Amazon Web Services ブログ

月刊AWS製造 2026年1月号

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの岩根です。3号目となった月間 AWS 製造ブログでは、re:Invent 2025 の注目セッションを中心に、re:Invent 特集としてお届けします。先月号はこちらです。未読の方はあわせてご覧ください。
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。

ピックアップトピック

AWS re:Invent 2025 が 12 月 1 日から 5 日までラスベガスで開催されました。サービスアップデートの速報動画はこちらからご覧いただけます。新しいサービスの発表も楽しみなのですが、沢山のセッションも行われした。今回は、日本のメンバーも現地で Chalk Talk 「Accelerating Smart Products SDLC with Amazon Q Developer (IND303)」 に登壇しました。Amazon Q Developer によるスマートプロダクト開発ライフサイクルの革新をテーマに、ハードウェア・組込みソフトウェア・アプリケーションを AI 支援のチケット駆動型ワークフローで統合する方法をご紹介しました。このChalk Talkの内容は、2月に開催予定の製造業向け reCap 動画配信で、概要をお伝えします。

特集：re:Invent 2025 製造業関連ブレイクアウトセッションのご紹介

ここでは、re:Invent 2025におおける製造業関連のセッションをご紹介します。セッション資料はこちらからダウンロードいただけます。

  • Product Engineering領域
    • Detecting falls in aged care with a minimum lovable product (IND321)
      • ボーイング社がPLMシステムをAWSに移行し、Terraformを活用してモダナイズした結果、デプロイ時間を99％削減、インフラコストを40％削減、手動プロセスを78％削減という驚異的な成果を達成した事例をご紹介しました。
    • Democratizing Whirlpool’s Virtual Product Development with AWS (IND331)
      • アメリカ家電最大手のWhirlpoolが、AWS上でSageMakerを活用した設計探索システムを構築し、10000の製品イテレーションをわずか5分で完了させ、50以上の設計要素を最適なトレードオフで評価できるようになった革新的な製品開発事例をご紹介しました。
    • Apollo Tyres Accelerates Engineering Workflows with HPC on AWS (IND368)
      • インドのタイヤメーカーApplloTyersが、AWS上にHPC環境を構築してセルフサービス型のシミュレーションシステムを実現し、シミュレーション時間を60％短縮しながらコストも削減した製品開発効率化事例をご紹介しました。
    • HPC at Scale with AWS Parallel Computing Service (PCS) (CMP340)
      • AI/シミュレーション統合でHPC需要が爆発的に増加する中、AWS Parallel Computing Service（PCS）が登場し、豊田中央研究所では環境セットアップ時間を6週間から30分に短縮し、自動スケール機能でコスト最適化を実現した革新的なフルマネージドHPCサービス事例をご紹介します
    • AI Factory in the Cloud with NVIDIA on AWS (AIM116)
      • ServiceNowとSLBがNVIDIA DGX Cloudを活用し、ServiceNowは6000億パラメータモデルと同等性能を30倍小さい150億パラメータで実現、SLBは地質データ分析を加速させた事例から、自社開発の思い込みを捨ててターンキー環境でモデル開発に集中する重要性をご紹介しました。
  • Smart Product 領域
    • Caterpillar’s Geospatial Intelligence Solution (IND322)
      • Caterpillarが150万台の接続機械からのデータを統合し、建設業界の深刻な非効率性（材料10%無駄、作業やり直し3分の1、プロジェクト遅延4分の3）を解決するため、AWSでCat Heliosプラットフォームを構築し、23,000以上のMLモデルを活用した精密作業システムで大幅なコスト削減と環境負荷軽減を実現した事例をご紹介しました。
    • Detecting falls in aged care with a minimum lovable product (DEV337)
      • オーストラリアの介護スタートアップCuidadoConnectが、高齢者介護施設の転倒検知システムの課題（古い、高額、精度不良）を解決するため、ミリ波レーダーとAWS IoT Coreを活用し、ペルソナ定義によるバッチ・リアルタイム処理の使い分けで顧客ニーズに応えた革新的なソリューション開発事例をご紹介しました。
    • Control humanoid robots and drones with voice and Agentic AI (DEV313)
      • 香港情報技術学院の学生チームが、Amazon Bedrock Nova SonicとAWS IoT Coreを活用した完全サーバーレスアーキテクチャで、プログラミング未経験でも音声で直感的にロボットやドローンを制御でき、単一コマンドで複数デバイスを連続実行する革新的な音声制御システムを実現した事例をご紹介しました。
    • Designing local Generative AI inference with AWS IoT Greengrass (DEV316)
      • ソラコム松下氏がRaspberry Pi 5でフィジカルAIの実現可能性を実証し、日本のLinku社がAWS IoT GreengrassとVLAモデルを活用したエッジAIで、従来500-600ミリ秒のクラウドレイテンシを大幅短縮し、物体位置自動認識による人手調整不要のロボットアーム制御を実現した革新的事例をご紹介しました。
    • Edge AI in Real-World Solutions using AWS SageMaker, Greengrass and Bedrock
      • エッジAIの普及に伴う移植困難・最適化複雑さ・デプロイ管理の煩雑さという課題を、AWSがQualcomm AI HubとEdge Impulseと連携して6ステップのシームレス統合パイプラインで解決し、工場での錠剤欠陥検出実証で20倍高速なスループットを達成したリアルタイム品質検査事例をご紹介しました。
