みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの松永です。8 月に入り各地で猛暑が続いていますね。工場の現場では熱中症対策に神経を使う時期かと思います。少し先の話になりますが、年末の AWS re:Invent 2026 は 11 月 30 日から 12 月 4 日の開催で、早期割引の申し込み期限は 8 月 25 日です。夏のうちに社内調整を始めておくとちょうど良いタイミングかもしれません！今月は Amazon 自身のロボティクスの最前線をピックアップトピックとしてお届けしつつ、7 月に公開された製造業向けのブログとサービスアップデートをご紹介します。なお、リンク先には英語の記事も含まれていますが、日本語の解説を添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 – Amazon のロボティクスに学ぶ、現場で動く AI 製造業のお客様と自動化についてお話ししていると、「どこまでロボットに任せられるのか」「導入した後に現場が使い続けられるのか」という 2 つの問いに行き着きます。実はこの 2 つは、Amazon 自身がフルフィルメントセンターという巨大な現場で向き合ってきた問いでもあります。今月は Amazon のロボティクスの取り組みを題材に、この問いへのヒントを 2 つの視点から探ってみます。 ロボットは「見る」から「感じる」「言葉で指示される」へ Amazon は 2012 年の Kiva Systems 買収以降、 100 万台を超えるロボット を配備してきました。注目したいのは台数ではなく、指示の与え方が進化してきた点です。搬送ロボットの Proteus は、床の符号マーカーに頼らずセンサーで周囲を認識して自律航行するため、人の立ち入りを制限したエリアを設けずに、人と同じ空間で 400 kg 近いカートを運べます。 2025 年に発表された Vulcan は、Amazon 初の触覚を持つロボットです。力覚フィードバックセンサーで押し付ける力を把握し、商品を壊さない範囲で棚の中をかき分けます。平均 10 点が詰まった棚から、対象品目の約 75% を従業員と同等の速度で扱えるとのことです。この能力は、シミュレーションではなく 実世界の接触データ で学習させて獲得されました。 そして 次世代の Proteus では、 自然言語で指示できる ようになりました。技術コマンドやプログラミングは不要で、優先順位や経路はロボット側が判断します（欧州展開は 2027 年上期予定）。土台にあるのはデータ基盤で、フリート全体を賢くする生成 AI 基盤モデル DeepFleet とオペレーター向けの agentic AI モデル Project Eluna も統合されています。 多品種少量で段取り替えが多い現場では、再プログラミングのコストが自動化の投資回収を難しくしてきました。ティーチングやラダーロジックではなく自然言語が操作インターフェースになる流れは、この構造そのものを変える可能性があります。 自動化の設計に、役割分担と人材投資まで含める もう 1 つの視点は、自動化を人の仕事の変化と一体で設計している点です。Vulcan が担うのは保管品目の約 75% で、残りは人に引き継ぎます。対象も脚立が必要だった約 8 フィートの上段と床付近で、人はエルゴノミクス上望ましい power zone の作業に集中できます。100% 自動化を目指さず、機械に任せる範囲を先に決める割り切りが導入の現実性を担保しています。協働型の搬送システム STARK は現場従業員の改善アイデアから生まれ、2027 年までに欧州 15 拠点への拡大が予定されています。 さらに 欧州での一連の発表 では、拠点の近代化に €10 billion 超という設備投資と、25,000 名の増員、Career Choice への 2030 年までの $1 billion のコミットがセットで語られています。対象分野にはメカトロニクスが明示されており、ロボット導入が保全・信頼性エンジニアという職種を必要とする実態と整合します。設備投資額と人材投資額を同時に示すアプローチは、労働力不足と技能継承を抱える日本の製造業が自動化を社内に説明する際のフレームとして参考になるのではないでしょうか。 直近で開催予定のイベント 9/4 – 9/8 IFA 2026 ヨーロッパ最大のコンシューマーエレクトロニクスの展示会が、ベルリンの Messe Berlin で開催されます。Amazon も Hub 27 にブースを出展予定です。 