本ブログは、荏原製作所 情報通信統括部様 と Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 こんにちは、AWS ソリューションアーキテクトの野間です。 2026年3月25日（水）、荏原製作所様と Amazon Web Services Japan が共同で「Ebara Cloud Day」を開催しました。 本ブログではその取り組みと成果についてご紹介します。企業内でクラウドを浸透させることに苦労されているIT担当者の方も多いかと思います。このブログの内容が皆様の活動の参考になれば幸いです。 1. 取り組みの背景 荏原製作所は、ポンプや半導体製造装置をはじめとし、コンプレッサ・タービン、冷熱機械、送風機、廃棄物処理施設の設計・建設・運営管理などを展開する、産業機械メーカです。国内外に多数の拠点を展開し、経営・事業・ITが三位一体となった事業変革を推進しています。 CIO配下の体制では、ITによるグローバルな業務標準化と経営インフラの高度化を推進しており、クラウド基盤を土台とした「持続可能な成長を実現するDXの加速」が重要なテーマとなっています。 当社IT部門では、AWSをはじめとするクラウドサービスの利用が年々拡大しています。しかし、CIO配下のIT関連部門や国内外グループ会社のIT部門を見渡すと、クラウドに対する理解度や活用スキルにはまだ大きなばらつきがあり、「クラウドは難しそう」「社内のクラウド活用方法が知りたい」という心理的障壁を感じているメンバーも少なくありませんでした。 また、各部門がそれぞれの判断でクラウドを活用するケースが増える一方、組織としての共通知識やベストプラクティスの共有が不十分であり、中央管理が難しくなったという課題もありました。このような状況を踏まえ、「クラウドを身近に感じてもらい、まず一歩踏み出すきっかけを作りたい」という思いから、AWSと共同で社内向けクラウドイベントを企画することとなりました。 IT部門がイベントを主導することで、社内における「クラウド利活用の旗振り役」としての役割を果たすとともに、参加者が自ら学ぶ意欲を持ち、日々の業務にクラウドを取り入れていく文化を醸成することを目指しました。 2. Ebara Cloud Day の概要 イベント名： Ebara Cloud Day 開催日時： 2026年3月25日（水）13:00〜16:00（3時間） 開催形式： オンライン（事務局および一部スピーカーはオフライン集合） 対象者： IT関連部門・研究開発（CIO配下の組織） 技術レベル： 初級〜中級 参加者数： 41名（オンライン） 主催： 荏原製作所 / Amazon Web Services Japan イベント全体の目的： ① クラウドに対する理解の壁の排除：オンプレミス中心の文化からクラウドへの心理的・技術的障壁を取り除き、クラウド活用への抵抗感を軽減する ② AWSを知る：クラウドサービスの基礎とAWSの主要機能を理解し、業務における活用可能性を認識する ③ 技術興味への第一歩：社内事例やセッションを通じて、参加者のクラウド技術への興味を喚起し、自発的な学習意欲を促進する ④ 荏原製作所のデジタル変革の加速：クラウドファーストの文化醸成により、研究開発や業務効率化におけるイノベーションを推進する 3. セッション内容 当日はAWSによるセッションおよび荏原製作所社内メンバーによるLT（ライトニングトーク）が行われました。 (1)AWSセッション 「あらためて学ぶクラウドのキホン」 クラウドの基本概念（IaaS/PaaS/SaaS）から始まり、AWSが提供する主要サービスの全体像をわかりやすく解説しました。「オンプレミスとの違いが初めてイメージできた」「ブロックのように必要な機能を組み合わせて使えると知った」など、クラウド入門者に向けた内容に参加者から多くの反響がありました。 (2)LTセッション（社内事例発表） 荏原製作所社内エンジニアによるLTセッションでは、日々の業務の中でAWSを活用した実体験が発表されました。外部の事例ではなく「自社の仲間が実際にやっていること」として参加者に届けられたことで、クラウドへの親近感と「自分にもできる」という前向きな意識が広がりました。 LT①：「新入社員研修の事例(AWSサーバ構築)」 情報部門に配属される新入社員向けに「AWSでサーバを構築する」という研修を行っているので紹介しました。