はじめに こんにちは。プラットフォームSREブロックの酒部・高塚・亀井です。私たちは2026年5月14日〜15日に名古屋で開催された「 クラウドネイティブ会議 」に参加してきました。本記事では印象に残ったセッションをご紹介します！ はじめに クラウドネイティブ会議とは セッションレポート キーノート：老舗IoTクラウドサービス組織の変革　-クラウドネイティブをはじめよう- GameDay：チームで挑むリアルな障害対応 100マイクロサービスのTerraform/Kubernetes管理地獄から抜け出すためのAI活用術 巨大組織の認知負荷をどう下げるか？ソフトバンクが描くCNAP×Backstageによるクラウドネイティブの新時代 生成AI時代に信頼性をどう保ち続けるか - Policy as Codeの実践 おわりに クラウドネイティブ会議とは クラウドネイティブ会議は、CloudNative Days、Platform Engineering Kaigi、SRE Kaigiという3つの大規模テックイベントで合同開催されたカンファレンスです。現地参加とオンライン参加のハイブリッド形式で開催され、会場の名古屋・中日ホール＆カンファレンスには約1,000人が集まりました。 当日の様子は公式のXのポストまとめで見ることができます。現地の雰囲気を感じることができるので、ぜひご覧ください。 posfie.com セッションレポート ここからは各メンバーからのセッション紹介をお届けします。 キーノート：老舗IoTクラウドサービス組織の変革　-クラウドネイティブをはじめよう- kaigi.cloudnativedays.jp 高塚です。1日目のキーノートでは、パナソニックさんの事例として、巨大なモノリスだった老舗IoTサービスをマイクロサービス化した熱い話を聞くことができました。 見切り発車でマイクロサービス化を始めたものの、最初は問題が山積みだったとのことです。 老舗IoTクラウドサービス組織の変革　-クラウドネイティブをはじめよう- アーカイブ動画 6:19 より引用 かなり昔からあるAWSアカウントでしか見られない「ap-northeast-1b」アベイラビリティゾーンがあった話では会場もざわざわしていました。 老舗IoTクラウドサービス組織の変革　-クラウドネイティブをはじめよう- アーカイブ動画 7:00 より引用 GitLabの導入は、社内から「Gitを使うなんて危険だ、けしからん」という声も上がるなど「正直ここが一番しんどかった部分」だったそうです。しかし、そういった意見を軽々しく否定せず、既存のシステムがお客様に価値を提供してきたことに敬意を持ちながらクラウドネイティブ化を進めたそうです。 老舗IoTクラウドサービス組織の変革　-クラウドネイティブをはじめよう- アーカイブ動画 8:22 より引用 その結果、無事に本番稼働させることができました。 老舗IoTクラウドサービス組織の変革　-クラウドネイティブをはじめよう- アーカイブ動画 15:26 より引用 後半ではIoT特有のE2Eトレーシングについて紹介がありました。 組み込みデバイスはCPU・メモリが限られており、スパン送信による性能劣化を避けるため、OpenTelemetry SDKは利用せずにトレーシングを自前実装したとのことです。 老舗IoTクラウドサービス組織の変革　-クラウドネイティブをはじめよう- アーカイブ動画 23:45 より引用 また、IoTデバイスはネットワークやOSなどの問題が障害の原因になりやすいため、eBPFでカーネルイベントもスパンにしたそうです。 老舗IoTクラウドサービス組織の変革　-クラウドネイティブをはじめよう- アーカイブ動画 24:45 より引用 約30分の発表はとても濃い内容で、大変勉強になりました。また私もZOZOTOWNのマイクロサービス化を長年担当しているため、発表で赤裸々に語られる苦労話には「わかりみが深い〜」と100回くらい頷いていました。 本記事では主に技術的な話をご紹介しましたが、組織の文化を醸成する話や「これからクラウドネイティブをはじめる方へのメッセージ」などとても学びになる内容が盛りだくさんですので、ぜひアーカイブ動画をご覧ください。 GameDay：チームで挑むリアルな障害対応 酒部です。GameDayはKubernetes環境上で発生するさまざまな障害シナリオに対して、チームで協力して原因を特定し、復旧させるという内容でした。参加者にはKubernetes上で稼働するアプリケーション環境が提供され、その環境にはあらかじめ障害が仕込まれており、クエスト形式で出題される問題を解きながら、システムを正常な状態に復旧させていくという形式でした。 形式は約2時間のチーム対抗戦で、Kubernetes初心者から経験者まで幅広い層が集まっていました。