの分析 ソフトウェア定義型ファクトリー これまでハードウェアとして物理的に存在していた PLC を仮想化し、ソフト PLC（仮想 PLC ）として動作させることで、生産ラインの制御ロジックをソフトウェアとして扱えるようになります。本展示では、物理 PLC からソフト PLC への移行を実際にお見せし、その可能性を体感いただきます。 ソフト PLC への移行がもたらす最大の変化は、ライン構成そのものをコードとして定義できるようになることです。これにより、 Git リポジトリを活用したバージョン管理が可能となり、誰が・いつ・どのような変更を加えたのかを完全にトレースできます。 さらに本展示では、エッジデバイスからクラウドまでを一気通貫でつなぐエンドツーエンドの制御アーキテクチャをご紹介します。工場のフロアで動作するエッジコンピューティングと、クラウド上のオーケストレーション層がシームレスに連携することで、生産ラインの柔軟性とスケーラビリティが飛躍的に向上します。 ソフトウェア PLC により制御されるミニチュア工場 サプライチェーン 本展示では、 AI がサプライチェーンの意思決定を変える瞬間を体感いただけます。 需要変動や供給遅延が発生した際に、担当者が AI エージェントに分析を依頼し、在庫枯渇の予測・生産計画への影響・代替調達の選択肢・対応方針案を迅速に導き出す一連の流れを体験いただきます。 AI が在庫や物流の状況をリアルタイムに読み解き、複数の対応策をコスト・リスクとともに提示します。 需要の急変や供給の遅延といった製造現場の日常的な課題に、 AI がどのように応えるのか。今まさに起こっている変化をご覧ください。 市 場の変化に応じて、生産計画に反映できる需要予測を行う AI エージェント 製造業 Industry 展示の概要 Industry 展示では、製造業のお客様の現場で「すぐに使える」テクノロジーを、実機デモを通じて体感いただける展示を多数ご用意しています。 Highlight 展示が「未来の製造業」をテーマにコンセプチュアルに描いたのに対し、 Industry 展示は Product Engineering （製品設計開発）と Smart Product （スマート製品開発・運用）という製造業のものづくりライフサイクルを支える 2 つの軸に加え、エッジ × AWS の選択肢を一望できる AWS 認定デバイスウォール 、そしてお客様自身による事例展示エリアで構成しています。 AWS のソリューションアーキテクトや事例企業の方々と、その場で具体的な活用シナリオをじっくり相談できる、ぐっと現場目線のエリアです。 生成 AI 時代の製品設計開発 CAE 解析や CAD 操作、過去ナレッジの活用など、製品設計開発の現場にはエンジニアの専門性に強く依存する業務が数多く存在します。本展示では、フィジカル AI 時代の到来を見据え、エンジニアの設計開発を加速する 2 つの切り口で実機デモをご覧いただきます。 Engineering and Development HUB（ EDH ）による HPC 基盤の俊敏な立ち上げ ― 大規模シミュレーション、 CAE 解析、 GPU を用いたモデル作成といった、フィジカル AI 時代の研究開発に欠かせない HPC 環境を AWS 上に短時間で構築する仕組みをご紹介します。仮想ワークステーションとスケーラブルな HPC 基盤を Web ポータルから即座に利用でき、自動スケーリングやコスト管理機能も標準で備えているため、エンジニアや研究者は使い慣れたツールに集中できます。 Engineering and Development Hub (EDH) 設計開発の現場ですぐに実践できる生成 AI ユースケース ― 自然言語による CAD/CAE 操作アシスト、過去設計ナレッジの瞬時検索、実験レポートの自動生成など、明日からでも取り入れられる「使える AI 」の活用例をご紹介します。その場でご覧いただける動作デモに加え、後日体験できるワークショップもご用意しているので、 AI が設計業務をどう変えるのかをじっくり実感いただけます。 生成AI x CAD + CAE + NVIDIA Isaac によるPhysical AI シミュレーション 「フィジカル AI 時代の研究開発をどう加速するか」を、現場のエンジニア目線で体感いただける展示です。 AI 駆動のスマート製品開発とサービス運用 スマート製品の世界では、製品そのものだけでなく、ソフトウェア開発から市場投入後の運用改善までを含むエンドツーエンドのライフサイクル全体が競争力の源泉となります。本展示では、ソフトウェア開発と運用改善の両面で AI エージェントが何を変えるのかを、 2 つのデモでお見せします。 AI エージェントが加速するスマート製品のソフトウェア開発 ― ソフトウェア開発 AI エージェント Kiro を活用し、企画から運用までのソフトウェア開発プロセスを AI と協調しながら進める世界をご紹介します。組み込みシステムやライフサイクルの長いソフトウェアを含む開発全体に AI 支援を適用できること、既存の設計文書やコーディングルールをそのまま活かせること、そしてチケットを用いた責任分担により人間と AI が役割を持ち寄って開発を進められることを、実際のデモで体感いただきます。 