プロスポーツの世界では、わずかな差が勝敗を分けることが多いです。世界中のチームが、選手のパフォーマンス最適化、怪我の軽減、競争優位性の獲得のために、データを利用したインサイトに注目しています。 Catapult Sports は、プロチームがデータに基づいた意思決定を行えるよう支援するスポーツテクノロジー企業です。 AWS IoT サービスを活用することで、Catapult はチームがデータを収集・分析・活用する方法を変革しています。 Catapult は、プロチームが選手の健康を最適化し、怪我を減らし、人間運動科学に流用するために必要なデータ駆動型インサイトを提供しています。世界 24 拠点に 500 名以上のスタッフを擁し、 128 カ国 40 以上のスポーツにおいて 5,000 以上のプロチームにサービスを提供しています。これには NFL 、NHL 、イングランドプレミアリーグのトップフランチャイズも含まれます。 挑戦：エリートスポーツの要求に応える プロスポーツチームは高いプレッシャーの中で活動しています。試合や練習中にリアルタイムのインサイトを生成する選手モニタリング技術を利用しており、選手やコーチにパフォーマンス向上のための貴重な情報を提供しています。この技術を導入するにあたり、チームとしては、即座に導入できること、円滑なアップデート、国をまたいだリモート管理、そして重要な場面でのデバイス障害や設定ミスに対するゼロトレランス( 許容ゼロ ) つまり、重要な局面では必ず利用ができることを期待し導入します。 スポーツアナリティクスがますます高度化する中、チームは競争優位性をもたらす新機能、強化されたアルゴリズム、改善機能へのより迅速な利用も求められています。スポーツテクノロジープロバイダーにとっての課題は、迅速に革新するための俊敏性を維持しながら、エンタープライズグレードの信頼性を提供することです。 ソリューション：AWS IoT を基盤とした Vector 8 これらの厳しい要件を満たすために、Catapult は AWS IoT サービスを利用した次世代選手モニタリングソリューション「 Vector 8 」を開発しました。Vector 8 スイートは4つの主要コンポーネントで構成されています。 Vector 8 Tag : 選手がトレーニングや試合中に装着するコンパクトで頑丈なウェアラブルデバイスです。屋内外での精密な位置追跡、選手の動きやスポーツ固有のイベントのキャプチャ、サードパーティ Bluetooth センサーとの統合、超広帯域（UWB）通信をサポートします。バッテリー駆動時間は最大6時間です。 Vector 8 Dock : Vector 8 Tag を充電しデータを同期するために使用します。高速 Wi-Fi ダウンロードとクラウドへの直接データ同期を可能にし、30個の Vector 8 Tag の容量と並列アップロード機能により、データ取得までの時間を大幅に短縮します。 Vector 8 Receiver : Wi-Fi および Ethernet を通じて接続し、試合や練習セッション中のリアルタイム分析のためにデータをクラウドにストリーミングします。オンラインとオフラインの両方のワークフローをサポートし、パフォーマンス監視とトラブルシューティングのためのリアルタイム診断も提供します。 Vector 8 Relay : 400メートル範囲となる大規模施設にも適用範囲を広げ、複数の受信機が不要になります。そのため、展開を効率的かつコスト効果高くスケーラブルに実現できます。 リアルタイムパフォーマンスインサイト Vector 8 はコーチやスポーツサイエンティストに3種類のデータを提供します。 デバイスヘルスデータ – バッテリー状態や受信信号強度表示（RSSI）を含むライブテレメトリ、およびファームウェアバージョンなどのデバイス設定です。リアルタイムで送信され、重要な場面におけるデバイス故障前対応を可能にします。 ホットデータ – 10Hz でサンプリングされた試合中・練習中のライブデータです。加速度、速度、選手のポジショニング、心拍数モニタリングを含みます。コーチは iOS アプリで即座に可視化を確認でき、疲労した選手の交代や動きのパターンに基づく戦術調整など、その場での介入が可能です。 コールドデータ – 試合後の 100Hz でサンプリングされた生の慣性データです。ジャンプ、タックル、スローなどスポーツ固有の動きを自動検出するための機械学習（ML）推論に使用されます。 Catapult の AI 駆動アナリティクスは、1試合あたり選手1人につき 600 の特徴的な指標を生成でき、選手のパフォーマンス、ワークロード管理、怪我予防に関する深いインサイトを提供します。 Catapultのビデオ分析ソリューション との統合により、コーチは身体的出力データと実際の試合映像を連携させ、チームの分析・改善方法を変革できます。 AWS IoT アーキテクチャ Vector 8 の接続性の中核にあるのが AWS IoT Core です。