クラウドインテグレーション事業部 CS セクションです！
今回はセクションメンバー 総勢 7名にて 2023年4月20日、21日の AWS Summit Tokyo に参加となります。
前回の記事はこちらです。
AWS Summit Tokyo 2023 1日目 まとめレポート

本記事は 2日目の基調講演やデータの活用を中心に参加レポートをお届けします。
本記事は以下の内容を記載致します。

  • 基調講演、AWSセッションのご紹介
  • 2日目を終えての感想

2日目も朝から多くのかたが参加されています。

基調講演：アイデアを形にし、これまでにない価値を届ける

時間: 10:30〜12:00

セッションの概要

  • データというのは戦略的資産となり、Amazonの創業者でもある「ジェフ・ベゾス」もデータの重要性について語っていた
  • データの積み重ねからアイデアが出てくるもので、データは直感に勝るものがある
  • データ戦略を支える要素として以下の3点がある
    •  包括性（あらゆるユースケースに対応可能なツール）
      • Amazon Bedrockにより、生成系AIを簡単に開発でき、産業業界に適して提供ができる
      • 重労働からの解放、セキュアな高信頼性、大規模かつ高性能な活躍が期待できる
    • 統合性（あらゆるデータが容易に連携）
      • ETL（抽出・変換・格納）によりAWSサービス同士を発展させることができる
    • ガバナンス（エンドツーエンドでの統制）
      • 守りの使い方だけではなく、即応力を強化する能力がある
      • ガバナンスこそイノベーションへ通じる
  • データの管理方法としてもAWS Lake FormationやAmazon DataZoneにより組織公団的なデータのカタログ化を実施し、検索、共有、管理ができる
  • AWSが注力していること：インフラ提供ではなく『イノベーション』
    • 様々なエンタープライズサービスをサポート
    • ひらめきを形にするために必要なものを用意
      • 1,広範な機能
      • 2,パフォーマンス
        • AWS Nitro system アーキテクチャでスループットが15%向上
          • セキュリティとパフォーマンスを確保
        • 現在プロセッサGraviton3 まで自社で開発
      • 3,一貫したエクスペリエンス
        • グローバルインフラストラクチャーでどこでも使用可能を実現
        • 同じリソースを使用して一貫した内容になるように
          • 地球以外でも、宇宙でもAWS衛星アンテナを使用が可能
        • 300 以上のセキュリティサービスに支えられている
  • データを扱うには、適切なトレーニングが必要
    • AWSでは600種類以上のデジタルコンテンツを用意
    • 次世代の人材を世界各地で育成してもらえるようにコンテンツを用意
      • AWS Academy
      • AWS Educate
      • AWS re/start

参考資料：
Amazon Bedrock
AWS Academy
AWS Educate
AWS re/start　

感想

前日同様にデータの管理や他のサービスと連携することで価値が出せるという内容です。前日の内容の振り返りもあり、当日に参加したかたにも分かりやすくまとまっています。
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特に機械学習やAIの話を中心に、データと同時に使用することで、今まで人の手で行なっていた管理をクラウドでセキュアにしながらも手間を減らせるという内容でした。
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一例として農業の導入事例ではSageMakerとデータを組み合わせることで土壌の中に害虫がどれだけいて活動しているのか分かり、農作物の業務の効率化の話があり、機械学習とデータの組み合わせの重要性が分かりました。
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今後は生成系AIの民主化や次世代クラウドの育成の話しがあり、先を見据えた調整を続けていく必要があり、既存の考えに捉われず、まだ提供できていないお客様へのサービスを展開していく必要があると思います。

※Amazon Bedrockは既に限定プレビュー版もあるようなので申し込んでみました！

AWSセッション 教育データ利活用と教育ダッシュボードの構築

時間：15:20~16:00

教育をベースにAWSのサービスをどう使うのだろう？と疑問に思ったので基調講演以外に 教育データ利活用と教育ダッシュボードの構築というAWS セッションにも参加しました。
教育関係でない私が参加してみても興味深い内容だったため、こちらのレポートもお届けします。

セッションの概要

  • 日本における教育デジタル化のビジョンは「誰もが、いつでもどこからでも、誰とでも、自分らしく学べる社会」となっており、これを実現するためにデータの活用がポイントとなる
  • 教育データ利活用が必要とされる背景→データで利活用しようとしたときにどのような課題があったか→AWSのどのようなサービスを使えば解決できるか→データをS3に上げてからQuickSightで可視化するまで一連の流れを説明
  • 非構造化データはAIサービスを使って構造化すれば同じくQuickSightで可視化できる
  • 教育はテクノロジーを生かす余地が大きい


こちらのセッションは専用のレシーバーにイヤホンを繋いで登壇者の方のお話を聞くサイレントセッションでした

感想

一番最初に「このセッションは教育関係者が多く参加されていると思いますが、」と説明があり、教育関係者ではない私がこのセッションを受けてもいいのかと不安になりました。
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しかしセッションを受けてみるとS3にデータを保存し、Glueでカタログを作成、Athenaで集計クエリを実行してからQuickSightで可視化するまでの流れが丁寧に解説されていて、とても分かりやすかったです。
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2日目は基調講演でもデータの活用が大きなテーマとしてあげられていましたが、実際にデータを集めて利用するまでにどのようなAWSサービスを利用するかが説明されていたため、最初の基調講演の内容をより具体的な事例も踏まえて理解することができたセッションでした。
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また、AIサービスで挙げられていた、RekognitionやTranscribe、Comprehendは普段の業務で利用することがなく、上位資格の勉強の際に出てきて名前は知っていた程度だったので、具体的なイメージを掴むという点でとても役立ちました。

結果的に教育をベースにセッションは進みましたが、データを集めて利用するためにはどのAWSサービスを利用して、どのような手順を踏めば良いかが分かったので、教育関係者だけではなく、AWSを使うとどのようにデータを利用できるかが分かるセッションとなっており、終わった後にこのセッションに参加できて良かったと思える内容でした。

2日目を終えて

今回CSセクションの7名で参加できたことは非常に貴重な体験ができたと思っております。
日々オンラインで会うこと、知ることが多いですが、自分の目で見て、体験することはオンラインでは味わえないというのが改めて実感しました。
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今回のセッションは150以上のブレイクアウトセッションと180以上のブースの展示があり、2日では足りないボリュームではありました。
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そのため、皆さん熱心に話しを聞きながらも、楽しそうに会話をしている様子から4年ぶりとはいえ、オフラインで会場に来れたことに喜びを感じているように思えます。
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今回はデータや機械学習のセッションが多く、日々技術の更新がされていることもあり、自ら動くことの重要性が分かりました。
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まだ、終わってから数日ではございますが、来年も楽しみにしながらAWS Summitでの経験を活かして励みたいと思います。
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今回ご参加できなかった方も参加できた方もまた是非ともお会いしましょう！！

iret出展ブースで実施してた抽選会は多くの方が参加されており大盛況でした。
来年も抽選会があるかもしれません！！