みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの吉川です。FIFA ワールドカップ 2026 がいよいよ佳境を迎えていますね！先月号では「さあ、キックオフです！」とお伝えしましたが、決勝トーナメントの熱戦が続く中、もうひとつの熱い戦いの結果をお届けします。そう、6 月 25-26 日に幕張メッセで開催された AWS Summit Japan 2026 です。製造ブースには多くの方にお越しいただき、大盛況で幕を閉じました！今月の「月刊 AWS 製造」では Summit 特集として、製造ブースの展示レポートと、関連するセッション動画・ブログをまとめてお届けします。なお、リンク先には英語の記事も含まれていますが、解説を加えていますのでぜひご覧ください。 ピックアップトピック : AWS Summit Japan 2026 — 製造ブース展示レポート 6 月 25 日（水）〜 26 日（木）の 2 日間、幕張メッセ Hall 7 の AWS Industries Zone に設けられた製造業向け展示エリアが大盛況のうちに終了しました。「 AI で加速する製造業のルネッサンス 」をテーマに、未来の製造業を体感できる Highlight 展示 と、「すぐに使える」テクノロジーを実機デモで体感できる Industry 展示 の 2 エリアで構成しました。多くの来場者にお立ち寄りいただき、ありがとうございました。ここでは各展示の見どころを振り返ります。展示エリア全体の概要は「 AWS Summit Japan 2026 製造業向け展示の見どころ紹介！ 」で詳しくご紹介しています。 Highlight 展示 — 3 つのデモで体感する未来の製造 ① サプライチェーン最適化 — AI エージェントが需要急変に数分で対応 需要変動や供給遅延が発生した際に、AI エージェントが在庫枯渇の予測・生産計画への影響分析・代替調達の選択肢・対応方針案を数分で導き出す一連の流れをデモで体験いただきました。Amazon Bedrock AgentCore と時系列基盤モデル Chronos-2 による多変量需要予測、Amazon Bedrock Knowledge Bases によるサプライヤー情報検索を組み合わせ、従来数時間かかっていた意思決定を大幅に短縮します。詳しくは「 AWS Summit 2026 Supply Chainブースのご紹介 」をご覧ください。 図: サプライチェーン。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 ② 生産ラインの未来（スマートマニュファクチャリング） — デジタルツイン × AI で自律的に最適化 ナレッジグラフと IoT リアルタイムデータを活用し、AI エージェントが生産ラインを自律的に最適化するデモを展示しました。インパクト分析・ボトルネック検出・改善提案を AI が行い、PLC プログラムの修正案まで自動生成。後述のソフトウェア定義工場の展示と合わせて、デジタルツインで検証した上で本番環境に適用するという「生産ラインの CD（Continuous Delivery）」を実現するアーキテクチャをご紹介しました。詳しくは「 AWS Summit Japan 2026 ブース紹介 生産ラインの未来 」をご覧ください。 図: 生産ラインの未来。デジタルツインとナレッジグラフを元に AI エージェントがボトルネックを特定し、かつ、改善案まで実装する ③ ソフトウェア定義型ファクトリー — PLC を仮想化し、生産ラインをコードで制御 物理 PLC を仮想化し「ソフト 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管理するデモを展示しました。AI コーディングエージェントが自然言語の指示をもとにソフトウェア PLC の CODESYS 上の制御プログラム（ST プログラム）を修正し、NVIDIA Isaac Sim を用いた仮想環境でシミュレーション検証した上で実機に適用します。Git リポジトリによるバージョン管理とエッジからクラウドまでの一気通貫アーキテクチャにより、生産ラインの変更を安全かつ迅速に実現できることをお伝えしました。詳しくは「 AWS Summit Japan 2026 ブース紹介 ソフトウェア定義型ファクトリー 」をご覧ください。 図: ソフトウェア定義型ファクトリー。仮想化された PLC の制御ロジックで、物理工場を動かす Industry 展示 — 「すぐに使える」テクノロジーを実機デモで体感 Product Engineering（製品設計開発） AI コーディングエージェント Kiro を活用し、自然言語による 3D モデル生成、CAE シミュレーション実行、Physical AI の強化学習トレーニングまでをコーディングなしで実現するデモを展示しました。