AWS IoT Core は、認証、認可、転送中の暗号化、大規模なデバイス管理のためのスケーラブルで高可用性のクラウドエンドポイントを提供します。AWS IoT Core ルールエンジン は、高帯域幅・低遅延・堅牢なネットワークインフラストラクチャ上で、数千のデバイスからのデータを適切な AWS サービスにルーティングする統合ポイントとして機能します。 AWS IoT Greengrass は、Vector 8 のドックおよびVector 8 Receiver ソフトウェアアーキテクチャの基盤です。AWS IoT Greengrass は、Catapult が大規模なマルチプロセス IoT アプリケーションを構築、デプロイ、管理するのに役立つエッジランタイムとクラウドサービスの両方を提供します。 オープンソースのエッジランタイム は、コンポーネントのバージョニング、 依存関係の解決 、 ロギング 、 プロセス間通信 を処理しながら、Catapult の カスタムコンポーネント を AWS提供のコンポーネント 　と並行して管理します。 図1：Catapult Receiver によるデバイスヘルスデータとホットデータの取り込み Catapult は、リアルタイムデータストリーミングには Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) を使用して、デバイスヘルステレメトリとライブ選手パフォーマンスデータをバッファリングおよび処理しています。 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) では、バッテリーレベル、ファームウェアバージョン、その他の診断情報をリアルタイムで処理するコンテナ化されたアナリティクスサービスを実行します。 結果は Amazon API Gateway を通じて公開され、Catapult のウェブインターフェースやモバイルアプリに配信され、コーチや機器管理者がデバイスの状態を監視します。 図2：Catapult Dock によるコールドデータの取り込み 試合後のデータは Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に送信され、100Hz の Raw データが機械学習推論のために保存されます。30人の選手による2時間のセッションは30秒未満で Amazon S3 にアップロードできます。このデータ量は、典型的な NHL の試合における3,600万データポイントに相当します。 AWS IoT による主な利点と成果 シームレスなオンボーディング体験 Vector 8 は、チームが数分で稼働できるすぐに使える体験を提供します。Catapult のプリンシパルプロダクトマネージャーである Mike Lee は次のように説明いただきました。 「Vector 8 では、お客様は Catapult Vector iOS アプリをダウンロードし、ハードウェアを開封し、アプリ内のガイド付き登録フローに従うだけです。それだけで完了です。システム全体が10分以内に接続、設定、更新されます。」 この合理化されたセルフサービスのオンボーディング体験により、チームは機器を受け取ってから数分以内に選手の追跡を開始できます。技術サポートや複雑なセットアップは不要です。自動化されたプロセスがデバイスを正しく設定し、最新のファームウェアを即座に実行します。 高速なデバイスアップデート AWS IoT Greengrass デプロイメント による Over-the-Air（OTA）アップデートは、Catapult が顧客に新機能を提供する方法を変革しました。Mike Lee はこの改善事項を以下のように説明いただきました。 「Vector 8 における最大のゲームチェンジャーの一つは、アップデートの処理方法です。AWS IoT Greengrass による自動 OTA アップデートに移行することで、前世代と比較して最大32倍高速にデバイスを更新でき、お客様の時間と運用上の手間を大幅に節約しています。」 AWS IoT Greengrass デプロイメントを利用した自動アップデートに移行することで、Catapult は前世代では不可能だったフリート全体の一貫性を達成しました。また、Mike Lee はこの変化の重要性を以下のように説明いただきました。 「ウェアラブルデバイスフリートのほぼ全体が最新のファームウェアで稼働している状況は、これまでにありませんでした。これにより、数百件のサポートチケットを回避できるでしょう。」 このウェアラブルデバイスフリートの自動最新化手法は、すべての顧客が手動介入なしに、最新の機能、パフォーマンス改善、バグ修正の恩恵を自動的に受けられることを意味します。 迅速なイノベーションの実現 信頼性が高く高性能な Over-the-Air アップデート機能は、Catapult のファームウェアチームの運用方法を根本的に変えました。