    • Accelerate product development lifecycle with a product digital twin (IND371)
      • 従来のOEMが新製品開発に5-7年要する一方、中国BYDなどが2年以内で完了する競争力格差を背景に、AWSがDigital Engineering Frameworkを通じてAmazon NeptuneのKnowledge Graphとデータ統合、Amazon Bedrockによる自然言語クエリで設計・製造・サービスのデータサイロを統合し、開発サイクル大幅短縮と実際の使用データに基づいた製品開発を実現した事例をご紹介しました。
  • Smart Manufacturing 領域
    • Real-time insights for smart manufacturing with AWS Serverless (CNS375)
      • 製造企業上位500社で年間1.4兆ドルの損失をもたらす計画外ダウンタイムを、AWSのServerlessアーキテクチャとGarnetフレームワークでデータサイロを解消し、Amazon Bedrockのビジョン言語モデルで人間には見えない複合要因異常をリアルタイム検知して、わずか7日間で実装可能なデジタルツイン活用事例をご紹介しました。
    • Implement Agentic AI at the edge for industrial automation (HMC317)
      • 製造業で年間1.4兆ドルの損失をもたらす計画外ダウンタイムの4つの原因を、AWS OutpostsのEKSローカルクラスタ上でファインチューニング済みLlama3.2とVLMを組み合わせたAgentic AIソリューションにより、クラウド接続切断時も自律動作してリアルタイム診断と推奨事項提供を実現した革新的事例をご紹介しました。
    • Revolutionizing Audi’s Welding Inspection System through AI (IND367)
      • Volkswagen グループがAWSと共同構築したDigital Production Platform（DPP）で、既に50工場に展開し450のユースケースを実現、抵抗スポット溶接分析では1日500万回の溶接データを100%収集・分析し、AIによる外観検査で従来の人による検査より高精度を実現して固定週間検査を5台から1台に削減した革新的製造データ活用事例をご紹介しました。
    • Modernizing Operational Technology for AI-power Manufacturing (IND370)
      • AWSのManufacturing & Supply Chain CoEリードのJosephが、製造業の再工業化において変動削減・従業員エンパワーメント・スピード感のある実行という3つのニーズをAIで飛躍的にスピードアップし、3層アプローチで既存プロセス自動化ではなくワークフロー再定義を通じて「完璧を待たずにまず始める」ことの重要性を説いた変革アプローチを講演しました。
    • Agentic Code Generation for Industrial Analytics & Predictive Maintenance(PEX320)
      • GitHubに公開されているAWS IoT SiteWiseソリューションをライブコーディング形式で紹介し、工場現場とIT側の分断やデータ分析スキルギャップを解決するため、Agent Coreを使用したモーターセンサー異常時の自動修復プラン生成とAgent Core Memoryによる繰り返し障害の原因究明機能をSiteWiseとの組み合わせで実現した事例をご紹介しました。
  • Supply Chain 領域
    • Transforming Supply Chains with Amazon Bedrock AgentCore (API206)
      • FujitsuがUvanceブランドで提供する「Uvance decision intelligence」において、AWS Bedrock Agent Coreを活用して従来の「エージェントドリフト」問題をガーディアンエージェントの自動品質維持機能で解決し、顧客企業で人員半減と1000万ドル以上のコスト削減を実現、マルチAIエージェント連携技術で異なる企業のAIエージェント同士がセキュアに連携して全体最適化を図るサプライチェーン管理AIソリューションの実践事例をご紹介しました。
    • Drive Supply Chain Innovation Using AWS Cloud and AI Solutions (IND3307)
      • 食品業界からシスコとマクドナルドの二社の事例で、シスコが25-30年構築のレガシーシステム「SWIMS」をストラングラーパターンでモダン化し記録的な1年間で110拠点をゼロロールバックで移行完了、50%のコスト削減を実現、マクドナルドが世界120カ国45,000店舗で年間12億個の箱追跡が必要な巨大サプライチェーンにAmazon Supply Chain SolutionとAI/MLを活用したMCD Trackシステムでグローバルな原材料トレーサビリティと需要予測精度向上を実現した事例をご紹介しました。
    • Automotive Supply Chain Optimization using AI (PEX305)
      • IBMとAWS、トヨタが協力したプレゼンテーションで、従来の手動ファイルベースとバッチプロセス中心の遅いシステムに対し、デジタルツイン構築による物流ネットワーク可視化とメインフレームからAWSクラウドへのCDCデータ移行、SageMakerによる予測モデル構築で正確なETA予測による顧客満足度向上を実現し、トヨタのTravis Washingtonさんが「AIや機械学習は重要だが人々の連携なしには構築できない」と人を中心に考える重要性を強調した顧客中心のサプライチェーン構築事例をご紹介しました。
    • ** **Automating Amazon Fulfillment Center Operations with Generative AI (IND393)
      • AWS re:Invent 2025で発表された生成AIによるAmazonフルフィルメントセンターの運用自動化について、製造業・サプライチェーンの再工業化におけるAIの重要性と、年間150のフルフィルメントセンター立ち上げで必要な2,000人月のモジュールテスト工数を削減するため、Amazon Bedrock を活用したコンピュータビジョンソリューション「IORA」で60%のテスト工数削減と600万ドルの費用節約を実現し、2025年初頭のハッカソン優勝から年内の複数センター展開まで進んだスピード感ある事例をご紹介しました。

