セッション一覧

クラウド導入への道のりは「クラウドジャーニー」と称される通り、比較的長い旅路であり、その過程では多種多様な活動が必要となります。
本セッションでは、クラウドジャーニーにおいて必要な活動に加え、成否を分けるポイントについてご紹介します。

田代 靖貴
アマゾン ウェブ サービス ジャパン 株式会社　プロフェッショナルサービス　アドバイザリー・コンサルタント

・Windows アプリケーションの AW 移行、そのポイントとお客様事例

本格化する基幹システム、業務システムのクラウドへのマイグレーション。
認証基盤である Active Directory、アプリケーション基盤の .NET、データベースとしての SQL Server、各種パッケージアプリケーションと多くのお客様が Windows ベースのアプリケーション・システムをご利用中かと思います。
本セッションでは Windows 系アプリケーションのマイグレーションおよびライセンスの有効活用などについて、そのポイントを解説します。

・Oracle Database を AWS に移行する際の、最適な移行先の選び方

AWS でデータベースを実行する方法には多くの選択肢があります。お客様がオンプレミスで使用している Oracle Database を AWS に移行する際に、その選択肢の中から最適なものを選ぶためのガイドラインをご紹介します。

・オンプレミス VMware 環境から AWS への移行

オンプレミス VMware 環境を AWS へ移行する方法について、検討すべきポイントや移行ツールを選ぶ際に考えることなどをご紹介します。

AWS は 10 年以上に渡り、数多くのエンタープライズ IT の設計および検証をお手伝いしてきました。皆様は、その豊富な経験とノウハウの集大成である ”Well-Architected Framework” を入手し、ご活用いただくことが出来ます。

髙山 博史
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 Well-Architected Lead

大手企業におけるクラウドシフトの実例もだいぶ増えてきました。本セッションでは、クラウドジャーニーに基づいて組織や人材育成をどのようにするべきかを AWS の経験則と DNP（大日本印刷）様の成功実例をもとにお伝えします。

ホストスピーカー：

冨田 賢
アマゾン ウェブ サービス ジャパン 株式会社　トレーニングサービス本部 事業開発部 部長

ゲストスピーカー：

和田 剛 様
大日本印刷株式会社　情報イノベーション事業部 C&Iセンター システムプラットフォーム開発本部 CCoEグループ リーダー

梅谷 晃宏
アマゾン ウェブ サービス ジャパン 株式会社　AWS Security, Office of The CISO

セキュリティへの不安や利用方針の未整備が企業におけるクラウドの積極的な導入を未だに阻んでいます。一方で AWS ではクラウドの特性を活かした効率的なセキュリティ対策を実現するための各種 AWS サービスを登場させてきました。
本セッションでは、クラウド導入におけるセキュリティ上の論点と導入を加速するための打ち手を AWS のクラウド適用フレームワークを用いながらご紹介します。

畠中 亮
アマゾン ウェブ サービス ジャパン 株式会社　セキュリティコンサルタント

2018 年 1 月にリリースされた AWS FinTech リファレンス・アーキテクチャ[日本版] は、AWS 上で FinTech システムを構築する上でのセキュリティ・コンプライアンス面における網羅的な考慮事項と、それに対する具体的なソリューションをまとめたものです。しかし実は、その内容は FinTech に限らず広く活用できる AWS のセキュリティサービスを実装した汎用的なものになっています。
本セッションでは、AWS 上でセキュアなシステムを構築する際に役立つ、AWS FinTech リファレンス・アーキテクチャの内容および活用方法を解説します。

塚田 朗弘
アマゾン ウェブ サービス ジャパン 株式会社　シニアソリューションアーキテクト

機械学習を行うためには、まずデータを分析することが不可欠です。またその結果として、ビジネスの KPI や、解決したい問題を定義することからスタートすることが必要です。また、機械学習はツールであり、目的では無いことを常に念頭におき、機械学習以外の解決方法も合わせて検討することが成功への近道です。
AI/ML テーマでは、機械学習をイノベーションや業務改善に適用するいくつかの事例を紹介し、どのようなエリアで活用できるのか、そしてそのための第一歩として何を行うべきかを議論します。

澤田 大輔
アマゾン ウェブ サービス ジャパン 株式会社　事業開発部 マネージャ

IoT の定着によりコネクテッドデバイスが急増し、デバイスから収集される様々なタイプのデータを分析し、ビジネス価値を見出すことが重要になっています。一方で、ノイズ除去など IoT データならではの特性を考慮することや、ここ最近では、映像、音などの非構造データの取り扱いへの課題も見受けられます。
本セッションでは、いち早く取り組みを進められているお客様の事例紹介と、IoT データを効率的に分析する手法や、故障予測、要因分析など機械学習などを用いた予測モデルの作成、エッジデバイスの制御を簡単に実現する AWS IoT ソリューションについて紹介します。

榎並 利晃
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 部長 シニアソリューションアーキテクト

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、機械学習、IoT 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。
本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、データ分析基盤刷新を実現された全日本空輸株式会社さまによる導入事例を含めて、ご紹介させていただきます。

ホストスピーカー：

一栁 健太
アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社　事業開発部 マネージャ

ゲストスピーカー：

筆島 一 様
全日本空輸株式会社 業務プロセス改革室 IT サービス推進部 データ戦略チーム リーダー