製品開発プロセスの調査・計画・実装・リリース・運用全て Kiro で開発を支援 AI エージェントが実現するデータ駆動のプロダクト改善サイクル ― Amazon Quick を使い、専門知識がなくても AI によるデータ分析を実現する仕組みをご紹介します。営業・保守・設計開発・品質保証といった部門ごとに分散したデータに加え、気象などの公開データも統合し、問題の発見から原因の特定、対策の立案まで、 AI がパートナーとなってプロダクト改善の意思決定を支援します。 出荷したフィールド上の製品情報からえた知見を分析し原因の究明と対策計画を Amazon Quick が立案し意思決定を支援 「製品を作って終わり」ではなく、「作りながら、運用しながらより良くしていく」これからのスマート製品開発のあり方を、ぜひその目でお確かめください。 AWS 認定デバイスウォール エッジデバイスとクラウドを連携させるニーズはここ数年で急速に高まっており、「どのデバイスを選べばよいのか」「クラウド連携の検証コストをどう下げるか」というご相談を多くいただきます。 AWS 認定デバイスプログラムは、 AWS の IoT サービスとの接続が検証された信頼性の高いデバイスをラインアップしたプログラムです。本展示では、認定済みのエッジデバイスを「ウォール」状にずらりと並べ、ハードウェアパートナー各社との協業によって広がる選択肢を一望していただけます。日本国内におけるエッジ × AWS のサービス構築を加速し、お客様のビジネスを後押しする取り組みを、実機を通じてご紹介します。 壁一面に展示された AWS 認定デバイスのラインアップ。多様なエッジデバイスをまとめて見比べいただけます。写真は AWS Summit Japan 2025より お客様事例展示 Industry 展示エリアには、 AWS をご活用いただいているお客様自身による事例展示エリアも併設しています。今回の製造業エリアでは、製造現場とエンジニアリングの両面から、特徴的な AWS 活用事例をお持ちのお客様 2 社をお迎えします。 オムロン株式会社「生成 AI を活用した知財 AI エージェント『 ALBERT 』の内製開発」 世界中で日々数千件もの特許が出願されるなか、知財業務の現場では「全特許を網羅的に把握しきれない」「技術と知的財産の双方に通じた専門人材の工数が逼迫している」「機密情報を扱うため社外の生成 AI サービスを気軽には使えない」といった課題が積み重なっていました。 本展示では、オムロンが Amazon Bedrock や Amazon OpenSearch Serverless などの AWS サービスを活用して内製開発した、知財 AI エージェント 「 ALBERT 」 の取り組みをご紹介いただきます。研究開発に特化した自社の生成 AI 活用基盤「 RD Buddy 」の上に AI エージェントを実装することで、情報漏洩リスクとコスト課題を抑えつつ、特許情報の検索・分析・要約といった知財業務を高度化・効率化。 特許調査・発明説明書作成の工数を 90% 削減 という成果を生んでいます。今後は R&D 部門での利用拡大（ 60 名 → 120 名）から全社展開まで見据えた、まさに「生成 AI による R&D の DX 」を体現する事例です。 i Smart Technologies 株式会社「 Amazon Bedrock を活用した『 AI 製造部長』」 製造現場では IoT データを集めても「データをどう読み解けばよいか分からない」という壁にぶつかることが少なくありません。 i Smart Technologies は、自社の IoT データ収集サービス iXacs に Amazon Bedrock （ Claude ）を組み込み、 多様な製造設備から集まる時系列データを自然言語で解釈する「 AI 製造部長」 を実装しました。 専門知識のない現場担当者が、異常の兆しやその原因、次に取るべきアクションを自然言語で受け取れるようになり、データ解析にかかる時間を 70% 削減という成果を生んでいます。「トヨタのカイゼン文化 × AI 」を体現するこの取り組みは、 IoT 製品そのものに生成 AI を組み込む「組込み AI 」の先行事例としても注目されています。本展示では、収集したデータを「使えるデータ」に変える AI の力を、 COO の松下様ご自身の言葉でご紹介いただきます。 会期中は、お客様ご自身による解説に加え、その場での Q&A も可能です。実装の裏側や苦労した点、運用してみての気づきなど、現場の生の声を直接お聞きいただける貴重な機会ですので、ぜひ足をお運びください！ 著者紹介 岩根 義忠 (Yoshitada Iwane) アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 自動車メーカーの生産技術開発部門を経て AWS Japan に入社し、エンタープライズ事業本部でソリューションアーキテクトとして活動中。前職でソフトウェア開発のアジャイル/スクラムに出逢い、自部門での導入やスケールを主導したことにより、モダンな開発手法やクラウドに目覚める。 趣味はバイクの他にギター演奏、自分の部屋の飾り付けなど。二児の父だが二人とも実家を出ているため、現在は妻と気楽な二人暮らし。栃木県那須塩原市在住。 吉川 晃平 (Kohei Yoshikawa) アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 シニアソリューションアーキテクト ソフトウェア開発者およびシステムインテグレーターとして 20 年以上従事した後、2020 年から AWS Japan で活動中。エンタープライズ事業本部で、日本の多くの製造業や SI 事業のお客様の AWS 活用を支援してきた。 スマートプロダクトのためのサービス開発に興味を持ち、最近は AI 開発エージェントを用いた製品開発ライフサイクルの加速に取り組んでおり、お客様との会話のネタが尽きない毎日を送っている。 趣味は週末のサイクリング、冬はスキー。風を切る乗り物がとにかく好き。  

