かつては 1 つのリレーショナル・データベースで、すべてのユースケースを捌くのが一般的でしたが、時代と共にアプリケーションの要件や規模は変化しました。より耐障害性が高くスケーラブルなアプリケーションを経済的に構築できる事が求められるようになり、アプリケーションのニーズに合わせたデータベースを選択する必要があります。本セッションでは、AWS が提供しているさまざまなデータベースサービスの特徴と使い分け方法をご紹介します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　データベーススペシャリストソリューションアーキテクト　永末 健太

三井不動産株式会社様では商業施設での売上情報を分析しビジネスに活用しています。
既存システムの更改に伴い、Amazon Redshift の導入を検討し、開発に先立ち 事前検証を実施しました。本セッションでは、まず Amazon Redshift の概要と最新情報を簡単に説明した後、どのように Amazon Redshift の事前検証を進めたか、またその実施結果について説明します。

三井不動産株式会社　DX本部DX三部 技術主事　迫田 賀章 氏
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　シニアアナリティクススペシャリストソリューションアーキテクト　下佐粉 昭

住信 SBI ネット銀行様では、従来のシングルリージョンアーキテクチャからさらに可用性向上を目的としてマルチリージョンアーキテクチャを導入されました。今回はマルチリージョンに配置可能な Amazon Aurora PostgreSQL の Global Database をご利用いただきました。お客様の高い要件を満たすため、Global Database に加えて独自に検討、実装されたリージョン切り替え時のデータ整合性の考え方や、高速にリージョン切り替えを行うアーキテクチャをご紹介いただきます。

住信SBIネット銀行株式会社　システム開発部 部長　渡邊 弘 氏
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　シニアソリューションアーキテクト　新久保 浩二

業務データベースには、時事刻々と変化する最新のデータが保管されており、分析系システムに蓄積されているデータと組み合わせることで新たなビジネス価値を生むことが期待されます。本セッションでは、分析データベースである Amazon Redshift を使い、 Amazon Aurora などの業務系データベースを横断的に分析する手法について、 Amazon Aurora zero-ETL 機能を含めた複数の実現方法をご紹介します。

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　濱岡 洋太

経営戦略において、データの活用が果たす役割が大きくなっています。企業内で、データに対してさまざまな分析を迅速に行うためには、データの民主化が必要です。しかし、データの民主化を実現するためには、データとアクセスの適切な管理が必須です。本セッションでは、AWS を利用してデータ管理を最適化し、データ利用を促進する方法を解説します。また、適切なセキュリティポリシーの元で不正なデータアクセスを防ぐ方法も解説します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　アナリティクススペシャリストソリューションアーキテクト　佐藤 祥多

IQVIA 様では Amazon Redshift と Tableau Server で医療データの分析プラットフォームを構築し SaaS として提供しています。Redshift Provisioned と Serverless のパフォーマンスとコストの比較を交えながら、Provisioned と Serverless をハイブリッドで適用した事例についてご紹介いたします。

IQVIAソリューションズ ジャパン株式会社　テクノロジーソリューションズ　清宮 忍 氏
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　データ事業本部 ソリューションアーキテクト　川村 誠

Amazon QuickSight は、クラウドネイティブのサーバーレス BI サービスとして、お客様のデータ活用を支援してきました。現在は BI サービスとしてだけではなく、統一的なユーザーエクスペリエンスで、アプリケーションへの可視化機能の組み込み、印刷可能なレポートの出力ができるようになりました。データを可視化する業務は社内に多数あるものの、現場ごとに使っているツールが異なったり、可視化する際の関心事が異なります。本セッションでは、QuickSight の紹介をした後、いくつかの可視化業務の現場を示して、それぞれ QuickSight がどのように活用できるかの応用例をご紹介します。

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　野上 恭平

データドリブン経営やデジタル戦略の推進には、日々増え続けるデータを組織内外で共有し、既存のパートナーとの協業加速や新しいパートナーシップの確立に役立てることが重要になってきています。本セッションでは、3rd パーティーデータや、SaaS アプリケーションのデータを自社のデータとシームレスに統合し、それらを組織内外にいるさまざまなユーザーのニーズに合わせて、安全・迅速に提供する方法について、デモを交えながらご紹介します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　AWS テクノロジーパートナーシップ Data & Analytics シニアパートナーソリューションアーキテクト　吉田 成利

2021 年に EC サイトのシステムを AWS へ移行した Oisix 様。しかし基幹データベースの性能問題に対して単純なスケールアップではなく真の原因を分析、Amazon ElastiCache を利用したキャッシュ利用を行うことで 1 ヶ月で性能改善を実現しました。本セッションではその内容および手法をご説明します。

オイシックス・ラ・大地株式会社　システム本部 システム基盤部 DBREセクション マネージャー　原 智子 氏
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　シニアソリューションアーキテクト　内山 義夫

近年、企業の意思決定に機械学習を活用する機会が増えてきました。機械学習において予測の精度を上げるには、質の良いデータを素早く用意することが重要となってきます。これを実現するために、AWS のデータサービスでは機械学習との連携機能を強化しています。本セッションでは、これらの連携機能の紹介と、それらを使ってどのように企業の意思決定に繋げていくのかをご説明します。

