みなさん、こんにちは。AWS のソリューションアーキテクトの伊藤ジャッジです。 このブログでは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・サービスのアップデート・事例などをお届けしています。国内だけでなく海外の情報も含めていますので、リンク先には英語の記事・動画も含まれていますが、解説を加えていますのでご興味あればぜひご覧ください。 過去の月刊製造ブログはこちらです 。未読の方はあわせてご覧ください。 さて、AWS は創立二十周年を迎えました! AWS のサービスもお客様と共に成長してきました。その軌跡を こちらの二十周年記念記事 でご覧ください。これからも皆様からのフィードバックを元に、サービス改善を続けていきます。 AWS の節目の時期となりましたが、4 月は多くの企業も年度始まりですね。フレッシュな区切りの時期ですが、一方で先月末の棚卸しという重要なタスクもあったと思います。今回は、在庫管理、需要予測またサプライチェーン管理に役立つ情報をピックアップコンテンツとして特集をします。 ピックアップトピック：サプライチェーン管理 製造業において在庫管理は、経営効率の中枢を担う機能の一つです。在庫不足は生産ラインの停滞や顧客納期の遅延を招きますし、過剰在庫は保管コストやキャッシュフローを圧迫します。多品種少量生産や受注変動が常態化する現代では、単に在庫を管理するだけでなく、需要変動を先読みし供給網全体を最適化する仕組み作りが不可欠になっています。 ここで鍵を握るのが、需要予測とサプライチェーンマネジメントの活用です。販売実績や市場動向、季節要因、経済指標など多様なデータを AI で解析し、過去の傾向をつかみ将来の需要を精度高く予測し、必要量を前もって準備できます。これにより「作りすぎ」「作らなさすぎ」のムダを減らし、生産・調達・物流を連動させた全体最適が実現します。 こうしたデータドリブンな仕組みを飛躍させるのがクラウド技術です。工場や倉庫、販売拠点から収集されるさまざまな記録をクラウドに統合し、データの可視化と分析を可能にします。さらにエージェントAI を活用することにより、全体を俯瞰しながらボトルネックや需給ギャップを自律的に発見し、複数拠点をまたいだ調整のアクションまで実行できます。AI による「データ駆動の意思決定サイクル」を回しやすいのがサプライチェーンの領域といえます。 お客様事例 3 月には、サプライチェーン関連のお客様事例として、OPLOG 社 の AWS の AI サービスの活用の事例が発表されています。 1. Learn how technology-driven fulfillment company OPLOG accelerated decision-making using Amazon Bedrock AgentCore 倉庫管理企業の OPLOG 社が、AIエージェント × ロボティクスで倉庫オペレーションを変革した事例です。 Amazon Bedrock AgentCore を使って複数のAIエージェントがリアルタイムに数千の判断を下す基盤を構築しました。その結果、意思決定時間、稼働率、コスト全ての効率が上がりました。生成 AI エージェントを本番投入したい方が、構想→PoC →スケーラビリティのイメージをつかむための良い事例ですので、ぜひ元記事でご確認ください。 2. Amazon Multi-Channel Fulfillment and Buy with Prime Accelerators for SAP S/4HANA が利用可能に こちらは 1 月の発表とはなりますが、 SAP S/4HANA から Amazon MCF と Buy with Prime を直接アクセスできるようにすることで、在庫一元管理と出荷を自動化し、欠品・過剰在庫の抑制や在庫管理のコスト削減といった効果が期待できる、という機能の発表がありました。 こちらは既存 SAP への変更を最小限に抑えつつ、Prime 配送や簡単返品などの購入体験を自社 EC にも拡張できる機能となります。詳細の仕組みについては、ぜひリンク先本文をお読みください。 Amazon 社との協業 Amazon is investing AU$750 million in a robotics fulfillment center in Australia Amazon 社の倉庫におけるロボティクス技術活用がまた進化したニュースが 3 月に発表されました。オーストラリアに新しいロボット駆動のフルフィルメントセンターを建設します。ここでは人とロボットが協働し、ロボットが重量物や反復作業を担うことで、従業員は判断が必要な業務に集中できるように設計されています。安全性と効率性を両立した職場づくりの取り組みや倉庫業務を行う、ワクワクする最新ロボットの詳細につきましては、リンク先をご覧ください。 AWS が提供する ワークショップ コンテンツ AWS からはセルフペースで手を動かしながらサンプルを構築し、サービスについて学べるワークショップが提供されています。3 月には、サプライチェーンの課題にフォーカスした下記のワークショップが新しくリリースされました。 