Amazon Web Services ブログ

Category: Industries

AWS Storage Day 2020 にようこそ

2019 年 11 月の最初の Storage Day (AWS Storage Day にようこそ) は大成功を収めました。AWS Storage サービスに関する重要なお知らせを多数取り上げて、それらを 1 つの記事にまとめることができました。そして必要に応じて、より長く、詳細な記事を掲載しました。 今日、それを再び行います。AWS Storage Day 2020 にようこそ! お客様が Amazon Simple Storage Service (S3)、Amazon FSx for Lustre、Amazon FSx for Windows ファイルサーバー、Amazon Elastic Block Store (EBS)、Amazon Elastic File System (EFS)、AWS Transfer Family (AWS Transfer for SFTP、FTPS、または FTP)、AWS DataSync、AWS Storage Gateway、AWS Backup や AWS Snow […]

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AWSが支えるCOVID-19との闘い①──LINEパーソナルサポートプロジェクトは、なぜAWSクラウドでなければならなかったのか?―発案者・宮田裕章教授に訊くAWSの魅力

世界的に甚大な災禍をもたらした新型コロナウイルス感染症(COVID-19)。日本では当初、感染経路の追跡と水際対策を徹底してきましたが、市中感染が拡大するにつれビックデータを活用した感染防止のプロジェクトが進行しました。基盤として活用されたのはAWSクラウドです。なぜこのプロジェクトにAWSクラウドが必要とされたのでしょうか? 今回は、プロジェクトの発案者である宮田裕章教授に、当社の執行役員 宇佐見 潮がお話を伺いました。 感染拡大防止には、ビッグデータのリアルタイム解析が不可欠 振り返れば、2020年1月15日に国内での最初の新型コロナウイルス感染者が確認されて以降、3月下旬からは大都市圏を中心に感染が急速に拡大。これを受けて国では、4月7日に東京、神奈川、埼玉、千葉、大阪、兵庫、福岡の7都府県に対し緊急事態宣言を発出し、4月16日にはその対象を全国に拡大しました。 当初はクラスターを中心に、検査数を絞りながらの対策が功を奏していましたが、感染が拡大し、感染経路の把握が難しくなるのを見越してあるプロジェクトが進められました。それが、LINEを活用した「新型コロナ対策パーソナルサポート(行政)」です。 このプロジェクトの発案者であり展開を牽引してきた立役者が、慶應義塾大学医学部でデータサイエンス、科学方法論を専門とされている宮田裕章教授です。 宮田教授自身、これまでは感染症分野にほとんどかかわってこられなかったといいますが、2月中旬、ダイヤモンド・プリンセス号の船内で感染が拡大し、首都圏に感染者が増えだした際には新型コロナ対策に強い関心を寄せるようになられたといいます。 「これまでの感染対策というのは、症状が急激に表れている患者治療と水際での封じ込めに主眼が置かれていましたが、感染が市中に広がってきて、感染経路が追跡できなくなったときに、PCR検査で陽性者判定された患者の外側で何が起こっているか、その実態を把握しなければ有効な対策を講じることはできません。それには、必要なデータを速やかに収集し、その分析を行って、有効な対策につながる洞察を得ていくことこそが不可欠だと考えました」(宮田教授)。 ユーザーに価値を提供する仕組みでなければ成り立たない そこで、宮田教授は、自身が顧問を務めている神奈川県へ働きかけ、3月5日には早くも、県の公式LINEアカウント「新型コロナ対策パーソナルサポート(行政)」が開設されました。これは、県民がLINEを通じて自らの状態を入力することで、自身の状態に合わせた新型コロナウイルスに関する情報が得られるというサービスです。 神奈川県のLINE公式アカウントと友だちになり、発熱しているか、咳などの症状が出ているかなど体調を入力いただくと、それにあわせ診療の必要性や地域の保健所などの連絡先などを提供するというもの。集めたビッグデータを分析し、例えば発熱者が増える傾向にある地域やリスクなどを予測し、行政側で対策を講じる仕組みです。 「分析の精度を保つには、データ量が必要です。そのため、まずはサービスを使ってもらえなければ話になりません。ユーザーに価値を提供できる仕組みでなければなりませんでした。当然UX(ユーザーエクスペリエンス)には非常に力を入れましたし、集めたビッグデータを迅速に分析して、対策に反映するためにはオンプレミスの選択肢はなく、クラウドベースでなければなりませんでした」と宮田教授は振り返ります。 国内に膨大なユーザーを有するLINEは、そうした全国展開を目指したサービスのフロントエンドを担うシステムとして、使ってもらえる仕組み作りの観点からまさにうってつけだったと言います。 