AWS Innvoate 2018
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ビジネスを加速させるためのデータドリブンデシジョンを

昨今、今後あらゆる産業において必須技術となるといわれているマシンラーニング(機械学習)と AI (人工知能)、それに伴うデータの管理や分析、日常の生活にも寄り添ってきている IoT 技術その実装技術が日々求められています。安定した巨大なストレージの共有、瞬時なコンピュートリソースの拡張が可能なクラウドサービスがどの様にビジネスにインパクトを与えるのでしょうか。
本イベントでは、動画解析なども取り入れた、クラウドを活用したマシンラーニングの実装方法や、AWS 関連サービス、そしてお客様の先進的な使い方をされている事例についてご紹介いたします。セッションは 、マシンラーニングトラック、Analytics トラック、また、実際にコードを書かれるデベロッパーやエンジニア、アプリ開発者向けのワークショップをご用意しております。

Who Should Attend?

クラウド活用をさらに拡大したい方

すでに AWS クラウドを導入済で、さらにクラウドの活用場面を拡大したいとお考えの皆様に、Amazon Machine Learning (機械学習) ・AWS IoT など今話題のテクノロジーに関する AWS の最新情報を盛り込んだテクニカルセッションをご用意しています。クラウドでビジネスにイノベーションを起こしたい方、最新の事例をお探しの方に最適です。

 Workshop で実際に AWS の演習をしたい方

AWS Solution Days で予定している Workshop は、AWS IoT / Amazon Machine Learning / Amazon Sagemaker、Datalake 、Amazon Connect  の 3つのメニューをご用意しております。通常の Workshop を3時間に凝縮しお届けします。実際に導入をご検討されていて、AWS に触れてみたいかた向けの Workshop となります。ご自身のパソコンをご持参の上、ご参加ください。


セッションとWorkshopの開場時間・開始時間が異なっております。
時間のお間違えのないよう必ずご確認の上お申込みください。

TIME

 

SESSION

 

TIME

WORKSHOP

10:00

開場 9:45 開場
10:45- 11:45 基調講演 10:30 - 13:30 【受付終了】 
- Workshop 1 - 
Deep Learning Computer Vision Workshop
 
【受付終了】
-Workshop 2 - 
Amazon Connect をベースにした次世代コンタクトセンター体験ハンズオン
11:45- 13:00 休憩
午後の部  ML ・ IoT トラック Analytics トラック
13:00-13:40 【 AWS 】
AWS で実現する Machine Learning (機械学習)の世界
【 AWS 】
Amazon のイノベーションを支えるビッグデータとAWS
13:30 - 14:30 休憩
14:00-14:40 【お客様事例】
サーバーレスアーキテクチャで実現するグローバル空調 IoT プラットフォームへの挑戦
【お客様事例】
グッデイの挑戦 データと向き合えば、気づく未来がある
14:30-17:30 【受付終了】
 - Workshop 3 
Deep Learning Computer Vision Workshop
【受付終了】
- Workshop 4 -
Data Lake 構築ハンズオン 
15:00-15:40 【お客様事例】
AI / ML を活用し、害虫・ネズミと戦う IoT ソリューション ~害虫駆除業界のゲームチェンジャー~
【お客様事例】
実践 Amazon Redshift
16:00-16:40 【お客様事例】
ハカルスにおける AWS を活用した機械学習プロジェクトの進め方
【お客様事例】
製薬企業におけるクラウドを活用したデータ可視化・分析 - 実消化データの可視化事例
17:00-18:00
(事前予約制個別相談会)
受付開始