Amazon Bedrock を使用した AI 駆動型サプライチェーン管理の構築 このハンズオンワークショップでは、 Amazon Bedrock AgentCore の機能を使用して既存のサプライチェーンシステムを強化する方法を学びます。 Strands Agents SDK とインタラクティブな Jupyter ノートブックを使用して、紛争や天災によるサプライチェーンの混乱を分析し、在庫配分を最適化し、緩和戦略を自律的に実行できるサプライチェーン管理システムを構築できます。 Amazon Bedrock AgentCore で実現する Chronos-2 を用いた時系列予測エージェント 時系列予測は在庫管理の分野で活用されてきましたが、このワークショップで体験できる Chronos は、AWS が開発した時系列基盤モデルです。事前に膨大な時系列データでトレーニングされた時系列予測モデルで、大規模言語モデルで利用されている Transformer を応用することで、予測対象の実績データをトレーニングすることなく、さまざまなケースで高い精度の予測を実現します。Chronos-2 はその最新モデルで、多変量予測においても、新しいデータセットに対して追加学習なしで、即座に高精度な予測が可能になっています。AWSのソリューションアーキテクトが執筆した 紹介ブログ もあります。 上記のワークショップにご興味をもたれましたか？ぜひ貴社の技術支援担当の者か、 技術支援窓口 にお問い合わせください。 なお、 AWSからはサプライチェーン系ワークロードを AWS 上で設計・運用する際のベストプラクティスと設計指針を体系的に示す Supply Chain Lens – AWS Well-Architected Framework が提供されていますので、あわせてご参照ください。 企業競争力の源泉は、もはや製造スピードだけではなく、データに基づく俊敏なサプライチェーン運営にあります。クラウドと AI を活用した在庫・需要・供給そして AI によるアクションの統一管理が、製造業の持続的な成長を支える次のステージとなるでしょう。今回のピックアップトピックが、皆さまのより良いサプライチェーン運営のきっかけになれば幸いです。 以上、4 月のピックアップコンテンツでした。 直近で開催予定のイベント・セミナー CAE in the Cloud 2026　〜 自動車・製造業向けCAEセミナー 〜 本年 2 月（東京リージョンは 3 月）に一般提供開始した Hpc8a インスタンス をはじめとしたAWS の最新ソリューションの情報をお届けするイベントです。4 月 20 日の週に東京・大阪・名古屋 3 か所で開催します。 Hannover Messe 先月号 でも紹介しましたが、2026 年 4 月 20 日（月）～ 4 月 24 日（金）に製造業の国際展示会がドイツのハノーヴァーで開催されます。 詳細はブログ記事、「 Hannover Messe 2026 で知る AWS による産業 AI の大規模展開 」もご参照ください。AWS もブース展示しますので、ホール 15、ブース D76 の AWS ブースにご来訪ください。 AWS JumpStart 2026 「AWS を使ってみたいけれど、学習方法がわからない」という初学者を対象に、AWS JumpStart 2026 が開催されます。直近では、2026年 5 月 11 日 (月) ~ 5 月 12 日 (火)（各回 2 日間：9 – 18 時）のオンライン開催となっています。製造業に限らず、高度な専門分野の技術に長けた専門家の皆様で、今までクラウドには触れてこなかった方は多くいらっしゃると思います。１モジュールから参加できますので、この機会に触れてみてください。 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。[ 動画 ] フィジカル AI、シミュレーション、サプライチェーンなどの、去年よりパワーアップした製造業向け展示もあります！ 過去 の イベント の 見逃し配信 や 動画 JAWS-Days AWS 利用者コミュニティ、JAWS のイベントが 3 月 7 日に行われました。皆様はご参加されましたか？あいにく行けなかった！という方にもアーカイブ動画が出ています。SAP、セキュリティといった製造業の皆様にも役にたつ動画が満載のアーカイブです。ぜひご覧ください。 CES 2026 – Physical AI for Adaptive Automotive Manufacturing | AWS Events 1 月に開催された CES の動画が AWS の公式チャンネルで公開されました。 AWS のデモでは、フィジカル AI が工場現場をどのように変革するかを紹介しました。こちらの動画では AWSの 5 つの要素（データ、トレーニング、シミュレーション、Sim 2 Real、Agentic なオーケストレーション）を柱に、物理の工場のモダン化から未来の工場設計まで、次世代の自動車生産を実現するデモのサマリをご覧いただけます。 