一方、サービスのバックエンドにあって、収集したセンシティブなデータを格納し、分析に供するための基盤には、AWSにお声がけいただきました。「スピード感はもちろん、セキュリティ対策、リスク管理などに要する作業負荷などを考え合わせれば、AWSクラウドがまっさきに思い浮かんだ」と宮田教授は振り返ります。 結果、仕組みとしては大きく2つのシステムが稼働しています。サービスを提供するパーソナルサポート部分、そしてその取得したデータ転送を受け、分析するための慶應義塾大学管理下のプラットフォームです。双方基盤としてAWSクラウドを活用いただいています。 AWSクラウドが選ばれた理由 サービスを支えるクラウドインフラとして我々にご相談いただいた理由として宮田教授は、いくつかのポイントを挙げています。 まずは、「エンジニアフレンドリー」なところがAWSの大きな魅力だったといいます。「私自身、これまで様々なデータ活用のプロジェクトに携わり、エンジニアの方々と共創する中でシステム構築の容易さにおいて、エンジニアの方々から絶大な支持を獲得しているのがAWSでした。そのほかにも、セキュリティ面や堅牢性、そして何よりもクラウドサービスとしてのグローバルでの圧倒的な存在感などもあって、AWSを最優先の選択肢とすることは必然だったといえます」と宮田教授は強調します。 宮田教授はまた、AWSの意思決定や構築に際しての「スピード感」も高く評価頂きました。「プロジェクトへの協力をAWSさんに求めたのが2月24日のこと。1時間後には承諾のお返事をいただけて、非常に驚きました。」(宮田教授)。 というのも、ちょうど宮田教授からお声がけをいただいた際に、当社では世界の各拠点の幹部の間で、コロナ禍を乗り越えるための支援の検討を進めているところでした。当社としてコロナ禍対策の領域で、わが国社会に対して速やかに貢献を果たしていきたいとの思いから、お声がけいただいた1時間後には受諾の旨の返答となったのです。 「AWSさんに感じるのは、クラウドを基点にしたコミュニティを形成する上でとてもフェアでニュートラルなことです。実はこれはこれからのデータ駆動型の時代には非常に重要な点になると考えています」(宮田教授)。 次回以降、本プロジェクトにおけるデータ解析の目的、システム概要、分析結果などをご紹介していきます。第2回のブログでは、主に慶應義塾大学の研究室において、どのような課題を解決しながらデータ分析を行い、どのような成果をあげたかを紹介します。第3回目では、より具体的に、どのような要件の下でAWS環境上にデータ解析基盤を構築し運用に入っていったかを、解析のご支援に関わったIQVIA ジャパン様とAWSの担当者たちにより解説いたします。そして最後に第4回目では、一連のプロジェクト全体での成果、さらには宮田教授が指摘するデータ駆動型社会の今後のビジョンなどについて、改めてご紹介します。 * * * * このブログは、 慶應義塾大学医学部医療政策・管理学教室 教授 宮田裕章氏へのインタビューを、アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 執行役員 パブリックセクター 統括本部長の宇佐見 潮が取材・執筆を担当しました。 今後とも日本の公共部門ブログ(日本語)やウェブサイト、又AWS 公共部門ブログ(英語版)等 AWS の最新ニュース・公共事例をぜひご覧いただき、デジタル化の推進にお役立ち頂ければ幸いです。 AWSが支えるCOVID-19との闘い ブログシリーズ ①LINEパーソナルサポートプロジェクトは、なぜAWSクラウドでなければならなかったのか? 発案者・宮田裕章教授に訊くAWSの魅力 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/covid-19_response1_profmiyata/ ②科学的知見を社会に発信ープロジェクト分析リーダ・慶應義塾大学 野村准教授に訊く舞台の裏側 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/covid-19_response2_profnomura/ ③刻々と変わる可視化ニーズをAWSクラウドでどう実現したか?― IQVIAジャパンに訊くELT処理・BIダッシュボードの実装・運用 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/covid-19_response3_iqvia/ ④宮田裕章教授が語る「データ駆動型社会」という未来―「誰一人取りこぼさない」を実現するためのAWSの役割とは? https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/covid-19_response4_profmiyata/ 番外編 AWSとLINEが推進する3つのDX支援~企業のDX、自治体のスマートシティ、医療ICTの社会実装~ https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/covid-19_responseextra_line/ 公共機関における […]