ルールはシンプルで、障害を復旧することでスコアが加算され、最終的にチーム単位で順位が決まる仕組みです。 困ったときに相談できるメンターがサポートしてくれる体制に加え、行き詰まっても段階的なヒントで前に進める仕組みも用意されており、勝負というよりもチームで協力して問題に取り組む過程が重視されているように感じました。 題材として用意されていたのは、OpenTelemetry DemoをベースとしたECサイトのマイクロサービス構成です。各チームにCode Server、Grafana、Jaeger、Argo CD、GitHubリポジトリが一式与えられました。基本フローは障害を発見 → GitHub上で修正 → commit & push → Argo CDが自動同期 → Verifierによって各問題の合否判定する流れです。 問題の内容や解説は下記の公式記事に解説があるため、そちらをご覧ください。 kaigi.cloudnativedays.jp 結果としては、最後の問題だけ時間内に解くことができませんでした。ただ、作問者が解かせるつもりで作っていないと言うほどの難問で、ほとんどのチームが解けていなかったので、終了後残り時間で会場でも簡単な解説をしていただきました。解説後、会場のあちこちから「そういうことだったのか」「やられた」といった声が漏れ、参加者全員が思わず唸ってしまうような巧妙な問題設計だったことが印象に残っています。 観察・操作系のチュートリアル問題も用意されていて、Kubernetesに触り始めたばかりの方でも問題なく楽しめる内容で、自信を持っておすすめできるプログラムでした。 100マイクロサービスのTerraform/Kubernetes管理地獄から抜け出すためのAI活用術 kaigi.cloudnativedays.jp speakerdeck.com 酒部です。このセッションでは膨大なTerraformやKubernetesマニフェストファイルを扱う構成において、日々の運用をAIエージェントでどう解決するかがテーマでした。 セッションは大きく4パートで構成されており、以下のトピックが扱われました。 Linear × Codexで全マイクロサービスのTerraform / K8s manifest更新を効率化 AIによるレビューで200 PR/dayの50％を自動化 問い合わせ・トラブルシューティングをAIに任せる試み Production Readiness Check（PRC）のEvidence確認もAIにやってもらう 特に、2と4は弊チームと似た取り組みも紹介されており大変興味深い内容でした。 まず、PRレビューへのAI活用について、Notionに整理されたガイドラインがあるのに、サービス・人数の増加で存在を知らない人が増え、結果としてガイドラインが守られないという課題がありました。 解決アプローチはガイドラインをAIエージェントが利用できる形でリポジトリに降ろすというものです。Notionは引き続きSoT（Source of Truth）として残しつつ、AIレビュー用のコンテキストはリポジトリに固定する設計としました。 紹介されていた実例では、Codex ReviewがIAM設定の重複を「社内ガイドライン違反」として指摘し、参照したガイドラインのファイルパスまで引用していました。一般論ではなく、社内ルールに照らした具体的な指摘ができている点が印象的でした。AIに指摘されない部分こそが暗黙知であるという気づきから、「AIが指摘してこない部分」を観察することで、ドキュメント化されていない暗黙知が浮かび上がってくる、というメタな視点が学びになりました。 本番リリース前のProduction Readiness Check（PRC）の自動化ですが、開発者はEvidenceを集め、SREはその妥当性をチェックするという、両者にとって骨の折れるプロセスがあるそうです。ここで、いきなりAIに丸投げするのではなく、AIに任せるべき項目を選定したり、Code化できる項目はCIで自動チェックしたりするなど工夫されていました。 また、AIに任せるためフォーマットを整理する過程で、以前はやや解釈が難しいPRC項目もあったが、自動化に向けて解釈がブレないようにしたという副次効果も語られていました。AI活用のためのドキュメント整備が、人間にとっても理解しやすいドキュメント整備につながるという気づきがありました。 セッション全体として、AIに使わせるために何を整えるかが重視されており、共感する内容も多かったです。弊チームでもGitHub Actions上でAIレビューを動かしていますが、Kyverno Policyで機械的に守れるルールはPolicyに、非決定論的な項目はAIレビューに任せるという棲み分けをとっています。また、AIレビューに渡す情報も何を入れるかと同じくらい何を入れないかが重要だと再認識しました。