Mike Lee はこの変革を次のように説明いただきました。 「初めて、準備ができ次第、安全にデバイスに変更をプッシュできるようになりました。以前は顧客に届くまで数ヶ月かかっていたものが、数週間、あるいは数日で提供できるようになりました。特に新機能の反復やベータプログラムの実行時に顕著です。」 この加速により、Catapult は顧客のフィードバックに基づいて新機能を迅速に反復し、より速く価値を提供し、競合他社に先んじることができます。数ヶ月のリリースサイクルから週次、さらには日次のリリースへの移行は、同社のイノベーション方法における根本的な変化を表しています。 プロアクティブなデバイス管理と診断 AWS IoT セキュアトンネリング と AWS IoT Greengrass セキュアトンネリングコンポーネント の組み合わせにより、Catapult のサポートチームはワールドクラスのサービスを提供できます。サポートエンジニアは、利用顧客に同意いただければ、オンデマンドで Vector 8 Dock や Vector 8 Receiver への SSH セッションを確立できます。 AWS IoT Greengrass ログマネージャーコンポーネント により、デバイスログはほぼリアルタイムで Amazon CloudWatch に自動的に流れ、顧客が問題に気づく前にプロアクティブな問題の特定と解決を可能にします。 このリモートアクセス機能は、サポート業務をリアクティブなトラブルシューティングからプロアクティブなモニタリングへと変革します。以前は顧客とのアポイントメントのスケジューリングや複雑なファイル転送が必要だった問題が、数分で診断・解決できるようになりました。 インテリジェントな設定管理 AWS IoT Device Shadows により、Catapult は物理的な接続を必要とせずにクラウドからデバイス設定を管理できます。コーチが Catapult のモバイルアプリを通じて選手をデバイスに割り当てたり、パフォーマンスの閾値を更新したりすると、それらの設定変更は自動的にクラウドに同期され、登録されたすべてのVector 8 Dock に伝播されます。Vector 8 Tag いずれかのVector 8 Dock に置かれると、最新の設定を受信し、デバイスフリート全体の一貫性が確保されます。 この機能により、数千の手動デバイスステージング作業が不要になりました。交換デバイスは最初の接続時に正しい顧客設定を自動的に受信し、ハードウェアが交換された場合でもチームの運用を維持する真のホットスワップ機能を実現しています。 今後の展望 クラウド接続と自動デバイス管理の基盤が整ったことで、Catapult はいくつかの将来のイノベーションを検討しています。 クラウドへのライブデータストリーミング – 現在、10Hz のライブデータはサイドラインの iOS アプリにのみストリーミングされています。このデータをクラウドにストリーミングすることで、より多くの試合中アナリティクスが可能になり、コーチやスポーツサイエンティストのリモートアクセスが実現します。 エッジ機械学習推論 – 現在、ほとんどの ML 推論は試合後にクラウドで行われています。Catapult は、試合や練習セッション中により多くのリアルタイムインサイトを提供するために、Vector 8 Receiver や Vector 8 Tag 上でのエッジへの推論のシフトを調査しています。堅牢な OTA アップデートメカニズムにより、デプロイされたモデルのほぼ継続的な反復と強化が可能です。 AI 駆動のチームアナリティクス – チーム全体の Vector 8 Tag データを分析し、高度な AI モデルを使用してチームの動き、グループダイナミクス、戦術パターンを理解します。 自然言語ビデオ検索 – マルチモーダル埋め込みモデルなどの AI を使用して、 ビデオコンテンツの自然言語検索と理解 を可能にします。これにより、コーチが特定のプレーや状況を見つけるのに役立ちます。 まとめ Catapult の Vector 8 プラットフォームは、AWS IoT サービスがスポーツテクノロジー企業にエンタープライズグレードのソリューションをコンシューマーグレードのシンプルさで提供することを可能にする方法を実証しています。10分でのオンボーディング、32倍高速なアップデート、フリートの97%が最新ファームウェアで稼働という成果により、Catapult は選手モニタリング技術の新たな基準を打ち立てました。 これらの強化により、Catapult はトラブルシューティングを超えて戦略的な前進に向かうことができます。エンジニアリングチームは迅速に反復でき、サポートチームはより迅速に問題を解決でき、顧客は最も重要なこと、つまり選手のパフォーマンスの最適化と試合での勝利に集中できます。 