Category: Industries

シリーズでご紹介してきた「新型コロナ対策パーソナルサポート（行政）」プロジェクトは、そもそもビッグデータを集める上でもLINE社の尽力がなければ成り立たない取り組みでした。AWSでは、今回のプロジェクト以外にも同社との協業プロジェクトを複数実施しております。今回のブログでは番外編としてその内３つのプロジェクトをご紹介いたします。 ユーザー接点拡大とセキュアなデータ活用を実現 「LINE DX Program with AWS」 最初に紹介する「LINE DX Program with AWS」は、高いセキュリティ環境でスピーディーなシステム構築を実現できるAWS、そして月間利用者数8,600万人（2020年９月現在）のユーザー基盤と優れたUXをあわせ持つLINEを活用することで、企業のDXを支援するためのプログラムです。デジタル活用の岐路に立っている多くの企業は、DXの取り組みの中でまったく新しいビジネスモデルやサービスを生み出し、これまでとは異なるユーザー層や市場へアプローチすることが必要になります。例えば、オフラインを前提としたビジネスを、非接触を意識したオンラインとオフライン併用のビジネスに変えることが考えられます。その際に、オンラインとオフラインの融合や新たな体験価値の創出、市場認知を高めるための幅広いチャネルやマーケティング活動を基本とした顧客中心のサービスデザインをすることが不可欠です。 「LINE DX Program with AWS」プログラムは、オンラインとオフラインの両面でタッチポイントを持つLINE上でサービスを公開することで、APIによる技術提供の範囲を超えて、企業のDX実現における課題解決と新しい顧客体験の創造をサポートします。LINE社 マーケティングソリューションカンパニーの佐藤将輝氏は、本プログラムの意義を次のように説明しています。 「本プログラムの参画企業は、システム面においては『AWSによってクラウドシフトされた高いセキュリティレベルと柔軟性』、サービス面においては『多くの人がオンライン・オフラインで日常的に利用するLINEをベースとした自然なユーザー体験』を満たすソリューションを提供できます。DXは小さなチャレンジの積み重ねの上に成り立ちますが、AWSとLINEを使うことでハードルを低くしてDXにチャレンジできます」 本プログラムをはじめ、AWSでは技術とビジネスの両面で支援メニューを充実させて、AWSパートナーネットワークの拡大やAWSパートナー同士のつながりを促進しています。例えば、LINE社主催による、クライアント・パートナーとともに最新のCX（顧客体験）を考えるオンラインイベント「LINE CX DAY 」でも、AWSのパートナーであるACCESS社、アイレット社、サーバーワークス社が参画を発表。その後、アクセンチュア社、ゆめみ社など参画企業が増加しています。AWSの岡﨑貴紀も、次のようにサービスの抱負を語ります。 「AWSはパートナーと共に企業のDXを支える基盤として幅広く支援をしています。本プログラムによって、AWSパートナーが両社のプラットフォームの橋渡しをすることで、DXの取組みが浸透し、社会がより良いものに変わっていくことを期待しています」  福岡市モデルを地方自治体向けに汎用化＆ソースコードを無償提供 続いて紹介する「LINE SMART CITY GovTechプログラム」は、自治体が汎用的に活用できるLINE公式アカウントの機能を開発し、ソースコードを無償提供するというものです。LINE Fukuoka社が主導しており、バックエンドシステムの標準クラウド環境としてAWSが選定されています。きっかけとなったのは、2018年からLINE Fukuoka社とLINE社が福岡市とともに進めてきた市のスマートシティ化に向けた取り組みです。その中核となる「福岡市LINE公式アカウント」において、市民と行政のコミュニケーションをサポートする機能を開発・提供してきました。例えば、自分が欲しい情報だけを受け取ったり、市民が道路や公園などの損傷を報告したり、粗大ゴミの収集依頼を申請・決済したりできる機能などです。その利便性が評価され、福岡市LINE公式アカウントの友だち数は170万人を超えています。 この福岡市の事例に対し、他の自治体からも同様の取り組みをしたいとの要望が多数寄せられました。そこで、他の自治体が汎用的に利用できるように機能を再開発し、開発したソースコードを誰でも利用できるように無償提供したものが「LINE SMART CITY GovTechプログラム」です。LINE Fukuoka社 GovTech推進チームの乾友輔氏は、本プログラムの企画背景を次のように説明しています。 