詳しくは「 AWS Summit Japan 2026 ブース紹介 — 生成 AI 時代の製品設計開発 」をご覧ください。 図: Kiro で 3D 形状作成 & シミュレーション実行。すべて自然言語で Kiro が生成 — 人間が書いたコードは 0 行 Engineering Development Hub（EDH） CAD/CAE アプリケーション向けの仮想デスクトップ・HPC 環境を AWS 上で提供するフレームワークです。エンジニアがオンデマンドで高性能コンピューティングリソースにアクセスできる環境を体験いただきました。 図: Engineering Development Hub。設計開発で使用するワークステーションならびに HPC クラスタ環境を簡単に展開、管理、実行する、AWS CloudFormation ベースのソリューション。 Smart Products and Services（スマート製品開発・運用） Kiro による AI 駆動ソフトウェア開発の加速と、Amazon Quick を用いたデータドリブンな製品改善サイクルのデモを展示。部門横断のデータ分析を AI が支援し、スマート製品の SDLC 全体を加速するアプローチをご紹介しました。詳しくは「 Accelerating Smart Product SDLC with AI Agent Workshop のご紹介 」をご覧ください。   図: AI エージェントによるスマート製品開発の加速ワークショップ   図: Amazon Quick によるアフターマーケット分析ワークショップ AWS 認定デバイスウォール 日本で認定された 248 以上の IoT デバイスの中から 10 デバイス実機を一堂に展示。AWS IoT サービスとシームレスに連携するカメラ、ゲートウェイ、産業用 PC などを実際にご覧いただけるエリアでした。IoT 関連の展示全体については「AWS Summit Japan 2026 -AWS IoT サービスを活用した展示の一部をご紹介-」もあわせてご覧ください。  写真: AWS 認定デバイスウォール Physical AI（ロボット × AI エージェントの自律オペレーション） FANUC CRX-20iA/L 協働ロボットと Amazon Bedrock AgentCore 上の AI エージェントを組み合わせ、「調査→判断→復旧」を自律的に完走するデモを展示しました。AI エージェントが現実世界の物理的な操作を伴うオペレーションを遂行する仕組みを体感いただけるエリアでした。詳しくは「 Physical AI — AI エージェントが現実世界で「見て、考えて、動かす」自律オペレーションの実現 」をご覧ください。 写真: Physical AI 展示 AWS Summit セッション動画のご紹介 AWS Summit Japan 2026 のセッション動画がオンデマンドで公開されています。製造業に関連するセッションをピックアップしてご紹介します。 AWS Summit Japan 2026 オンデマンド動画 AWS Summit Japan 2026 の全セッション動画がオンデマンドで視聴可能です。260 を超えるセッションの中から、気になるテーマを選んでご覧いただけます。 基調講演 AI エージェントが実現できることの限界を押し広げる今、AWS がエージェントの構築・デプロイ・スケーリングをいかに容易にしているかをご覧いただけます。登壇者: 長﨑 忠雄 氏（OpenAI Japan）、歌門 正師 氏（東京海上日動火災保険）、横路 隆 氏（フリー）、デイブ・ブラウン（AWS）、白幡 晶彦（AWS Japan）。 情報を集め、判断し、行動する時代へ：データ基盤・AI エージェント・エッジ AI で変わる製造現場 製造設備や産業用製品が自ら情報を収集し、判断・行動する自律的な仕組みの実現に向けた設計指針と実装パターンを、デモとともに紹介するセッションです。前半では生成 AI を活用した予知保全や品質異常検知のユースケースと、OT/IT シームレス連携を実現するデータ正規化の手法を解説。後半ではエッジコンピューティング上での AI 活用により、プライバシー保護と低レイテンシーを両立するアプローチを紹介しています。登壇者: 深澤 真愛（ソリューションアーキテクト）。 Physical AI における学習・運用での AWS 活用方法 ロボットが「見て、考え、学び、行動する」Physical AI を AWS で実現するための実践的アプローチを紹介するセッションです。IoT Core・Greengrass・Strands Agents によるデータ収集と制御から、SageMaker でのモデル学習、実機デプロイまでを解説しています。