製造関連の アップデート Auto & Manufacturing – Kiro for Business Users AWS が提供する AI コーディングアシスタント「 Kiro 」を活用して流体シミュレーションの構築から 3D モデリングを試行できるワークショップが3月に公開されています。製造業の設計部門の方々のご活用をお待ちしています。AWS のソリューションアーキテクトが執筆した日本語の 紹介ブログもあります 。 AWS IoT Greengrass v1 サポート終了 半年後の 2026 年 10 月 7 日に、Greengrass v1 のサポートが終了します。製造業の皆様は工場などクローズな環境や、スマートプロダクトに使っているかもしれません。まだの場合は早急な AWS IoT Greengrass v2 への移行をお願いします。 製造関連の Blackbelt Online Seminar アップデート 【AWS Black Belt Online Seminar】AWS IoT Greengrass コンポーネント開発編 エッジデバイス上でアプリケーション（コンポーネント）を動かし、クラウド側から一括デプロイ・更新・管理できる AWS IoT Greengrass の「コンポーネント開発編」の解説動画が 3 月にリリースされました。 製造業のお客様のAWS活用事例 下記は、3月に発表された製造業のお客様事例となります。製造業の皆様のもつ課題やゴールと似たお話があるかもしれません。ぜひ本文をご覧ください。 How Amazon Devices Eliminated Credential Risk to Scale AI across Engineering Tools Amazon 社には自社で開発・販売しているハードウェア製品 を取り扱う Amazon Devices という組織があります。この組織でハードウェア開発を加速するため、Creo、 Parametric、SOLIDWORKS、ANSYS など 60 以上のエンジニアリングツールに直接 AI を統合する必要がありました。10,000 人以上のエンジニアが使用しているこれらのツールは、ローカルのワークステーション上で動作しているため、セキュリティを維持しながらクラウド上の AI を活用できる仕組みが求められていました。このブログでは、Amazon Devices のエンジニアが、クレデンシャル配布をせずに認証して、ローカルの設計ツールから Amazon Bedrock にセキュアに接続した方法を寄稿しています。 The Evolution of BMW Group’s 3D Streaming Experience BMW 社は、オンプレミスで稼働していたディーラー向けの 3D 車両ストリーミングを、 AWS 上の Linux GPU（g4dn.2xlarge）でグローバル提供できる 3D ストリーミング基盤に移行しました。製造業の R&D 部門の皆様は 3D データを配信する場面があると思います。ぜひご参考にしてください。 Driving Intelligent Quality in the Software-Defined Vehicle Era Upstream 社の PQD (Proactive Quality Detection) が Ocean AI エンジンを使用して「モビリティ特化のインテリジェンス層」を AWS のスケーラブルなインフラ・ストレージ・セキュリティ・AI 基盤上で提供しています。SDV 時代の品質管理を、実環境のデータベースの継続的な予測型プロセスに変革することに成功した事例をご覧ください。 AI 時代に組織はどう変わるか — Jeff Barr が語る開発チームの未来と、三菱電機の挑戦 三菱電機はデジタル基盤「 Serendie 」による DX を進め、モノの販売中心からデジタルサービスのコト売りへ事業転換中です。この過程で、AI 時代の開発組織についてのインサイト、生産性向上事例と KPI の変化、人材育成、コミュニティと組織変革について、イベントのため来日した、AWS の Chief Evangelist である Jeff Barr との対話しました。 三菱電機が挑む製造業の商談変革 – AWS で実現した商談支援サービス「Memory Tec h」 三菱電機名古屋製作所は、製造業の商談で起きがちな「口頭コミュニケーションの認識齟齬」を解消するため、AI商談支援サービス「 Memory Tech 」をAWS上で新規開発しました。 AWS のサーバーレス構成により、ブラウザやスマホだけで商談録音から 2 分以内の議事録自動生成を実現し、少人数でスモールスタートとスケーラブルな運用を両立しました。詳細は本文をご覧ください。 電通総研、大規模 GPU 環境を約 1 ヶ月で構築 〜リアルタイム 3DCG ソリューション「UNVEIL」の戦略的アプローチ 〜 電通総研はリアルタイム 3DCG メタバース「UNVEIL」の大規模イベント利用に向け、1,000 名同時接続で低レイテンシーを満たす GPU 環境を AWS 上に約 1カ月で構築しました。