2026/4/20 – 4/24 に世界最大規模の産業向け展示会ハノーバーメッセが開催されました。AWS は今年も “Built for Industrial AI” というテーマを掲げ、フィジカル AI を筆頭に、AI とクラウドを活用し製造業の業務を変革するアイディアを提供しました。AWS の製造のリーダーである Ozgur Tohumcu から、”産業 AI は大規模展開してこそ意味がある”というメッセージを基調講演で語りました。イベント全体での AWS の活動は、別途 月刊 AWS 製造ブログ でもご紹介しています。このブログでは AWS ブースの概要と展示ソリューションについてご紹介します。 AWS の展示ブース AWS は “Built for Industrial AI” を体現するブースとして「スマート生産」「サプライチェーン」と「製品設計・開発」「スマートプロダクト」の４領域を２つに分けて展示しました。フィジカル AI やシミュレーションへの注目により製品開発系の展示が大きく増えています。 今年度も昨年同様、SIEMENS, QAD, Zoomilion といった様々な業界パートナーが AWS ブース内で展示を行うとともに、AWS 自身の展示を大きく増やしました。本年も、日本チームが現地で日本語でお客様をご案内しました。 本ブログでは、フィジカル AI と主要な４領域の展示についてご紹介します。 フィジカル AI 写真: フィジカル AI デモ “AI-Driven Product Journey” フィジカル AI は本年 AWS ブースで最も注目を集めたエリアの一つで、来場者の足が絶えない人気を博していました。目玉となったのが、”AI-Driven Product Journey” と題された大型デモです。このデモは、来場者がキオスク端末でデザインを選択・入力すると、生成 AI がオリジナルデザインを生成し、AMR(自律走行ロボット)・協働ロボットアーム・レーザー彫刻機・AI 画像検査装置・ヒューマノイドロボットが協調しながら金属製コースターを製造、最終的にヒューマノイドが完成品を来場者に手渡すという一連のプロダクトジャーニーを実演するものです。AMR が LiDAR で周囲を知覚し自律走行する、ロボットアームが 3D ビジョンで部材を認識し把持する、ヒューマノイドが強化学習で獲得した歩行で物を運ぶなど、それぞれが物理世界を知覚・理解し、直接作用するという フィジカル AI の異なる側面を体現しており、フィジカル AI が役割分担して働く姿を一望できる構成になっています。 写真: エージェント AI による工程のオーケストレーション 本デモのもう一つの注目点は、工程全体を エージェント AI が自律的にオーケストレーションしている点です。各装置・ロボットの操作がツールとして定義され、エージェント AI が状況をリアルタイムに判断しながら全工程を指揮します。事前にハードコードされたシナリオをなぞるだけではなく、状況に応じて柔軟に振る舞える点が従来の産業オートメーションとの大きな違いであり、産業 AI を実運用へスケールさせていく上での重要なステップを示すデモとなっていました。 スマート生産 (Smart Manufacturing) Smart Manufacturing エリアは今年も AWS ブースの中で最も広いスペースが割かれており、上記の AI-Driven Product Journey を中心に多くの来場者で賑わっていました。また Rockwell Automation、HighByte、Databricks、Snowflake、Palantir といったパートナー各社との協業展示が目立ち、AWS 単独ではなくエコシステム全体でスマート製造を実現するという姿勢が強く打ち出されていました。技術面では AI エージェントが自律的に複数システムを横断して分析・判断を行うアーキテクチャが前面に出てきたのが昨年からの大きな変化です。ここではその中から、Agentic Workflow Automation と Real-Time Plant Analytics の 2 つのデモをご紹介します。 写真: Agentic Workflow Automation — AI エージェントが製造現場の意思決定を自律支援する内容のデモ Amazon Bedrock AgentCore を基盤に、複数の AI エージェントが MES・ERP・CMMS・IoT を横断して製造データを分析するデモです。「3 工場の生産実績とオーダー目標を比較してほしい」「納期リスクのある顧客オーダーはどれか」といった質問を自然言語で投げかけると、エージェントがグラフデータベースの関係性を元に複数システムからデータを取得し、レポートを自動生成します。