基調講演の終了時間は、2018年8月10日時点の予定となり、当日は終了時間が異なる可能性があります。

注意事項をよくお読みいただいた上で、ご希望のセッション、ワークショップを選択してください。
下記の注意事項を必ずご確認いただいた上でお申込みお願いいたします。

【お申込み時】
※1. セッション時間、タイムテーブルを必ずご確認の上、重複した時間のセッションを選択されないようご注意願います。
※2. Workshop はご自身の Wi-Fi 環境に接続ができるパソコンを持参可能な方のみお申込み可能です。
※3. Workshop 参加時、個人の AWS アカウントが必須です。
※4. 後日、トラック受講票をお申込みいただいたトラック毎に送信いたします。必ずお申込みいただいたトラック受講票を受信されたかご確認ください。トラック受講票が届かない場合、イベント事務局 ( aws-eventinfo@kine.co.jp ) までお問合せください。
※5. 9月ご案内予定の個別相談会は、申込多数の場合は抽選制とさせていただきます。受講票とは別にご案内いたします。

【当日】
※1.トラック受講票は、ご選択いただいたセッションのお座席を確約するものではございません。当日の混乱を避けるため、お早めのご来場をお願いいたします。
※2. Workshop 参加時、Wi-Fi に接続可能な PC と個人の AWS アカウントが必須です。PCのレンタルのご用意はありません。
※3. 当日はそれぞれのトラック受講票とお名刺 2 枚を必ずご持参いただき、受付にて提示をお願いいたします。
※4. 個別相談会にお申込みいただいたお客様は、個別相談会受付で時間が記載された案内メールをご提示ください。

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アマゾンでは、データドリブンによるビジネスの改善を継続的に実施することで顧客の要望に対応してきており、昨今取り上げられることの多くなってきた機械学習も過去20年以上に渡りサービスの改善に適用しています。AWS はミッションの一つとして、すべてのお客様がデータドリブンでのビジネス改善を簡単に実施できるようにするというものがあり、本日は、アマゾン・AWS がどの様にしてデータドリブンを実施し、機械学習をはじめとするアナリティクス、IoT、データレイクなどに活用しているかご紹介するとともに、 AWS を活用されているお客様の先端事例を交え、聴講者の皆様がデータドリブンし自らのビジネスに繋げられるヒントをご紹介します。 

Who Should Attend?

安田 俊彦
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社
事業開発本部 本部長

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山口 誠二 氏
特定非営利活動法人 エフエム和歌山
クロスメディア局長


 AWS 上で Amazon Machine learning と AWS IoT を実際に活用されている事例を参考にビジネスのヒントをお探しのお客様へ

AWS 上でのビッグデータ&ログ分析およびデータレイクの構築に関心をお持ちの全てのお客様へ

オープニングセッション
AWSで実現するMachine Learning(機械学習)の世界

Who Should Attend?

澤田 大輔
アマゾンウェブサービスジャパン株式会社
事業開発本部 プラットフォーム事業部 マネージャー


アマゾンでは創業以来20年以上に渡り、機械学習を活用してきました。AWS ではアマゾンでの経験を基に、すべてのエンジニア及びサイエンティストが、気軽にかつ容易に機械学習を使えるように機械学習サービスを提供しています。本セッションでは AWSの機械学習のサービス概要とそのユースケースを解説します。

オープニングセッション 
Amazonのイノベーションを支えるビッグデータとAWS

Who Should Attend?

一柳 健太
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社
事業開発本部 プラットフォーム事業部 マネージャー

取り扱うべき情報量の爆発的な増加、多種多様なデバイスからデータが生成されている今日、データ活用はより複雑度を増しています。その中で過去20年以上に渡りAmazonではビッグデータを活用したイノベーションへの取り組みを継続しています。このセッションではイノベーションを支えるAWSのData Lake/Analyticsサービスに加え、お客さまの導入事例を含めて、ご紹介させていただきます。

サーバーレスアーキテクチャで実現するグローバル空調 IoT プラットフォームへの挑戦

Who Should Attend?

