AWS Summit

Auroraでデータベース領域の採用が加速--AWS Summit Tokyo基調講演

末岡洋子 2017年06月01日 16時49分

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 5月31日に開催したAWS Summit Tokyo2日目の基調講演で、アマゾン ウェブ サービス ジャパンの代表取締役社長、長崎忠雄氏はトランスフォーメーションでクラウドが実現できることを紹介した。クラウドを活用することでITを変革し、さらにはビジネスそのものを変革できる、というのがメッセージだ。

アマゾン ウェブ サービス ジャパンの代表取締役社長、長崎忠雄氏
アマゾン ウェブ サービス ジャパンの代表取締役社長、長崎忠雄氏

機械学習でさらにスピードアップへ

 長崎氏が”6つの変革”として紹介したのは、下記の通りだ。

 1)ビジネス基盤の強化

 2)持たざる戦略で身軽に戦う

 3)経営課題とIT課題の同時解決

 4)不足のリスクに備える

 5)信頼性と安全性

 6)ハイブリッドなIT組織

 1)のビジネス基盤では、スピードについて話しをした。クラウドを利用することで企業はスピードを得られるーーコンピュート、ストレージといったこれまでのIaaSでは、これまで1ヶ月以上を要したようなITリソースの調達がすぐに可能になることで、アイデアをすぐに行動に移すことができるようになる。

 だが、AWSは基本的なITリソース以外にも機能をどんどん追加しており、多様な技術基盤を活用することでさらなるスピードを得られるという。「顧客の声に耳を傾け、予測しながら新しいサービスを導入している。その後も顧客の声を聞いて改善するーーこれがAmazonのやり方だ」と長崎氏。2016年には1017の新サービス、機能改善を発表したという。

AWSのサービスは90以上あり、2016年には1017の新サービスと機能改善を導入した
AWSのサービスは90以上あり、2016年には1017の新サービスと機能改善を導入した

 長崎氏は膨大なポートフォリオの中から、AIとIoTを取り上げた。AIでは、米国で成功している家庭用デバイス「Amazon Echo」で使われている音声認識AIを「Amazon LEX」(テキストや音声を使った対話型インターフェイスの構築が可能)として利用できるほか、「Amazon Polly」(テキストを合成化された音声として発信する)、「Amazon Rekognition」(深層学習を用いた画像認識)と、3つのAIサービスを発表している。

 「機械学習はAmazonの歴史でもある。ECではレコメンなどで毎日のように機械学習を使ってきた」と長崎氏。これまでは大規模なインフラやアルゴリズムが必要だったが、クラウドにより、すぐに利用し、実験しながら精度を高められるようになった。例えば、4325京2003兆2744億8985万6000通りあるというルービックキューブの組み合わせを、AIを利用することで大幅に短縮できるとする。

 「汎用コンピュータなら35年かかっていた。機械学習を用いてうまくいった手順を重ねて学習させることで、95%の精度にアルゴリズムが組まれると、わずか0.9秒でそろえることができる」と動画を見せながら機械学習のパワーを見せた。


(上)(下)デモ動画では4325京通りの組み合わせがある中、機械学習を取り入れることで1秒足らず全面で全面をそろえた
(上)(下)デモ動画では4325京通りの組み合わせがある中、機械学習を取り入れることで1秒足らずで全面をそろえた

 機械学習の使い道については、値の類似性から複数のグループに分けるクラスタリング、適切な分類にデータを分類するクラス分類、過去の値から未来の値を予測する回帰分析、レコメンデーション、データの特徴点を維持しながら全体のデータ量を削減する情報圧縮などを挙げた。

 活用事例としては、オンラインの不正を検知するFraudnetが、AWSの機械学習を利用することで1週間あたりのコストを1億円削減できた例、保険会社のAONがファイナンシャル・シミュレーションに機械学習を利用し、10日かかっていたレポートの作成を10分に短縮できた例などを紹介した。

 「結果は同じかもしれないが、機械学習を使うことで精度を上げて大幅に短縮できる」と長崎氏。

 IoTでは、センサやマシンからのデータを取得して処理するのにクラウドはベストマッチという。AWSはここで、「AWS IoT」を提供しており、Amazon Redshift、AWS Lambdaといったビックデータやリアルタイム分析、サーバレスアーキテクチャが支えるとした。

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