チームでも、AIが解釈しやすい形にドキュメントやタスクを整えるということを意識していきたいと思いました。 巨大組織の認知負荷をどう下げるか？ソフトバンクが描くCNAP×Backstageによるクラウドネイティブの新時代 kaigi.cloudnativedays.jp speakerdeck.com 亀井です。クラウドネイティブ化が進むほど、クラウド、Kubernetes、CI/CD、ドキュメント、申請フローなどの選択肢や情報が増え、開発者の認知負荷は高まっていきます。 ソフトバンクさんでは、共通基盤「CNAP」によって、GitOps、自動化、ローコードパッケージ、マルチクラウド対応を提供し、インフラの作り方を標準化していました。 一方で、GitOpsだけでは誰もが迷わず使える状態にはならず、GUIで直感的に操作できる入口としてBackstageを導入した点が印象的でした。Backstageでは、サービスやドキュメントの「見える化」と、アカウント、権限、リソース申請などの「自動化」を実現していました。特にAzureアカウント申請の例では、申請、承認、権限付与、通知までをBackstage上で標準化し、手動の対応工数を大きく削減していたのが具体的で分かりやすかったです。 ただし、アカウント設計、SSO連携、既存ドキュメントサイトとの連携、PluginとCustom開発の見極めなど、運用して初めて見える課題も共有されていました。「Backstageは銀の弾丸ではない」という点も重要で、作って終わりではなく、情報と業務導線をつなぎ、改善を回し続ける設計が必要だと感じました。 後半では、Agentic DevOps時代に向けて、BackstageがAIエージェントに組織のコンテキストやガードレールを渡す基盤になり得るという話がありました。TechDocs、Software Template、Software Catalog、catalog-info.yamlといった機能は、人間の認知負荷を下げるだけでなく、AIに正しい文脈を渡すうえでも有効そうです。 CNAPが「安全で標準化された実行基盤」、Backstageが「迷わず使える入口」として役割分担し、両者を連携させることで、使われ続けるPlatform Engineeringに近づけるという学びがありました。 生成AI時代に信頼性をどう保ち続けるか - Policy as Codeの実践 kaigi.cloudnativedays.jp speakerdeck.com 亀井です。このセッションでは、サービス成長やマルチプロダクト化、生成AI活用による開発量の増加に対して、信頼性をどうスケールさせるかがテーマでした。キャディさんではProduction Readiness Checklist（PRC）を定義し、信頼性、可用性、セキュリティ、完全性、運用性、オブザーバビリティをGAの必須条件としていました。 しかし、SREがPRCを目視レビューする運用は、プロダクト数やチェック項目が増えるにつれて限界を迎え、人によるレビューがボトルネックになっていました。その解決策として、Manual ChecklistをPolicy as Codeに置き換え、手動で属人的な確認から、自動で安定したガードレールへ移行していました。具体的には、Terraform planの結果をConftestとRegoで検証し、KubernetesマニフェストはKyverno CLIでチェックするなど、CI上でシフトレフトしていました。 さらに、Google Cloud Organization Policyを使い、CIを通らない手動操作もAPIレベルで遮断する多層防御の考え方が紹介されていました。印象的だったのは、Policy自体にもテストCIを組み込み、Positive Test、Negative Test、Context Mockingで、誤検知や過剰検知を防ぐ品質管理をしていた点です。 ポリシー記述は生成AIに任せつつ、品質はテストで支えるという考え方は、生成AI時代らしい現実的なアプローチだと感じました。 また、既存負債に対しては警告通知、全件トリアージ、段階的強制、エラー通知という流れで進め、単にブロックするのではなく、SREが自ら主導してEnableする姿勢が印象的でした。検知結果に修正例や除外方法へのリンクを付ける、除外ポリシーをCentral SREが管理する、変更ファイル単位で最小限にチェックするなど、形骸化させないための泥臭い工夫に学びがありました。 おわりに 普段ZOZOTOWNのプラットフォームを管理するチームとして共感する内容が多く、規模やフェーズが違っても各社が同じような問題意識を持って取り組んでいることが強く印象に残りました。 また、GameDayや公式の懇親会などで、セッション以外の企画でも他社のSREやプラットフォームエンジニアの方々と直接交流できたのは、現地参加ならではの大きな価値でした。 今回のカンファレンスで得た知見と刺激を活かして、自分たちの基盤をより使いやすく、より安全に進化させていきたいと思います。そして、自分たちの取り組みや学びを引き続きたくさんアウトプットしていきたいと思っております。 ZOZOでは、一緒にサービスを作り上げてくれる方を募集中です。ご興味のある方は、以下のリンクからぜひご応募ください。 hrmos.co corp.zozo.com