プロスポーツがますますデータ駆動型になる中、Catapult の AWS IoT 搭載プラットフォームは、チームがトレーニング、競技、成功する方法の変革をリードし続けるための位置づけを確立しています。 詳細情報 AWS IoT サービスとそれがコネクテッドデバイスビジネスをどのように変革できるかについて詳しくは、 aws.amazon.com/iot .をご覧ください。Catapult について詳しくは、 catapult.com をご覧ください。 このユースケースをさらに深く知るには、「 AWS re:Invent 2025 – Peak Performance: IoT Innovation in Professional Sports (SPF301) 」の録画をご覧ください。 この記事は Greg Breen, Mike Garbuz, and Farzad Khodadadi, Mike Lee によって書かれた The data behind the win: How Catapult and AWS IoT are transforming pro sports の日本語訳です。この記事は ソリューションアーキテクトの川﨑が翻訳しました。 著者について Greg Breen Greg Breen Amazon Web Services のシニアIoTスペシャリストソリューションアーキテクト。オーストラリアを拠点に、アジア太平洋地域の顧客が IoT ソリューションを構築するのを支援しています。組み込みシステムの豊富な経験を持ち、製品開発チームがデバイスを市場に投入するのを支援することに特に関心があります。 Mike Garbuz Mike Garbuz Amazon Web Services のスポーツソリューションアーキテクト。オーストラリアを拠点に、オーストラリア全土のスポーツ顧客が AWS サービスを最大限に活用できるよう支援しています。機械学習およびデータ＆アナリティクスの経験を持ち、AWS サービスの活用を通じて顧客がデータを最大限に活用できるよう導いています。 Farzad Khodadadi Farzad Khodadadi Catapult のリードプリンシパルソフトウェアエンジニア。15年以上にわたりエンタープライズスケールのクラウドネイティブ技術ソリューションの提供と長期的なエンジニアリング戦略の策定に携わっています。入社以来、Catapult の IoT プラットフォームの設計と提供に技術的リーダーシップを発揮し、ビジョンをスケーラブルでビジネスに即した機能へと転換しています。IoT への情熱により、複数の製品やチームにわたる IoT の採用を加速させ、Catapult のより広範なデジタルおよび製品戦略を支えながら新たな価値の流れを実現しています。 Mike Lee Mike Lee Catapult のプリンシパルプロダクトマネージャー。オーストラリア・メルボルンを拠点としています。スポーツテクノロジーで14年以上、プロスポーツでスポーツサイエンティストとして5年間の直接的な経験を持ち、深いドメイン知識と製品リーダーシップを組み合わせて、チーム、選手、パフォーマンススタッフに実世界の価値を提供する技術を構築しています。 <!-- '"` -->

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、複数のシステムに散在するデータを管理しなければなりません。これらの課題は、大きなビジネスインパクトを生み出します。例えば、複雑な組立品で 1 つの締結部品(ボルト・ナット等)が欠けているだけで、納品が数週間遅れ、重大な財務損失と顧客体験の低下を招きます。他のすべてのプロセスが完璧に機能していてもです。エージェンティック AI（サプライチェーンエージェント）は、これらの根強い課題を解決できるでしょうか？このブログでは、Amazon Web Services（AWS）プロフェッショナルサービス（ProServe）が、組織が本番運用可能なレベルのエージェンティック AI ソリューションを実装し、サプライチェーン業務変革をどのように支援しているかを説明します。 サプライチェーンにおけるビジネス価値の機会 生成 AI は、サプライチェーンに大きな影響を与えると考えられています。マッキンゼーによると、サプライチェーンの総コストは運用コストの 3〜4%分、全産業合計で 2,900 億ドルから 5,500 億ドル削減可能とされています。この可能性により、EY（アーンスト・アンド・ヤング） はサプライチェーン組織の 40% が生成 AI 技術に投資していると指摘しています。これは、企業が生成 AI の価値を認識しており、アーリーアダプターがこの技術をサプライチェーンプロセスの中核に採用し始めていることを示しています。 生成 AI は、以下のようなビジネス成果を生み出す可能性があります： 関連する洞察や文書を速く見つけ、サプライチェーン専門家の時間を定型業務から解放し、労働生産性を向上させます。 