「自治体向けのLINE公式アカウント活用については、LINE社が『地方公共団体プラン』を提供していますが、福岡市のように機能を十分に活用できている例は多くありません。そこで、より活用を促進させるために今回のプログラムを企画しました。開発にあたっては、セキュリティ水準の担保、コストの最適化、柔軟性・可用性向上の観点からクラウドサービスの利用を前提としました。AWSを利用する場合は、自治体や開発事業者は本プログラムで提供するソースコードを改変する必要がないため、導入工数や導入期間の削減が期待できます」 AWSでは、バックエンドシステムの標準クラウド環境を提供するとともに、各地のAWSのパートナー、開発企業と連携して導入支援も行っていきます。AWS パブリックセクター技術本部 部長の豊原啓治は、次のようにコメントしています。 「システム開発に際し、自治体として地元企業を活用したいという要望も多いことから、AWSとしては全国レベルのAPNパートナー、開発企業への支援、教育を推進していきます。コロナ禍での社会経済活動を支援するため、自治体にもかつてないほどの迅速性が求められています。限られた時間で思考錯誤を繰り返しながら、まずは新しいサービスをローンチし改善を繰り返していくことが必要とされており、本プログラムはその一助になると考えています」  コロナ禍で急進する医療・ヘルスケアICTの社会実装 最後に紹介するのは、2020年9月12、13日に開催された「モバイルヘルスシンポジウム2020」です。「医療・ヘルスケアICTの社会実装に向けた最新動向と課題」をテーマに、先端分野への取組みを加速している医療関係者、それを技術的に支える専門家や有識者が集い、網羅的なディスカッションを行いました。議論の結果を踏まえ、現在、政策提案の作成が進められています。 本記事の執筆を担当したAWS遠山仁啓も実行委員として参加するとともに、「AWSの医療ICT分野における取り組み」と題した講演で国内外の最新トピックスやクラウドのメリット、スタートアップ企業やゲノム領域での活用事例を紹介しました。 本シンポジウムを主催するITヘルスケア学会では、日本における国民の医療・健康の増進に資する効果的なICT利活用のあり方について議論してきました。2019年11月にも、オンライン診療をめぐる国内外の動向をテーマにした「モバイルヘルスシンポジウム2019」を開催。同年12月には政策提案を公表していましたが、正直なところ当時は、日本での医療ICT化の推進が社会に定着していくにはまだまだ時間がかかると見られていました。ところが、新型コロナウイルス感染症の世界的流行によって、日本でもオンライン診療の時限緩和が行われるなど大きく状況が変わったのです。 本シンポジウムはそうした事態を受けて、本格的な医療・ヘルスケアICTの社会実装と課題を早急に議論するために急遽開催されました。私とともに実行委員として参加したAWS 公共政策部 シニアマネジャーの矢野敏樹は、次のようにコメントしています。 「コロナ禍で自粛が続く中、AWS公共政策チームでは社会のために何か貢献できないかと議論を重ねていました。そして、LINE社の公共政策室とのつながりから、ITヘルスケア学会の力をお借りして、オンライン診療の時限緩和の恒久化など、テクノロジーを用いた医療サポートを加速させる議論の場を設け、さらに提案書を作って政府に働きかけることになりました。現在、政策提案を取りまとめ中で、出来上がり次第、政策決定に関与される方などを回り、現場からの提案を行いたいと考えています」 また、実行委員としてともにシンポジウムの開催・運営に携わったLINE社からは、コロナ禍に対するスマートフォンを活用したデータ収集・解析という観点での講演やLINEヘルスケア社によるオンライン診療サービス「LINEドクター」の説明などがありました。LINE社 公共政策室の原田光輝氏は次のように話します。 「本シンポジウムは、コロナ禍の影響によりオンライン診療の時限措置が行われるという、ヘルスケア業界において劇的な変化が起こった中での開催でした。LINEヘルスケア社としても、オンライン診療サービス『LINEドクター』を講演の２日前に公表したばかりで、非常にタイムリーなタイミングでもありました。現在、国を挙げてデジタル化を推進しようとする大きな動きがあり、オンライン診療の恒久化を始めとする「医療・ヘルスケアICTの社会実装」の進展に向け、今回のシンポジウムが少なからず貢献できたものと考えています」 なお、シンポジウムには、本シリーズでお話を伺った慶應義塾大学医学部　宮田裕章教授にも登壇いただきました。