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの市川、井上、新澤、川﨑です。この記事では、 AWS Summit Japan 2026 で AWS IoT サービスを利活用した展示の一部をご紹介します。各ブースで表示している資料もこちらに掲載予定です。 AWS IoTで実現するロボット遠隔テレオペレーション体験 (A026) Physical AIの分野では、データ収集、モデルのトレーニング、シミュレーション、現実世界への反映というサイクルを回す必要があります。このデモでは、AWSのIoTサービスを使ってデータ収集をする方法について展示を行っています。コントローラーでセイコーエプソンさんのロボットを操作し、エッジデバイス上のAWS IoT GreengrassからAWS IoT CoreやS3にデータを保存する様なアーキテクチャを紹介します。 赤枠がブースのおおよその展示場所を示しています。 図1：A026展示場所 AIエージェントで実現するスマートマシン -産業機械の自律診断とリアルタイム安全監視-(A162) このブースでは、AWS上に構築されたエージェント型の産業機械保全ワークフローをご紹介します。AIエージェントが故障を自律的に診断し、現場オペレーターへの通知からサポートへのエスカレーションまでを一気通貫で実行する様子をご覧いただけます。エッジAIによる安全監視、計画外ダウンタイムの削減、インシデント対応の迅速化など、建設・製造・農業・鉱業の各現場における機器管理・保守を変革する次世代のフィールドオペレーションを、ぜひブースでご体験ください。 赤枠がブースのおおよその展示場所を示しています。 図2：A162 と A026 展示場所 Physical AIへの第一歩 AWS IoTで実現するPhysical AI基盤 (A161) Physical AIの実現には、クラウドで学習したAIモデルをエッジデバイスにデプロイし、エッジデバイスのセンサーデータをクラウドに送信するための安定した基盤が不可欠です。本ブ ースでは、AWS IoT Core , AWS IoT Greengrass , Amazon Kinesis Video Streams などを用いてデバイス接続からエッジコンピューティング、映像配信を Raspberry PiやJetsonを利用したライブデモで体験いただけます。A/Bデプロイやロールバック等の本番運用機能、生成AI活用に関してもご紹介させていただきます。IoT をこれからはじめる方からエッジAI検討中の方まで、Physical AIへの第一歩をここから踏み出してください。 赤枠がブースのおおよその展示場所を示しています。 図2：A162 と A026 展示場所 builders’ Fair： クラウドVLAが操るミニロボたち ミニロボたちがクラウドベースのVLAで自律的に考えて卓上のフィールドを動き回ります。荷物・障害物・危険エリアなどをAIが見て判断し、複数のミニロボが「何を運ぶ？」「どこに片付ける？」「どう分担する？」「こっち危ないから回り道しよう」と自分たちで動きます。来場者の皆さんもぜひ障害物を置いたり、荷物を散らかしたりしてください。ミニロボたちは協力しながらタスク完遂を目指します。さて、ミニロボたちはちゃんとやりとげることができるか？温かい目で見守ってください！ 赤枠がブースのおおよその展示場所を示しています。 図3：展示場所 インダストリブース：AWS認定デバイスウォール(A017) 昨年のAWS Summit Japan 2025 でご好評いただいた AWS Summit Japan 2025 での AWS 認定デバイスウォール展示のご紹介 が今年も登場します！ エッジデバイスとクラウドを連携させるニーズが高まる中、多様なエッジデバイスから最適なものを選ぶことはお客様にとって課題となっています。 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取りそろえたプログラムです。本展示では、認定デバイスを通じてプログラムの価値とハードウェアパートナーとの協力体制を紹介し、日本国内におけるエッジとAWSを活用したサービス構築の迅速化とビジネスの加速を支援します。 AWS Summit Japan 2026 製造業向け展示の見どころ紹介！ でもブース情報記載しておりますのでご確認ください。 