事例動画のご紹介

  • 三菱電機株式会社: AWS 生成 AI 事例 Vol. 3「AIが実現する次世代の製造革新 スマートファクトリーの未来
    • 三菱電機株式会社 FA システム事業本部 DX 推進プロジェクトグループ プロジェクトグループマネージャー 冨永 博之氏が、製造業のデジタル革新の最前線をお伝えします。長年磨き上げてきたオートメーション技術と AWS の先端テクノロジーの融合がもたらす、自律進化型の次世代製造現場。デジタル基盤「Serendie（セレンディ）」を軸とした部門横断的なデータ連携と、生成 AI や Agentic AI の活用による開発プロセスの革新的な進化。産業のデジタル化を加速し、人々の暮らしを豊かにする—— 三菱電機が描く、製造業の新たな地平をご紹介します。
  • 三菱電機株式会社: AWS 生成 AI 事例 Vol. 4「AIで切り拓く製造業のデジタル革新 最先端テクノロジーの挑戦」
    • 三菱電機のエンジニアたちが、AWSとの革新的な取り組みを語ります。 デジタル基盤「Serendie（セレンディ）」を開発する辻尾氏、家電・住宅機器向けクラウドプラットフォーム「Linova」を担当する小川氏、そしてDX推進基盤の構築を担う杉村氏。3名のエンジニアが、Amazon BedrockやエージェンティックAI、Amazon Q Developerなど、最先端技術の活用事例についてお伝えします。 さらに、エンジニア主導のコミュニティ「MAWS」を通じた組織文化の変革や、AWSとのパートナーシップが創出する新たな可能性まで、製造業のデジタル革新に挑む三菱電機の最前線をご紹介します。

直近で開催予定のイベント

  • AWSは2026年1月6日～9日、ラスベガスで開催されたCES 2026に出展しました（West Hall ブース#4099）。自動車業界向けのライブデモ、シアターセッション、専門家との面談、ガイドツアーを提供しました。主要なAWSパートナーデモとして、Fujitsu（AIによるソフトウェア定義車両とデジタルツイン）、NVIDIA（AWS上のCosmosによる自動運転車開発用合成データ生成）、Siemens（Xceleratorプラットフォームによるスマート製造）、Snowflake（リアルタイム工場インテリジェンス）が、AIとクラウドを活用したモビリティイノベーションの最前線を紹介しました。