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　平間 大輔

社内に存在する Excel データ、基幹システムに格納されているビジネスデータなど、日々の業務で生まれるデータを明日のビジネスに活かす中堅中小企業が増えています。最も価値のある資源とも言われる “データ” の活用には高度な専門知識を持つ人材や高価な基盤整備は必要ありません。本セッションでは、Amazon QuickSight 、Amazon Forecast、Amazon Redshift といったクラウドサービスを用いてデータ活用に取り組むお客様の事例をご紹介します。

株式会社SSマーケット　業務改善室　金 泰源 氏
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　酒井 賢
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　アカウントマネージャー　畑 恵

データ分析によってビジネスを加速するための第一歩は、目的に応じたデータの可視化です。しかし「難しそう」「実ビジネスで活用できるのか不安」などを理由に諦めてしまう方もいらっしゃいます。本セッションでは、2 社のスタートアップによる「社内向けダッシュボードを迅速に構築した事例」と「CCC/TSUTAYA 様の実ビジネス支援を成功させた事例」のご紹介を通して、BI ツール Amazon QuickSight で解決できる課題とその真価をご紹介します。

株式会社POTETO Media　取締役 CTO　藤田 健登 氏
株式会社フライウィール　VP of Engineering　小西 祐介 氏
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　スタートアップ事業本部 技術統括部 ソリューションアーキテクト　原 拓也

製造業において自社の製品をコネクテッド化し、お客様のニーズに合わせたソリューション/サービスを提供するモデルへの変革が求められています。
このような状況下で継続的な価値を生み続けるためには、データ戦略は必要不可欠であり、手段としてデータ収集の仕組み化や分析環境の提供は重要な要素になってきます。また、データより得られたインサイトを製品/サービスに反映し、提供価値を向上していくといったプロセスの確立も必要です。
本セッションでは 三菱電機様に機器データを活用するデータ統合分析プラットフォームでのご経験をお話しいただくとともに、AWS からはクラウドにおけるビジネスへのデータ活用の勘所と、関連サービス、プログラム等をご紹介します。

三菱電機株式会社　IoT・ライフソリューション新事業推進センター システム技術開発部　分析制御グループ
グループマネージャー　小松 正之 氏

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　自動車/製造事業開発本部 シニア事業開発マネージャー　和田 健太郎
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　エンタープライズ技術本部 製造グループ 機械製造・自動車ソリューション部 シニアソリューションアーキテクト　秦 将之

さまざまな企業でビジネス変革に向けたデータ活用の取り組みは年々増加しています。しかし、システムを構築したものの「ユーザーに活用されない」、「ビジネス成果に結びつかない」と言った課題を抱える企業が多いのも実状です。本セッションでは、後払い決済サービスを提供されているネットプロテクションズ様において、データ活用推進組織である Data Science Group の取り組みや課題、課題解決に向けたアプローチについて技術観点のみならず、組織文化や人材など多様な視点からお話いただきます。また、AWS からはデータ活用に向けた関連サービス、プログラム等をご紹介します。

株式会社ネットプロテクションズ　データサイエンスグループ　データ分析基盤構築チーム リーダー　佐久間 仁 氏
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　金融事業開発本部 金融事業開発マネージャー（ペイメント担当）　塚田 直樹

3rd Party Cookie 規制と個人情報保護法強化により、マーケティングに携わる皆様やメディア・テクノロジー業界の皆様は、多くの変革を迫られていることでしょう。AWS では、Amazon でも活用されている Clean Room の仕組みをより多くのお客様にお届けすべく、この 3 月に AWS Clean Rooms をリリースいたしました。その便益や、皆様の事業課題解決に繋がる使途を、当セッションではお届けいたします。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　事業開発本部 Digital Marketing, Sr.BDM　松本 鋼治
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　技術統括本部 インターネットメディアソリューショングループ 部長 / シニアソリューションアーキテクト　成尾 文秀

生成系 AI を支える基盤モデルが続々と公開され、どなたでも画像生成、言語生成を、自社の業務に活かす環境が整ってきました。金融、ライフサイエンス、医療、自動車、製造、メディア・エンターテイメントにおけるお客様のユースケースをご紹介します。このセッションでは、お客様の経営・業務の視点から、生成系AIに求められる大切な要素を確認します。さらに、お客様が自社のビジネス価値を生むために、AWS の多様な AI/ML サービスをどのように使えばよいかをご紹介します。生成系 AI のビジネスへの活用を検討中のビジネスリーダー、ビジネス層の方へおすすめの内容です。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　AI/ML 事業本部 プリンシパル事業開発マネージャー　黒川 亮

本セッションでは、 SaaS などサービス型のビジネスモデルを展開している事業会社やプロダクト開発チームの方に、生成系 AI を長期的な成長につなげるロードマップの作成方法をお伝えします。日々公開される大規模言語モデルやそれを利用した API やアプリケーションは、これまでの機械学習に比べ、非常に容易に生成系 AI の機能をプロダクトに組み込むことを可能にしていますが、一方で「組み込んだだけ」で終わりになってしまい、同じように組み込んだ競合企業と差別化できなくなっているケースもあるのではないでしょうか。本セッションでは生成系 AI を活用する先進企業の事例をもとに将来の差別化にむけたロードマップの作成方法をお伝えするとともに、AWS がどのようなサービスやプログラムを提供しているのかご紹介します。生成系 AI の業務への実装を検討中の技術者の方へおすすめの内容です。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　機械学習デベロッパーリレーションズ　久保 隆宏