ITインフラについて理解を深めてもらうことを目的として、3時間程度で実際にEC2の「新規作成」→「設定変更」→「削除」を行い、サーバのライフサイクルを体験するという実習です。実際にAWSコンソールを見せながら説明したことで、EC2のイメージができたこと、オンプレと比べて簡単にサーバ作成ができることを理解してもらったのではないかと考えています。 LT②：「EC2提供の運用」 本発表では、弊社IT部門が提供し、管理するEC2インスタンス運用プロセスについて共有しました。Datadogを利用した監視運用、AMI自動バックアップ取得と仕組みをはじめ、セキュリティグループで各EC2インスタンスの社内外接続制限等について荏原製作所でのやり方を展開しました。また、EC2だからこそ最小限のスペックで構成開始し、状況にあわせて徐々に拡張するメリットを共有し、コスト最適化をアプローチしました。 参加者から、次回もより運用にフォーカスした内容が聞きたい、AWSサービスを有効活用してコスト最適化を実現したいとの声をいただきました。 LT③：「中国におけるAWS利用について」 中国のAWSはグローバル環境から独立しており、現地パートナー企業によって運営されています。アカウント開設には現地当局の審査が必要という制約がありますが、当社は特定の業務要件を満たすために中国リージョンの導入を決定しました。社内発表でこの独自の導入プロセスを共有し、今後の展望としてOrganizationを活用したグループ会社ごとのコスト管理の簡易化を提示したところ、参加者からも深い納得感を得ることができました。 LT④：「WrikeAPIと連携したタスク表示ツール」 タスクスケジュールの管理にWrikeを利用しておりますが、標準UIでは日常的なタスク管理のやり辛さに課題を持っていました。そこでPythonとAPIを活用した独自のGUIツールをKiroを活用して作成する発表を行いました。 KiroというAWSのエージェント型IDEで何ができるのか、既存のAIツールを利用した際との正確性の違いについて多くの方に興味を持っていただけました。 LT⑤：「リモート接続サーバー自動停止の実践事例」 本発表では、在宅勤務時に利用するリモート接続サーバーの運用見直しによるコスト削減事例を紹介しました。業務時間外も24時間稼働していたEC2を、利用実態に合わせて夜間停止・朝起動の自動化を実施しました。EventBridgeとLambda、タグ制御によりシンプルに実現し、コスト半減を達成しました。 イベント当日は、普段は個別のプロジェクトや部門に閉じて業務を行っているメンバーが、オンライン上で一堂に会し、クラウドという共通テーマのもとに活発な意見交換が行われました。 チャット欄には「これは知らなかった」「うちの部門でも使えそう」といったコメントが次々と投稿され、参加者が受け身ではなく積極的に学ぼうとする姿勢が随所に見られました。またLTでは普段はなかなか共有されない社内の生の声が届けられたことで、参加者の共感を呼び、質問が途切れないほどの盛況ぶりとなりました。 3時間という限られた時間でしたが、参加者からは「もっと長くても良かった」「次回は1時間程度の定期開催にしてほしい」といった声も届くなど、継続的な学習機会への需要の高さが実感できるイベントとなりました。 4. 実施結果 全体満足度：4.27 / 5.0 次回参加意向：100% 興味のあるテーマ：第1位：AI・生成AI、第2位：コスト最適化 IT部門として、今回のイベントを通じて以下のような効果が得られたと感じています。 クラウドへの心理的障壁の低下 イベント前は「クラウドは専門家のもの」という意識が強かったメンバーも、AWSの丁寧な入門セッションや社内事例の LTを通じて、「自分たちにも使いこなせるかもしれない」という感覚を持ち始めてくれました。アンケートでも「スモールスタートで始められると知った」「まず試してみようと思った」という声が多く、行動変容のきっかけとなったことが確認できました。 社内のクラウド活用事例の可視化と横展開 普段は部門内に留まりがちなクラウド活用事例を、LTという形で全社に向けて発信できたことは大きな収穫でした。 「EC2を使っているとは聞いていたが、具体的な取り組みを初めて知った」という声も多く、情報共有の場としての価値が高いことが確認できました。