COLUMN

本Keynoteの位置づけ

AWSのCEO Keytnoteということもあり、例年テクニカルな要素だけではなくビジネスのイノベーションについても触れられる、もっとも大きなKeynoteとなります。

今年の説明文には「データ、インフラとAI/機械学習の進化をハイライトし」とありましたので、昨今注目を浴びている生成AIに対してAWSのユーザをどれだけ引き付けられるかという点が注目のポイントとなりました。

注目のメッセージ

三つほどご紹介します。

「How will you reinvent future?」

個人的に一番メッセージ色の強い言葉は「How will you reinvent future?」です。

直訳すると「どうやって未来を再発明するつもり？」です。

つまり、個別の技術云々ではなくより未来への課題をどう解決するかといったAmazonのDNAと言えるものでありました。

これはAmazonのビジネス開発手法であるWorking Backwardsにも触れており、こうしたイノベーションのカルチャーが根付いていることが非常に心強いところです。

「Access to the same powerful technology」

二つ目のメッセージは「Access to the same powerful technology」です。

世界的な大企業と同じ強力なテクノロジーにアクセス可能であるというクラウドそのもののメリットですが、これは私もクラウドを利用するメリットの本質であると思っています。

アベイラビリティゾーンを複数構えることを独自でやろうと思うと、データセンタ・ネットワークの冗長構成になるため多くのコストがかかりますが、AWSでは数クリックで実装可能です。

こうしたメリットを最大限に活用し、80%以上のユニコーン企業がAWSを使っている、という実績につながっていきます。

「Secure and Private, Everything you expect from an AWS Service」

三つ目は「Secure and Private, Everything you expect from an AWS Service」です。

これもAWS長年取り組んできた実績でもあります。VPCなどのテクノロジーだけではなく、様々な認証を取得してきたことで得られる信頼はAWS自身が理解しているということが非常に強力であると思います。

そして、AWSそのものではありませんがAmazonの通信衛星プロジェクト「Project Kuiper」が紹介されており、前日にNTTグループとして戦略的協業を行うことを発表していました。

NTTグループからの報道発表

Amazon の Project Kuiper と NTT、スカパーＪＳＡＴ、戦略的協業に合意 高度な衛星ブロードバンドサービスを日本で提供 ～　日本のお客さまに柔軟性、レジリエンス、可用性に優れたサービスを提供　～ アジア太平洋地域で初の戦略的協業を発表

Amazonからの報道発表

Amazon’s Project Kuiper and NTT/SKY Perfect JSAT Form Strategic Collaboration to Bring Advanced Satellite Connectivity Options to Japan

Project Kuiperについて出てきたことで何かNTTについて触れるかと思っていたら、特に何もありませんでした。。。

本Keynoteから見るAWSの方向性および、AWS利用者が意識すべきこと

「Reinvent with AWS」というメッセージが合うような、これまでのインフラストラクチャ・ストレージ・コンピューティングの進化と来て、昨今の生成AIにおいても利用者側のユースケースに合わせてサービスを進化させていく方向性はAWSのDNAとして根付いています。

AWSとしては、生成AIを利用するにあたり、単にモデルの性能や価格といった訴求をするのではなく、利用時の課題に合わせてアップデートされていくのではと考えています。

これらの課題にAWSが向き合ったのが「Amazon Q」であるといえます。

生成AIを使ったことがある方はわかるかもしれませんが、生成AIをビジネスに活用しようと思うと下記のような課題にあたります。

利用するユースケースとデータ収集

利用するユースケースの選定にあたってはデータやナレッジの収集がされており、定期的に学習できるようにする必要があります。

「Your Data is your differentiator」（あなたのデータがあなたの差別化要因）とも語られていた通り、データそのものはユーザ自身で選択する必要があります。

一方で、データ収集の仕組みは差別化要素ではありません。

Zero-ETLの拡張や今回新発表の「Amazon Q Your business expert」はDropboxやSharepointのデータ収集も可能とのことで、こうした仕組みを簡単に活用できるのはAWSならではと思います。

また、Amazon QではAWSの構築のアシスタント機能を有しており、膨大なナレッジから構成やトラブルシューティングを手助けしてくれるとのことでまさに生成AIの最適なユースケースとしてわかりやすい事例が出てきていると思います。

最適なモデル選択とチューニング

実際にユースケースが決まったところで、次はどんなモデルを選択し、精度を上げるためどのようにチューニングすべきかの課題になります。

ユーザは生成AIの専門家ではないことが多いと思いますので、ここを手助けしてくれると非常に助かります。

• Amazon Bedrock Fine tuning
• Amazon Bedrock RAG with Knowledge Bases

このあたりのサービスが該当するでしょう

最適なインフラストラクチャは何か

生成AIの利用に必要なインフラストラクチャを選ぶことも課題になってきます。以前からAWSでは推論と学習に適したチップセットの開発をしていますがそれだけではなくコストパフォーマンスにも優れている必要があり、AWSにはそのための機能が備わっていますので、これらを選択していく必要があります。

これらの課題解決を簡単に解決できるようになると、生成AIを活用したビジネス変革が拡がっていくのではないかと考えています。

本Keynoteで発表された新サービス（記録のみ）

• Amazon S3 Express One Zone
• AWS Graviton4
• R8g Instance for EC2 -プレビュー提供-
• AWS Trainium2 -2024年提供予定-
• Amazon Bedrock Fine tuning ※Anthoropicのみ今後提供
• Amazon Bedrock RAG with Knowledge Bases
• Amazon Bedrock Continued Pre-training for Amazon Titan Text Lite & Express
• Agents for Amazon Bedrock
• Guardrails for Amazon Bedrock -プレビュー提供-
• Amazon Q -プレビュー提供-
• Amazon Q Code Transformation
• Amazon Q Your business expert
• Amazon Q in Amazon QuickSight
• Amazon Q in Amazon Connect
• Zero-ETL integrations with Amazon Redshift Aurora PostgreSQL/RDS for MySQL/DynamoDB
• Amazon DynamoDB zero-ETL integrations with Amazon OpenSearch Service
• Amazon DataZone AI recommendations -プレビュー提供-
• Amazon Project Kuiper

まとめ

おおむね事前の説明文に触れたストーリーでなおかつ生成AIについてAWSらしい回答であり、期待通りの内容でした。

自身もお試し利用で生成AIについて触れてきましたが、今後は生成AIのソリューションとして当社としても何かアクション出来るのではないかと思います。

生成AIの活用はこれからですが、ベースにクラウド利用がありますのでお客様のクラウド利用を促進できるような取り組みに合わせていければと思います。

NTT東日本では、クラウドの移行や保守のご相談だけではなく、現状の改善点を最新サービスに触れながらご相談いただけるソリューションもご用意しております。

経験値豊かなメンバーがご担当させていただきますので、是非お気軽にお問い合わせください！