赤枠がブースのおおよその展示場所を示しています。 図4：A017展示場所 市川 純 プロトタイピングソリューションアーキテクト AWS では IoT に関連するプロトタイピングを支援する、ソリューション アーキテクトとして、お客様の IoT 関連案件を支援しています。 新澤 雅治 IoT スペシャリスト ソリューションアーキテクト 製造業、 IT ベンダーを経て AWS に 入社。現在は IoT スペシャリストソリューションアーキテクトとして、主に製造業のお客様の Industrial IoT 関連案件の支援に携わる。 井上 昌幸 IoT Specialist Solutions Architect Internet of Things と Robotics 界隈で面白い事を探しながら、今日もこつこつリアルな世界とクラウドを繋いでいます。あなたのとっておきのアイデアを AWS と一緒にカタチにしましょう。 川﨑 裕希 アマゾンウェブサービスジャパン合同会社のソリューションアーキテクトです。普段は製造業のお客様のご支援を中心に活動しています。IoTやエッジデバイスに興味があり、エッジ推論の検証が最近の趣味です。 <!-- '"` -->

みなさん、こんにちは。今回の月刊 AWS 製造を担当させたいただきます。自動車・製造ソリューションアーキテクトのミカエルです。 今月は、製造関連のビッグイベントである 2026 年のハノーバーメッセの他に、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・サービスアップデート・事例などをお届けしています。 ピックアップトピック HANNOVER MESSE 2026 2026 年 4 月 20 日 〜 24 日 に開催された Hannover Messe&nbsp;2026 で、AWS は今年も様々な展示を行いました。AWS&nbsp;の自動車・製造のリーダーである&nbsp; Ozgur&nbsp;Tohumcu&nbsp;の基調講演 では、Volkswagen のデジタル生産プラットフォームを用いた 43 工場における AI の取り組みを紹介し、産業 AI を実務展開する重要性を語りました。 デジタル主権、AI エージェント、フィジカル AI、炭素排出モデルに関する 4 つの講演と 3 つのマスターコースセッションを行いました。 ドイツのロボティクススタートアップ NEURA Robotics との フィジカル AI 分野での協業 や、Infor との ERP でのエージェント AI 活用 が発表されました。 AWS のブースでは、フィジカル AI を始めとした産業 AI の実務適用に向けた様々なデモや、 欧州主権クラウド や、Amazon のサプライチェーンやロボティクスにおける AI 活用の事例を含む 47 に及ぶデモ展示、52 の シアターセッション を実施しました。ブースデモの内容については、 こちらのブログ でご紹介していますので、併せてご覧ください。 AWS Summit Japan 2026 今年の AWS Summit Japan では、製造業向けにはハイライト展示とインダストリ展示を用意させていただいています。 ハイライト展示では、「AI で加速する製造業のルネッサンス」というテーマで、製造業の普遍的な目標であるばらつき低減、迅速な意思決定、生産能力向上を、仮想化・AI・データ統合という最新技術で飛躍的に向上させる「製造業のルネッサンス」を体験できる展示です。サプライチェーンの需要・リスクの予測、工場のボトルネック特定、制御プログラムを含むシミュレーション検証、設備への安全なデプロイ、PLM データを活用した学習レス外観検査まで、AI によって得られる製造現場での新しい能力を実機デモで紹介します。 インダストリ展示では、いくつかの AWS とパートナーのソリューションを紹介します。 直近での開催予定のイベント 5/26 Amazon Quick で実現する AI 業務変革 — 半日で一気見できるパートナーエクスポ Amazon Quick の導入を検討中の企業の DX 推進責任者・IT 部門責任者向けに、多数のパートナー企業が一堂に会し、それぞれの強みと伴走支援サービスをご紹介します。本イベント主催側による最新機能デモと業界別実践ハンズオンに加え、各パートナーの専門性を直接比較・相談できる機会です。一日で複数のパートナーの比較検討できるため、導入判断に必要な情報を効率的に収集し、業務改善への第一歩を早期に踏み出すことができます。 6/25 – 6/26 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。ご登録は&nbsp; こちらのリンク からお願いします。 製造関連ブログの紹介 4/13 荏原製作所様と共催！