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AWS が支えた Amazon プライムデー 2020

 デンマークの同僚からの情報を得て、私はLEGO スターウォーズ™ ストームトルーパー ヘルメットを購入しました。そして、これはプライムデー のベストセラーであることが判明しました! 毎年と同様に、AWS がお客様のためにプライムデーを実現させた多くの方法のいくつかを共有したいと考えています。2016 年に、私は「How AWS Powered Amazon’s Biggest Day Ever」で、プライムデーの計画を説明しましたが、その投稿はまだ有益で関連性があります。 今回は、Amazon Live と IVS、インフラストラクチャイベント管理、ストレージ、コンテンツ配信という、プライムデーのサポートに AWS が役立った 4 つの方法に焦点を当てたいと思います。 プライムデーにおける Amazon Live と IVS 2020 年のプライムデーの間、Amazon のお客様は Amazon Liveを通じてライブストリームで買い物をすることができました。買い物客は、ライブチャットを使用して、インフルエンサーやホストとリアルタイムでやり取りすることもできました。買い物客は、質問をし、自分の体験を共有し、関心がある製品についてより良い感触を得ることができました。 Amazon Live は、Deal Reveal をカウントダウンし、製品のデモンストレーションをライブで共有することで、購入者が商品の詳細を知り、人気商品のお得な情報を活用できるよう支援しました。Anitta、Russell Wilson、Ciara も 、筆者の Elizabeth Gilbert と同じように、プライムデーのお得な情報を厳選しました。また、@SheaWhitney、@ShopDandy、@TheDealGuy などのインフルエンサーは、売れ筋商品の情報を顧客と共有しました。プライムデーには、合計で 1,200 以上のライブ配信と数万のチャットメッセージが Amazon Live で配信されました。 こうした充実したショッピング体験を顧客やクリエイターに提供するには、低レイテンシーの動画が不可欠です。これにより、Amazon Live では、ライブビデオで紹介されている商品と、ビデオプレーヤーの下部にあるカルーセルに表示されている商品を同期させることができます。また、低レイテンシーにより、ライブストリームホストは顧客の質問にリアルタイムで回答することができます。もちろん、特にプライムデーには、すべてが大規模に行われる必要がありました。 これを行うために、Amazon Live […]

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[詳解] Amazon Rekognition Custom Labels で特定の動作を認識する機械学習モデルを作る

このブログは、AWS ブログ「Amazon Rekognition Custom Labelsを利用した動物の特徴的な行動検出」における物体検知モデルを作る手順を詳細に説明したものです。 画像に何が写っているのかや、特定の物体が写っているか、どこに写っているのかを知るために機械学習を使うことがよくあります。しかし、機械学習の知識や経験を得ることは簡単ではないため、自分で機械学習モデルを作ることを諦めている方もいらっしゃるかもしれません。 Amazon Rekognition は、機械学習に詳しくない方でも簡単に機械学習を使った画像分析をご利用いただくためのサービスです。Amazon Rekognition に画像を入力すると、画像に何が写っているのか、有名人の誰が写っているのか、写っている人がどんな表情なのかなどを知ることができます。これらの機能は、あらかじめ決められている対象を分析することができるものですが、お客様が独自に定義した被写体を抽出したり、画像のシーンを特定したい場合は、Amazon Rekognition Custom Labels をお使いいただくことができます。お客様によって用意された画像と各画像に紐づけられたラベル情報を使用して、Amazon Rekognition Custom Labels はお客様独自の機械学習モデル(物体検知モデル、もしくは、シーン分類モデル)を作成します。

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Amazon Rekognition Custom Labelsを利用した動物の特徴的な行動検出

従来、人間は動物の動きを観察し、様々な目的のために利用してきました。例えば、生態学において動態観察は重要であり、いつその行動が起こるのか、どれぐらいの頻度か、個体差があるのかを観察しています。しかしながら、このような動態や動きを識別してモニタリングする事は難しく、長い時間を要する場合があります。そこで、このワークフローを自動化するために、大日本住友製薬株式会社のアジャイルチームのメンバーとAWSのソリューションアーキテクトで、 Amazon Rekognition Custom Labelsを利用したソリューションを開発しました。Amazon Rekognition Custom Labelsは、画像内の特定の動きのラベル付け、そのデータを元にしたトレーニング、検知したい動きのモデル作成を簡単に行う事ができます。 このブログでは、機械学習(ML)がどのようにしてこのワークフローの自動化に役立つのかを楽しく単純な方法で示すために、我々はAmazon Rekognition Custom Labelsを利用して動画に映る猫の特徴的な行動を検知するカスタムモデルを作成しました。我々はこのソリューションのアーキテクチャ、構築手順、ソースコードを公開する事で、上述の領域や生物学、それ以外の領域に寄与できればと考えています。

