[ブース紹介] AmazonブースでBuilt for Automotive AIを体験してきた #CES2026

はじめに

こんにちは！おおはしりきたけです。CES 2026に参加しています。LVCCに展示されていたAmazonのブースを見てきました。今回のブースでは、AWS単体の技術にとどまらず、NVIDIA、Siemens、Snowflake、Fujitsuといった主要パートナーとの共同デモンストレーションが強調されています。これにより、クラウド、チップ、データプラットフォーム、製造ソフトウェアが一体となった、次世代モビリティの包括的なエコシステムを体験できる構成となっています。

今回のテーマは「Built for Automotive AI」です。この全体テーマを受け、ブース内では以下の7つの専門ツアーを通じて、具体的な技術とユースケースが紹介されました。

1. Vehicle Shopping

ツアー概要

「ソファから駐車場まで」をコンセプトに、シームレスな車両購入体験をAmazon Autosを通じて提供します。顧客は地元の在庫確認、下取り価格の査定、ローンの比較、さらには所有車の売却までをAmazonのプラットフォーム上で行えます。オンラインでプロセスの大部分を完了させることで、ディーラーでの滞在時間を短縮し、最短30分で車両の受け取りが可能になります。

利用技術

• Amazon Autos：オンラインでの車両検索、ファイナンス設定、下取り査定を一元化するプラットフォーム。
• Sell My Car機能：購入義務なしで保証価値を提供。

2. Amazon Leo

ツアー概要

従来のネットワークが届かない場所（遠隔地の作業現場や高速道路など）でも、車両や機器に高速・低遅延の接続を提供するグローバル衛星ネットワークです。公共交通、農業、建設、フリート管理など、あらゆる移動体に対して「常にオン」の接続環境を構築し、車両をインテリジェントな資産へと変貌させます。

利用技術

• Amazon Leo: 専用の衛星ハードウェアと柔軟なサービスモデル。
• AWSグローバルインフラストラクチャ: コンピュート、ネットワーキング、エッジ機能を統合し、低遅延な運用を実現。

3. Manufacturing

ツアー概要

Amazon Roboticsの技術を応用した「フィジカルAI」による適応型製造のデモです。協調ロボットが、形状や重量の異なる鋼板をリアルタイムで認識・ハンドリングする様子を体験できます。また、SiemensとSnowflakeとの連携により、デジタルツインやデータ活用による製造の最適化を提示します。

利用技術

• PhysicalAI: センサー、ビジョン、エージェント型オーケストレーションを組み合わせ、ロボットが動的な環境に適応する技術。
• Siemens Xcelerator / NVIDIA Omniverse: 工場のデジタルツインの構築。
• Amazon Bedrock / AgentCore: AIチャットボットによる施設運用のリアルタイム探索。
• Snowflake: PLCからのリアルタイムデータ収集と、予測アルゴリズムによる予防保守。

4. F1 Real-Time Race Track

ツアー概要

AWSとFormula 1®、Scuderia Ferrari HPのパートナーシップによる、生成AIを活用したファン体験です。自分だけのカスタムサーキットを設計し、そのコースの走行性能分析や戦略立案、さらには記念ポスターの作成までを体験できます。

利用技術

• Amazon Bedrock: ユーザーが描いた形状からカスタムトラックを生成。
• Amazon Nova Pro: トラックデータを分析し、最高速度、ラップタイム、タイヤ管理戦略（保守的/攻撃的）を算出。
• Amazon Nova Sonic: 最新のSpeech-to-Speechモデル。音声によるコース設計のアドバイスを提供。
• Amazon Nova Canvas: テキストや画像プロンプトからレトロなレースポスターを生成。

5. Generative AI Sticker Studio

ツアー概要

AWS上のAIを活用し、プロ品質のステッカーを数分で作成できる体験型展示です。車両のスタイル、色、背景を自由に選択し、創造性を形にすることができます。

利用技術

• Amazon Nova: カスタムカーのデザイン生成に使用されるAIモデル群。

6. Autonomous Driving

ツアー概要

自動運転トラックの開発から配備までの加速をテーマに、AuroraやAUMOVIO、NVIDIA、富士通とのソリューションを紹介します。膨大な走行データから特定の安全シナリオ（例：雨の夜の歩行者）を自然言語で検索し、開発効率を劇的に向上させる手法を提示します。

利用技術

• Aurora & AUMOVIO: 2027年の量産を目指した自動運転ハードウェアと、セカンダリ・フォールバック・システム。
• NVIDIA Cosmos & Omniverse:
  • モデル蒸留: 複雑なAIモデルを車載用に軽量化。
  • クローズドループ・トレーニング: 実走行データを3Dシミュレーション化し、仮想空間で検証。
• 富士通のSDVソリューション: Amazon AuroraやAmazon EKSを活用し、車両データから都市のデジタルツインを構築。インフラの摩耗検知や交通渋滞の緩和に活用。

7. In-Vehicle Assistant

ツアー概要

Alexa+とAWS上のカスタムAIエージェントを組み合わせた、次世代の車載インターフェースです。自然言語を使用して、ナビゲーション、車両制御、インフォテインメント、メンテナンスの予約などをインテリジェントに行います。パナソニックのSkipGenテクノロジーを通じて提供されます。

利用技術

• Alexa+: AmazonのAIアシスタント「Alexa」が、生成AI（LLM）を取り入れて大幅に進化し、より賢く、文脈を理解し、ユーザーの意図を先読みしてタスクを自律的に実行する次世代AIエージェント。
• Alexa Custom Assistant (ACA): 自動車メーカー独自のブランドインテリジェンスを統合可能。
• Panasonic SkipGen: AWSのインフラを活用した車載ハードウェア/ソフトウェア統合。
• AWS上に構築されたAI Agents: 納車時のガイダンスやプロアクティブな整備予約など、所有サイクルを通じたサポートを実現。

まとめ

Amazonブースは、単なる「クラウドベンダーの展示」を超え、NVIDIA、Siemens、Snowflake、Fujitsuといった強力なパートナーと共に次世代モビリティの設計図を提示していました。

「AIをどう使うか」という議論の段階は終わり、2026年は「AIが私たちの移動や生活の景色をどう具体的に変えていくのか」という答えが示された、非常に密度の濃いブース体験でした。