多忙を極める宮田教授は通常、シンポジウムなどには登壇されませんが、今回は会の趣旨に賛同されての参加でした。「日本では初診のオンライン診療が認められたばかり。今回のコロナ禍の対応として一時的な措置と見る向きもありますが、定着化させるべき」との見解を示されています。そのためには、安定感のあるプレーヤーが成果を出すことが重要であり、LINEユーザーという大きな規模感でオンライン診療を進め、価値を証明することが重要とサービスへの期待も寄せられています。AWSとしても、ぜひ、宮田教授の期待に応えられるようテクノロジーを用いた日本での医療サポートを加速させていきたいと考えております。 多くの企業や団体がサービスをAWS上で提供しています。また、LINE社はモバイルアプリケーションとして、日本における消費者チャネルの基盤を保有しています。LINEとAWSの間をAWSパートナーが橋渡しすることで、今回紹介してきたように企業や自治体、医療など、さまざまな分野でDXが進み、社会をより良いものに変えていくと信じています。 […]

本日は、産業環境のお客様が、簡単かつコスト効率性に優れた方法で製造装置と機器の外観欠陥を検出するために役立つ新しい機械学習 (ML) サービス、Amazon Lookout for Vision をご紹介します。 これらの画像から欠陥がある回路基板を見つけられますか? 回路基板に詳しい人なら見つけられるかもしれませんが、私が欠陥を見つけるのには少し時間がかかってしまいました。適切な訓練を受け、十分に休息を取った人ならば、一連のオブジェクトから異常を上手く見つけることができますが、疲れていたり、この例での私のように適切な訓練を受けていなかったりすると、異常を見つけるのが遅くなり、ミスや食い違いが生じやすくなります。 多くの企業が異常の検出にマシンビジョンテクノロジーを使用しているのはこのためです。ただし、これらのテクノロジーは、制御された照明とカメラ視点で較正する必要があります。さらに、欠陥とされるものとされないものを定義するハードコードされたルールを指定しなければならないため、このテクノロジーは高度に特化されたものとなり、構築も複雑になります。 Lookout for Vision は、生産工程全体における製品欠陥の目視検査を自動化することによって、工業製品の品質向上と運用コストの削減を助ける新しい機械学習サービスです。Lookout for Vision では、ハードコードされたルールの代わりに深層学習モデルが使用され、カメラアングルの違い、照明、および運用環境に起因するその他の課題に対応します。Lookout for Vision により、慎重に制御された環境の必要性を減らすことができます。 Lookout for Vision を使用することで、製造された部品の損傷を検出し、欠落しているコンポーネントや部品を特定して、生産ラインにおける潜在的な工程関連の問題を発見することができます。 Lookout for Vision の使用開始方法 最初にお伝えしておきたいのは、Lookout for Vision は機械学習の専門家でなくても使用できるということです。Lookout for Vision は完全マネージド型サービスで、ユースケースとデータに合わせて最適化できる異常検出モデルが搭載されています。 Lookout for Vision を使用するには、いくつかのステップがあります。最初のステップは、データセットの準備です。これには、画像のデータセットの作成と画像のラベル付けが含まれます。次に、Lookout for Vision がこのデータセットを使用して、製品における異常の検出を学習する ML モデルを自動的にトレーニングします。最後のステップは、本番環境でのモデルの使用です。トレーニングしたモデルのパフォーマンスは、いつでも Lookout for Vision が提供するツールを使用して、継続的に評価し、改善することができます。 データの準備 モデルの作成を始めるには、まず一連の製品画像が必要になります。より良い結果を得るため、正常な製品 (欠陥なし) と異常な製品 (欠陥あり) の画像を含めます。トレーニングを始めるには、少なくとも 20 […]