社内クラウドイベント「Ebara Cloud Day」開催レポート クラウドに対する心理的障壁を取り除き、社内のクラウド活用文化を醸成することを目的に、2026 年 3 月 25 日にオンラインで開催されました。AWS によるクラウド基礎セッションに加え、社内エンジニア 5 名による LT（新入社員研修での EC2 構築、EC2 運用、中国リージョン導入、Kiro を活用したツール開発、EventBridge/Lambda によるコスト半減事例）が発表され、満足度 4.27/5.0、次回参加意向 100% という高い成果を達成。IT 部門が「クラウドの旗振り役」として社内に認知される契機となった事例です。 AI-DLC は開発をどう変えるか – ブラザー工業エンジニアが語る AI-DLC 体験記 ブラザー工業のエンジニア 4 名が、AI-DLC（AI 駆動開発ライフサイクル）体験会に参加した感想をインタビュー形式で語るブログ記事です。 2026 年 2 月・3 月に各3日間実施された体験会では、要件定義から実装まで開発の全フェーズで AI を活用する新しい働き方を実践。参加者からは「コーディング支援の枠を超えた開発手法の変革」「企画と開発の距離が縮まる」といった驚きの声が上がる一方、ドメイン知識や「問いかける力」の重要性、ジュニアエンジニアの成長機会確保といった AI 時代ならではの課題も浮き彫りになりました。組織展開に向けた具体的な戦略も議論されています。 4/14 パナソニック エレクトリックワークス株式会社の新組織立ち上げに向けた取り組み – AI 駆動開発ライフサイクルと AI 成熟度診断の実践 このブログでは、その立ち上げに向けて AWS と連携して実施した2つの取り組み ― わずか2.5日で動作するシステムを構築する「AI-DLC Unicorn Gym」と、日本初実施となる CAF-AI ベースの「AI Foundation Pack」による組織の AI 成熟度診断 ― を紹介しています。企画と開発の壁を越えたチーム協働の実現と、AI 活用戦略の策定に向けた組織的な目線合わせの実践事例です。 4/19 AWS と NVIDIA によるフィジカル AI の加速: シミュレーションと実世界での学習による本番環境向けアプリケーションの構築 AWS と NVIDIA は、フィジカル AI（ロボットや自律システムが物理世界で知的に行動するAI）を本番環境で実用化するためのリファレンスアーキテクチャを発表しました。このアプローチでは、NVIDIA Isaac Sim と Isaac Lab によるシミュレーション上での高速・安全な大規模訓練と、AWS IoT Greengrass や Amazon SageMaker を活用したエッジデプロイ後の実世界データによる継続的なモデル改善を組み合わせることで、シミュレーションと現実のギャップ（sim-to-real ギャップ）を埋めます。これにより、製造・物流・ヘルスケアなどの分野で、開発を加速しコストを抑えながら、運用中も自律的に性能が向上し続けるフィジカル AI システムの構築が可能になります 。 4/28 製造業 × 生成 AI 、8 社の「ここだけの話」がつながり課題解決を加速する — AWS 生成 AI ラウンドテーブル in 大阪 開催報告 2026 年 3 月 31 日に AWS 大阪オフィスで開催された、製造業 8 社（シャープ、ヤマハ、村田製作所、日立産業制御ソリューションズ、コベルコシステム、東洋紡、大日本印刷、ダイキン工業）のクローズド・ラウンドテーブルの開催報告です。社内ツールの現場定着、少人数での AI 推進体制、製造業特有の非構造化データの扱いといった共通課題に対し、各社の実践知が交換された様子が紹介されています。AWS セッションでは Amazon Bedrock AgentCore を活用した AgentOps の 4 ステップ評価フレームワークも紹介されています。 イベント動画のご紹介 4/29 What’s Next with AWS – AWS and OpenAI leaders on Agentic AI | Amazon Web Services AWS と OpenAI が、エージェンティック AI の次なる展開を共有し、エージェントがビジネスやビルダーの働き方をどのように変えているかを示す新機能を発表します。AWS CEO のMatt Garman 氏、AWS Applied AI ソリューション担当 SVP の Colleen Aubrey 氏、OpenAI CRO の Denise Dresser 氏をはじめとするリーダーたちによる率直なディスカッションをご覧ください。AWS と OpenAI のパートナーシップの拡大、Amazon Quick の新機能、そして Amazon での実際の運用から得た知見をもとに構築されたエージェンティック AI ビジネスソリューションファミリーである Amazon Connect についてお聞きください。 