製造関連ブログのご紹介

今月もたくさんのブログが公開されました。中でも、Physical AI 関連など注目度の高いブログは順次日本語化も予定しています。

  • 12/3
    • Embodied AI Blog Series, Part 1: Getting Started with Robot Learning on AWS Batch
      • このブログは、NVIDIA Isaac GR00Tという汎用ロボット学習基盤モデルをAWS Batchでファインチューニングするスケーラブルなパイプラインを構築し、Amazon VPC内にAWS Batch、Amazon ECR、Amazon EFSを組み合わせた訓練環境とAmazon DCVを用いたシミュレーション評価環境を連携させ、TensorBoardによるリアルタイム訓練進捗可視化など開発者が効率的に作業できる機能を提供するAWSを活用したロボット学習インフラストラクチャについて解説したものです。
  • 12/4
    • Physical AI: Building the Next Foundation in Autonomous Intelligence
      • このブログは、AWSが提案する物理的AI（Physical AI）フレームワークについて、IoTデバイスによる物理世界のデジタル化からエッジでのリアルタイム分析・制御まで6つの重要な機能で構成され、クラウドでのトレーニングループとエッジでの自律ループという2つのループで継続的な学習と改善を実現し、製造、輸送、エネルギー、医療などの分野で最小限の人間の介入で複雑な物理環境で動作する自律システムの開発を可能にするハードウェアとソフトウェアを統合したシステムについて解説したものです。
  • 12/13
    • Rivian’s proactive approach to identify unrouteable traffic with AWS Transit Gateway Flow Logs
      • このブログは、電気自動車メーカーのRivianがAWS Transit Gateway Flow Logsを活用して複数のアカウントと複数のリージョンにまたがるAWS環境でVPC間の通信が適切にルーティングされていない場合を自動検知・通知するシステムを構築し、サーバーレスアーキテクチャで未ルーティングトラフィックを自動処理・分析してSlack通知を送信することで、アプリケーションチームとネットワークチーム間の可視性問題を解決し、リアクティブな監視からプロアクティブな検知への転換を実現したソリューションについて解説したものです。
  • 12/15
    • ブラザー工業株式会社インタビュー：IoT プラットフォームの運用とAWS活用事例
      • このブログは、AWS Summit 2025やIoT@Loftに登壇したブラザー工業株式会社のIoTプラットフォーム開発・運用担当者へのインタビュー記事です。瀧尻氏（プロダクトオーナー）と墨氏（開発・実装担当）が、CDKを活用したIaCによる属人化排除、コントロールプレーンとデータプレーンに分けたリソース管理、事業部への標準化されたプラットフォーム提供について詳しく説明しています。特にリモート印刷システムではMQTTの常時接続により高速な反応を実現し、AWS IoT Coreの接続ステータスクエリAPIなど新機能を積極的に取り入れてコスト最適化を図っています。CloudWatchダッシュボードによる監視とコスト可視化により、朝会での定期チェックを通じて継続的な改善を行っており、事業部が使いやすく管理しやすいIoTプラットフォームの構築事例として参考になる内容となっています。
  • 12/17
    • How AstraZeneca improved their genomics processing to be 60% faster, 70% more cost-effective
      • このブログは、AstraZenecaのゲノム研究センター（CGR）が2026年までに200万のゲノム分析を目指す中、2025年のF1インスタンスサービス終了を受けてAWS、AstraZeneca、Illuminaが共同でF2インスタンスへの移行テストを実施し、AWS BatchとNextflowワークフローシステムを活用した結果、処理速度60%向上、コスト70%削減を実現し、パイプラインメトリクス、コマンドプロベナンス、変異コールの3つのレベルで出力の同等性を検証してF1とF2インスタンス間で完全な一致を確認した成功的な移行事例について解説したものです。
  • 12/18
    • Deploying Small Language Models at Scale with AWS IoT Greengrass and Strands Agents
      • このブログは、AWS IoT GreengrassとStrands Agentsを使用した小規模言語モデル(SLM)のエッジデバイス大規模展開ソリューションについて、製造業者が直面するリアルタイム運用データへの知的な意思決定システム実装という課題に対し、SLMとAWS Lambda関数をOPC-UAゲートウェイに直接デプロイして安全性重要タスクへの即時応答を確保しつつクラウドで広範な分析を行うハイブリッドパターンを実現し、エッジAIエージェントとクラウドベースエージェントがシームレスに統合された分散型協調システムを構築する手法について解説したものです。
  • 12/19
    • Building Resilient Supply Chains: Multi-Agent AI Architectures for Retail and CPG with Amazon Bedrock
      • このブログは、Amazon Bedrockを活用したマルチエージェントAIアーキテクチャによる小売・消費財企業向けサプライチェーン強靭化ソリューションについて、港湾閉鎖などの混乱に対し従来の手動分析や逐次的意思決定では対応困難な課題に対して、Amazon Bedrock AgentCoreを用いたSupply Chain Coordinatorというスーパーバイザーエージェントが物流最適化、在庫管理、プロモーションリスク、出荷追跡の各専門エージェントを統括して協調し、港湾閉鎖シナリオで数分以内に代替ルートの提案や在庫再配置など具体的対応策を提示する新しい解決策について解説したものです。
  • 12/22
    • Build a multimodal generative AI assistant for root cause diagnosis in predictive maintenance using Amazon Bedrock
      • このブログは、Amazon BedrockのFoundation Modelsを活用した予知保全ソリューションについて、Amazonフルフィルメントセンターの製造設備を事例として機器センサーデータと高度な分析により機器故障を予測し、センサーによる継続的モニタリングと異常パターン検出、そしてマルチモーダルな生成AIアシスタントによるセンサーデータからの根本原因特定とメンテナンスガイダンス提供の2つのフェーズで構成され、診断効率化、ダウンタイム最小化、運用効率向上を実現して石油・ガス、物流、製造、ヘルスケアなど様々な産業に適用可能な予防的メンテナンスソリューションについて解説したものです。
  • 12/24
    • Streamlining Amazon Sidewalk Device Fleet Management with AWS IoT Core’s New Bulk Operations
      • このブログは、AWS IoT Core for Amazon Sidewalkに追加された新しい一括管理機能を解説しています。Amazon Sidewalkは、Amazon EchoやRingデバイスをゲートウェイとして使用するコミュニティベースのIoTネットワークです。この新機能により、CDKベースのスタックとJSONファイルを使用して、数千台のデバイスのプロビジョニング、設定、管理を効率的に行えるようになりました。CloudWatchによるリアルタイムモニタリング、自動エラー処理、柔軟な通知オプションを提供し、数百から数百万台のデバイスまでスケーラブルに管理できます。
  • 12/31
    • AWS IoT: A 10-year foundation for an intelligent, connected future
      • このブログは、AWS IoTの10周年を振り返る内容です。2015年の立ち上げから現在まで、毎日数億台のデバイスが接続するまでに成長し、Device ShadowsやAWS IoT Greengrass、IoT SiteWiseなど多数の機能が追加されました。世界的企業がスマートホーム、自動車、産業製造、ヘルスケア分野で活用し、業務効率化や新ビジネスモデル創出を実現しています。他のAWSサービスとの統合や60以上のパートナーとの協力により包括的なソリューションを提供し、今後はAIエージェントとの統合やエッジコンピューティングの進化でさらなる発展が期待されています。
  • 1/3
    • AWS re:Invent 2025 Recap for Automotive and Manufacturing
      • このブログは、2025年12月1日から5日に開催されたAWS re:Invent 2025の自動車・製造業向け発表内容をまとめています。製造・サプライチェーン分野ではAIエージェントを活用した品質管理・予測保全事例、製品エンジニアリング分野では新EC2インスタンスとSageMaker HyperPod機能強化が発表され、自動車・製造業のデジタル変革を加速させる重要な技術革新が示されました。

