データ活用のニーズやユースケースは様々な領域に広がっていますが、一方でデータ分析基盤を構築するとなるとスケーラビリティやコスト最適化、データ分析に関するソフトウェアの管理などの課題に直面することとなります。本セッションではそのような課題を解決し簡単にデータ分析を始める手段として AWS のサーバーレスな分析サービスにフォーカスを当て、サーバーレスな分析基盤を段階的に構築する手法をご紹介します。

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　渡邉 真太郎

オンプレミス環境で構築された従来型のデータウェアハウス (DWH) や Hadoop ベースの基盤では、部門ごとに構築された基盤がそれぞれデータサイロとなってしまい、組織横断でのデータ活用が困難であったり、リソースの追加に膨大な時間や工数がかかり、急増するデータやユーザーの要望に対応できない、といった課題があります。本セッションでは、こうした課題を解決し、クラウド上でモダンな DWH, Hadoop 環境を実現する Amazon Redshift, Amazon EMR にフォーカスし、各サービスが選ばれる理由や、移行のアプローチ、AWS が提供する支援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 パートナーソリューションアーキテクト　吉田 成利

みずほ銀行のデジタルマーケティングへの取り組みにおける AWS の活用について、行内のデータ利活用や統計データ提供サービス「Mi-Pot（ミーポット）」を事例にご紹介します。

データの量と種類は年々増加しており、今後分析の用途は多様化していくことが想定されます。Amazon QuickSight は、このような時代のニーズを満たすクラウドネイティブな Modern BI です。本セッションでは、社内のデータを活用してインサイトを得る方法と、社外のオープンデータを利用して市場分析をする方法に加え、作成したダッシュボードをアプリケーションに 1 click で埋め込む機能についてご紹介します。

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　原田 江海咲

不確かな時代を切り拓くために、富士通はパーパスドリブンとデータドリブンの両輪で駆動する会社を目指して 2020 年より「Fujitsu Transformation（通称：フジトラ）」活動を実施しています。中でも「なりたい未来」に近づくための基盤として「One Data」を掲げ、社内外のデータを利活用できる基盤の構築に奮闘中です。本セッションでは、富士通のデータドリブンマネジメントの戦略と実践を解説します。

富士通株式会社 デジタルシステムプラットフォーム本部 グローバルクラウド技術サービス統括部 エグゼディレクター　土井 慶之 氏
富士通株式会社 ビジネスマネジメント本部 データアナリティクスセンター センター長代理　池田 栄次 氏

すでに数万社のお客様にご利用いただいている Amazon Redshift ですが、今もなおお客様の声をもとに進化し続けています。本セッションでは、そんな Amazon Redshift の最新機能を有効活用することで実現できるこれまで以上にコスト効率よくかつ運用負荷の低いデータ活用方法について技術的に解説します。

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　池田 敬之

分析したいデータは必ずしも社内の基幹データベースにあるとは限りません。各サービスシステムに分散されていたり、SaaS やマルチベンダ、協業企業とのデータ連携の場合は社外にあるなど多様化しています。本セッションでは、共通リポジトリとしてデータレイクに集約するアプローチのほか、各分散されたデータソースにダイレクトにアクセスする方法など、AWS 内外の様々なデータソースを効率的に分析するための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　鈴木 浩之

クラウドにおける ETL の選択肢は多様にありますが、大規模なデータを素早く処理する上では AWS Glue による並列分散処理が有効です。AWS Glue によって、お客様は利用者のニーズに合わせたやり方でスケーラブルな ETL を開発できます。しかし、AWS Glue の Spark ジョブには馴染みがなく機能の活用に踏み出せていないお客様も少なくないと思います。そこで本セッションでは、その仕組みと基本的な使い方を、最新の Update を交えつつ解説します。

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　疋田 宗太郎

セブン&アイ・ホールディングスにおける AWS の活用についてお話します。各事業会社から横断的にデータを蓄積分析し各事業会社へフィードバックする活動に AWS を活用することで多くの案件でプラスの効果を生み出しています。本セッションでは、AWS 上に構築した「グループデータプラットフォーム」の説明と、プラットフォームを通して行っている、「ラストワンマイルDXプラットフォーム」や値札読み取り、人流解析等の施策をご紹介します。

株式会社セブン＆アイ・ホールディングス グループ DXソリューション本部 DXソリューション部　石川 信行 氏

ログはただ収集すれば終わりという訳ではありません。例えば、セキュリティインシデントが発生した場合は、ログの迅速かつ効率的な調査/分析が必要です。Amazon OpenSearch Service は、このようなニーズを満たす分散型のオープンソース検索および分析サービスです。本セッションでは、収集したログを有効的に分析する方法に加え、Amazon OpenSearch Service Update 情報もご紹介します。

