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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 […]

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 […]

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 […]