こんにちは！アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 ソリューションアーキテクトの石本です。 2020/11/25 に、 e コマース業界におけるフェーズ別 ML/ANALYTICS 活用セミナーを開催いたしました。セミナーの開催報告として、セミナーでご紹介した内容や、当日の資料・収録動画などを公開いたします。 開催の背景 私たちが普段お客様と接する中で、 e コマース事業に必要となる機能が共通的に存在し、多くのお客様の中で課題になっていることを認識しています。 そこで、みなさまの課題やお悩みを迅速に解決し、 e コマースサイトをさらに成長していただくため、 AWS ユーザー様からご相談の多かった機能にフォーカスして、実現方法やソリューション、事例などをご紹介するセミナーを実施しました。セッションでは、 “画像検索、レコメンド・プッシュ通知を用いた広告ソリューション、次世代カスタマーサポート、不適切コンテンツ・不正行動検知、ライブコマース” と、6つの機能群を取り上げております。 セミナーの内容 / 収録動画 / スライド それぞれのセッションでは、お客様が直面されるであろう課題や、昨今よく話題にあがっているトピックにフォーカスして、課題を解決するソリューション、必要となるデータ、実装に向けたステップ、事例などをご紹介しています。各セッションの概要を下記に記載しておりますので、ご関心をお持ちの内容があれば資料もご覧いただれば幸いです。 画像検索ソリューション (SA 半場 光晴) 20201125 EC Solution Seminar Image Search サイトに訪れたエンドユーザが商品検索時に使うだけではなく、“お客様が興味を示した商品の画像“から、”類似する画像の商品“ をレコメンドするためのバックエンド処理として使われるようなユースケースがあります。また実現方法として、画像をそのまま検索するのではなく、検査される画像群の特徴量を抽出して Indexing しておき、検索対象の画像の特徴量を使って検索する手法をとること、またそれらをサポートする MobileNet や Faiss などの OSS フレームワークが存在することや、 Amazon Elasticsearch Service との連携など、 AWS 上での実現方法を説明しました。 レコメンド・プッシュ通知を用いた広告ソリューション (SA 黄 光川, […]

全4回に渡ってお届けする連載ブログ「AWSが支えるCOVID-19との闘い」。前回に引き続き、第3回では、システム実装を担当したIQVIAジャパン様に実装の工夫、AWSクラウドによるサーバーレスな実装の詳細についてご説明いただきます。 プロジェクトへの参画と難局打開を志すデータサイエンティストによるチーム結成 「LINEパーソナルサポートに集積された情報を解析して都道府県にフィードバックしたいが、これを手伝ってもらうことは可能か？」と宮田先生から電話いただいたのは土曜の朝でした。新型コロナウィルスという難局の打開に貢献したいと思っていた矢先だったので即決で快諾しました。 すぐに社内のデータサイエンティストや技術者に声をかけたところ、休日だったにも関わらず、皆から参加表明の返信があったのに感動したのを覚えています。 まずは都道府県へのフィードバック内容を決める必要があったので、慶應義塾大学の先生方と打ち合わせを繰り返しながら、フィードバックレポートのイメージ（図１参照）を数日で作り上げました。 図１：実装前の議論に利用したフィードバックレポートの提案資料 当初は週単位でのレポートでのフィードバックを想定していましたが、陽性患者数が急増するという切迫した状況だったため、「日単位での更新」「都道府県のユーザーによる自由解析」が望ましいというのが関係者の総意となりました。 そこで、IQVIAジャパンは医療ビッグデータの解析ツールを多く開発していたので、そのノウハウを活かしたBIツールによるダッシュボード開発を慶應義塾大学に提案し、その方針について快諾いただいたところから開発が始まりました。 各都道府県に迅速に展開できるBIツール/ダッシュボードの選定 開発にあたってまず決断しなければならなかったのは、各都道府県に公開するダッシュボードを何で作るか、ということでした。社内に豊富なナレッジが蓄積されたBIツールを中心に検討していたところ、AWS に造詣の深い部門からAmazon QuickSight (WEB/ブラウザベースのクラウド駆動の高速なビジネスインテリジェンスサービス)の機能および、SPICE (インメモリ計算エンジン) によるパフォーマンス向上について情報共有をしてもらったことをきっかけに、QuickSight に興味を持つようになりました。データ処理基盤と同じプラットフォームのサービスの一つとして運用できる点にも魅力があり、プロトタイピングという位置づけで QuickSight を使ったレポートを作り始めました。 