東京リージョンで Amazon EC2 g4dn/g5 や Amazon EKS などを活用し、段階的な負荷試験と複数回の事前テストでボトルネックを洗い出しつつ、イベント駆動型ワークロードに適した、スケーラブルかつコスト効率の高いアーキテクチャを設計しました。どのように実装したのでしょう。ぜひ本文をチェックしてください。 キヤノン株式会社イメージング事業本部様にて生成 AI ハッカソンを開催！生成 AI をフル活用し社内課題を解決する 5 つのシステムを開発 キヤノン 株式会社 イメージング 事業本部と AWS が協力し、社内業務課題を生成 AI で解決することをテーマに約 6 カ月のハッカソンを実施した事例です。 約 20 名のエンジニアが 5 チームに分かれ、AWS の生成 AI サービスの勉強会、アイデアソン、プロトタイピングを通じて、実用レベルの 5 つのプロトタイプを開発し、いくつかのプロトタイプでは実業務での活用検討が進んでいます。 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 サプライチェーン管理に役立つ情報をピックアップしてお届けしました。このような形式で毎月最新の情報を製造業の皆様にお届けして参ります。 月刊 AWS 製造ブログ を今後とも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！   伊藤ジャッジ向子 (Ito, Judge Sakiko) 米国での開発者経験を経て、AWSのサポートに入社し、異動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製造業のお客様をご支援しています。趣味は山登り、クラッシックバレエと愛犬のお世話です。

こんにちは、プロダクト部 部長の稲垣です。（自己紹介やこれまでのキャリアについて↓をご覧ください。） tech-blog.rakus.co.jp 2027年3月期の初日ということで、自組織でもキックオフMTGを先月実施しました。プロダクト部が組成されてちょうど1年経ちましたので、昨年度の振り返りと今期の取り組みや今後とその先について、今考えていることをまとめてみました。 ※本記事は、プロダクト部の取り組みを紹介する目的で、執筆時点の考えを整理したものです。状況や学びに応じて、方針や進め方はアップデートしていきます。 2026年3月期の振り返り（確かな歩みと見えてきた本質） 組織強化という「Good」な成果 「More」から見えた本質的な課題：製品貢献度確認アンケートの真意 下期表彰：進化を体現したメンバーたち 次中期方針（変わらない軸と、目指すべき組織の姿） プロダクト部のMissionとVision 戦略ゴールのポイント 組織として目指すべき状態：全メンバーの上流への染み出し 【プロダクト部】役割/責務/活動領域と「UX志向の行動」 2027年3月期上期 重点取り組み事項（進化を加速させるアクション） スローガン：「一言」でまとめると 組織体制の大枠 各役割で重要視する「AI×上流シフト」 実現を目指す3つのプロダクト戦略 2026年3月期の振り返り（確かな歩みと見えてきた本質） まずは直近1年間の振り返りです。組織としての成長と、次へ向かうための課題が明確になった期間でした。 組織強化という「Good」な成果 昨年度の最も大きな成果は、なんといっても組織の基盤が強固になったことです。プロダクト部は現在、30名を超える組織へと拡大し、デザイナー、プロダクトマネージャー（PdM）ともに大幅な増員と組織強化を実現することができました。マネジメントやリーダー、シニア層も複数名増え、体制がより盤石になってきています。 この成長は決して自然に起こったものではありません。各マネージャーの献身的な頑張りはもちろんのこと、現場のメンバー一人ひとりが採用活動や社外への発信に積極的に協力してくれた結果です。チーム全員で組織を創り上げているという実感があり、この場を借りてメンバー全員に心からの感謝を伝えたいと思います。 また、スキルや役割の面でも良い変化が起きています。デザイナーはより深いUXの領域へ、PdMはプロダクト戦略やPMM（プロダクトマーケティングマネージャー）の領域へと、それぞれが「上流への領域染み出し」を順調に進めてくれています。単なる「作る人」から「価値を定義し、届ける人」へと、組織全体の意識が確実に変化してきているのを感じています。 「More」から見えた本質的な課題：製品貢献度確認アンケートの真意 一方で、課題（More）も明確になりました。私たちが定期的に実施している「製品貢献度確認アンケート」において、改善傾向は見られた一方で、まだ伸びしろもあります。ただ、点数以上に“定性の声”から重要な示唆が得られました。 ※このアンケートは、点数そのものを結論にするのではなく、「なぜそう感じたのか」の背景（自由記述）から論点を抽出するために活用しています。 メンバーの声を分析すると、全員が「上流工程からの参画」「一次情報の獲得（顧客や営業・CSの声）」「リリース後の効果検証」を強く求めていることがわかりました。