今後は LT登壇者を増やし、他部門の事例の横展開も加速させたいと考えています。 IT部門が「クラウドの窓口」として認知される機会に イベントの主催者として IT部門が前面に立ったことで、「クラウドのことは IT部門に相談すれば良い」という認識が社内に広まりました。イベント後、複数の部門から「AWS活用について相談したい」という問い合わせが寄せられており、IT部門のプレゼンス向上という観点でも大きな効果があったと感じています。 継続的な学習コミュニティの素地の形成 参加者全員が「次回も参加したい」と回答し、1名は LT登壇の意向まで示してくれました。また、「他部門のクラウド活用事例も知りたい」、「他社のAWS活用事例も取り上げてほしい」との意見もいただきました。今回のイベントが一過性のものではなく、定期的な学習機会の出発点となり得ることを実感しました。クラウドに興味を持つ仲間が社内にいることを参加者が知ったことで、非公式な情報共有や自発的な勉強会につながる可能性も感じています。 5. 参加者の声 「本日は貴重な機会をありがとうございました。クラウドに関して、これまで曖昧に理解していた部分を体系的にご説明いただき、非常に勉強になりました。特に、具体的な事例を交えた解説があったおかげで、実際の利用シーンをイメージすることができました。」 「AWSは機能が多く学習のハードルが高いイメージがありましたが、スモールスタートできて必要な機能をブロックのように増やせることを知り、まずは必要な機能に絞って触ってみようと思いました。」 「昨年担当システムをオンプレミスからAWS EC2にリフトアップしましたが、今回のイベントでAWSのサービスを有効活用すればするほどコスト的にメリットがありそうだと感じました。今後もAWSのサービスや利用方法について定期的に情報提供いただけると助かります。」 6. まとめ・今後の展望 今回の「Ebara Cloud Day」は、41名の参加者とともに盛況のうちに終了しました。全参加者が「次回も参加したい」と回答し、クラウドへの関心と学習意欲の高まりが感じられるイベントとなりました。 今回のイベントを通じて、社内のクラウドに対する意識が大きく変わり始めたことを実感しています。目標KPIとして掲げていた「満足度4.0以上」「次回参加意向80%以上」をいずれも大幅に上回る結果となり、IT部門として非常に手応えを感じています。 今後は、今回の開催で得た知見を活かしつつ、定期的なイベント開催を通じて社内クラウドコミュニティの形成を目指します。特に参加者から関心が高かったAI・生成AI活用や、コスト最適化をテーマに次回以降のセッションを企画していく予定です。社内のクラウド活用をより一層加速させ、荏原製作所のDX推進に貢献していきたいと考えています。 最後に、本イベントの企画・運営にご尽力いただいた荏原製作所の皆様、そして熱意を持って参加いただいた参加者の皆様に心より感謝申し上げます。今後も荏原製作所様のDX推進を全力でご支援してまいります。 執筆者 株式会社荏原製作所 情報通信統括部 ITアーキテクト部 福島 康平 情報通信統括部 ITアーキテクト部 竹之内 遼 情報通信統括部 ITアーキテクト部 Shwe Yee Myat Mon (シュエ イｰ ミャッ モン) Amazon Web Services Japan シニアソリューションアーキテクト 野間愛一郎

以前、運用高度化のためにGoogle CloudでAIチャットボットを作成したのですが、MicrosoftではどのようなAIツールがあるのか…気になったので調べてみました。 本記事では、「Microsoft Copilot Studio」と「Azure AI Foundry」の機能や特徴を徹底比較します。ぜひAI開発ツール選定の参考にしてください。 Microsoft Copilot Studioとは？ 企業が独自のAIアシスタント（Copilot）を作成したり、既存の「Microsoft Copilot for Microsoft 365」を自社向けにカスタマイズしたりするための ローコード開発プラットフォーム です。 以前は「Power Virtual Agents」と呼ばれていたサービスが、最新の生成AI（ChatGPTのような大規模言語モデル）を組み込んで大幅に進化・改称したものです。 