Amazon Web Services ブログ

Tag: 業界・目的別の生成 AI ユースケース

【開催報告】AWS Summit Japan 2026 — 物流異常を Amazon Quick が自動解決:配送在庫の異常検知〜問合せまで一気通貫

物流の現場では、基幹・受発注・在庫・配送など複数のシステムにデータが分散しています。今回の展示では、Amazon Quick がこれらの課題をどのように解決するかを、実際の業務シナリオに沿ってデモでお見せしました。皆さまの物流現場でも、こんな課題はありませんか?

国会答弁対応業務の高度化と効率化に向けた中央省庁とのプロトタイピングプログラムの取り組み

国会答弁の想定問答作成業務は、正確性や首尾一貫性などが厳しく求められる重要度の高い業務です。それゆえに職員の負担も大きく、公務員の働き方改革や生成 AI 技術の急速な発展も相まって、AI を活用した高度化・効率化への期待が高まっていました。AWS は中央省庁のシステム担当部局とともに、人間の判断を中心に据えながら、過去資料の検索、ドラフト生成、審査等を AI で支援するアプリケーション「DietSearch」を、AWSのプロトタイピングプログラムでの共創を通じて構築しました。「まず動かして確かめる」というアプローチが、本格導入への道筋をどう後押ししたのかをご紹介します。

店舗の気づきを本部に届ける AI エージェント SMART のご紹介 — Amazon Bedrock AgentCore × Strands Agents によるユナイテッドアローズでの取り組み

本記事では、AWS サンプルアセットである AI エージェント SMART(Store Manager Agent for Retail Tech) についてのご紹介と、それを活用した株式会社ユナイテッドアローズ(以下、ユナイテッドアローズ)の取り組みについてご紹介します。小売業にとって、店舗の声をどう本部に届けるかは永遠のテーマです。売上数字の裏には、現場スタッフだけが感じている気づきが必ずあります。しかし店舗の日報や週報のフォーマットだけでは、その気づきを届けるのは難しいのが実情です。SMART は、店舗の気づきを AI の力で引き出し言語化して、本部に届けることを支援するために誕生しました。