実際に作業を始めてみると、Web ベースでありながら、動作はデスクトップのソフトウェアと同じくらい軽快で、操作結果がリアルタイムにフィードバックされるので、開発効率という観点では嬉しい驚きでした。また、ダッシュボード、チャート、フィルタなどの機能は他の BI ツールと遜色なく、一部の複雑なビジュアルを除いて機能面で困ることはありませんでした。このため、当初想定していたよりも形になるスピードが速く、また各方面からのフィードバックが良かったこともあって、QuickSight で開発を維持することに決めた、という経緯がありました。 都道府県の担当者の方々からは、公開当初から「直感的で分かりやすい」というフィードバックをいただいていました（図２参照）。アマゾン ウェブ サービス ジャパンのコンサルタントから、QuickSight 自体、ユーザーが直感的・探索的に操作できることを重視してデザインしていると伺いましたが、今回はこのデザインポリシーがうまく機能した好例と言えます。 この分かりやすさを最大化するため、表示する内容にもこだわりました。1つのダッシュボードに掲載する情報を都度十分に吟味し、回答者数・有症率・推定感染率という指標を、デモグラフィック・時系列・地理の3つの観点に分類して表示することで、1つ1つのダッシュボードが明確なメッセージを提供するようになっています。 図２：Quicksightにより各都道府県の担当者へ提供したダッシュボード（サンプル） 一方、各都道府県が他県のデータが見られないようにしたい、というセキュリティ要件もありました。これについては QuicksightのRLS機能（Row-Level Security：行レベルセキュリティ）や QuickSight の動的パラメータ機能を使うことで実現でき、わずか数クリックの設定だけで実装できるため、優位性がある機能だと思います。 ビジュアル面では、プリセットされたテーマの中から「Midnight」を選択し、ダークネイビーをバックにネオン系のアクセントカラーという今風のテーマのおかげで、デザイナーが設計したかのようなモダンなダッシュボードを数クリックで作ることができました。 ダッシュボードの裏側のデータ処理は、データの規模や開発効率、運用のしやすさを考慮して、Amazon Relational Database Service(RDS)（クラウド上で稼働するリレーショナルデータベース） を使用した SQL ベースの ELT処理 （Extract：抽出、 Load：書き出し、Transform：変換 ）で実装し始めました。33都道府県向け(11月末時点：自治体や省庁の公式アカウント一覧）のダッシュボードに必要な機能のうち、実に３分の２を、ボランティアの開発者２～3名と少ないメンバーでかつ、開始から2ヶ月というスピードで提供できたのは、QuickSight のWEBベースで開発/共有できる使い勝手の良さとインメモリエンジンSPICEによる動作の軽さ、形にこだわらず結果を出力し、先生方のフィードバックをすぐに反映する事を優先した実装メンバーの方式選択の賜物と言えます。ただ、その裏でバッチ処理のコントロールはすべて手動で行っていました。想定外のデータの混入によるエラーなどで開発者が夜間や土日を使ってサポートしていたこともあり、その負担の軽減が大きな課題でした。 運用負荷低減やユーザニーズへの柔軟な対応の為にサーバーレスアーキテクチャへ移行 開発がひと段落したところ見計らって、AWS の Solution Architect にアドバイスをいただきながら、AWS Step […]

例えば、ゲームストリーミング、アニメーション、ビデオレンダリングなどの高性能グラフィックワークロードを抱えるお客様は、低コストで高いパフォーマンスをいつも求めています。本日、G4 インスタンスファミリーの新しい Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) インスタンスが稼働し、まもなくご利用いただけるようになることをお知らせします。これにより、グラフィックスを多用するワークロードのパフォーマンスを向上させ、コストを削減できます。新しい G4ad インスタンスは、AMD の最新の Radeon Pro V520 GPU と第 2 世代 EPYC プロセッサを搭載し、EC2 で初めて AMD GPU を搭載しています。 2019年にリリースされ、NVIDIA T4 GPU を搭載した G4dn インスタンスは、以前は EC2 で最も費用対効果が高い GPU ベースのインスタンスでした。G4dn インスタンスは、本番稼働環境やグラフィックスを多用するアプリケーションでの機械学習モデルのデプロイに最適です。