AWS Summit Japan 2026 ブース紹介 生産ラインの未来

こんにちは、ソリューションアーキテクトの松永です。

本記事では、 2026 年 6 月 25 日（木）と 26 日（金）の 2 日間、幕張メッセで開催される AWS Summit Japan 2026 のブース予告をお届けします。製造業に関する展示は AWS Expo 内の AWS for Industries です。このブログでは、その中から「生産ラインの未来」と題して AI エージェントが生産ラインのボトルネックを検知し改善までつなげるテーマについてご紹介します。製造業関連の全ブース紹介は こちらのブログ記事 をご覧ください。

このブースで体験できること

突然の増産指示、サプライチェーンの途絶、設備の予期せぬ故障——製造現場では、こうした外部環境の変化に即座に対応しなければなりません。しかし現実には「何が影響を受けるのか」を把握するだけでも、ERP・MES など複数システムを手作業で横断確認する必要があり、原因特定から改善策の立案、そして生産ラインの設計書を参照しながら生産プログラムを改修・検証するプロセスまでを含めると、熟練者でも数時間を要します。さらに、生産ラインの変更は大きな意思決定を伴い、スピード感を持った対応が難しいのが実情です。このブースでは、そんな課題を AI エージェントがどう解決するかを実演します。ナレッジグラフと IoT リアルタイムデータを活用し、影響分析→ボトルネック検出→改善策提案→生産ラインの制御方法の変更案の生成までを、 AI エージェントで一気通貫に行うデモを体験いただけます。

このブースの注目ポイント

• 会社の工場 → 生産ライン → 設備 → 部品 → サプライヤーの関係をナレッジグラフ（オントロジーマップ）で構造的に可視化し、 AI エージェントが活用しやすいデータ構造を事前に準備します
• 生産ラインをデジタルツイン化し、各工程のサイクルタイム vs タクトタイムを比較することで、ボトルネック発生時の要因特定を容易にします
• 生産ラインの動作を制御する PLC プログラムの変更案まで実装します
• 従来は熟練者が数時間かけていた「原因分析 → 対策立案 → 実装案作成」をエージェントとの会話だけで体験いただけます
• カメラ映像のような非構造化データも AI エージェントが活用できることで、よりマルチモーダルに工場の状況の変化点を監視できるようになります

デモの概要

• 外部環境の変化として、需要の増加をAIエージェントが検知します
• ダッシュボード上で増産する手立てがないか AI エージェントに相談します
• AI エージェント が社内に今の生産ラインの稼働状況と蓄積されたデータを確認し、生産工程のボトルネックを検出します
• AI エージェントが工程設計書を参照し工程の一部をスキップすることを提案します
• AI エージェントは提案するだけでなく、該当の生産設備の PLC プログラムを改修します
• カメラの映像も活用することでセンサーデータではわからない生産ラインの異常を検知します
• 改修したプログラムを生産ラインに直接反映するのではなく、ソフトウェア定義型ファクトリーが用意したシミュレーション環境と連携し、PLC プログラムの事前検証をします
• 検査を終えたら生産ラインに PLC プログラムを反映します

（生産ラインのオントロジーマップ）

（デジタルツインと AI エージェントの動作）

使用している AWS サービス

• Amazon Neptune：BOP・BOM・在庫・生産オーダー・設備・サプライヤーの関係をナレッジグラフとして格納し、影響範囲の調査に利用
• AWS IoT SiteWise：設備のリアルタイム稼働データ（サイクルタイム等）を収集・構造化
• Amazon Bedrock, Amazon Bedrock Knowledge Bases：工程設計書・PLC コーディング規約の参照
• Amazon Bedrock AgentCore：AI エージェントの推論基盤
• Amazon Kinesis Video Streams：工場に設置されたカメラ画像の利用
• AWS IoT Greengrass：工場に設置されたセンサー・カメラをクラウドに接続するために利用

アーキテクチャ

下記の図がデモのアーキテクチャです。エッジ側では IoT SiteWise が設備の稼働データをリアルタイムに収集し、クラウド側では Neptune にナレッジグラフ、DynamoDB に生産管理データを格納しています。 AI エージェント（Amazon Bedrock AgentCore）がこれらのデータソースと Bedrock Knowledge Bases（工程設計書・ PLC コーディング規約）を横断的に参照し、ユーザーの質問に対して根拠のある回答を生成します。

（アーキテクチャ図）

このブログから、需要の増加のような外的環境の変化に対して AI エージェントが自律的に生産ラインを最適化する新しい工場の姿に興味を持って頂けますと幸いです。
AWS Summit の現地ではデモも公開しておりますので、ぜひ体験しに来てください。

著者について