これからはじめる Amazon SageMaker 〜フェーズ別、役割別の機能紹介〜
2017 年に登場した Amazon SageMaker は、皆さまのML ジャーニーをサポートする機能を毎年リリースしてきました。一方で、多くの機能がリリースされてきたために、「SageMaker は機能が多すぎてどう使えばいいのかわからない...」とお困りの方もいらっしゃるのではないでしょうか。本セッションでは、SageMaker の機能を俯瞰し、ML ジャーニーにおける PoC やビジネス活用などのフェーズ別、データサイエンティストや ML エンジニア、ビジネスアナリストなどの役割別に、どの機能がどう役立つのかをご案内します。SageMaker を活用して快適な ML ジャーニーを送る、そのための第一歩となることを目指します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　機械学習ソリューションアーキテクト　伊藤 芳幸

Amazon SageMaker のローコード機能で機械学習のフルライフサイクルを加速しよう
データ準備、モデル構築、学習、チューニング、デプロイなど、機械学習 (ML) ライフサイクルの多数のステップを経てモデルを本番稼働させ、ビジネス価値を創出するまでに、多大な時間と労力がかかっていませんか？Amazon SageMaker は、ML ライフサイクルの各ステップにローコードツールを提供し、フルライフサイクルをサポートしています。本セッションでは、SageMaker のローコード機能 Data Wrangler、Autopilot、JumpStart で、どのようにチームの生産性を向上させ、機械学習プロジェクトを加速させるかを紹介します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　ソリューションアーキテクト　シン シオリ

Amazon SageMaker Studioで Jupyter 分析環境の簡単構築
あなたのチームのデータ分析者はどのような環境で分析を行っているでしょうか？データ分析者へ高機能で統制された分析環境を提供することはデータドリブンビジネスにおいて非常に重要ですが、これらの構築は容易ではありません。そこで、本セッションでは SageMaker Studio のノートブック機能にフォーカスして、どのように分析者に環境を提供することができるのか、どのような分析を便利にするツールがあるのかを紹介します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　ソリューションアーキテクト　近藤 健二郎

AI サービスで始める顧客体験の向上
「自社のシステムがお客様にとって使いづらい」とお悩みになったことはないでしょうか。ただ改善しようにも、その策を練るビジネスサイドが手法や使うべき技術を思いつけないという問題があります。そこでこのセッションではサンプルの Web サイトをベースに課題を洗い出し、AWS の AI サービスで顧客体験を改善します。また技術者の方向けに、改善の際使ったサービスについて、サービスの概要、新機能、はじめ方もご紹介します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　ソリューションアーキテクト　関谷 侑希

ML による新たなビジネス機会のつかみ方 ～なぜ貴社の ML プロジェクトは実用化されないのか～
現在、多くの企業が AI/ML を活用したビジネスの変革や新たな価値の創出に成功していますが、日本の企業における AI/ML の活用は未だ遅れをとっているのが現状です。本セッションでは、日本企業が ML プロジェクトのビジネス活用に苦労する要因について、AWS のグローバル顧客との比較を通じて解説します。その上で、ML プロジェクトの PoC から実用化までの壁を乗り越えるために、AWS の ML Solutions Lab が提供する支援内容についてご案内します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　MLストラテジー シニアアナリスト　帆足 啓一郎

Amazon SageMaker の MLOps 機能で作る持続可能な機械学習システム
あなたの機械学習システムは持続可能ですか？組織内で機械学習の活用が広がっていくに従って、機械学習モデルの開発および運用に関わる人手の作業がボトルネックになる傾向にあります。本セッションでは、Amazon SageMaker の MLOps 機能を活用して自動化を行うことで、実験性の高い機械学習の開発における柔軟性を確保しつつ、再現性と再利用性が担保された持続可能な機械学習システムを構築する方法を解説します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　機械学習パートナー ソリューション アーキテクト　本橋 和貴

その AI、安全ですか？ Amazon SageMaker で実現する MLOps モデルガバナンス実装
ML モデルに潜むリスクについて、きちんと考えていますか？組織での意思決定に ML システムが関われば関わるほど、モデルガバナンスの考え方がより重要になります。組織内での ML システムに関わるすべての人が ML モデル利用時のリスクやデータセットといった情報にアクセスできることで、監査やモデル運用プロセスの簡素化につながります。本セッションでは、モデルガバナンスの考え方と実装例を整理し、ML に関わる人とプロセスへのガバナンスをスケールさせる方法について紹介します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　ソリューションアーキテクト　荒木 柊人