エージェントの推論過程がステップごとにリアルタイム表示される “Investigation Trace” 機能もあり、AI がどのデータソースにアクセスしてどう判断したかが透明に追跡できる点が印象的でした。 写真: Real-Time Plant Analytics — 工場 KPI（OEE、不良率等）のリアルタイム監視と、AI によるシフト交代レポートの自動生成デモ Amazon Quick を基盤とした Manufacturing Dashboard の展示です。Overview 画面では OEE や Defect Rate、First Pass Yield といった主要 KPI がリアルタイムで一覧表示されます。中でも注目したいのが Shift Handoff Report 機能で、シフト交代時に AI がワークセンター別の OEE・欠陥分布・保全状況を自動分析し、引き継ぎレポートを生成します。画面右側には Manufacturing Assistant チャットも統合されており、レポートの内容を対話形式でさらに深掘りすることも可能です。 サプライチェーン (Supply Chain) 写真：Supply Chain のデモ 今年も AWS ブース内の他のデモと連携した、Supply Chain のデモをご紹介しました。昨年も同じ AWS ブース内にある製造デモと情報連携し、Supply Chain に関わる情報の可視化や需要予測などを展示しておりましたが、昨年からの大きな変更点として、今回は Kiro で開発したアプリケーションを展示させていただきました。 業務仕様書とデータの構成を元にアプリケーションを自動生成することで、企業におけるカスタムアプリケーション導入/利用の柔軟性を上げ、開発/導入の時間および難易度を下げていく例をご紹介しました。また、同ブース内では、パートナー企業である QAD の ERP・Redzone の展示や、会期中には、こちらもパートナー企業である Infor が製造業における エージェント AI の活用に関する協業の発表を行い、パッケージアプリケーションとカスタムアプリケーションを選択していただく、または組み合わせて利用するといった、お客様の状況に合わせて選択していただける選択肢を AWS が提供している様子をお伝えしました。 製品設計・開発 (Product Engineering) 今回、フィジカル AI の注目により製品設計・開発領域の内容を大きく増やしました。Engineering & Development Tunnel という展示では、AI によるデザインの提案 –> エンジニアリングツールを仮想化 –> デジタルスレッドで設計開発データの連携 –> AI によるパラメータ空間探索(サロゲートモデル)という流れをご紹介しました。AI ( Amazon Nova ) が提案した意匠は、Smart Manufacturing のデモに連携され、レーザー加工によりコースターとして生産されます。 製品設計に必要な様々なエンジニアリングツールを仮想化する例として、 PTC の CAD (Creo) と、開発中の CAD へのアドバイスを行う紹介がありました。全体に、Engineering Development Hub (EDH) という新しいエンジニアリング環境が使われ、様々な CAD/CAE の環境を仮想化し、呼び出し、管理し、VDI で接続することで計算リソースやワークステーションを柔軟に増減させ管理の手間を減らすことができる様をご紹介しました。 写真：Engineering & Development Tunnel (左) と Creo のデモ (右) 設計されたデータはシミュレーションにより性能を検証しますが、設計パラメータを変更して都度シミュレーションを行うとそのための計算量やコストも膨大になります。そこで、過去のシミュレーション結果から異なる設計パラメータのシミュレーション結果を AI で予測する手法がサロゲートモデルです。パートナーの Neural Concept との共同展示で、データセンターの冷却を題材としたパラメータスタディを行うデモを展示しました。 SIEMENS との共同展示では、設計データから強度シミュレーションを行い、その結果を元に生成 AI に設計改善のアドバイスをさせるデモが示されました。また、“OT Modernization” という展示では、シミュレーションを製品開発だけではなく生産設備のエンジニアリングに活用し、生産ラインにおけるアームロボットの動作を生成 AI で最適化してタクトタイムを縮めるという提案を行いました。 写真：SIEMENS との共同展示 (左) と OT Modernization の展示 (右) 他にも、CAD の展示として完全クラウドベースのアーキテクチャにより無限 Undo や PDM の統合を可能にし、オペレーションを中間言語で記述することで AI による支援を容易にするといった意欲的な機能を搭載した PTC の Onshape が紹介されました。 スマートプロダクト (Smart Products & Services) 今年のスマートプロダクトエリアのトレンドは、「売って終わり」から「売った後も継続改善」への転換が現実的になってきたことです。開発面では、AI エージェントが設計からリリースまで全フェーズに介入し、組み込みソフトの開発サイクルを劇的に短縮。