原材料の状態の可視化と基礎データへの信頼性により過剰在庫を削減し、緊急配送や航空輸送の回数を減らします。 処理の自動化と自動生成される推奨事項により意思決定プロセスを最適化し、専門知識の活用、管理業務、ステークホルダーとの調整を効率化します。 エージェンティック AI システムが協力して複雑なタスクを解決 エージェンティック AI システムとは、独立して動作し、相互作用し、動的な環境で自律的な決定を下すデジタルシステムを指します。これらのシステムは、複数のエージェントを調整し、他の AI システムと通信してタスクを効率的に遂行し、複雑な問題解決と自動化を可能にします。生成 AI はエージェンティック AI システムとエージェントの基盤を提供し、AWS では顧客は Amazon Bedrock AgentCore を利用します。論理ベースの推論と文脈理解を通じて、エージェントはアクションを計画し、他のエージェントと協力し、タスクを効率的に実行し、人間の論理と推論を模倣します。サプライチェーン実務者がしばしば複数のシステムや部門横断的なチームやパートナーを扱うため、AI エージェントを使用することで、組織はより効率的になり、価値を生み出すことができます。 モデルベース、目標ベース、学習ベース、自律型、LLM、エージェンティックエージェントなど、異なるタスクを完了するためのエージェントタイプが増えています。これらのエージェントは、異なる機能を持ち、協力して目的の結果を達成します。例えば、顧客が納品を迅速化することを要求したとします。1 つのエージェントが納品のステータスを確認し、別のエージェントが在庫を確認します。さらに、別のエージェントが迅速化テーブルとコストを確認し、最後のエージェントはすべての情報に基づいて次の推奨アクションをまとめます。これらのエージェンティック機能は、複数のデータソースを組み合わせて、内外の顧客体験を向上させます。さらに、情報をまとめて推奨を行うだけでなく、組織が許可すれば、エージェントがシステム上のデータを更新することができます。 物流における AI エージェント 物流はリアルタイムでのステータス更新の必要性、絶えず変化するビジネス環境、そして異なる形式の複数のシステムとデータソースが存在するため、課題に溢れています。多くの企業は、アラートとプロアクティブなモニタリングでこれらの課題を解決していますが、これらのアラートには文脈情報が不足し、潜在的な解決策を提供せず、問題を 1 か所で解決する事ができません。 ガイドラインとして、AI エージェント（メイン）は物流エージェント、在庫エージェント、補充エージェント、調達エージェントなどの焦点を絞ったペルソナを持つことが推奨されます。これらのエージェントは共通の目標に向かって協力します。AI エージェントチームが協力して作業する様子を図 1 に示します。焦点を絞ったペルソナは、エンドユーザーがエージェント（メイン）の担当タスクを理解しやすくします。また、ユーザーデータアクセスを制限し、エージェントが処理する必要があるデータの量を減らします。特に物流では、倉庫、品質、文書生成、補充、関税/規制コンプライアンス、調達/契約、内部・外部の顧客体験など、様々なタイプのエージェントのユースケースがあります。焦点を絞ったペルソナを定義した後、次のステップは、エージェントが解決するべき問題とデータへのアクセス方法を定義することです。以下では、物流エージェントに焦点を当てます。 図 1: 協力して作業する AI エージェントチーム AWS ProServe が A*STAR 向けに物流エージェントを作成 2024 年 9 月、AWS はシンガポール貿易産業省（MTI）と科学技術研究庁（A*STAR）が設立した 製造セクター AI センター・オブ・エクセレンス （AIMfg）の立ち上げに参加しました。これはシンガポールの国家 AI 戦略 2.0 の一環です。このコラボレーションの最初の取り組みは「物流の未来」の探求に焦点を当てており、AWS ProServe は Amazon Bedrock を活用した物流エージェントを開発しました。 先進再製造技術センター （ARTC）は A*STAR 内の研究機関です。このセンターは航空宇宙、陸上輸送、消費財、バイオメディカル製造、エネルギーの 5 つの主要分野にわたる 96 のコンソーシアムメンバーで構成されています。この組織は、次の 4 つの戦略的テーマで研究開発を推進しています： 次世代製造プロセス 自律型製造 ネットゼロ製造（脱炭素製造） 強靭なバリューチェーン Industry 5.0 の人間中心的、持続可能、強靭な生産を重視する A*STAR ARTC は、プラントチームにエージェンティック AI を提供しています。これにより、仮想 AI エージェントが以下のような機会を創出します： 計画、実行、サプライヤー協業にわたる 組織の知識を集約 し、それを組織の業務 DNA に組み込む 目標駆動型の意思決定を行い、フィードバックループを通じて自己改善し、文脈の認識を維持することで、 自律的に運用する 。 