Amazon Redshift で実現するセキュアなデータ活用基盤
組織のデータ活用を考えた時、それを阻む課題としてデータが分散して存在してしまっている、所謂「データサイロ」の他にも、ユーザーによって備えるスキルが異なる「ピープルサイロ」による問題もまた無視できない要素です。そして、AWS の強みは組織のデータを強力に統合しつつ、そのデータを活用する方法についても複数のツールを提供している点にあります。本セッションではデモを交えつつ AWS 上のデータについて具体的な活用のあり方をご紹介いたします。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　事業開発マネージャー　松山 航平

大規模モデル攻略 ～ AWS 独自設計チップを活用した分散学習、分散推論環境の構築～
機械学習、深層学習で用いられるモデルは驚異的なペースで進化を遂げています。大規模化、複雑化の一途を辿るモデルを性能とコスト、柔軟性のバランスを保ちながら、どのように学習し、また推論環境をデプロイするかは機械学習ワークロードを運用する上で重要なポイントです。本セッションでは、AWS が開発した機械学習ワークロード向け独自設計チップ、インスタンスを用いた、高性能かつコスト効率の良い分散学習、分散推論環境について紹介します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　Annapurna Labs　常世 大史

中堅中小企業の DX 事例から学ぶ AI/ML ビジネス活用入門
AWS 活用のメリットのひとつは、たとえ少人数であっても最新のサービス・機能を初期投資なく試せて、新しいアイデアをすぐカタチにできることです。
このセッションでは中堅中小企業で DX に取り組む方、少ない人数で DX に取り組まれたい方を対象に、代表的な国内の最新事例とともに AI/機械学習 (ML) サービスをビジネスに活用する方法を紹介します。
セッション終了後に「自分たちにもできるのでは！？」「まずはスモールスタートでこれを試してみよう！」と思っていただける 30 分になっているはずです。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　ソリューションアーキテクト　瀬高 拓也

スタートアップに学ぶパーソナライズが生み出すビジネス価値
機械学習プロジェクトにおける投資対効果を高めることは重要です。そのためには、開発工数と運用コストを削減し、得られるビジネス価値を最大化する必要があります。本セッションでは Amazon Personalize を利用したレコメンデーション機能の導入を例に、グルメコミュニティアプリ SARAH と日本最大の部屋のインテリア実例共有サイト RoomClip を提供する 2 社のスタートアップのお客様をお招きし、効率的な開発・運用からどのようなビジネス成果が得られたかをお話しいただきます。

株式会社SARAH　CTO　林 健一 氏
ルームクリップ株式会社　AI/MLエンジニア　冨田 寿弥 氏
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　スタートアップ ML ソリューションアーキテクト　針原 佳貴

住友生命が取組む「データを活用した Well-being（よりよく生きる）」への挑戦
(オンデマンド視聴終了)
住友生命では、Vitality 保険（健康増進型保険）の開発・販売に伴い、お客さまの健康データや運動データ等、多種多様かつ膨大なデータを蓄積しています。これらのデータから「Well-being＝よりよく生きる」の価値をお客さまへ提供すべく、データ分析・活用を積極的に行っています。本セッションでは、Well-being の価値を見出すためのデータ分析環境やデータ活用の取組みを中心に紹介します。

住友生命保険相互会社　情報システム部　AI オフィサー　藤澤 陽介 氏
スミセイ情報システム株式会社　ITA企画部　データサイエンスグループ長　西川 達哉 氏

Amazon SageMaker を用いた建設業での AI アプリ開発
建物は経年とともに劣化や老化が進みます。建物の健全性維持のためには、状態を把握し、状況に合った適切な手入れを計画的に実施していくことが不可欠です。本講演ではそのような Facility Management の DX に役立つ、Amazon SageMaker Ground Truth Plus および Amazon SageMaker を用いた建物の劣化診断向けの AI アプリ開発について解説します。また、AI の推論結果を用いた 3D 可視化の事例についても紹介します。

株式会社 竹中工務店　デジタル室 先進デジタル技術グループ 主任　佐藤 玄 氏

サステナブルな海上物流を支える日本郵船の本船 IoT データの活用
日本郵船では、本船運航データ収集装置を 2014 年から約 200 隻の運航船に搭載。陸上に衛星経由でデータを送信し、データの見える化や分析を行っています。更に運転データの異常監視ロジックを開発し、一極で集中監視する組織 (RDC：Remote Diagnostic Center) をマニラに開設しました。この異常監視システムは AWS の AI/機械学習ソリューションを有効利用しています。本セッションではデータドリブンな運航管理に向け、進化し続ける本船 IoT データ活用、運用基盤についてご紹介します。

日本郵船株式会社　海務グループ　グループ長代理　山田 省吾 氏