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AWS Summit Japan 2025 製造ブース：産業データファブリック(IDF)の展示紹介

みなさん、こんにちは。製造業のお客様を中心に技術支援をしているソリューションアーキテクトの塚井です。
2025 年 6 月 25 日・26 日に開催された AWS Summit Japan にご来場いただいた皆さま、誠に有難うございました。
本ブログでは、当日会場にお越しいただけなかった方に向けて、AWS Village の Industry Zone 内にある製造ブース「産業データファブリック (IDF) 」でご紹介した内容をお届けします。

製造エリア全体の見どころを紹介した Blog はこちらで紹介されていますので、ご参照ください。

産業データの活用はなぜ難しいのか？

産業データの活用が難しい理由はさまざまですが、私たちがお客様からよく伺う主な理由をご紹介します。例えば、データが各工場の機器ごとに分散しており、十分に共有されていないことがあります。また、アクセスできたとしてもデータの統合が困難であったり、分析を行うためのドメイン知識を持つデータサイエンティストが不足していたりする場合もあります。

産業データファブリック(IDF)の活用はなぜ難しいのか？

Image2_産業データファブリックで解決します

産業データファブリック (IDF) のソリューションフレームワークは、各種デバイスやアプリケーション、製造システムからのデータの収集・保存・コンテキスト化・活用に関わる作業を軽減し、費用対効果の高いユースケース開発に集中できるよう支援します。こうしたフレームワークを活用することで、以下のような効果が期待できます。

  • 散在するデータを集約し、価値を引き出すことができる
  • 価値のあるユースケースの実現までの時間を短縮できる
  • データへのアクセスが簡素化される
  • セキュリティやガバナンスを標準化できる

コンテキスト化については、後ほど具体例で紹介します。

産業データファブリック (IDF) の構造

Image3_産業データファブリックの構造

基盤構築だけにフォーカスするのではなく、価値のあるユースケースから逆算して考えることが重要です。データの収集や統合はソリューションによって簡易化できますが、その活動に意味を持たせるのはユースケースの存在です。
そのため、最初のユースケースを開発する段階でスモールスタートができ、将来的な横展開にも対応できるアーキテクチャを選定することが大切です。このアーキテクチャを支えるのが、AWS やパートナーのソリューションと活用しやすいデータフォーマットです。パートナーでは、日立製作所が国内で初めて IDF のパートナーに認定されました。

産業データのコンテキスト化の構造例

産業データ活用の進め方

最後に進め方についてですが、まず ROI (投資対効果) の高いユースケースを選定し、初期段階ではデータの収集と統合から着手します。
その後、段階的にライン単位から工場全体、さらに組織全体へと展開していきます。

デモ内容のご紹介

こうした IDF のコンセプトやどのような価値をもたらすのかをイメージしていただくために、デモを展示しました。

① 工場生産ラインの可視化

e-Bike の生産ラインをイメージとした仮装工場からデータを生成して、IDF のフレームワークに沿ってデータを収集〜保存〜コンテキスト化〜活用しています。
データソースとしては、注文を管理する ERP、実行する MES、生産設備の各機材を実現しています。

② Amazon QuickSight で製造データを分析

製造のデータを分析しやすい標準的なフォーマットに加工して、Amazon Q in QuickSight によってチャットから自然言語で分析を行うことにより、Amazon Q in QuickSight によってチャットから自然言語で分析を行うことにより、データ活用を加速します。

③ Amazon DataZone でデータを共有

生データ、または加工されたデータをカタログとして Amazon DataZone で共有できます。他部門がそのデータに SUBSCRIBE することで、簡単に分析や ML の開発に活用できます。

まとめ

最後にここまで紹介した内容をまとめます。

  • 産業データファブリック (IDF) は製造業のお客様のデータ活用を促進するためのフレームワークです。
  • データ活用はスモールスタートで始めますが、最終系を描いておく必要があります。
  • 最初のユースケースが大事で、ROI を考慮した選定が必要です。
  • IDF は AWS のサービスやパートナーソリューションを組み合わせてお客様の要件を実現します。

会期中は、両日合わせて本ブースに多くのお客様にお越しいただきました。ご来場頂いたお客様からは、製造データの活用に取り組む中でさまざまな課題を抱えていることを実感しました。
産業データファブリック (IDF) が、そうした課題解決の一助となれば幸いです。

著者紹介

塚井 知之 (Tomoyuki Tsukai)
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社
シニアソリューションアーキテクト
外資系のハードウェアベンダー、ソフトウェアベンダーを経て、2019 年に AWS Japan に入社。現在はエンタープライズ技術本部でソリュー ションアーキテクトとして活動中。製造業のお客様を担当し、AWS に纏わるさまざまな技術支援を行っています。趣味は車中泊と DIY です。