AWS ProServe と共同で、A*STAR ARTC は物流の専門家とデータ分析者向けにカスタマイズされた AI エージェントを開発しました。このインテリジェントシステムにより、サプライチェーンの実務者は以下の項目を実現することができます： リアルタイムデータを集約・統合 します。ERP（基幹業務システム）、TMS（輸送管理システム）、WMS（倉庫管理システム）、顧客向けポータルからデータを収集します。 内部および外部の問い合わせに対して即時かつ正確な回答 を提供します。これにより、手動での検索と照合の作業負荷を最大 50％ 削減します。 緊急配送コストを総物流費用の 3〜5％削減 し、逸失収益を軽減します。また、納品から配送までのサイクルを短縮します。 手戻り作業を最小化することで計画担当者の 生産性を向上させ 、例外管理、ネットワーク最適化、戦略的サプライヤー連携に集中できるようにします。 迅速で透明性の高い更新情報と予測到着時刻（ETA）のインサイトを通じて、 顧客満足度を向上 させます。 一時的な効率向上を超えて、この AI 駆動型アプローチは堅牢なデータ戦略を支え、キャパシティプランニングからアフターサービスまでのオペレーションバリューチェーン全体にわたり、物流をスマートで情報に基づく意思決定を促進する触媒として位置づけられます。 物流エージェントの構築アプローチと結果 AWS ProServe チームと A*STAR は協力して、エージェントが解決すべき複数の問題やタスクを定義しました。例えば、出荷最新の情報や影響を受ける発注書のアラートなどです。サプライチェーンの専門家は、自然言語と会話型 AI を使用してデータと対話します。これにより、問い合わせに対して変更、キャンセル、推奨を行うことができます。チームが様々な問題やタスクを定義した後、Amazon Bedrock やその他の AWS サービスを利用して物流エージェントを構築しました。 ビデオ 1：AI エージェント – 問題の定義から実行まで ビデオ 1 に示されているように、物流エージェントの導入により、チームは複数のソース（天気、出荷状況など）からより速く最新の情報を取得し、実行可能な対策についての洞察を得て、問い合わせに対する標準的な回答を受け取ることができます。例えば、ユーザーが発注書の更新を要求し、自然言語で質問を入力します。AI エージェントは質問を理解し、適切なデータソースを識別します。これには、構造化または非構造化データの分析が含まれます。これには、ERP システムや Excel スプレッドシートなどの内部データソース、または港湾のウェブサイトや航空貨物運送業者へのアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）接続などの外部ソースが含まれます。次に、AI エージェントは関連データにアクセスし、自然言語処理を使用して質問に答え、正確な回答を提供します。データ接続とエージェントのセットアップがどのように設定されているかの可視化については、図 2 を参照してください。 図 2：内外のデータへのアクセスを持つエージェントセットアップの例 要約すると、ロジスティクスアナリストは手動で情報を検索し、洞察を導き出したりする必要がなくなり、より戦略的なタスクに集中できるようになりました。これは一つの例ですが、サプライチェーン全体で適用可能な例は多くあり、生成 AI とサプライチェーンエージェントが組織の運営方法を変革しています。AI エージェントは洞察を即座に導き出し、エンドカスタマーの問い合わせに数秒で回答し、セルフサービスの問い合わせを可能にし、カスタマーエクスペリエンスの向上に役立ちます。 まとめ エージェンティック AI 機能は、物流の実務者が日々の業務を遂行し、エンドカスタマーエクスペリエンスを向上させる方法を変革しています。物流 AI エージェントにより、サプライチェーンチームは自然言語で対話し、組織のコンテキストを理解し、適切なデータソースを自動的に識別し、AI 推論を利用して結論を導き出したり、次の最善のアクションを推奨したりすることができます。ビジネス価値を基礎とする取り組みにより、サプライチェーンのあらゆる機能において、生産性の向上、収益の増加、速度の向上、コストの削減、無駄の排除につながる機会があります。エンドカスタマーの要求がさらに厳しくなる中で、この分野のリーダーは、価値を早期に得て、競争優位性に変えることができるでしょう。 この技術を導入する企業は、ビジネス価値をより早く実現し、すぐに競争優位性を獲得できます。AWS のお客様は、Amazon Bedrock サービス群やその他の利用可能なサービスで、今日から構築を始めることができます。変革の旅を加速させたいお客様は、 AWS プロフェッショナルサービス のアカウントエグゼクティブまたは AWS アカウントマネージャーにお問い合わせください。 