ただし、G4dn と比較して、新しい G4ad インスタンスは、前述のゲームストリーミング、リモートグラフィックスワークステーション、レンダリングシナリオなど、グラフィックスを多用するワークロードに対して、最大 45% 低い料金のパフォーマンスを実現します。同じサイズの G4dn インスタンスと比較して、G4ad インスタンスはパフォーマンスが最大 40% 向上しています。 G4dn インスタンスは、Tensor コアなどのハードウェア最適化が含まれているため、小規模機械学習 (ML) トレーニングや GPU ベースの ML 推論に最適なオプションであり続けます。さらに、G4dn インスタンスは、CUDA、CudNN、NVENC […]

Amazon Transcribe は、自動音声認識 (ASR) サービスで、アプリケーションに音声からテキストへの機能を簡単に追加できます。本日、Amazon Transcribe ストリーミングについて、日本語、韓国語、ブラジルポルトガル語のサポートを開始しました。これらの言語のストリーミングトランスクリプションを低レイテンシーで配信するため、アジアパシフィック (東京)、アジアパシフィック (ソウル)、南米 (サンパウロ) リージョンで Amazon Transcribe Streaming のサポートも開始となりました。

AWS re: Invent は通常、ラスベガスのいくつかの会場では聴講者が多すぎては入れないケースがありましたが、今年は全て、無料でバーチャルのイベントをお届けします。今年のカンファレンスは、過去にも増して最大規模となる予定で、11月30日より、5つの基調講演、18のリーダーシップセッション、500を超えるセッションを開催し、金融サービス業界向けに、お役に立てるセッションも数多くご用意しております。AWS の専門家や金融サービス業界の画期的なリーダーが、クラウドテクノロジーを使用してお客様の為にビジネスを変革、革新している様子をご覧ください。   re:Inventに参加したい方は以下のステップを参考にして下さい： ·      まずはre:Inventに登録。登録すると、全てのセッションにアクセスできるようになります。 ·      金融機関様向け参加者ガイドで、公開予定のすべての金融サービスセッション、手続きやその他ハンズオンアクティビティを含む情報をご参照ください。 ·      セッションカタログを定期的にご確認ください。最新の情報を反映するために継続的に更新していきます。   re:Invent 2020における金融機関 現在の特異な環境下においても、企業や消費者は、将来に向けて新しいことにチャレンジし成長することを学んできました。AWS のクラウドソリューションは、いろいろな形で金融サービス企業を支援しています。持続可能なスケーリング、アプリケーション開発のモダナイズ、安全性とレジリアンシーの向上、データの活用をおこないながら、新しい市場オポチュニティの探索、顧客エンゲージメントの変革をおこなっています。これらの金融サービス企業は今後の5～10年後を見据えたクラウド展開を推進されています。   金融機関向けセッション AWS re:Inventでお会いできるのを楽しみにしています。下記は、金融トラックのセッションです。 FSI201: Financial Services: Navigating change while facing forward, with HSBC ―変化に対応しながら前進するHSBC  (Dec 2, 2020 | 4:30 AM – 5:00 AM JST) パンデミックを通して、金融機関は消費者や企業のニーズを満たすために新しい技術を活用してきました。HSBC と AWS とのコラボレーションで、どのような新しいソリューションを提供し、業界の継続的な変革を推進しているかをお話しします。 スピーカー： Dinesh Keswani, Group CTO, HSBC Frank Fallon, VP of Financial Services, AWS […]

本Blogは、クラウドにおける新しい常識”new normal”を考えるBlogの第五弾です。
多くのお客様は、より安全にサービスを提供するために多様なセキュリティを組み込み、また規制要件を満たしていくことで組織としての説明責任を果たそうとしています。
日本銀行様では、多くの金融機関のお客様がよりクラウドを活用したイノベーションをおこし、サービスを向上するために『金融システムレポート別冊』として「クラウドサービス利用におけるリスク管理上の留意点」（以下、本別冊とします）を発表しました。本Blogでは本別冊に基づき、組織がセキュリティを実践するために必要な考え方のいくつかを示してみたいと思います。