概要 - Microsoft Copilot Studio Microsoft Copilot Studioを使用してインテリジェントな AI エージェントを簡単に構築できます。 ローコード インターフェイスを使用して、プラットフォーム間でエージェントを作成、カスタマイズ、展開します。 learn.microsoft.com 最大の特徴（なぜローコード・ビジネス向けなのか？） プログラミング知識が不要（ローコード/ノーコード） 画面上のドラッグ＆ドロップや、自然言語でAIアシスタントを構築できます。エンジニアだけでなく、業務部門の担当者（人事、総務、営業企画など）が自らAIを作ることが可能です。 自社の独自データとの連携が簡単（RAGの実現） Copilot Studioを使えば、自社のWebサイト、SharePoint内の社内マニュアル、PDF文書などを指定するだけで、「自社の独自情報に基づいて回答するAI」を数分で作れます。 業務の自動化（アクションの実行）   「Power Automate」などのツールと連携し、「社内システムへデータを入力する」「休暇申請を提出する」「メールを送信する」といった実際の業務プロセスをAIに代行させることができます。 Microsoft 365のCopilotを拡張できる すでにTeamsやWordなどで使っている「Copilot」に対して、自社独自のプラグイン（拡張機能）を追加し、より自社の業務にフィットした有能なアシスタントに育てることができます。 ビジネス導入におけるメリット 開発スピードとコストの大幅削減 ローコードであるため、社内の人間が数日〜数週間で構築・改善のサイクルを回せます。 エンタープライズ級のセキュリティとガバナンス Microsoftの堅牢なセキュリティ基盤の上で動くため、入力したデータや社内情報が外部のAI学習に利用されることはありません。IT部門がしっかり管理・統制を効かせることができます。 「会話のシナリオ」と「生成AI」のいいとこ取り 「必ずこの順番で質問して、手続きを進める」といった厳格なルール（シナリオベース）と、「マニュアルから自由に回答を生成する」（生成AIベース）を自由に組み合わせて、柔軟かつ正確なAIを作れます。 Azure AI Foundryとは？ Azure AI Foundryは、開発者やデータサイエンティストが、高度なカスタマイズを伴う独自の生成AIアプリケーションやAIエージェントを設計・構築・評価・運用するための、 統合的なプロコード開発プラットフォーム です。 ※以前は「Azure AI Studio」と呼ばれていたサービスを中心に、MicrosoftのAI開発ツール群を統合し、リブランディングしたプラットフォームです。 Microsoft Foundry とは - Microsoft Foundry Microsoft Foundry は、開発者が安全で安全で責任ある方法で AI を使用してイノベーションを推進し、未来を形成できるようにする信頼できるプラットフォームです。 learn.microsoft.com 最大の特徴（なぜプロコード・高度なAI開発向けなのか？） 世界中のあらゆるAIモデルを自由に選べる・育てられる OpenAIの「GPT-4」だけでなく、Metaの「Llama」、Googleのモデル、Microsoftの軽量モデル「Phi」など、数千種類のAIモデル（モデルカタログ）から用途やコストに合わせて最適なものを選択できます。 複雑で大規模なRAG（自社データ連携）の完全制御 Copilot Studioでも自社データ連携（RAG）は可能ですが、AI Foundryでは「数百万件の文書」「複雑な社内データベース（SQLなど）」を対象にした、高度な検索システムを構築できます。 プロンプトフロー（複雑な処理の流れの構築） 「ユーザーの質問を受け取る」→「データベースを検索する」→「Pythonコードで計算処理をする」→「AIに回答を作らせる」といった、複雑な処理のパイプラインを、視覚的なツールとコードを組み合わせて緻密に設計・デバッグできます。 厳格なテストと「責任あるAI」の実装 Azure AI Foundryには、AIの回答精度を定量的に評価したり、不適切な入出力を自動でブロックしたりする、プロフェッショナル向けの強力なテスト・安全管理機能が備わっています。 