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 Developer の方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

9:15

開場 9:45 開場
10:00-11:30 基調講演 10:30 - 13:30
- Workshop 1 - 
Deep Learning Computer Vision Workshop

*Workshop3と同じ内容です
【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
11:30 - 13:00 休憩
午後の部 【受付終了】
 ML / IoT
トラック
【受付終了】
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】
AWS で構築する機械学習を用いた画像・映像解析ソリューション

物流現場における機械学習による映像解析の活用について
【お客様事例】
AWS で作るリアルタイム MA・コスト効率と性能を追求した Lambda Architecture
14:30-17:30
- Workshop 3 - 
Deep Learning Computer Vision Workshop

*Workshop1と同じ内容です
【受付終了】
- Workshop 4 - 
Data Lake 構築ハンズオン
15:00-15:40

【 AWS 】
AWS が提供する IoT サービスの最新情報と機械学習 & IoTの活用事例 

 

【お客様事例】
AWS Quick Sightを利用してビジネスにインパクトを与えるための取り組み事例
16:00-16:40 【 AWS 】
Amazon SageMaker で始める機械学習
【 AWS 】
データレイクを AWS 上で構築・運用するためのベストプラクティス
17:00-18:00
(事前予約制個別相談会)
お申込はこちら

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ご提示ください。


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、データレイクなどを活用するかをご紹介し、プロジェクトを実際に推進されていて AWS を活用し課題を解決したい IT の方にデータドリブンデシジョンを具体的にイメージできる内容をご紹介します。

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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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浜本 階生 氏
スマートニュース株式会社
代表取締役社長 共同CEO

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工藤 卓哉 氏
Accenture USA
Accenture Data Science Center of Excellence グローバル統括 兼
株式会社ARISE analytics Chief Science Officer(CSO)



 AWS における機械学習の世界をお客様事例とともに、IoT ・SageMaker の活用方法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

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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

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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。

(ニチレイ様) 物流現場における機械学習による映像解析の活用について
(Automagi 様)AWS で構築する機械学習を用いた画像・映像解析ソリューション

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北川 倫太郎 氏
株式会社ニチレイロジグループ本社
業務革新推進部長

物流の倉庫内のオペレーションでは、人間の目に頼る作業が多くの割合を占めています。ニチレイロジグループでは、それらの作業を、ディープラーニングを使った映像解析で解決するため、AWS 上での AI 開発を得意とする Automagi 社と今年の 2 月からプロジェクトを開始しました。機械学習を活用した映像解析の事例と実際にプロジェクトに取り組んでみてわかったことを、具体的に紹介します。

井上 大樹 氏
Automagi 株式会社
開発部

5 年ほど前から急激に進化を遂げてきたディープラーニング技術は特に画像・映像認識の分野で注目されてきました。私たちは AWS を使ってそれらの技術を活用したソリューションを提供しています。最新のディープラーニング技術とそれらを活用したソリューションの例とともに、どのように AWS で構築しているのかをご紹介します。

 

AWS で作るリアルタイム MA・コスト効率と性能を追求した Lambda Architecture

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


ストリームデータ処理基盤「 Atlas 」を構築して 2 年が経ち、現在はリアルタイムマーケティングオートメーションも AWS 上で稼働しています。 1 日 1 億レコードを超すコミュニケーションログを電子版の運営に即効性のある形で活かすため、Lambda Architecture を意識し、リアルタイム性、堅牢性、拡張性、そしてコスト効率を追求しました。このセッションでは具体的なシステム構成とその背景にある狙い、コスト効率を高めるための戦略についてお話しします。

AWS が提供する IoT サービスの最新情報と機械学習 & IoTの活用事例

Who Should Attend?

園田 修平
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社
技術統括本部 ソリューションアーキテクト

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佐藤 雅則 氏
アイシン・エイ・ダブリュ株式会社
生技開発部GM

IoT はすでに実運用フェーズに入っており、多くのお客様が AWS の IoT ソリューションを活用してビジネス成果を生み出しています。それに伴い、AWS の IoT サービスも、お客様のフィードバックを受けながら常に進化を続けています。本セッションでは AWS が提供する IoT サービスの最新情報をお伝えするとともに、IoT と機械学習と組み合わせることでどのような課題を解決できるのか、お客様の事例を交えてご紹介します。

AWS Quick Sightを利用してビジネスにインパクトを与えるための取り組み事例

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高岡 将 氏
株式会社リクルートテクノロジーズ
ITエンジニアリング本部 技術フェロー


リクルートテクノロジーズでは、サイト、アプリ、インフラなど様々な観点から分析を行っております。今回はインフラ観点から、ビジネスへインパクト与えるまでに発展した事例について、 Amazon QuickSight を利用した理由と現行からの移行、それにより得られた効果を中心にお話しさせていただきます。
 

Amazon SageMaker で始める機械学習

Who Should Attend?

鮫島 正樹
アマゾンウェブサービスジャパン株式会社
技術統括本部 ソリューションアーキテクト


機械学習は画像認識、自然言語処理といった非常に困難なタスクに対して大きな成果をあげており、機械学習を利用したソリューションに期待が集まっています。AWS では、機械学習のためのマネージドサービスである Amazon SageMaker を提供し、機械学習ソリューションの効率的な開発と運用を支援します。本セッションでは、機械学習のプロセスを概観し、Amazon SageMaker の機能について説明するとともに、一例として画像認識を行う手順を紹介します。

データレイクを AWS 上で構築・運用するためのベストプラクティス

Who Should Attend?

志村 誠
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社
技術統括本部 ソリューションアーキテクト


AWS 上でデータを活用する際のベストプラクティスとしてデータレイクがあります。本セッションではデータレイクが必要とされる背景、構築・運用するために利用可能な AWS サービスやアーキテクチャ、そして考慮するべきポイントについてご説明します。


午前の部
( 10:30 ~ 13:30 )

Workshop 1
Deep Learning Computer Vision Workshop

* Workshop 3 と同じ内容です

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

* Workshop 1 と同じ内容です

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

datalake

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。
本日は下記の ① ~ ⑥ を、お客様のニーズに合わせてコースを選択し組合わせて選択することが可能です。

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。


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。