全4回に渡ってお届けする連載ブログ「AWSが支えるCOVID-19との闘い」。前回に引き続き、第2回では、プロジェクト分析リーダである慶應義塾大学 野村准教授に、神奈川県を皮切りに始まったプロジェクトのローンチから、他県への展開、疫学的知見・分析手法・ノウハウを一般社会へ広く公開・還元したエピソードをご説明いただきます。 LINEアカウント「新型コロナ対策パーソナルサポート（行政）」のローンチ 2020年3月5日、LINEを活用した新型コロナウイルスに対する個別情報提供システム「新型コロナ対策パーソナルサポート（行政）」の運用を始めました。日本が新型コロナの感染拡大の入り口にあった当時、「今すぐ可能なアプローチで、できる限りのことがしたい」という趣旨の元、行政や民間、アカデミア等の有志が集まり、ローンチに至りました。 このプロジェクトはLINEを使って新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) のハイリスク群や潜在的罹患者のスクリーニングとフォローアップ、軽症者支援を効率的に行うためのシステムです。さらに、ユーザーが入力したデータを集積し分析することで、感染拡大や風評等二次被害の防止、及び予防・治療を含む今後の感染症対策に資する対策を検討することも目的としております。 主体は神奈川県で、行政の情報提供、相談支援業務の一環として行なっています。LINE株式会社からは、本システムの開発と維持管理を提供して頂き、Amazon Web Services（AWS）には本プロジェクトのデータ保管スペースとしてAmazon Simple Storage Service (Amazon S3)を提供頂いており、ローンチ時に迅速な判断で対応して頂きました。神奈川県顧問として本プロジェクト進行を統括する一人である宮田裕章氏が主任教授を務める慶應義塾大学医療政策管理学教室が、アカデミアで取り組むデータ処理と対応策の検討を主に担っています。筆者は当教室の特任准教授としてアカデミアチームをリードしています。 ローンチまではわずか約2週間 プロジェクト実施におけるLINEシステムの負荷や県電話窓口業務の負担のシミュレーション、感染症専門的な観点からのユーザーへのフィードバック情報の適切性の検討、そして数理統計学的な観点からのアンケート項目や配信計画の設定など、関係有志の専門性を最大限に生かす形でプロジェクトは始動しました。そこからローンチまでは昼夜を問わずオンライン上で激しい議論を交え、わずか2週間でシステムの運用が始まりました。 アカデミアチームの編成と役割 データ処理については、疫学・公衆衛生学や社会科学からのアプローチという学際的な性格を持ち、高度な統計分析とコンピュータサイエンスに関する専門知識を擁するためのアカデミアチームが必要でした。今ではメンバーは10人以上おり、皆本業の大学・民間の所属組織で実務をこなしつつ、半数以上が博士号を持ち、研究・開発、提言やコンサルティング業を中心に、データ分析に特化した若手のチームです（本項下部にリスト）。 慶應義塾大学 研究室におけるプロジェクトメンバーとのディスカッション風景   ユーザーが入力した情報はAWSに蓄積され、アカデミアチームはそのデータを当時は毎週の頻度で分析・集計し、神奈川県の担当者らにフィードバック、必要に応じて知事会見用の資料作成の補助や内容確認を行い、最終的に分析結果を知事が会見等で発信しながら、県の感染拡大防止策に役立てて頂きました。 例えば、令和2年3月27日（金曜）の神奈川県知事の定例会見では、手洗いうがいなど、個人で出来る基本的な感染症対策は90％以上の回答ユーザーが行っている一方で、テレワークや時差通勤など、社会システムとしての実装が求められる対策は、ほとんど進んでおらず、わずか10%程度の実施率であったことが発表されました（参考1）。 （参考1 ） 出典：https://www.pref.kanagawa.jp/chiji/press-conference/2019/0327.html   また、令和2年4月1日（水曜）臨時会見では、回答ユーザーにおける発熱者割合が上昇傾向にあり、警戒を要することが発表されました。これらはAWS上の回答データをアカデミアチームが分析し、結果を県に提示し、知事が会見で発信する、という一連のシステム運用の事例です（参考2）。 （参考2） 出典：https://www.pref.kanagawa.jp/chiji/press-conference/2020/0401.html システムの他県への拡大と、データの可視化 一方で、神奈川県発祥の「新型コロナ対策パーソナルサポート（行政）」は、そのシステム運用を今では33都道府県（11月末時点：自治体や省庁の公式アカウント一覧 ）に展開しています。そしてそのほとんどが3月中にローンチされました。AWS上に収集される回答ユーザーのデータを、アカデミアチームが分析し、個別に県にフィードバックするというサイクルには限界があるため、IQVIA ジャパンにAWS上でのデータのビジュアル化を設計・実装頂きました。収集されるデータを直にビジュアル化することで、データサイエンスを専門としない都道府県の担当者によるデータ解釈を容易にすると同時に、各種会見や感染拡大・防止活動のための自由な資料作成を可能にします。アカデミアチームによる監修や、各県担当者との同時説明会を得て、4月末には実装されました。 科学的知見を社会に発信 アカデミアチームでは、本プロジェクトを通して得られた新型コロナウイルス感染症に関する疫学的知見や、分析手法・ノウハウを一般社会へ広く公開し、還元していくことに力を入れています。例えば、発熱症状と新型コロナウイルス感染には時間的、空間的に有意な相関関係があることを示し、ウイルス検査が全国的に迅速に受けられない状況では、LINEのようなSNSを活用した症状モニタリングが非常に有用であることをまとめました成果を、査読付きの国際的英字誌に発表しました（文献1,2,3）。 （文献1） 出典：https://www.thelancet.com/journals/lanwpc/article/PIIS2666-6065(20)30011-0/fulltext （文献1) 出典：https://www.thelancet.com/journals/lanwpc/article/PIIS2666-6065(20)30011-0/fulltext   また、社会的距離政策を後押しするエビデンスとして、テレワークの実施と発熱症状には相関があり得ること（文献4）、上述の神奈川県知事会見で発表された予防行動に関するデータ（個人でできる予防と社会的サポートが必要なテレワークのような予防対策にはその実施率に大きな乖離があること）（文献5）、自粛要請・緊急事態宣言に伴う新型コロナウイルスの感染経路の変化について議論（文献6）、さらに、新型コロナウイルス感染症に罹患されている人が身近にいる人ほど、不安を抱えている人が多い可能性（文献7）などを発表しています。 また、英医学誌The Lancet Regional Healthの新型コロナウイルス感染症の症状モニタリングシステムに関するコメンタリー が、この日本の「新型コロナ対策パーソナルサポート（行政）」を大規模疫学モニタリングの事例として紹介し、国際的に高い評価を得ています（参考3）。 (参考3)  https://doi.org/10.1016/j.lanwpc.2020.100024 今後に向けて 「第3波」の流行に備えて日本では何が必要なのか、何を準備すべきかという点を個別具体的に考えるための一助として、「新型コロナ対策パーソナルサポート（行政）」から得られる知見を個人はもちろん、各自治体や政府、民間等に役立てて頂きたいと思っています。 アカデミアチームメンバー（五十音順敬称略　2020年10月現在） 瓜生真也、江口哲史、川島孝行、河村優美、史蕭逸、田上悠太、高柳慎一、野村周平、牧山幸史、松浦健太郎、宮田裕章、米岡大輔 アカデミアチーム発表論文（2020年10月現在） […]

はじめに みなさんこんにちは、ソリューションアーキテクトの福嶋です。 この度 2020 年 11 月 26 日（木）13:00 – 17:30 に「 AWS Autotech Forum 2020 Online #2 」を開催します！AWS では 2018 年・2019 年と自動車業界向けクラウドテクノロジーカンファレンス「 AWS Autotech Forum 」を実施してまいりました。 2020 年は夏と冬の 2 回開催に拡大しており、夏は AWS ソリューションアーキテクトから、自動車業界に関連した AWS のテクノロジーを中心にお伝えしました。今回は実際に AWS を活用いただいているお客様の事例を中心にセッションを構成しています。また、 #2 ではエンジニアのみなさまを対象に別日程で「 Autotech Forum Hands-on Day 」としてハンズオンをご提供します。 本投稿では、 #2 でお届けする６つのセッションの見どころをご紹介し、 2020 年 8 月 7 日に実施された「 AWS Autotech […]