登壇資料「ExpoのインダストリーブースでみたAWSが見せる製造業の未来」 #reInvent

登壇資料「Expoのインダストリーブースでみた AWSが見せる製造業の未来」 #reInvent

AWS re:Invent 2025でみたExpoのインダストリーブースの内容を紹介しつつ、去年との差分、今後製造業必ず取組むべきことを紹介しています。
2025.12.18

「本当にエージェントAIがあらゆるところに浸透してきているけれど、そのために今製造業が始めるべき点ってなんなんだろう?」

先日、クラスメソッド日比谷オフィスで下記イベントがありました。

https://events.classmethod.jp/seminar/251217-regrowth-tokyo-mbt/

私は「ExpoのインダストリーブースでみたAWSが見せる製造業の未来」タイトルで登壇したので、その資料を皆さんにお届けします。

re:Invent 2025においても製造業向けに様々なアップデートがありましたが、その中で、個人的に去年と大きく変わってきている点と今後製造業がAI活用の波に乗るために、今から準備しておくべき点などを、私の主観たっぷりで記載しています。

気になる方は是非参考にしてみてください。

登壇資料

登壇概要

AWS re:Invent 2025のExpoでみたインダストリーブース内容の紹介と、今すぐにでも取組むべき内容などを、ハマコーなりの視点で解説しています。

・Expoインダストリーブースの全体像
・ブース展示内容の紹介
・2024年と2025年の違い
・この先を見据えて取り組んで置くべき事

2024年と2025年の大きな違い

展示内容をみつつ、自分が2024年と2025年で大きく変わったと思う点を紹介します。

  1. AIの役割と活用レベル:支援型から自立型へ
  2. データ活用のアプローチ:集約型から分散連携型へ

1. AIの役割と活用レベル:支援型から自立型へ

2024年(支援型)

  • 可視化と対話: 設備の異常をダッシュボードで検知し、復旧手順などを「生成AIチャットボット」に問い合わせる
  • 受動的: 人間が状況を判断し、AIに対して質問を行うことでサポートを得るという関係性

2025年(自律・能動型)

  • エージェンティックAI: AIエージェントが自らデータソース(在庫、スケジュール、設計図など)を判断して情報を取りに行き、課題解決
  • 能動的: 例えば「部品が足りない」といった状況に対し、AIがサプライヤーへの発注シミュレーションや納期の回答案を自律的に作成するなど、単なる回答以上の「行動」を伴うように変化

2. データ活用のアプローチ:集約型から分散連携型へ

2024年(DWH集約・可視化)

  • データを全て意味づけし、物理的な一つのデータソースに集約する方向性

2025年(エージェントによる連携)

  • データを必ずしも一箇所に集めるのではなく、エージェントに「どのデータがどこにあるか」を教えることで、分散したデータソース(サイロ化されたデータ)をAIが横断的に活用するアプローチ

参考になるセッションやワークショップの一覧

これら展示内容やAWSからのメッセージとして参考になるワークショップやセッションの一覧を下記に紹介します。

  • IND370: Modernizing operational technology for AI-powered manufacturing
  • PEX402: Engineering intelligence: Multi-agent AI systems for industrials
  • IND305: AI agents in manufacturing: Building intelligent data workflows
  • SMB309: Build an Agent Factory: An Agent that can Create any Agent On-Demand
  • IND310: Build Agentic AI Solutions for Industrial Predictive Maintenance
  • IND339: Automate Inventory Rebalancing on AWS with Agentic AI
  • NTA306: Next-generation Supply Chain/Logistics with Agentic AI

この先を見据えて取り組んでおくべきこと

下記ブログから引用します。

https://dev.classmethod.jp/articles/reinvent2025-industry-ai-agent/

「AI Agentは、魔法のように見えますが、その実は業務フローとデータの積み重ねです。『在庫が減ったら発注する』というタスク一つとっても、『いくつ減ったら』『どこに』『どういう形式で』発注するのかという明確な業務フローと、正確なデータが揃っていなければ、エージェントは動くことができません」

そのために、今から AIエージェント活用のための「下ごしらえ」 をしておくべきです。

  1. 業務フローの棚卸しと標準化:暗黙知を形式知に変え、理解できる手順にする
  2. データのクラウド化:現場の情報をデジタルに載せ、AI Agentがアクセスできる場所に置く

こういう取組を続けていく先に、本格的なAIの活用による圧倒的な効率化が見えてくるのではないでしょうか。

この登壇資料を書きながら感じていた点

今回のre:Invent 2025は全体として、AIが「支援」から「自律」への大きな道筋が示された年でした。本当にここは、この1年で完全にパラダイムが代わってきていると感じます。

これからAIの活用があらゆる産業の競争力の源泉になっていく流れの中で、その核となる「業務フローの整理」「データの整備」は、ますます重要になっていくのではないでしょうか。

投資として無駄にはなり得ないはずなので、AI活用の取組とともにこのあたりも視野にいれることが、皆さんの事業に活かされていくと思います。

それでは今日はこのへんで。濱田孝治(ハマコー)でした。

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