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【開催報告】新聞・出版業界におけるAWS事例オンラインセミナー

はじめに 新聞・出版業界のお客様による AWS の活用は大変活発になっています。お客様は、自社の豊富なメディアデータやインサイトを生かし、ビジネスの課題を解決するため、様々なアプローチでクラウドを活用されています。 ぜひとも、皆様のご参考になる事例を紹介させていただきたいと考え、10 月 1 日に「新聞・出版業界における AWS 事例オンラインセミナー」と題して、アマゾン ウェブ サービス ジャパン初となる新聞・出版業界に特化した、オンラインイベントを開催させていただきました。国内のお客様による事例紹介が中心となりますが、ワールドワイドでこの業界向けのビジネスを統括している Dominika Rybakowska(ドミニカ・リバコフスカ)より海外の事例をご紹介しました。   「新聞業界AWS活用Overview」 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 八木 達也から、新聞業界におけるAWS活用の 3 つの傾向についてご説明しました。 ・テジタル配信基盤は既に AWS がデファクトスタンダードとなっている ・コンテンツ制作・管理システムへの活用も活発化 ・分析、AI サービスによる新たな付加価値の創造が進んでいる 上記を事例の紹介と、それらの事例において AWS を選択いただいた理由について考察をお話しました。 なお 以下の表は、各国の AWS Summit に登壇いただいたり、Keynote で紹介させていただいたり、事例をインターネットに公開いただいたお客様のロゴを、年代別にプロットしたものとなります。この年からAWSを利用開始したことを示すものではございません、予めご了承ください。 また、コンテンツ制作・管理システムにおいては、映像、音声、画像やテキストデータを機械学習サービスと連携して、制作・編集作業の自動化や効率化推進はもちろん、履歴データを活用したサービスの離反防止、レコメンデーションといった機能を短期間に実現されるケースが増えてきています。 登壇資料: [Slide]   お客様事例紹介 「中日新聞社のクラウドジャーニー」 ~全社的クラウド活用に向けたCCoE立ち上げ及びガイドライン策定~ 中日新聞社 技術局 局次長 兼 ネットワーク部長の近藤 祐司様より、AWS をベースとした統合クラウド基盤を構築したお話とプロフェッショナルサービスを活用された事例について紹介いただきました。新聞社にとって新聞制作システムが稼働する IT インフラは事業の重要基盤。しかし、二重三重の冗長性担保が当然の高コストな状況から変化が訪れており、費用対効果が求められる時代になってきているとのことです。当初 Web […]

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ヘルスケア・ライフサイエンスチーム プロトタイピング: AWS Amplifyを利用したモバイルアプリ開発

ヘルスケア・ライフサイエンス ソリューション部では、お客様の課題に対してAWSの技術支援やアーキテクティングを実施しておりますが、支援の一つとしてプロトタイピングを提供しています。今回は、塩野義製薬株式会社(データサイエンス室、デジタルインテリジェンス部)、シオノギデジタルサイエンス株式会社と行った、モバイルアプリ開発のプロトタイピングを報告致します。プロトタイピングでのクイックな開発を実現するにあたり、共同でリアルタイムにコーディング可能な統合開発環境(IDE)であるAWS Cloud9と、フロントエンドの実装から、認証、AI、データ登録・参照、Amazon S3に蓄積したログの分析といったバックエンド実装までをAWS Amplifyを利用することで2日間でアプリ開発を行いました。

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AWS Marketplace と AWS Data Exchangeが日本のベンダーをサポートしました