北村 拓也 氏
ダイキン工業株式会社

空調総合メーカーとしてグローバルに事業を展開するダイキンでは、IoT・AI 技術を取り込み、機器売りからソリューション事業への発展に向けて、空調 IoT プラットフォームの開発に挑戦しています。 各国に存在する多種多様な空調機を利用しているユーザーのニーズを満たす様々なサービスを創出するためには、変化するビジネス規模に合わせたコスト最適化と運用の省力化を実現するプラットフォームが必要です。 その実現に向け、AWS を最大限に活用したサーバーレスアーキテクチャと運用自動化に取り組んでいる今の状況をご紹介します。

グッデイの挑戦 データと向き合えば、気づく未来がある

Who Should Attend?

光嶋 章 氏
嘉穂無線ホールディングス株式会社 システム部長

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宮田 和三郎 氏
株式会社カホエンタープライズ 最高技術責任者CTO

嘉穂無線ホールディングス株式会社は、北部九州・山口に 63 店舗を展開する「グッデイ」を運営しています。 嘉穂無線ホールディングスが、IT インフラのクラウド全面移行から見えてきた AWS 活用法についてご紹介します。 また、Amazon Redshift と BI ツールを駆使し従来手法の約 1/10 以下(当社比)のコストと期間が実現可能に。データの戦略的活用、経営改革についてご紹介いたします。

AI/ML を活用し、害虫・ネズミと戦う IoT ソリューション 
~害虫駆除業界のゲームチェンジャー~

Who Should Attend?

片山 淳一郎 氏 
環境機器株式会社
代表取締役社長 


防虫コンサルティング商社の環境機器株式会社は、害虫駆除業界において AI/IoT 技術を活用した新サービスを開発、サーバーレスアーキテクチャで構築したシステム「ペストビジョン」を実用化した。害虫・ネズミの生息調査業務の自動化・遠隔監視化により、問題発生時の早期発見・早期解決が可能、害虫駆除サービスを受ける側とのデータ共有も可能になる等、防虫管理の品質向上と大幅な省力化を実現。業界では世界的にも注目されているゲームチェンジングな新サービスとして期待されている。

実践  Amazon Redshift
 

Who Should Attend?

佐野 玄 氏
日本経済新聞社
B to C ユニット・データチーム

日経では、電子版を中心に 300 人以上のユーザーにアドホックなクエリーを実行できる環境を提供するため、Amazon Redshift をデータの永続性と処理速度の観点から「プライマリー」のデータベースと位置付けています。このセッションでは、多数のユーザーが大規模データにクエリーする環境をどのように最適化しているか、実際のチューニングについてご紹介します。 

ハカルスにおける AWS を活用した機械学習プロジェクトの進め方

Who Should Attend?

染田 貴志 氏
株式会社ハカルス

取締役 CTO 

ハカルスではスパースモデリングというデータ解析手法を基軸に、機械学習を用いたソリューションを主に医療や製造業のお客様向けに提供しています。機械学習を利用したプロジェクトの進め方は、POC やパイロットと呼び荒れるフェーズから入ることも多く、一般的なシステム開発と異なった特徴があります。そういったプロジェクトを進める中で AWS の各種サービスをどのように活用しているかといった所をご紹介しながら、これから機械学習プロジェクトに取り組まれる方に、具体的なイメージをお持ちいただけるようなお話ができればと思います。

【製薬企業におけるクラウドを活用したデータ可視化・分析 - 実消化データの可視化事例

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鴻池 明 氏 
フィラーシステムズ株式会社 代表取締役

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近藤 佳文 氏 
太陽ファルマ株式会社 営業統括部長

AWS を活用した製薬企業様向けシステム提供を進めているフィラーシステムズ株式会社では、製薬業界として非常に重要な情報である薬の販売データである、実消化データを体系的に短時間で収集・解析できる実消化システムを Amazon QuickSight を活用して構築いたしました。同システムを提供する立場から、クラウドを活用したシステム提供のメリット等についてお話しいたします。また、同システムを活用することで、構築期間 1 ヶ月という短期間で実消化システムの導入を実現された
太陽ファルマ様から、製薬企業におけるクラウドを活用したデータ可視化・分析の導入効果などについてお話しいただきます。