物流エージェントの初期構築に貢献した Sam Gordon、さらなる開発と継続的なサポートを提供した Annie Naveh、追加のサポートとガイダンスを提供した Emily O’Kelly に特別な感謝を申し上げます。 翻訳は、ソリューションアーキテクトの山本が担当しました。 <!-- '"` --> Joe Pazak Joe Pazak は、アジア太平洋・日本（APJ）のエンドツーエンドのサプライチェーンとデジタルトランスフォーメーションを支援する責任者です。Joe は、需要計画、供給計画、生成 AI、高度な分析、物流、調達をカバーする複数の業界との大規模な変革プロジェクトから、深いサプライチェーンの専門知識をもたらします。彼は顧客を支援することを熱望しており、次世代のサプライチェーンツールとテクノロジーに移行するにつれて、大きなアイデアを考えるよう促します。Joe はシドニーを拠点としています。 Dr. Manuel Baeuml Dr. Manuel Baeuml は、ASEAN の AWS 製造・小売プラクティスをリードしています。Manuel は、スマート製造、顧客体験、サプライチェーンに注目し、製造および小売企業が重要なデジタル機能の定義・構想・実装を支援しています。過去 15 年間、Manuel はアジア太平洋とヨーロッパの業界リーダーと働いてきました。Manuel はシンガポールを拠点としています。

2026 年 2 月 2 日週に行われた注目のリリースとアップデートをご紹介します。これらはすべて、AWS での構築、スケーリング、イノベーションに役立てることができます。 2026 年 2 月 2 日週のリリース こちらは、2026 年 2 月 9 日週私の目に留まったリリースです。 まず、コンピューティングとネットワークインフラストラクチャに関するニュースから始めましょう。 Amazon EC2 C8id、M8id、R8id インスタンスの導入: これらの新しい Amazon EC2 C8id、M8id、R8id インスタンスにはカスタム Intel Xeon 6 プロセッサが搭載されており、前世代のインスタンスよりも最大 43% 優れたパフォーマンスと 3.3 倍のメモリ帯域幅を提供します。 AWS Network Firewall が料金の新たな値下げを発表: AWS Network Firewall が、Network Firewall セカンダリエンドポイントとサービスチェーン接続されている NAT ゲートウェイに時間単位の割引とデータ処理割引を追加しました。また、暗号化されたネットワークトラフィックの Transport Layer Security (TLS) インスペクションを可能にする Advanced Inspection の追加データ処理料金も廃止されました。 Amazon ECS がリニアデプロイとカナリアデプロイに対する Network Load Balancer サポートを追加: NLB の使用が一般的なアプリケーション (TCP/UDP ベースの接続、低レイテンシー、長時間接続、または静的 IP アドレスを必要とするアプリケーションなど) で、更新のロールアウト時に ECS からネイティブにシフトするマネージド増分トラフィックを利用できるようになりました。 AWS Config が 30 の新しいリソースタイプのサポートを開始: これらは、Amazon EKS、Amazon Q、AWS IoT を含めた主要サービスを対象とするものです。この拡張によって AWS 環境のカバレッジ範囲が広がるため、これまで以上に広い範囲のリソースの検出、評価、監査、修正をより効果的に行うことができます。 Amazon DynamoDB グローバルテーブルが複数の AWS アカウント間でのレプリケーションのサポートを開始: DynamoDB グローバルテーブルは、フルマネージド型、サーバーレス、マルチリージョン、かつマルチアクティブなデータベースです。この新機能により、複数の AWS アカウントおよびリージョン間でテーブルをレプリケートできるため、レジリエンシーが向上するとともに、アカウントレベルでのワークロードの分離、異なるセキュリティコントロールとガバナンスコントロールの適用が可能になります。 Amazon RDS がデータベース接続のためのコンソールエクスペリエンスを強化: 新しいコンソールエクスペリエンスは、Java、Python、Node.js、その他プログラミング言語の既製のコードスニペットに加えて、 psql コマンドラインユーティリティといったツールを提供します。これらのコードスニペットは、データベースの認証設定に基づいて自動的に調整されます。例えば、クラスターが IAM 認証を使用している場合、生成されたコードスニペットはトークンベースの認証を使用してデータベースに接続します。コンソールエクスペリエンスには統合された CloudShell アクセスも含まれているため、RDS コンソール内からデータベースに直接接続できます。 