出荷後も迅速にアップデートを続けられる体制が整いつつあります。サービス面では、テレメトリ・保守履歴・顧客問い合わせなど複数データソースを AI が統合解析し、故障予兆検知やプロアクティブなサポートを実現。予防保守サブスクやリモート診断など新収益ストリームの創出と顧客関係強化につながっています。スマートプロダクトでも DevOps の継続改善サイクルが回せる時代に入った — これが今年最大の変化です。この記事では、”Accelerate embedded software development and equipment” と “Smart Products Telemetry Driven ‘X'”の 2 デモをご紹介します。 写真: Accelerate embedded software development and equipment — 組み込みソフトウェア開発の課題を示すスライドと、Kiro が 30 分以内で実装した 空調管理システム UI の実機（右下） Kiro （AI 駆動 IDE）による組み込みソフト開発ライフサイクル全体の加速デモです。空調管理システム（C++ で実装/ 7 インチ HMI 画面）を題材に、Research・Plan・Development・Release の 4 フェーズを一気通貫で実演します。注目すべきは、画像右下の空調管理システム実装において、リモートデバッグ・UI チェック・デプロイをすべて Kiro が自律実行し、30 分以内で完了させている点です。従来 1 週間以上かかる作業が、コード生成→デプロイ→スクリーンショット評価→改善のフィードバックループで劇的に短縮されています。 デモの内容を体験できるワークショップ も公開されています。 写真: Smart Products Telemetry Driven “X” — デバイス障害検知時に Amazon Connect へリアルタイムのテレメトリとアラートが自動連携される様子 AWS IoT Core と Amazon Connect を組み合わせたサービス改善の展示です。産業機器（デモでは 3D プリンター）のテレメトリをリアルタイム収集・監視し、エラー発生時にはデバイスデータがサポートエージェントに自動連携されます。顧客にシリアル番号や症状を確認する手間なく即座に問題解決に着手できます。AI エージェントが解決できない場合は自動でタスク生成し、熟練技術者や専門 AI エージェントへエスカレーションする仕組みも備えています。 まとめ 本年のハノーバーメッセでは、”Built for Industrial AI” のテーマのもと、フィジカル AI と エージェント AI が製造業のバリューチェーン全体に広がりつつある姿が印象的でした。生成 AI による意匠提案から エージェント AI による工程オーケストレーション、ロボットによる物理世界での実行までが一つのシナリオで繋がる “AI-Driven Product Journey” は、その象徴的な事例です。Smart Manufacturing・Supply Chain・Product Engineering・Smart Product の各領域でも、AI エージェントが複数システムを横断して人の意思決定を支援するアーキテクチャが共通の方向性となりつつあり、産業 AI が実証から実運用フェーズへ着実に進みつつあることを感じる場となりました。AWS は引き続き、産業 AI を実運用にスケールさせていくお客様の取り組みを支援してまいります。 なお、6 月 25, 26 日に開催される AWS Summit Japan 2026 でも フィジカル AI や産業 AI の展示をご用意しています。Summit 向けに企画した新たなデモを通じて、製造業における AI の可能性を体感いただけます。ぜひご登録のうえ、会場でお会いできれば幸いです。 AWS Summit Japan 2026 の登録は こちら 著者について 木村 直登(Naoto Kimura) AWS Japan のソリューションアーキテクトとして、製造業のお客様に対しクラウド活用の技術支援を行なっています。最近は AI エージェントと毎日戯れており、AI エージェント無しでは生きていけなくなっています。好きなうどんは’かけ’です。

みなさん、こんにちは。AWS のソリューションアーキテクトの伊藤ジャッジです。 このブログでは開催予定のイベントや直近1カ月に発表された製造関連のブログ・サービスのアップデート・事例などをお届けしています。国内だけでなく海外の情報も含めていますので、リンク先には英語の記事・動画も含まれていますが、解説を加えていますのでご興味あればぜひご覧ください。 過去の月刊製造ブログはこちらです 。未読の方はあわせてご覧ください。 さて、AWS は創立二十周年を迎えました! AWS のサービスもお客様と共に成長してきました。その軌跡を こちらの二十周年記念記事 でご覧ください。これからも皆様からのフィードバックを元に、サービス改善を続けていきます。 AWS の節目の時期となりましたが、4 月は多くの企業も年度始まりですね。フレッシュな区切りの時期ですが、一方で先月末の棚卸しという重要なタスクもあったと思います。今回は、在庫管理、需要予測またサプライチェーン管理に役立つ情報をピックアップコンテンツとして特集をします。 