ビジネス・開発におけるメリット 圧倒的な自由度とカスタマイズ性   プロンプトから検索アルゴリズム、使用するモデルに至るまで、開発者がすべてをコントロールできます。 スケーラビリティ（拡張性）とパフォーマンス Microsoft Azureの強力なクラウドインフラストラクチャ上で動作するため、世界中の何百万人ものユーザーが同時にアクセスするような大規模な商用アプリケーションにも耐えられます。 エンタープライズのセキュリティとコンプライアンス 企業の閉域網（VNet）の内部だけでAIシステムを完結させるなど、金融機関や政府機関でも採用されるレベルの極めて厳格なセキュリティ要件を満たすシステム構築が可能です。 Microsoft Copilot Studio と Azure AI Foundry の比較表 比較項目 Microsoft Copilot Studio Azure AI Foundry 一言で言うと 「手軽にAIアシスタントを作るツール」 「AIシステムを根本から開発するツール」 主な利用者 業務部門、IT管理者、プロメーカー 開発者、データサイエンティスト、AIエンジニア 必要なITスキル プログラミング不要 （ドラッグ＆ドロップ、自然言語で指示） プログラミング必須 （Python、C#などを用いたコーディング） プラットフォーム SaaS（Microsoftが管理） PaaS（Azureサブスクリプション内で自己管理） 展開チャネル Teams、Outlook、Webなど API、Functions、Web、コンテナなど 主なビジネス活用シーン（ユースケース） Microsoft Copilot Studio Copilot Studioで作ったAIは、社内外のさまざまな場面で活躍します。 【社内向け】社内ヘルプデスク（情シス・人事・総務） 「交通費の精算方法を教えて」「パスワードを忘れた」といった社員からのよくある質問にAIが自動回答。マニュアルを読み込ませておけば、担当者の負担が激減します。 【社外向け】カスタマーサポート（顧客対応） 自社製品の取扱説明書やFAQサイトを学習させたAIをWebサイトに設置。24時間365日、顧客の問い合わせに高精度な自然言語で対応します。 【営業支援】社内データ検索アシスタント 「〇〇製品の最新の在庫状況と、過去の提案書を出して」とTeamsでAIに頼むと、社内データベースから情報を引っ張ってきて要約してくれます。 Azure AI Foundry Azure AI Foundryは単なる社内向けチャットボットの枠を超えた、自社のコアビジネスや製品に直結するAI開発で使われます。 【自社製品へのAI組み込み】BtoB/BtoC向けの機能拡張 自社が提供している業務システムやスマホアプリのなかに、「独自のAIアシスタント機能」を開発してAPI経由で組み込むことができます。 【高度な業務自動化】自律型AIエージェントの開発 「在庫管理システム」「会計システム」「メールソフト」など複数のシステムをAIが自律的に横断し、状況を判断して業務を遂行する「エージェントAI」を構築できます。 【専門領域の特化型AI】医療・金融・法務などの専用AI 一般的なAIでは理解できない専門用語や社内独自のルールを、ファインチューニングによって深く学習させた、その業界・企業専用のAI開発ができます。 まとめ Microsoft Copilot Studioは、プログラミング知識がなくても自分たちの業務を助ける「AIアシスタント」を自ら作り出せます。一方で、Azure AI Foundryを使えば、高度なAIシステムを構築することも可能です。 これらを組み合わせて使うこともできるので、組織の目的に合わせて最適なAI開発ツールを選択してみてください！

この記事で分かること Safie AI Studio（セーフィー エーアイ スタジオ）の基本的な使い方 使う前に知っておきたいSafie AI Studioのアーキテクチャ Safie AI Studioを使うメリット 対象読者 Safie AI Studioに興味を持ってくれた方 映像をリアルタイム解析するプロダクトを実際に運用されている方 映像をリアルタイム解析するプロダクトをこれから開発する予定の方 はじめに！ Safie AI Studio というプロダクトのTech PdM（テクニカル・プロダクトマネージャー）を担当している松木と申します！プロダクトの仕様の