これは「もっと手前の課題定義から関わりたい」「自分が作ったものがどう役立っているのかを知りたい」という、非常に健全で高いモチベーションの表れです。 裏を返せば、要件の解像度を早い段階で揃えきれないまま開発に入ってしまうケースがあり、協働の難易度が上がることがありました。これは個人の能力ではなく、プロセス設計で改善できる課題だと捉えています。貢献実感が得られるのは「偶発的にフィードバックが得られた時」に限られてしまっています。これは個人の能力の問題ではなく、プロセスや仕組みの問題です。メンバーが「もっと製品の成長に寄与したい」と熱望しているからこそ、このアンケート結果は組織が次に乗り越えるべき「プロセス改革」という本質的な課題を浮き彫りにしてくれました。 下期表彰：進化を体現したメンバーたち このような環境下でも、圧倒的な成果を出してくれたメンバーがいます。 2名の成果をピックアップします。 ■AI推進の体現者（シニアPdMメンバー） 一人目は、シニアPdMメンバーによる「AI推進」の圧倒的な成果です。 そのメンバーはバイブコーディング（生成AIを活用したプロトタイピング／実装支援）を活用し、「顧客価値の早期検証」と「AIによる営業DX」を見事に両立させました。自律的なプロトタイプ開発を短期間で行い、開発着手前の仮説検証（ディスカバリー）を強力に主導しました。さらに、属人化していた商談ノウハウをAIで可視化・型化し、組織全体の提案スキルを底上げする仕組みまで構築しました。 ビジネスインパクトとプロダクト成長の両面で、まさに私たちが目指すPdMの理想形を体現してくれました。 ■スピードUPの体現者（新卒入社の1年目のデザイナー） 二人目は、新卒で入社して間もないデザイナーによる「スピードUP」への多大な貢献です。 そのメンバーはリリースプロセスの効率化と自動化に果敢に取り組みました。動作確認シナリオの見直しや、並列アップデート化、監視の自動化などを推進し、結果としてマイナーリリース作業全体にかかる時間を約半分まで削減するという驚異的な成果を叩き出しました。 入社年次に関わらず、自らの視点で課題を発見し、プロセスそのものを変革する行動力は、組織全体に大きな刺激を与えてくれました。 次中期方針（変わらない軸と、目指すべき組織の姿） ここからは未来のお話です。2026年4月から2029年3月末までの次の中期方針についてです。 プロダクト部のMissionとVision 次の中期に向けてはこのようなMissionとVisionを掲げています。 Mission： 「プロダクトの機能と活用の価値創出に責任を持つ」 Vision： 「プロダクト連携とAI搭載でプロダクト価値を向上させ、売上成長に直接貢献する」 役割と責務や活動領域についてはこれまで変更はありません。 ※ The Product Management Triangle Posted by Dan Schmidt , Product Logic ラクスのプロダクト部向けにカスタマイズ 戦略ゴールのポイント 2029年3月末に向けてのゴールにおいて、具体的な数値はここでは割愛しますが、重要なポイントは以下の3点に集約されます。 プロダクト間連携の推進 ：単体のシステムではなく、シリーズ全体でお客様の業務を滑らかに繋ぐ体験を提供します。具体的には二重入力や部門間の手戻りが減り、日々のオペレーションが滑らかになると考えています エンタープライズ（大口）顧客向け機能の強化 ：主要サービスにおいて、より大規模で複雑な要件を持つお客様にも満足いただける機能と改善を実現します。 プロダクトへのAI搭載 ：AIを特別なものではなく、当たり前の機能として各プロダクトに組み込み、お客様の業務効率を飛躍的に高めます。 ※詳細は 2026年2月13日 2026年3月期第3四半期決算説明資料 「P.42 次期中計に向けた成長戦略」 を参照ください 組織として目指すべき状態：全メンバーの上流への染み出し これらの戦略を実現するためには、組織のあり方そのものを進化させる必要があります。私たちが目指すのは、以下の状態です。 ※これもプロダクト部 組成時から掲げている ものと変わりはなし まず、 プロダクト戦略の策定と、その実行（戦術）を主導できている状態 です。これは、事業部から降りてきた要件をただ形にするのではなく、デザイナーやPdMが戦略策定の初期段階から関与し、開発組織としての専門的な知見を方針に反映させることを意味します。 次に、 製品に対する「解像度」が全社の中で最も高い状態 です。営業やCSからのまた聞きではなく、自らお客様にインタビューを行い、一次情報を獲得することで、自分の言葉で顧客の課題を言語化できる組織になります。 そして何より、 プロダクト部の全員が製品の成長に寄与していると心から実感できる状態 を作ります。定性・定量の両面から、自分の仕事がどう売上や顧客満足度に繋がったかを語れる環境を整備します。 【プロダクト部】役割/責務/活動領域と「UX志向の行動」 プロダクト部は、第一開発統括部のプロダクトマネジメントと、ラクス全体のプロダクトデザインを担うという非常に重要な役割を持っています。私たちの責務は、社内外の関係者と連携し、製品価値を創出・提供し続けることで、お客様の満足と利益を生み出す「循環」を創ることです。