下記の注意事項を必ずご確認いただいた上でお申込みお願いいたします。
※1.セッション時間、タイムテーブルを必ずご確認の上、重複した時間のセッションを選択されないようご注意願います。
※2.Workshopはご自身のWi-Fi環境に接続ができるパソコンを持参可能な方のみお申込み可能です。PCのレンタルのご用意はありません。
※3.Workshop参加時、個人のAWSアカウントが必須です。
※4.事前知識が必須のWorkshopがございますので、必ずセッション概要をご覧ください。

午前の部
( 10:30 ~ 13:30 )

Workshop 1
Deep Learning Computer Vision Workshop

sagemaker

概要:
Deep Learning はさまざまな業務で利用されるようになってきています。本セッションではDeep Learning が適用されることの多いユースケースである画像認識をテーマとして取り上げます。Deep Learning のフレームワークの1つであるMXNet/Gluonを利用し、SageMaker上での画像認識モデルの作成、業務アプリケーションとの連携の仕方などをご紹介します。また、簡単な画像認識モデルの作成方法について、サンプルのNotebookを利用したハンズオンの実施を予定しています。

対象のお客様:
機械学習の知識をお持ちで、python による機械学習プログラミングの経験のある方

参加時に必要な知識:
機械学習の知識をお持ちで、python による機械学習プログラミングの経験のある方を対象とします。SageMaker では Jupyter を python プログラミング環境として利用しますので、Jupyter の利用経験があることを推奨します。

当日お持ちいただくもの:
ハンズオンを行いますので、下記お持ちください。(PC の貸し出しは行いません。会場で WiFi 利用可能です。)

・WiFi 環境に接続可能な PC
・開設済み AWS アカウント
・商用環境でご利用中のアカウントでのハンズオン実施は非推奨とさせていただきます。今回のハンズオン用に作成ください。
・IAM アカウントで参加される場合は、事前に下記に記載の手順に従って必要とされる Permission を設定してください。
【手順】https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-roles.html

Workshop 2 
Amazon Connect をベースにした次世代コンタクトセンター体験ハンズオン

amazon-connect

概要:
Amazon Connect は、あらゆる規模の顧客窓口をセルフサービスで構築し、より良いサービスを低コストで提供できるクラウド型コンタクトセンターサービスです。専門知識のないユーザーでも、Amazon Connect のセルフサービス式のグラフィカルインターフェイスを使って、簡単にコンタクトセンターを構築することができます。このハンズオンでは、画面を講師のガイドに沿って操作しながら、実際に Amazon Connect でシンプルなコンタクトセンターをご自身で作成・構築して動かしていただきます。またAmazon Lex, Transcribe, Comprehend などを組み合わせた次世代コンタクトセンターのコンセプトも合わせて体験していただきます。
※講義・解説は日本語で実施しますが、言語系サービスの動作体験は英語になりますので予めご了承ください。

対象のお客様:
Amazon Connect に興味をお持ちの全てのお客様

参加時に必要な知識:
AWS アカウントを持っており、AWS コンソールの基本操作がわかること。

当日お持ちいただくもの:
WiFi 環境に接続可能な PC
参加者個人の AWS アカウント
携帯電話(ハンズオンで構築した環境からの発着信のため)

※お忘れになった場合は、ハンズオンを受講できません。ご注意下さい。
※お持ちの携帯電話への発着信に伴う実費は、お客様にてご負担をお願いいたします。
(ハンズオンでは、日本の 050/0800 番号を使用します。)

午後の部
( 14:30 ~ 17:30 )

Workshop 3 
Deep Learning Computer Vision Workshop

sagemaker

概要:
Deep Learning はさまざまな業務で利用されるようになってきています。本セッションではDeep Learning が適用されることの多いユースケースである画像認識をテーマとして取り上げます。Deep Learning のフレームワークの1つであるMXNet/Gluonを利用し、SageMaker上での画像認識モデルの作成、業務アプリケーションとの連携の仕方などをご紹介します。また、簡単な画像認識モデルの作成方法について、サンプルのNotebookを利用したハンズオンの実施を予定しています。

