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【レポート】AWSの最先端クラウド技術と導入事例:クラウド技術最前線![第2部]- TECH PLAY Conference 2017

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【レポート】AWSの最先端クラウド技術と導入事例:クラウド技術最前線![第2部]- TECH PLAY Conference 2017

2017年8月20日(日)から25日(金)の6日間にわたり、「TECH PLAY Conference 2017」が開催されました。

本レポートでは、初日の8月20日(日)15時よりスタートした「クラウド最先端技術」の第2部についてお届けします。

【第2部】AWSクラウド技術と導入事例

「AWS Managed Serviceを活用したAI、IoT戦略」
アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 亀田治伸さん

「写真サービス『はいチーズ!』 Rekognitionを利用した顔検索機能の事例紹介」
千株式会社 宮里新司さん

「IoTオートスケレーションサービス enebularを実現するAWSの技術」
株式会社ウフル 石川悟さん

AWS Managed Serviceを活用したAI、IoT戦略

第2部は「Amazon Web Service(以下、AWS)」をテーマにしたセッションです。まず1人目は、アマゾンウェブサービスジャパンの亀田さんが「AWS」の各種サービスを紹介します。

亀田治伸(かめだ・はるのぶ)/アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 プロダクトマーケティング エバンジェリスト。1973年生まれ。石川県出身。ガンダム好き。

亀田さんはまず、4レイヤーから構成される「AWS」の機械学習サービスを紹介します。

1つ目は「AI Services」です。機械学習にはそもそも「学習」と「予測」の2つのフェーズがありますが、この「AI Services」はすでに「AWS」で学習済のエンジンを使い、ユーザーが「予測」の領域に活用できるサービスです。亀田さんは下記3つのサービスを紹介します。

・「Amazon Polly」
文章をリアルな音声に変換するサービス。24の言語に対応し、声優による47種類のリアルな音声を提供します。

亀田さんはユースケースとして、FM和歌山の事例を紹介。FM和歌山では安定してアナウンサーを確保するのが難しい緊急の状況でも、「Amazon Polly」を利用したニュース配信を実施しています。

・「Amazon Rekognition」
アップロードした画像を分析するサービス。画像に何が写っているか、野外か屋外かなど「物体とシーンを検出する機能」や、画像の人物の性別や年齢、感情など「顔を分析する機能」を、アプリケーション内にAPIで簡単に導入できます。

・「Amazon Lex」
チャットボットを構築するためサービス。ホームインテリジェントスピーカー「Amazon Alexa」に搭載されているエンジンを提供しており、音声やテキストによる自動音声認識、自然言語理解が行えます。

続いて2つ目のレイヤーは「AI Platforms」です。「AI Platforms」は機械学習における「学習」フェーズに関するサービス群。
亀田さんは下記3つのサービスを紹介します。

・「Amazon Machine Learning」
正規化されたRDBのテーブルや、CSVなどを読み込んで処理を行う機械学習基盤。

・「Amazon EMR(Elastic MapReduce)」
フルマネージドな「Hadoop」の基盤。インストール必要がないのが最大の特徴で、「Spark」「Zeppelin」などのミドルウェアも簡単に利用可能です。

・「AWS Batch」
フルマネージド型のバッチ処理実行サービス。コンテナを使ってリソースを動的に処理したい場合に、クラスタ管理を行うことなしに容易に実現できます。利用料金は無料で、軌道したリソースに基づいて課金される点が特徴です。

そして、3つ目、4つ目のレイヤーは「AI Frameworks」と「AI Infrastructure」。マネージド型のサービスではなく、自社で学習基盤を構築したいユーザーに向けたサービスです。最大16のGPUを使ったP2インスタンスで、学習を学ぶことが可能。ディープラーニングの学習環境を容易に構築できます。

続いて、亀田さんはIoTに「AWS」を活用している事例として、株式会社あきんどスシローと株式会社グッデイを紹介。

回転寿司チェーン「スシロー」を展開するあきんどスシローでは、基盤として「Amazon Kinesis」を導入しています。全ての皿にセンサーを設置し、店舗にいるお客様の「胃袋の状態」、すなわち現在の消費を数値化。年間10億件にものぼるデータをクラウド上で解析することで、店舗15分後の需要を予測しています。店舗ごとにこの需要予測を行うことで、廃棄の削減を実現しました。

スーパーを展開するグッデイでは、カートにビーコンをと取り付け、お客様の店内における導線を可視化。バックヤード作業を効率化し、従業員がお客様に対応する時間を増やしたことで、売上が5〜10%向上しました。

亀田さんは「AWS」でIoTプラットフォームを構築するための「AWS IoT」の各サービスや、イベントをトリガーとしてコードを実行するコンピュートサービスである「AWS Lambda」を続けて紹介。

さらに亀田さんは「『AWS』を使ってIoTのシステムを実装、検証してみたい人はプロトコルとして『MQTT』と『HTTPS』のどちらも試して欲しい。また『AWS IoT』だけではなく、シンプルな機能だが低価格で利用できる『Amazon Kinesis』の利用も検討して欲しい」とメッセージを送り、講演を終えました。

次のページ :
写真サービス『はいチーズ!』 Rekognitionを利用した顔検索機能の事例紹介

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