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、シニアアドボケイトの亀田です。 AWS Marketplace と AWS Data Exchangeが日本のベンダーをサポートしましたのでお知らせいたします。 日本に拠点を置く独立系ソフトウェアベンダー(ISV)、データプロバイダー、およびコンサルティングパートナーは、AWSMarketplaceおよびAWSDataExchangeで取引ができるようになりました。これに、日本の数十万のアクティブなAWSのお客様が利用できるソフトウェアとデータの提供範囲が広がります。 AWS Marketplaceは、8,000件以上の商品リストで構成される厳選されたデジタルカタログであり、50カテゴリーあるサードパーティ製ソフトウェアの検索、テスト、導入、管理を容易に行えます。本サービスは世界中の24のAWSリージョンで展開されており、そこでお客様はソフトウェア製品を一元的に検索・比較でき、AWSのコンソールパネルへのログインからわずか数分で、事前構成済みのソフトウェアを迅速に起動できます。 AWS Data Exchange では、お客様はクラウド内のサードパーティデータを簡単に検索、サブスクリプション、使用ができるようになります。認定データプロバイダーには、次のような業界をリードする企業が含まれます。ロイターは、年間 220 万件を超える独自のニュース記事のデータを複数の言語で収集しています。Change Healthcare は、ヘルスケア事業で年間 140 億以上の取引件数と年間 1 兆 USD の売上を持つ企業です。 Dun& Bradstreet は、3 億 3 千万件以上のグローバルな業務記録のデータベースを管理しています。Foursquare は、2 億 2000 万人の固有の消費者から位置データを取得し、それらのデータには 6,000 万か所を超えるグローバルな商業施設が含まれています。データプロバイダーの場合、AWS Data Exchange で、データストレージ、配信、請求、資格付与のためのインフラストラクチャを構築および管理する必要性を排除でき、クラウドに移行中の数百万人におよぶ AWS のお客様に簡単にアクセスできます。 お客様は、AWSMarketplaceおよびAWSDataExchangeで日本に拠点を置くソフトウェアおよびデータプロバイダーから直接ライセンスなどを購入できるようになりました。 AWS Marketplaceのコンサルティングパートナープライベートオファー(CPPO)を使用して、ローカルおよび地域のコンサルティングパートナーを通じてソフトウェアを調達することもできます。 ソフトウェアやデータプロバイダーのメリット この拡張により、日本のISVとデータプロバイダーは、世界中の数十万のAWSMarketplaceバイヤーとAWSDataExchangeサブスクライバーにリーチできるようになりました。これは、グローバルビジネスの成長にも役立ちます。 インサイトテクノロジー、アプトポッド、テックビューロホールディングスなどのISVのソフトウェアがAWSMarketplaceにリストされるようになりました。また、日経、 QUICK、および JMDCのデータ製品がAWS DataExchangeにリストされるようになりました。 日本のISVは、AMIやSaaSなどの複数のソフトウェア展開モデルを顧客と取引することができます。 ISVは、柔軟なサブスクリプションから複数年契約まで、さまざまな契約モデルを提供することもできます。データプロバイダーは、サブスクライバーに簡素化されたデータアクセスと管理を提供し、AWS Data […]

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NIH STRIDESの成果として: 米・国立生物工学情報センターのコロナウイルスゲノム配列データセットをAWS上で公開

Amazon Web Services (AWS) と 米・国立衛生研究所 (National Institutes of Health :NIH) の米・国立生物工学情報センター (National Center for Biotechnology Information: NCBI) は、新型コロナウイルス感染症  (COVID-19) の研究を支援するためのコロナウイルスゲノム配列データセットの作成を発表しました。このデータセットは AWS Open Data Sponsorship Program によってホストされ、AWS 上の Registry of Open Data でアクセス可能であり、研究者がCOVID-19の研究で使うためにコロナウイルスの配列データに無料で素早く簡単にアクセスできます。 コロナウイルスのデータをクラウドに一元化 コロナウイルスゲノム配列データセット は、研究者が提出した次世代シーケンスのデータ(元のファイル形式)と、米・国立医学図書館 (National Library of Medicine : NLM) で NCBI によってホストされる SRA プロセスのシーケンスデータ(ETLファイルフォーマット)の集合体です。このデータセットは、NIH Science and Technology Research Infrastructure for Discovery,Experiments,and Sustainability […]

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[開催報告] Amazon Interactive Video Service ローンチセミナー

2020 年 8 月 18 日に新しいサービス Amazon Interactive Video Service (Amazon IVS) について、サービス概要と使い方を実演でご説明するほか、ゲストスピーカー様(株式会社ディー・エヌ・エー様)より現場での活用をご紹介していただくイベントを開催しましたので、その資料公開とともに内容をブログでお届けします。 Amazon IVS は、コンテンツの取り込み、処理、配信までの動画ワークフローを一括でまとめられるマネージド ライブストリーミング ソリューションです。汎用ストリーミングソフトウェアから Amazon IVS を介し、ウェブサイトやアプリへ低遅延のままライブストリームを配信できます。

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