© 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 松下 “Max” こうへい (He, Him) B U I L D E R C O M M U N I T Y L O U N G E 株式会社ソラコム テクノロジー・エバンジェリスト An AWS Hero クラウド？エッジ？どっち？ ロボアームと AWS サービスで考える フィジカル AI アーキテクチャ 

株式会社ソラコム テクノロジー・エバンジェリスト 松下 享平 (まつした こうへい ) "Max " • 静岡県民 新幹線通勤族 • 講演や執筆を中心に活動、登壇数 800 以上/累計 • 登壇後のお声がけ、大歓迎！ WiJG?, Public domain, via Wikimedia Commons 

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今日のキーワード 許容できる遅延とAWS サービスの関係性 フィジカル AI エッジ AI クラウド AI ？ 

フィジカル AI の印象？ 

現実世界の観察をセンサー等で行い、 状況の判断や行動の決定を AI が担 い、ロボット等の機器操作を実行す るという、 AI の使い方・考え方 ローカル(エッジ) AI と クラウド AI: AI が考える処理や、更新が行われる 場所を表している フィジカル AI フィジカル AI AI により現実世界を動かしていく考え方 エッジ AI クラウド AI AI による推論を行う場所やアーキテクチャー データが生まれる場所で 行う推論 データが集まっている場所で 行う推論 

人間の行動 “OODA ループ” とフィジカル AI センサー・カメラ ロボット・モビリティ 物理世界 IoT 領域 行動を 決める 物事を 考える IoT で 遠隔操作 IoT で デジタル化 デジタル空間 現実を 見る 物理を 動かす 

IoT で 遠隔操作 IoT で デジタル化 人間の行動 “OODA ループ” とフィジカル AI センサー・カメラ ロボット・モビリティ 基盤モデル (LLM・VLA) 物理世界 IoT 領域 現実を 見る 物理を 動かす 行動を 決める デジタル空間 AI 領域 物事を 考える 

IoT で 遠隔操作 IoT で デジタル化 人間の行動 “OODA ループ” とフィジカル AI センサー・カメラ ロボット・モビリティ 基盤モデル (LLM・VLA) AI エージェント フィジカル AI 物理世界 IoT 領域 現実を 見る 物理を 動かす 行動を 決める デジタル空間 AI 領域 物事を 考える フィジカル AI の 一部分 

VLA / VLM を用いたフィジカル AI アーキテクチャー • センサー • カメラ etc … 入力 • 信号 • アクチュエーター etc… 出力 プロンプト VLA VLA … Vision-Language-Action model VLM … Vision-Language model VLM 認識と推論 行動の生成 物理世界 IoT 領域 デジタル空間 AI 領域 ローカル完結？ クラウド越し？ その理由は？ 

“遅延” を知る どのくらい遅延するのか？ 

[DEMO] 遠隔操作の遅延を見比べる 操作アーム (input) USB (UART) 遠隔側アーム (Output) USB (UART) Raspberry Pi ローカル 完結 lerobot-teleoperate(.py) 操作アーム (input) USB (UART) 遠隔側アーム (Output) USB (UART) Raspberry Pi クラウド 越し lerobot-teleoperate(.py) 東京リージョン インスタンス socat (TCP to UART) socat (UART to TCP) socat (TCP to TCP) LTE 通信 `socat` コマンドによる UART 中継を LTE 通信で行う 

遅延の影響とクラウド AI・エッジ AI 人間は 100 ms の以上の遅延で 違和感を感じ始める (Nielsen Norman Group, 1993 / 2014) ⚫ 遅延が許容でき、安定した通信が確保できるなら、クラウド AI も検討できる ⚫ そうでない場合は、エッジ AI を選ぶことになる ？？ ◆10ms ? ◆100ms ? ◆1000ms ? 

遅延の影響とクラウド AI・エッジ AI 人間は 100 ms の以上の遅延で 違和感を感じ始める (Nielsen Norman Group, 1993 / 2014) ⚫ 遅延が許容でき、安定した通信が確保できるなら、クラウド AI も検討できる ⚫ そうでない場合は、エッジ AI を選ぶことになる 

VLA / VLM を用いたフィジカル AI アーキテクチャー • センサー • カメラ etc … 入力 • 信号 • アクチュエーター etc… 出力 プロンプト VLA VLM 認識と推論 行動の生成 X > 100 ms Amazon Bedrock Amazon SageMaker AI 

ネットワーク 上下 クラウド上での 推論時間 100 ms < 2000 ms = 2.1 秒 ローカル上での 推論時間 クラウド 越し ローカル 完結 2.1秒以内で、同レベルの推論が可能か？ • 実現するためのハードウェアスペックは？コストは？ “全体” を見て、決めるべきアーキテクチャー = ?? 秒 

エッジ AI アーキテクチャーにおける AWS サービス • センサー • カメラ etc … 入力 • 信号 • アクチュエーター etc… 出力 VLM 認識と推論 行動の生成 VLA 

エッジ AI アーキテクチャーにおける AWS サービス • センサー • カメラ etc … 入力 • 信号 • アクチュエーター etc… 出力 VLM 認識と推論 行動の生成 VLA AWS IoT Greengrass Core 

エッジ AI アーキテクチャーにおける AWS サービス • センサー • カメラ etc … 入力 • 信号 • アクチュエーター etc… 出力 VLM 認識と推論 行動の生成 VLA AWS IoT Greengrass Core Docker コンテナ化 AWS Cloud AWS IoT Greengrass Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) デプロイ指示 docker pull 

https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202602/iot-greengrass-massive-file-delivery/ 

今日のキーワード 許容できる遅延とAWS サービスの関係性 AWS IoT Greengrass Amazon Bedrock Amazon SageMaker AI フィジカル AI エッジ AI クラウド AI ◆権限? ◆容量? ◆遅延? 

今日のキーワード 許容できる遅延とAWS サービスの関係性 AWS IoT Greengrass Amazon Bedrock Amazon SageMaker AI フィジカル AI エッジ AI クラウド AI 

https://jawsug-iot.connpass.com/ JAWS-UG IoT 専門支部 IoT に興味があればどなたでも ⚫ Web 系技術の知識だけで IoT できる ⚫ もちろん専門知識も学べる ⚫ AWS や IoT 以外の周辺技術も話せる 《 初心者大歓迎 》 

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