9/14 – 9/19 IMTS 2026 — International Manufacturing Technology Show 北米最大の工作機械の展示会が、シカゴの McCormick Place で開催されます。AWS もブースを出展予定です。会期中には、量子コンピューティングと製造業をテーマにした AWS 主催イベント「 Beyond AI: Quantum Meets Manufacturing — An IMTS Evening Reception 」も開催されます。 10/13 – 10/16 CEATEC 2026 10 月 13 日（火）から 16 日（金）まで幕張メッセで開催されます。主催は電子情報技術産業協会（JEITA）で、今年のテーマは「Transformation – 企業が、産業が、そして社会が変わる -」です。 AWS も Hall 4 で、安川電機様とご一緒に展示を予定しています。 ぜひブースにお立ち寄りください。 11/30 – 12/4 AWS re:Invent 2026 AWS 最大の学習イベントが米国ネバダ州ラスベガスで開催されます。2,200 を超えるセッションが予定され、そのうち約 70% がインタラクティブな形式です。早期割引価格 $1,299（通常 $2,499）の申し込みは 8 月 25 日 23:59 PDT までですので、お早めにご確認ください！ 製造関連ブログのご紹介 7/1 Reduce P&ID analysis time by 80% with hybrid AI maintenance planning PDF の P&ID（配管計装図）から機器とタグを検出し、Amazon Neptune のグラフで依存関係を表現して保全影響を推論する構成です。パイロットでは計画時間を最大 80% 削減できたとのことで、図面資産の活用を検討されている方の参考になります。 7/6 東海旅客鉄道株式会社：超電導リニアの電気設備保守を支える IoT プラットフォームの構築 ※本記事は「事例のご紹介」でご紹介します。 7/15 【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 サプライチェーンの外乱に対し、AI エージェントが影響分析と代替案提示を行い、人の承認を経て実行まで回すデモの実装解説です。分析専用と実行専用でサブエージェントを分ける設計は、現場でエージェントに実行を任せる際の指針になります。 7/16 AI で変える鉄道保全と、「クローズド」を読み解くクラウド設計 — AWS Summit Japan 2026 展示ブース開催報告 異常検知から調査、対応計画の提示、作業指示書の出力までを 4 ステップで実装した保全プラットフォームの報告です。「クローズドは必ずしも安全ではない」という後半の論点は、製造業の OT セキュリティ設計にそのまま読み替えられます。 7/17 ナレッジグラフと IoT データによる生産ラインのボトルネック分析 〜AI エージェントのための製造データの構造化〜 設備やサプライヤーの関係を Amazon Neptune のグラフに、サイクルタイムなどの変動値を AWS IoT SiteWise に分離する設計の解説です。ISA-95 との対応表もあり、データモデル設計の出発点として参考になります。 7/22 AWS Japan Summit 2026 スマートマシンデモ ー自律診断とリアルタイム安全監視ー 展示報告 建設機械のフリート遠隔監視を題材に、予知保全の 3 つのアプローチを比較しています。異常スコアで終わらず原因推定と対処指示まで生成するエージェントの挙動と、人と AI の役割分担の考え方をご覧いただけます。 7/24 ISA/IEC 62443 を踏まえた AWS での OT とクラウドの接続設計 産業用制御システムのセキュリティ規格を踏まえ、OT ネットワークとクラウドの接続方法を解説しています。工場データの収集を始める方にも、既存構成を監査対応の観点で見直したい方にも実務的な内容です。 事例のご紹介 7/6 東海旅客鉄道株式会社：超電導リニアの電気設備保守を支える IoT プラットフォームの構築 東海旅客鉄道株式会社（JR 東海）との共著記事です。山梨リニア実験線の電気設備で状態監視保全を実現するため、AWS 上に IoT プラットフォームを段階的に構築した事例です。AWS IoT Greengrass のコンポーネントがメーター値の読み取りや動作音の特徴量抽出、異常推論をエッジで実行し、クラウドには集計値と推論結果のみを送信します。