次に、AWS でのセキュリティと認証方法に関する 3 つのニュース記事を見つけました。 AWS ビルダー ID が「Apple でサインイン」のサポートを開始: AWS ビルダー ID は、AWS Builder Center、AWS トレーニングと認定、AWS re:Post、AWS スタートアップ、Kiro などの AWS アプリケーションにアクセスするためのプロファイルです。この ID が、ソーシャルログインプロバイダーとしての Apple でのサインインをサポートするようになりました。サインインオプションの拡張は既存の「Google でログイン」機能を踏まえたもので、AWS で別個の認証情報を管理しなくても AWS リソースにアクセスできる効率的な手段を Apple ユーザーに提供します。 AWS STS が Google、GitHub、CircleCI、OCI からの特定のアイデンティティプロバイダー固有のクレームの検証をサポート: これらのカスタムクレームを IAM ロール信頼ポリシーとリソースコントロールポリシーの条件キーとして参照できるようになりました。これは、フェデレーションアイデンティティにきめ細かなアクセス制御を実装する能力を拡大するとともに、データ境界の確立にも役立ちます。この機能強化は、OIDC 互換の外部アイデンティティプロバイダー経由で認証されたユーザーに一時的な AWS 認証情報を付与できる、IAM の既存の OIDC フェデレーション機能を基盤としています。 AWS マネジメントコンソールがアカウントの特定を容易にするためのアカウント名をナビゲーションバーに表示: アカウントを一目で簡単に特定できるようになりました。今後は、アカウント内のすべての承認済みユーザーに表示されるナビゲーションバー上のアカウント名を使用して、アカウントを視覚的にすばやく区別できます。 Amazon CloudFront がオリジンに対する相互 TLS 認証サポートを発表: オリジン mTLS サポートにより、運用上の負担を排除する、標準化された証明書ベースの認証アプローチを実装できるようになりました。この機能は、組織が独自のコンテンツに厳格な認証を適用できるようにすることで、検証済みの CloudFront ディストリビューション以外は AWS オリジンとオンプレミスサーバーからサードパーティークラウドプロバイダーと外部 CDN におよぶバックエンドインフラストラクチャへの接続を確立できないようにします。 最後は AI 関連のニュースです。こうしたニュースを聞かない週はありません。 Amazon Bedrock が Claude Opus 4.6 の提供を開始: Opus 4.6 は、Anthropic 史上最高のインテリジェンスを備えたモデルであり、コーディング、エンタープライズエージェント、専門的業務のためのプレミアモデルです。Claude Opus 4.6 は、エージェンティックタスク、複雑なコーディングプロジェクト、深層推論と信頼性を必要とするエンタープライズグレードのワークフローのための業界トップクラスのパフォーマンスを含めた高度な機能性を Amazon Bedrock のお客様に提供します。 Amazon Bedrock が構造化出力の提供を開始: Amazon Bedrock が構造化出力のサポートを開始しました。これは、基盤モデルからユーザー定義の JSON スキーマに準拠した一貫性のある機械読み取り可能な応答を提供する機能です。プロンプトで有効な JSON を指定したり、アプリケーションで追加のチェックを行ったりする代わりに、必要な形式を指定して、その形式に合った応答を受け取ることができるため、プロダクションワークフローの予測可能性とレジリエンシーが向上します。 今後の AWS イベント カレンダーを確認して、近日開催予定のイベントにサインアップしましょう。 AWS Community Day Romania (2026 年 4 月 23～24 日): このコミュニティ主導の AWS イベントでは、AWS ヒーロー、ソリューションアーキテクト、および業界エキスパートによる 10 を超えるプロフェッショナルセッションのために、開発者、アーキテクト、起業家、学生が一堂に会します。参加者は、エキスパートによるテクニカルトーク、世界的なカンファレンスで経験を積んだ講演者からのインサイト、参加者だけのネットワーキングブレイクでつながる機会を得られ、これらのすべてがコラボレーションとコミュニティエンゲージメントをサポートするために設計されたプレミアム会場で行われます。 このイベント外でもつながりを維持する方法をお探しの場合は、 AWS Builder Center に参加して、AWS コミュニティのビルダーとともに学び、構築し、つながりましょう。 2026 年 2 月 16 日週の Weekly Roundup もお楽しみに! – seb 原文は こちら です。