登壇者: 大前 遼（ソリューションアーキテクト）。 クラウドと AI で創る製造業の未来 ― コニカミノルタ × FPT の挑戦 ― 製造業における大規模クラウド移行と AI 活用を成功に導く実践事例を紹介するセッション（FPT スポンサー）です。コニカミノルタ、FPT、AWS のシナジーで技術者不足やナレッジの属人化といった課題を乗り越えたプロセスを解説。さらに共同開発中の次世代 3 層アーキテクチャ自立型エージェント基盤も紹介されています。登壇者: 前野 好太郎 氏（FPT ジャパンホールディングス 執行役員）、岩本 博史 氏（コニカミノルタ FPT ソリューションラボ 代表取締役 CEO）。 AWS Summit New York City 2026 — AI エージェントに「コンテキスト」を与える新発表 6 月 17 日にニューヨークで開催された AWS Summit NYC 2026 では、AWS VP of Agentic AI の Swami Sivasubramanian による基調講演が行われ、AI エージェントの構築・運用に関する重要な新機能が多数発表されました。テーマは「 AI エージェントにコンテキストを与え、信頼できる意思決定を実現する 」こと。製造業の現場でも、設備データ・品質データ・サプライヤー情報など散在するデータをエージェントが横断的に理解できるかが鍵となるため、今回の発表は注目に値します。 主な発表のうち、製造業に関連性の高いものをピックアップします： AWS Context（Coming soon） — 組織内のデータ間の関係性をナレッジグラフとして自動マッピングし、AI エージェントがランタイムでガバナンス付きのデータ関係・ビジネスルール・ドメイン知識にアクセスできる新サービスです。製造現場では設備マスタ、BOM、品質基準、サプライヤー情報など複数システムにまたがる関係性を AI が理解する基盤として活用が期待されます。Apache Iceberg 形式で公開されるため、既存のデータレイク基盤ともシームレスに連携可能です。 Amazon Bedrock AgentCore ハーネス（GA） — エージェントのモデル・ツール・スキル・設定を定義するだけで、オーケストレーションループをコーディングすることなくプロダクショングレードの AI エージェントを数分で構築・実行できるようになりました。Summit Japan の製造展示でも中核技術として活用されていた AgentCore が、さらに使いやすくなりました。 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base — エンタープライズ RAG パイプラインをマネージドで構築可能に。ネイティブデータコネクター、マルチフォーマット対応のスマート解析、エージェンティックリトリーバーを備えています。製造業の設計文書・作業手順書・品質マニュアルなど大量のドキュメントを AI に活用させたい場合に有効です。 Amazon S3 Annotations（GA） — S3 オブジェクトに最大 1 GB のリッチなコンテキストを直接アタッチし、クエリ可能にする機能が一般提供開始。IoT データや設備ログに対してメタデータを付与し、AI エージェントが自律的にデータを発見・理解するための基盤として活用できます。 Kiro for iOS（Gated Preview） — エージェント型 IDE「Kiro」のネイティブ iOS アプリが発表されました。スマートフォンからセッションの開始・監視・差分確認・変更承認が可能に。現場を飛び回る製造エンジニアにとって、移動中でも開発状況を確認できるのは嬉しいアップデートです。 詳細は以下のブログをご覧ください： ニューヨークで開催される 2026 年の AWS Summit に関する主要なお知らせ Context intelligence for your data and AI agents at scale （英語） 最後まで読んでいただきありがとうございました。ワールドカップも AWS Summit Japan も熱い夏でしたね。来月も引き続き製造業の皆さまに役立つ情報をお届けしていきます。来月も 月刊 AWS 製造ブログ を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！ 著者について Kohei Yoshikawa 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。 TAGS: AWS Manufacturing Monthly

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。