製造関連の主要なサービスアップデート 4/17 Engineering Development Hub (EDH) のリリース Hannover Messe での展示と併せて、2026 年 4 月に元 Scale-Out Computing on AWS (SOCA) が EDH に名前を変えました。EDH は、計算集約型ワークロード向けのマルチユーザー環境を容易にデプロイ・運用できるオープンソースソリューションです。豊富なコンピューティングリソース、高速ネットワーク、無制限のストレージ、予算・コスト管理機能を AWS に統合し、キュー、スケジューラ、AMI、ソフトウェアを自由に構成できる UI と自動化ツールを提供します。スケールアウトワークロードの実行環境として、本番対応のリファレンス実装を提供し、複雑な計算問題のシミュレーションに集中できるよう設計されています。 4/20 AWS IoT Greengrass v2.17 が非ルートインストールをサポートし、新しい軽量コンポーネントを導入 AWS IoT Greengrass v2.17&nbsp;が利用可能になりました。Linux&nbsp;システム上で非ルートユーザーとしてエッジランタイムを実行できるようになり、メモリ使用量を大幅に削減した軽量コンポーネントのデプロイが可能になりました。AWS IoT Greengrass&nbsp;は、IoT（モノのインターネット）エッジランタイムおよびクラウドサービスであり、お客様がエッジでデバイスソフトウェアを構築、デプロイ、管理することを支援します。 4/26 Research and Engineering Studio on AWS (RES) 2026.03 のリリース Research and Engineering Studio on AWS (RES)&nbsp;は、管理者がセキュアなクラウドベースの研究・エンジニアリング環境を作成・管理するための、オープンソースで使いやすいウェブベースのポータルです。RES&nbsp;を使用することで、科学者やエンジニアはクラウドの専門知識がなくても、データの可視化やインタラクティブなアプリケーションの実行が可能になります。 RES 2026.03&nbsp;では、管理者が環境の設定と管理をより柔軟に行えるようになりました。管理者は、複数の個別の&nbsp;FSx&nbsp;for ONTAP&nbsp;ボリュームを&nbsp;RES&nbsp;ファイルシステムとしてオンボードできるようになりました。また、DCV&nbsp;トークンの有効期限を設定できるようになり、より長時間のセッションファイルを有効にする場合に便利です。さらに、RES&nbsp;ログインページにアカウント管理ページ、ヘルプドキュメント、利用ポリシーページなどのリソースへのカスタムリンクを最大3つ追加できるようになりました。 4/28 Amazon Connect Decisions のリリース Amazon Connect &nbsp;は、単一製品から、Amazon Connect Decisions (サプライチェーン)、Talent (採用)、Customer (カスタマーエクスペリエンス)、および&nbsp;Health (ヘルスケア)&nbsp;の&nbsp;4&nbsp;つを含めた一連のエージェンティック&nbsp;AI&nbsp;ソリューションへと拡大されました。これらは既存のワークフローで機能するように設計されています。 Amazon Connect Decisions は、サプライチェーンチームが事後対応型のオペレーションからプロアクティブ（先手を打つ）なオペレーションへの転換を支援する、エージェント型 AI 計画・インテリジェンスソリューションです。Amazon の 30 年にわたるオペレーション科学と 25 以上の専門的なサプライチェーンツールを組み合わせ、AI チームメイトがお客様のビジネスに適応し、チームの意思決定から学習し、オペレーションを継続的に改善します。Amazon Connect Decisions は、既存のシステムを置き換えることなくサプライチェーンオペレーションを変革したいと考える、小売、消費財（CPG）、自動車、産業製造業などの幅広い業界のお客様にご利用いただけます。 最後までに読んでいただき、ありがとうございました。来月も 月刊 AWS 製造ブログ をよろしくお願いします。 著者について &nbsp; Mickaël Charneau (シャルノ ミカエル) AWS とパートナーのソリューションを元に、自動車と製造のお客様の業務の効率化とデジタルトランスフォーメーションをサポートしているソリューションアーキテクトです。