そのために最も重要な行動指針が「UX志向の行動」です。 これは継続して変わらない私たちのコアバリューですが、改めて強調させてください。最高のUXを提供するためには、自身の役割や立場にとらわれてはいけません。 顕在化しているニーズをファクトに基づいて把握することは当然として、市場や競合の動向、そして未来の潜在的なニーズに対しても、仮説検証を繰り返して不確実性に挑戦していく姿勢が求められます。安易なトレードオフ（二者択一）に逃げるのではなく、短期的な成果と中長期的な価値の両立（AND）を泥臭く模索し続けること。これこそが、私たちが体現すべきプロフェッショナリズムです。 2027年3月期上期 重点取り組み事項（進化を加速させるアクション） 最後に、今期（2027年3月期上期）の具体的な重点取り組みについてお話しします。 スローガン：「一言」でまとめると 今期の私たちのスタンスは、この一言に尽きます。 「『確かな手応え』と『スピード感』を持ってのプロダクト強化 〜早く価値のあるものを提供します〜」 どんなに素晴らしい戦略も、スピードが伴わなければ意味がありません。お客様が今直面している課題に対して、最速で価値を届け、かつ「それが本当に役立っているか」という確かな手応え（検証とフィードバック）を得ながら進んでいく。これが今期のテーマです。 ここで言う「スピード」は、作業を急ぐことではなく、お客様の課題仮説を置いてから価値検証までのリードタイムを短くすることです。早く届けるほど学びが増えますが、同時に品質リスクも増えます。だからこそ私たちは、検証サイクルを速めつつ、品質を落とさないための仕組み（テスト/監視/レビュー）もセットで強化します。「早い」と「確かな手応え」を両立させる。これが今期のテーマです。 組織体制の大枠 このスローガンを実現するために、組織体制もアップデートします。プロダクトマネジメント課とプロダクトデザイン課をそれぞれ複数課（1課・2課）の体制とし、専門性とアジリティを高めます。現在30名超の組織ですが、今期は体制をさらに拡充しつつ、体制が大きくなってもスピード感を失わないよう、権限委譲と各課の自律的な運営を推進していきます。 各役割で重要視する「AI×上流シフト」 今期、各役割において特に重要視し、徹底的に強化したいのが以下の2点です。 ■デザイナー：デザインガイドライン×AIで業務の中心をPdM領域へ デザイナーには、単なるUIの作成から「体験の設計者」へと完全にシフトしてもらいます。私たちの社内のデザインガイドラインとAIツール（例：Cursor/Claude等）を掛け合わせることで、UIモックアップの作成などの作業工数を劇的に削減します。そして、そこで浮いたリソースの全てを、UXリサーチ、顧客インタビュー、そしてPdM領域（課題定義や要求整理）への染み出しに投資します。AIを駆使することで、デザイナーが事業の意思決定のど真ん中に立つ組織を作ります。 ※AI活用の基本的な前提 AIの出力は“たたき台”として扱い、最終判断・対外説明は必ず人が責任を持ちます。 個人情報／顧客情報／機密情報は入力しません（必要な場合は匿名化・要約して扱います）。 仕様やリサーチの結論は、一次情報や根拠と突合してから採用します。 ■プロダクトマネージャー：PdM×AIでGTMを前提にしたディスカバリーとソリューション提案 PdMには、仕様を決めるだけでなく「どう市場に届けるか」までを担うPMM（プロダクトマーケティング）の視点を強く求めます。ここでもAIを徹底活用し、PRD（要求仕様書）の作成や仕様検討プロセスを「型化」して圧倒的なスピードアップを図ります。その上で、GTM（Go-to-Market）を前提とした仮説検証（ディスカバリー）を行い、プロダクト開発にとどまらない広範なソリューション提案でお客様の課題解決をリードしてもらいます。 ※PRD生成は「早く書くこと」自体が目的ではなく、論点の抜け漏れを減らし、仮説検証を速く回すための補助線として使います。AIの提案が置いている前提や根拠が妥当かは、必ず一定レベルの人がレビューします。 実現を目指す3つのプロダクト戦略 デザイナーとPdMが上記のようにAIを武器にして上流へとシフトし、組織としての力を最大化した上で、私たちは以下の3つの大きなプロダクト戦略の実現を目指します。 1. 「エンタープライズ（大口）領域の強化」 （企業が大きくなっても長く利用し続けてもらえるプロダクトへ） 私たちのプロダクトを導入してくださったお客様が、事業を成長させ、企業規模が大きくなったとしても「やっぱりこのシステムを使い続けたい」と思っていただける深い価値を提供します。複雑な権限設定や大規模なデータ処理など、エンタープライズならではの高い要求水準に応えるプロダクトへと進化させます。 2. 「プロダクトへのAI標準搭載及びAIからも利用されるプロダクトへ」 AIはもはや特別な機能ではなく、インフラです。ここで言う「AI」は魔法の自動化ではなく、入力補助・要約・確認などの“細かな手間”を減らして、ユーザーが本来向き合うべき業務に集中できる状態を作るための道具だと捉えています。