ピックアップトピック：サプライチェーン管理 製造業において在庫管理は、経営効率の中枢を担う機能の一つです。在庫不足は生産ラインの停滞や顧客納期の遅延を招きますし、過剰在庫は保管コストやキャッシュフローを圧迫します。多品種少量生産や受注変動が常態化する現代では、単に在庫を管理するだけでなく、需要変動を先読みし供給網全体を最適化する仕組み作りが不可欠になっています。 ここで鍵を握るのが、需要予測とサプライチェーンマネジメントの活用です。販売実績や市場動向、季節要因、経済指標など多様なデータを AI で解析し、過去の傾向をつかみ将来の需要を精度高く予測し、必要量を前もって準備できます。これにより「作りすぎ」「作らなさすぎ」のムダを減らし、生産・調達・物流を連動させた全体最適が実現します。 こうしたデータドリブンな仕組みを飛躍させるのがクラウド技術です。工場や倉庫、販売拠点から収集されるさまざまな記録をクラウドに統合し、データの可視化と分析を可能にします。さらにエージェントAI を活用することにより、全体を俯瞰しながらボトルネックや需給ギャップを自律的に発見し、複数拠点をまたいだ調整のアクションまで実行できます。AI による「データ駆動の意思決定サイクル」を回しやすいのがサプライチェーンの領域といえます。 お客様事例 3 月には、サプライチェーン関連のお客様事例として、OPLOG 社 の AWS の AI サービスの活用の事例が発表されています。 1. Learn how technology-driven fulfillment company OPLOG accelerated decision-making using Amazon Bedrock AgentCore 倉庫管理企業の OPLOG 社が、AIエージェント × ロボティクスで倉庫オペレーションを変革した事例です。 Amazon Bedrock AgentCore を使って複数のAIエージェントがリアルタイムに数千の判断を下す基盤を構築しました。その結果、意思決定時間、稼働率、コスト全ての効率が上がりました。生成 AI エージェントを本番投入したい方が、構想→PoC →スケーラビリティのイメージをつかむための良い事例ですので、ぜひ元記事でご確認ください。 2. Amazon Multi-Channel Fulfillment and Buy with Prime Accelerators for SAP S/4HANA が利用可能に こちらは 1 月の発表とはなりますが、 SAP S/4HANA から Amazon MCF と Buy with Prime を直接アクセスできるようにすることで、在庫一元管理と出荷を自動化し、欠品・過剰在庫の抑制や在庫管理のコスト削減といった効果が期待できる、という機能の発表がありました。 こちらは既存 SAP への変更を最小限に抑えつつ、Prime 配送や簡単返品などの購入体験を自社 EC にも拡張できる機能となります。詳細の仕組みについては、ぜひリンク先本文をお読みください。 Amazon 社との協業 Amazon is investing AU$750 million in a robotics fulfillment center in Australia Amazon 社の倉庫におけるロボティクス技術活用がまた進化したニュースが 3 月に発表されました。オーストラリアに新しいロボット駆動のフルフィルメントセンターを建設します。ここでは人とロボットが協働し、ロボットが重量物や反復作業を担うことで、従業員は判断が必要な業務に集中できるように設計されています。安全性と効率性を両立した職場づくりの取り組みや倉庫業務を行う、ワクワクする最新ロボットの詳細につきましては、リンク先をご覧ください。 AWS が提供する ワークショップ コンテンツ AWS からはセルフペースで手を動かしながらサンプルを構築し、サービスについて学べるワークショップが提供されています。3 月には、サプライチェーンの課題にフォーカスした下記のワークショップが新しくリリースされました。 Amazon Bedrock を使用した AI 駆動型サプライチェーン管理の構築 このハンズオンワークショップでは、 Amazon Bedrock AgentCore の機能を使用して既存のサプライチェーンシステムを強化する方法を学びます。 Strands Agents SDK とインタラクティブな Jupyter ノートブックを使用して、紛争や天災によるサプライチェーンの混乱を分析し、在庫配分を最適化し、緩和戦略を自律的に実行できるサプライチェーン管理システムを構築できます。 Amazon Bedrock AgentCore で実現する Chronos-2 を用いた時系列予測エージェント 時系列予測は在庫管理の分野で活用されてきましたが、このワークショップで体験できる Chronos は、AWS が開発した時系列基盤モデルです。事前に膨大な時系列データでトレーニングされた時系列予測モデルで、大規模言語モデルで利用されている Transformer を応用することで、予測対象の実績データをトレーニングすることなく、さまざまなケースで高い精度の予測を実現します。Chronos-2 はその最新モデルで、多変量予測においても、新しいデータセットに対して追加学習なしで、即座に高精度な予測が可能になっています。