COLUMN

2023.12.06 ｜ Writer：NTT東日本　白鳥翔太

AWS Top Engineer 2023が見るAWS re:Invent 2023 Dr. Swami Sivasubramanian Keynoteで発信された注目メッセージとレポート

	こんにちは、白鳥です。 re:Invent 2023の現地レポートをお届けします。 ※執筆日は会期中となりますが、掲載は終了後の可能性となります。

こんにちは、白鳥です。

re:Invent 2023の現地レポートをお届けします。

※執筆日は会期中となりますが、掲載は終了後の可能性となります。

本コラムでは11月28日(火)朝に行われたDr. Swami SivasubramanianのKeynoteで発信されたメッセージや技術的な注目ポイントについて解説していきたいと思います。

本コラムにおいては、個別の新サービスの内容については触れません。

本Keynoteの位置づけ
注目のメッセージ: 「What will you create?」; 「Intelligence Augmentation」; 「Data + Generative AI」
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
本Keynoteで発表された新サービス（記録のみ）
まとめ

本Keynoteの位置づけ

Dr. Swami SivasubramanianはAWSのデータとAI分野におけるバイスプレジデントとなります。

例年は機械学習の進化や、それに伴うAWSの新サービスを発表してきました。

今年は説明文にあるとおり、Generative AIの実際のユースケースや体験を語るとありましたので、今回のKeynoteの中でも最も深いキーワードが出てくるのではないかと考えていました。

注目のメッセージ

「What will you create?」

昨日のAdam Selipsky氏のKeynoteの対になる言葉だと思いました。

Reinventという言葉は既存の要素を根本から見直して改善する取り組みであることに対して、Createは無から有を生む出す創造です。

つまり、このメッセージは生成AIで何を作りたいの？という根本的なことを明らかにすることが大切だというメッセージだと捉えました。

「Intelligence Augmentation」

AI以前に、人と機械の関係性は産業革命以降変わらず相互に補完する形であり、人が決断をして前に進めるための拡張として機械やプログラム、AIが存在することを改めて伝えておりました。

世界初のプログラマーである、Ada Lovelaceの「The Analytical Engine can follow analysis, but its province is to assist us in making available what we are already acquainted with.」という言葉を引用したのも、上記のメッセージ性を強くするためのものだと感じています。

「Humans create innovations」（訳：人がイノベーションを創造する）

「Humans lead development」（訳：人が開発を先導する）

「Humans provide feedback」（訳：人がフィードバックを提供する）

というメッセージもあり、改めて人の役割の大切さも主張していました。

「Data + Generative AI」

先ほどの人と機械において、機械側の要素のメッセージです。

前日の基調講演の繰り返しにもなるように、データそのものが差別化要素であるということを改めて念頭に置いて進める必要性があります。

例えば、Amazonでは長年Machine Learningに取り組んでおり、商品検索と個人化した体験を届けてきたことや、ゲスト登壇のINTUIT社においても、生成AIに正確性を求めるためにはデータが必要なことと、継続的な改善の取り組みを通じてUIを改善し続けていく取り組みを紹介していました。

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

AWSの生成AIへの取り組みは「Data + Generative AI」であり、単に生成AIのモデルを強化するだけではなく、データ基盤側に手を入れていく方向性と感じました。

データ基盤を強化する際に、AWSはプラットフォーム側を強化すること、そしてユーザ側はデータそのものを強化する必要性があるということです。

ファインチューニングやテストの工程を支援する、前日のzero-ETLと同様にデータを早く活用できる仕組みを作る、といった課題に対して対応するサービスを発表しておりました。

これまでのAWS re:InventのKeynoteでも「データ活用が大切だ」といった話は出てきていましたが、生成AIの取り組みを通じてより具体化したように思えます。

データそのものを強化することに対しては、シンプルなメッセージであったと考えています。

「まずやってみる」ことと、仮説志向で改善し「小さく作って大きく育てる」といった、クラウドを活用する際の指針と大きく変わらず、繰り返しになりますが「まずやってみて、大きくしていく」ことでデータが磨かれ、差別化要素につながっていく。それを実行できる体制や組織文化を作っていくことが必要であるということです。