一方で、生成AIには誤りや意図しない出力のリスクもあるため、業務影響が大きい領域ほど「人の最終確認」「権限」「監査」を前提に、段階的に適用範囲を広げていきます。 プロダクト内にAIを標準搭載し、入力補助・要約・確認など日々の“細かな手間”を減らすことで、お客様が本来向き合うべき仕事に集中できる状態を作ります。さらに将来的には、私たちのプロダクト自体が外部のAIアシスタント／AIエージェントから安全に呼び出され、業務の流れに自然に組み込まれる存在（API化・MCP化）になることも見据えています。そのために、権限管理・監査ログ・レート制限など、エンタープライズ品質のガードレールを前提に設計していきます。また、API化・MCP化は“将来的な方向性”であり、お客様のセキュリティ要件や運用実態を踏まえて検証しながら進めます。 　※MCP（Model Context Protocol）は、AIと外部データ／ツールをつなぐための共通規格の一つで、AIエージェントが外部システムを安全に呼び出すためのインターフェースを標準化する動きです 3. 「統合型ベストオブブリード戦略」 （プロダクト間連携によるお客様の便益や価値向上） 単一の優れたプロダクト（ベストオブブリード）を提供するだけでなく、それらがシームレスに連携し合う「統合された体験」を提供します。例えば、あるプロダクトで入力したデータが自動的に別のプロダクトに反映されるなど、システム間の摩擦を極限まで減らし、お客様の業務全体の生産性を飛躍的に向上させます。 おわりに プロダクト部が立ち上がってからの1年間は、ゼロから基盤を作り上げる激動の期間でした。そしてこれからの1年は、その基盤の上に「確かな手応え」と「圧倒的なスピード感」をもって、市場に大きな価値を打ち出していくフェーズになります。 私たちには優秀なデザイナーとPdMが揃っており、さらにAIという強力な武器があります。全員が上流に染み出し、顧客の一次情報に触れながら、最高のUXを追求していく。このプロセスを妥協なくやり抜くことで、日本のクラウドサービスで存在感を高められるよう、挑戦を続けていきます。今のラクスでのプロダクト開発は最高に刺激的で面白いフェーズにあります。これからのプロダクト部の挑戦に、ぜひご期待ください。 私たちと一緒に、数年後、数十年後も顧客に愛され、価値を残し続ける最高のプロダクトを作りませんか？ 皆さんとお話しできる日を、心から楽しみにしています。本記事を読んで興味を持たれた方は、まずはカジュアル面談からご応募ください。 career-recruit.rakus.co.jp

Microsoft AI Tour Tokyo参加レポート 3月24日に東京ビッグサイトで開催されたMicrosoft AI Tour Tokyoに参加してきました！ 本記事は、本イベントの参加レポートになります。 Connect with Community 午前中は、Microsoft MVPとしてConnect with Communityのブースに立ち、コミュニティに関する説明をしていました。 朝7時半オープンにもかかわらず、朝から多くの方が参加されていて、イベントの盛り上がりを感じました。 会場ではおにぎりやコーヒーなども配布されており、朝からエネルギーをチャージできる体制も整っていました。 ただ、基調講演の時間と重なっていたことや、ビジネス寄りの目的で来場している方が多かったこともあり、残念ながらコミュニティーブースに足を止めてもらえる場面はそれほど多くありませんでした。 が、それでも何人かの方には立ち止まっていただき、さまざまなコミュニティを紹介することができました。 また、ブースには世界のコミュニティマップを示すモニターも展示されていました。 ただ、少し残念だったのは、日本のコミュニティの掲載が少なかったことです。 この点についてはMicrosoftの社員の方にもフィードバックを行ったので、来年は日本のコミュニティがもっと多く掲載されることを期待しています。 Connection Hub 午後からは参加者として、いろいろなブースを回ってきました。 Connection Hubでは、さまざまなMicrosoftのサービスごとにブースが立っており、Microsoftの社員の方や、Microsoft MVPのスペシャリストの方から直接話を聞くことができました。 自分が聞きたいことをその場で社員の方に直接聞ける機会はあまりないので、非常によかったです。 そのこともあって各ブースは大盛況で、質問するにも順番待ちになっていました。 あまり時間がなかったこともあり、すべてを回ることはできませんでしたが、特に気になっていた「Purview」と「Foundry IQ」について話を聞いてきました。 Purview Purviewについては、名前を聞いたことがある程度で、概要すら把握できていなかったので、いろいろ質問してきました。 Purviewは外部からの攻撃を防ぐための製品というより、情報保護やコンプライアンス、内部リスクへの対策を担う製品ということでした。 このPurviewの柱としては、主に次の3つがあるとのことでした。 