製造関連の主要なアップデート

  • 12/3
    • AWSのAI Factories の紹介
      • AWSはデータセンターにAWSのAI専用インフラストラクチャを提供するAWS AI Factoriesを発表しました。最新のAcceleratorsとGPUを組み合わせた高性能なAIインフラで、AIの構築を大幅に加速できます。政府機関や企業向けに、データ残留要件を満たす専用の分離されたAI環境を提供します。AWSのクラウドサービスと統合されており、Amazon Bedrock、Amazon SageMaker などの先進的なAIサービスにアクセスできます。
  • 12/17
    • AWS IoT デバイス管理コマンドが、動的ペイロードをサポート
      • AWS IoT Device Management コマンドで動的ペイロード機能がサポートされるようになり、開発者はコマンドテンプレートを作成してパラメータを実行時に指定できるようになりました。これにより、IoTデバイスへの同様のコマンド送信を合理化できます。
  • 12/22
    • Research and Engineering Studio on AWS バージョン 2025.12 が利用可能に
      • CloudFormationリソースへのタグ伝播、Windowsドメイン設定の柔軟性向上、デフォルトのセッションスケジューリング、セキュリティ強化などの新機能が導入されました。この更新により、組織全体でのリソース管理が容易になり、セキュリティ標準の遵守と運用の効率化が図れます。

最後まで読んでいただきありがとうございました。いかがだったでしょうか？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！

著者について

岩根 義忠 (Yoshitada Iwane)

自動車メーカーの生産技術開発部門を経て AWS Japan に入社し、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活動中。前職でソフトウェア開発のアジャイル/スクラムに出逢い、自部門での導入やスケールを主導したことにより、モダンな開発手法やクラウドに目覚める。