AWSのソリューションアーキテクトが執筆した 紹介ブログ もあります。 上記のワークショップにご興味をもたれましたか？ぜひ貴社の技術支援担当の者か、 技術支援窓口 にお問い合わせください。 なお、 AWSからはサプライチェーン系ワークロードを AWS 上で設計・運用する際のベストプラクティスと設計指針を体系的に示す Supply Chain Lens – AWS Well-Architected Framework が提供されていますので、あわせてご参照ください。 企業競争力の源泉は、もはや製造スピードだけではなく、データに基づく俊敏なサプライチェーン運営にあります。クラウドと AI を活用した在庫・需要・供給そして AI によるアクションの統一管理が、製造業の持続的な成長を支える次のステージとなるでしょう。今回のピックアップトピックが、皆さまのより良いサプライチェーン運営のきっかけになれば幸いです。 以上、4 月のピックアップコンテンツでした。 直近で開催予定のイベント・セミナー CAE in the Cloud 2026　〜 自動車・製造業向けCAEセミナー 〜 本年 2 月（東京リージョンは 3 月）に一般提供開始した Hpc8a インスタンス をはじめとしたAWS の最新ソリューションの情報をお届けするイベントです。4 月 20 日の週に東京・大阪・名古屋 3 か所で開催します。 Hannover Messe 先月号 でも紹介しましたが、2026 年 4 月 20 日（月）～ 4 月 24 日（金）に製造業の国際展示会がドイツのハノーヴァーで開催されます。 詳細はブログ記事、「 Hannover Messe 2026 で知る AWS による産業 AI の大規模展開 」もご参照ください。AWS もブース展示しますので、ホール 15、ブース D76 の AWS ブースにご来訪ください。 AWS JumpStart 2026 「AWS を使ってみたいけれど、学習方法がわからない」という初学者を対象に、AWS JumpStart 2026 が開催されます。直近では、2026年 5 月 11 日 (月) ~ 5 月 12 日 (火)（各回 2 日間：9 – 18 時）のオンライン開催となっています。製造業に限らず、高度な専門分野の技術に長けた専門家の皆様で、今までクラウドには触れてこなかった方は多くいらっしゃると思います。１モジュールから参加できますので、この機会に触れてみてください。 AWS Summit Japan 2026 今年も日本最大の “AWS を学ぶイベント” AWS Summit Japan が 6 月 25 日（水）、26 日（木）の二日間で開催されます！ベストプラクティスの共有や情報交換のこのチャンスにぜひご来場ください。[ 動画 ] フィジカル AI、シミュレーション、サプライチェーンなどの、去年よりパワーアップした製造業向け展示もあります！ 過去 の イベント の 見逃し配信 や 動画 JAWS-Days AWS 利用者コミュニティ、JAWS のイベントが 3 月 7 日に行われました。皆様はご参加されましたか？あいにく行けなかった！という方にもアーカイブ動画が出ています。SAP、セキュリティといった製造業の皆様にも役にたつ動画が満載のアーカイブです。ぜひご覧ください。 CES 2026 – Physical AI for Adaptive Automotive Manufacturing | AWS Events 1 月に開催された CES の動画が AWS の公式チャンネルで公開されました。 AWS のデモでは、フィジカル AI が工場現場をどのように変革するかを紹介しました。こちらの動画では AWSの 5 つの要素（データ、トレーニング、シミュレーション、Sim 2 Real、Agentic なオーケストレーション）を柱に、物理の工場のモダン化から未来の工場設計まで、次世代の自動車生産を実現するデモのサマリをご覧いただけます。 製造関連の アップデート Auto & Manufacturing – Kiro for Business Users AWS が提供する AI コーディングアシスタント「 Kiro 」を活用して流体シミュレーションの構築から 3D モデリングを試行できるワークショップが3月に公開されています。製造業の設計部門の方々のご活用をお待ちしています。AWS のソリューションアーキテクトが執筆した日本語の 紹介ブログもあります 。 AWS IoT Greengrass v1 サポート終了 半年後の 2026 年 10 月 7 日に、Greengrass v1 のサポートが終了します。製造業の皆様は工場などクローズな環境や、スマートプロダクトに使っているかもしれません。まだの場合は早急な AWS IoT Greengrass v2 への移行をお願いします。 製造関連の Blackbelt Online Seminar アップデート 【AWS Black Belt Online Seminar】AWS IoT Greengrass コンポーネント開発編 エッジデバイス上でアプリケーション（コンポーネント）を動かし、クラウド側から一括デプロイ・更新・管理できる AWS IoT Greengrass の「コンポーネント開発編」の解説動画が 3 月にリリースされました。 