対象のお客様:
機械学習の知識をお持ちで、python による機械学習プログラミングの経験のある方

参加時に必要な知識:
機械学習の知識をお持ちで、python による機械学習プログラミングの経験のある方を対象とします。SageMaker では Jupyter を python プログラミング環境として利用しますので、Jupyter の利用経験があることを推奨します。

当日お持ちいただくもの:
ハンズオンを行いますので、下記お持ちください。(PC の貸し出しは行いません。会場で WiFi 利用可能です。)

・WiFi 環境に接続可能な PC
・開設済み AWS アカウント
・商用環境でご利用中のアカウントでのハンズオン実施は非推奨とさせていただきます。今回のハンズオン用に作成ください。
・IAM アカウントで参加される場合は、事前に下記に記載の手順に従って必要とされる Permission を設定してください。
【手順】https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-roles.html

Workshop 4
Data Lake 構築ハンズオン

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概要:
幅広いデータソースからの構造化データまたは非構造化データの集中リポジトリとして使用できる Data Lake は、データの保存と分析の方法として多くの企業に取り入れられています。本ハンズオンでは、以下の AWS サービスを使用して実際に分析パイプラインを構築することを通して、Data Lake と ビッグデータ分析基盤構築の実感を持って頂きます。
本日は、お客様のニーズ・課題に合わせて下記①~⑥を選択し組合わせての受講が可能です。

① はじめの準備。主に使用する AWS サービス:Amazon VPC, Amazon EC2, AWS Cloudformation, AWS IAM
② アプリケーションログをリアルタイムで可視化する主に使用する AWS サービス:Amazon Elasticsearch Service
③ アプリケーションログのリアルタイム可視化とアラーム主に使用する AWS サービス:Amazon CloudWatch, AWS Lambda, Amazon Elasticsearch Service
④ アプリケーションログの永続化と長期間データの分析と可視化主に使用する AWS サービス:Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon S3, Amazon Athena, Amazon QuickSight
⑤ クラウド DWH を使用したデータ分析主に使用する AWS サービス:Amazon Redshift, Amazon Redshift Spectrum
⑥ サーバーレスでデータの ETL 処理主に使用する AWS サービス:AWS Glue, Amazon Athena

基本形としては以下の順番で行って頂くことを推奨しています。
・ニアリアルタイムデータ分析環境(※ラムダアーキテクチャのスピードレイヤ)の構築をしたい① → ② → ③
・長期間のデータをバッチ分析する環境(※ラムダアーキテクチャのバッチレイヤ)の構築をしたい① → ④ or ⑤ → ⑥
・コスト最適化も含めたラムダアーキテクチャ(※)によるデータ分析環境全体を構築したいすべて実施


対象のお客様:

プロダクション環境におけるデータ保存/活用方法をご検討中のエンジニア、リーダー、マネージャー
※ビッグデータ分析基盤構築のご経験はないが、これから挑戦したいという方に最適な内容となっています。

参加時に必要な知識:
・AWS の利用経験があり現在も AWS をご利用中であること。
・Linux サーバーの初級操作経験があること。(EC2 に SSH ログインし、vi などを用いて EC2 上のファイルを編集したことがある)
・使用する AWS サービスの上限数に対し余裕があること。使用する可能性のある AWS サービスは「紹介文」に記載の通りで、1以上の余裕があれば問題ありません。各サービスの上限数は、下記「AWS サービス制限」ページを参照ください。
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/general/latest/gr/aws_service_limits.html

当日お持ちいただくもの:
WiFi 環境に接続可能な PC
参加者個人の AWS アカウント

※お忘れになった場合は、ハンズオンを受講できません。ご注意下さい。

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本イベントに関するお問い合わせは、イベント事務局 ( aws-eventinfo@kine.co.jp ) までご連絡お願いします。 

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