DLP（データ損失防止） 秘密度ラベル インサイダー リスク マネジメント DLP DLPは、個人情報や機密情報の持ち出し行動を検出・制御するための仕組みです。 ユーザーが機密性の高いアイテムに対して行う操作を監視し、あらかじめ定めたポリシー条件を満たした場合に保護措置が適用されます。 例えば、次のようなポリシーを定めておくことで、情報漏えいにつながる行為を防止できます。 USBへのダウンロードを禁止する コピーを禁止する また、AI時代に合わせて、これを拡張したDLP for Microsoft 365 Copilotのような考え方も出てきており、実際のユーザー操作だけでなく、 ユーザーがM365 Copilotなどを経由してファイル操作を行う場合にもDLPの考え方を適用できるとのことでした。 たしかに、M365 Copilotのようなアプリケーションがエージェントライクに動くのであれば、そうしたデータアクセスも厳格に管理する必要があります。 秘密度ラベル 秘密度ラベルは、「誰がその情報を見られるか」を制御するための仕組みです。 ファイルを作成するタイミングなどで作成者がラベルを付与することで、必要な人だけが見られる状態を作れます。 これにより、社内での閲覧権限を適切に管理できますし、誤って社外にデータを送ってしまった場合でも、権限が不足していれば閲覧できないため、情報漏えいの防止にもつながります。 このラベルは、メール、会議出席依頼、ドキュメントなど、さまざまなコンテンツに適用できるとのことでした。 インサイダー リスク マネジメント インサイダー リスク マネジメントは、たとえば退職予定者がデータを持ち出そうとしているようなケースで、情報漏えいのリスクが高まる行動を監視するための仕組みです。 もちろん、明確な持ち出し意図がある場合だけでなく、意図せずリスクのある行動を取ってしまうケースにも対応できるとのことでした。 Foundry IQ こちらは有益な情報を多く得られたので、別記事であらためてまとめたいと思います。 公開されている情報だけではつかみにくかった実装寄りの話も、直接Microsoftの社員の方から聞くことができ、とても参考になりました。 ワークショップ 会場では非常に多くのワークショップが開催されていました。 今回、私が参加したのは以下の2つです。 GitHub Copilot Agent Mode による実践的なコード移行 AI Toolkit と Model Context Protocol (MCP) を使ったエージェント開発プロトタイピング GitHub Copilot Agent Mode による実践的なコード移行のセッションでは、GitHub Copilotを使って、Pythonで書かれたソースコードをC#に変換する体験を行いました。 とはいえ、主眼はコード変換ではなく、GitHub Copilotをどう使いこなしていくかという点に置かれていました。 講師の寺田さんの実体験を交えたCopilot活用術を聞けたのは、非常に魅力的でした。 寺田さんが何度も繰り返していた「AIの最初の回答は信じないこと。再度聞き直すこと」という話は、自分でCopilotを使っていても確かにそうだよなと思う部分がありました。 また、作業レポートをmdなどで書き出しておくのは非常に有用なTipsだと感じました。 チャット履歴だけを追うのは大変ですし、次回のチャットのコンテキストとしても活用できるので、ぜひ取り入れていきたいです。 2つ目のセッションでは、AI Toolkitを活用した開発を体験しました。 恥ずかしながらAI Toolkitの存在を知らず、このセッションで初めて知りました。 これまではMicrosoft Foundry上でモデルのデプロイなどを都度実施していましたが、VS Code上でこうした作業が行えるようになると、開発体験はかなり良くなると感じました。 今後の開発では積極的に使っていきたいと思います。 ただ、2つともワークショップの内容自体は非常に良かった一方で、作業環境が重かったのか、Wi-Fiが貧弱だったのか、1つの作業に1分前後かかることもしばしばあり、最後まで進めるのが難しかったです。 来年はこのあたりが改善されていることに期待したいです。 まとめ Microsoft AI Tour Tokyoに参加してきました。 午前中は、Microsoft MVPとしての初仕事としてCommunityブースでいろいろお話しさせていただきました。 ブースに遊びに来ていただいた方、ありがとうございました。 午後は参加者として、さまざまなブースやワークショップに参加しました。 Microsoftの方に直接質問できたのは、非常に良い機会でした。 参加者も非常に多く、会場の盛り上がりからもAIに対する注目度の高さを感じるイベントでした。 基調講演は YouTube でも見られるので、ぜひご覧ください！  ではまた！ ご覧いただきありがとうございます！ この投稿はお役に立ちましたか？ 役に立った 役に立たなかった 0人がこの投稿は役に立ったと言っています。 The post Microsoft AI Tour Tokyo 2026参加レポート first appeared on SIOS Tech Lab .