製造業のお客様のAWS活用事例 下記は、3月に発表された製造業のお客様事例となります。製造業の皆様のもつ課題やゴールと似たお話があるかもしれません。ぜひ本文をご覧ください。 How Amazon Devices Eliminated Credential Risk to Scale AI across Engineering Tools Amazon 社には自社で開発・販売しているハードウェア製品 を取り扱う Amazon Devices という組織があります。この組織でハードウェア開発を加速するため、Creo、 Parametric、SOLIDWORKS、ANSYS など 60 以上のエンジニアリングツールに直接 AI を統合する必要がありました。10,000 人以上のエンジニアが使用しているこれらのツールは、ローカルのワークステーション上で動作しているため、セキュリティを維持しながらクラウド上の AI を活用できる仕組みが求められていました。このブログでは、Amazon Devices のエンジニアが、クレデンシャル配布をせずに認証して、ローカルの設計ツールから Amazon Bedrock にセキュアに接続した方法を寄稿しています。 The Evolution of BMW Group’s 3D Streaming Experience BMW 社は、オンプレミスで稼働していたディーラー向けの 3D 車両ストリーミングを、 AWS 上の Linux GPU（g4dn.2xlarge）でグローバル提供できる 3D ストリーミング基盤に移行しました。製造業の R&D 部門の皆様は 3D データを配信する場面があると思います。ぜひご参考にしてください。 Driving Intelligent Quality in the Software-Defined Vehicle Era Upstream 社の PQD (Proactive Quality Detection) が Ocean AI エンジンを使用して「モビリティ特化のインテリジェンス層」を AWS のスケーラブルなインフラ・ストレージ・セキュリティ・AI 基盤上で提供しています。SDV 時代の品質管理を、実環境のデータベースの継続的な予測型プロセスに変革することに成功した事例をご覧ください。 AI 時代に組織はどう変わるか — Jeff Barr が語る開発チームの未来と、三菱電機の挑戦 三菱電機はデジタル基盤「 Serendie 」による DX を進め、モノの販売中心からデジタルサービスのコト売りへ事業転換中です。この過程で、AI 時代の開発組織についてのインサイト、生産性向上事例と KPI の変化、人材育成、コミュニティと組織変革について、イベントのため来日した、AWS の Chief Evangelist である Jeff Barr との対話しました。 三菱電機が挑む製造業の商談変革 – AWS で実現した商談支援サービス「Memory Tec h」 三菱電機名古屋製作所は、製造業の商談で起きがちな「口頭コミュニケーションの認識齟齬」を解消するため、AI商談支援サービス「 Memory Tech 」をAWS上で新規開発しました。 AWS のサーバーレス構成により、ブラウザやスマホだけで商談録音から 2 分以内の議事録自動生成を実現し、少人数でスモールスタートとスケーラブルな運用を両立しました。詳細は本文をご覧ください。 電通総研、大規模 GPU 環境を約 1 ヶ月で構築 〜リアルタイム 3DCG ソリューション「UNVEIL」の戦略的アプローチ 〜 電通総研はリアルタイム 3DCG メタバース「UNVEIL」の大規模イベント利用に向け、1,000 名同時接続で低レイテンシーを満たす GPU 環境を AWS 上に約 1カ月で構築しました。東京リージョンで Amazon EC2 g4dn/g5 や Amazon EKS などを活用し、段階的な負荷試験と複数回の事前テストでボトルネックを洗い出しつつ、イベント駆動型ワークロードに適した、スケーラブルかつコスト効率の高いアーキテクチャを設計しました。どのように実装したのでしょう。ぜひ本文をチェックしてください。 キヤノン株式会社イメージング事業本部様にて生成 AI ハッカソンを開催！生成 AI をフル活用し社内課題を解決する 5 つのシステムを開発 キヤノン 株式会社 イメージング 事業本部と AWS が協力し、社内業務課題を生成 AI で解決することをテーマに約 6 カ月のハッカソンを実施した事例です。 約 20 名のエンジニアが 5 チームに分かれ、AWS の生成 AI サービスの勉強会、アイデアソン、プロトタイピングを通じて、実用レベルの 5 つのプロトタイプを開発し、いくつかのプロトタイプでは実業務での活用検討が進んでいます。 最後まで読んでいただきありがとうございました。今月は サプライチェーン管理に役立つ情報をピックアップしてお届けしました。このような形式で毎月最新の情報を製造業の皆様にお届けして参ります。 月刊 AWS 製造ブログ を今後ともよろしくお願いします。それでは、また来月お会いしましょう！   伊藤ジャッジ向子 (Ito, Judge Sakiko) 米国での開発者経験を経て、AWSのサポートに入社し、異動しエンタープライズ事業本部でソリューションアーキテクトとして製造業のお客様をご支援しています。趣味は山登り、クラッシックバレエと愛犬のお世話です。