学習からモデル配信までを Amazon SageMaker Pipelines と AWS Step Functions で自動化し、MLOps を IoT 運用に統合している点が秀逸です。設置環境が多様な拠点を抱える工場やプラントの保全高度化に参考になります。 製造関連の主要なサービスアップデート 7/20 KNFSD File Cache（プレビュー） AWS 上に高速な NFS キャッシュを構築するオープンソースソリューションです。オンプレミスの NFS エクスポートをマウントして AWS 内に再エクスポートし、頻繁に読むデータをメモリとローカル NVMe にキャッシュします。解析モデルがオンプレミスに残ったままでも CAE をクラウドにバーストできます。 7/23 Amazon Bedrock AgentCore のトレースとログが単一のロググループに統合 従来は分散していたトレースとイベントログが、エージェント単位の単一ロググループに統合されました。エージェントごとに IAM ポリシーとカスタマー管理キーによる暗号化を適用できます。プロンプトに図面や品質データが含まれるケースで鍵と権限を絞れるようになりました。 7/23 AWS Parallel Computing Service がノードライフサイクルアクションに対応 CAE や CFD の実行基盤として使われる Slurm ベースのマネージドサービスで、計算ノードのライフサイクルの任意の時点でカスタムスクリプトを自動実行できるようになりました。共有ストレージのマウントやライセンスサーバーへの接続を、独自 AMI に作り込まずに宣言的に構成できます。 7/24 Claude Opus 5 が Amazon Bedrock で利用可能に 長時間のエージェント処理を想定したモデルで、Bedrock 上ではゼロデータリテンションが既定で有効です。図面や仕様書の解析に適しており、設計情報を扱う際の社内審査を通しやすくする要素になります。同じ 7 月には OpenAI GPT-5.6 系モデルの値下げ も発表されました。 7/27 Amazon Neptune がタグベースアクセス制御（TBAC）に対応 リソースタグと IAM プリンシパルタグを条件に使い、グラフデータベースのデータプレーン操作を制御できるようになりました。クラスターの ARN を列挙せずにアクセス境界を運用できるため、BOM グラフを事業部別・拠点別に分離して運用する際のガバナンス手段になります。 7/27 AWS Glue Data Quality が異常検知とカタログへの結果書き込みに対応 しきい値のルールを書かずに、機械学習による時系列予測で「一意な値の急減」や「行数のスパイク」を検出できるようになりました。結果は Data Catalog に書き戻して SQL で照会できます。あわせて 分布統計への対応 も発表され、品質監査の証跡づくりに活用できます。 7/31 Context Ontology Accelerator が一般提供開始 今月の一番の注目です。企業の業務を機械可読なオントロジーとしてモデル化するオープンソースで、AI が起案し現場の専門家が承認したうえで、W3C 標準のナレッジグラフとして自社で保有します。付属の MCP サーバー経由で任意のエージェントから参照でき、Amazon Neptune と Amazon OpenSearch Serverless で構成されます。設備・工程・品質規格の定義が PLM や MES に散在する状況は多くの現場で共通の課題です。回答根拠がグラフとして追跡できるため、PoC で止まりがちだった工場の AI エージェントを監査可能な形で本番に載せる道筋になります。 最後まで読んでいただきありがとうございました。今月はロボットが「感じる」「言葉を理解する」ようになる話と、企業の業務知識を機械可読なグラフとして持つ話をお届けしました。現実世界で動く AI にはそれを支える文脈のデータが必要という点で、この 2 つは同じ方向を向いているように思います。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 松永 充弘 (Mitsuhiro Matsunaga) シニア ソリューションアーキテクト 製造業のお客様を担当するソリューションアーキテクトです。クラウド × データ × AI でお客様のビジネスを支援しています。前職では製造業にて、機器の IoT 化、AI 活用を担当していました。

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。