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　小林 竜也

日立 Astemo では、全社での製造現場のデータ利活用を進めています。我々は多くのグローバル製造拠点を有しておりますが、製造ラインやシステムは、拠点や製品ごとにサイロ化されています。全社の製造情報を一元的に管理する試みは我々にとって大きな挑戦です。この取り組みに関し、推進方法や構築した機能、展開に当たっての苦労した点についてご紹介します。

日立Astemo株式会社 情報システム統括本部 IoT推進部 シニアダイレクター　橋本 敬宏 氏
日立Astemo株式会社 情報システム統括本部 IoT推進部 エッジシステム推進課 エンジニア　佐竹 健 氏
日立Astemo株式会社  情報システム統括本部 IoT推進部 IoTプロジェクト推進課 エンジニア　陸 陽 氏

蓄積したデータを有効活用して行くために、データ共有という考え方があります。本セッションでは、データ共有のトレンドについて解説し、それを実現する AWS サービスと具体的なユースケースを紹介します。

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　久保 和隆

EXCEL での台帳管理にはじまり、基幹システムが扱うビジネス現場のデータや IoT デバイスが送信する生産現場のデータなど、皆様の周りでは多くのデータが生まれています。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。本セッションでは身近なデータからすぐに使える BI サービス、 Amazon QuickSight の利用手順を実際のお客様の導入事例と併せてご紹介します。

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　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　林 春菜

ヤフーの広告事業を下支えするデータ活用組織におけるデータ基盤と、その活用を行う組織についてお話しします。

ヤフー株式会社 データマーケティング本部 部長　荒川 元秀 氏

機械学習はイノベーションを加速するための鍵となっています。機械学習の成熟に伴い、データエンジニアやデータサイエンティストといった方々がこれまで以上に緊密に連携する必要が出てくる傾向が見られています。本セッションでは機械学習の統合開発環境である Amazon SageMaker Studio を中心として、Spark による大規模データの前処理・可視化・分析や、学習、推論まで一気通貫で単一インターフェースから実現する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 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

株式会社第一興商 DAMシステム部 課長　伊藤 紀久 氏
株式会社第一興商 DAMシステム部 チーフ　中林 大樹 氏

ユーザやデバイスから得られた情報をリアルタイムで処理して活用することは高い付加価値を生み出します。そのためには複数あるサービスや実装方法から最適な構成を選択する必要があります。本セッションではリアルタイムでストリームデータを処理することにフォーカスし、AWS でのストリームデータの扱い方と複数あるサービスの使い分け方、サーバレスサービスを利用したパイプラインの構築の仕方をご紹介します。セッションを通じて、主要なストリームサービスを理解して適切なサービスの組み合わせを選択できるように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 ソリューションアーキテクト　黒澤 蓮

お客様が運用されているアプリケーションには規模の大小があるもののある程度の負荷の波が生じます。発生する高負荷においてもアプリケーションユーザーの方のエクスペリエンスに影響を与えないよう、バックエンドデータベースに余裕を持たせた構成を取るケースもありますが、2022 年に一般提供が開始された Aurora Serverless v2 は負荷に応じて自動でスケールする機能を備えています。本セッションでは Aurora Serverless v2 の特徴を解説し、アプリケーションの負荷に追随するデータベースの利点を紹介します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 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　瀬尾 美里

お客様がアプリケーションの負荷に応じてライセンスを気にすることなくデータベースのサイズを変更できる環境を利用するためには、既存のアプリケーションの修正が避けられません。AWS ではデータベースの移行や、アプリケーションの変更を行うサービスなどを提供していますが、本セッションではこうしたサービスやツールをどのように活用すればデータベースの変更を進められ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 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　長久保 武

多くのユーザーに対して高速なデータ処理を求められるアプリケーションで使用するデータベースとしては、リレーショナルデータベースだけでなく、NoSQL データベースという選択肢もあります。本セッションでは、こうしたアプリケーションの例としてオンラインゲームを題材とし、NoSQL データベースをどのように活用することができるのか、その具体的なユースケースを事例を交えて紹介します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 シニア NoSQL ソリューションアーキテクト　成田 俊

データから価値を生み出すためには、経営、ビジネス、テクノロジーなど複数のステークホルダーが一体となってプロジェクトを推進していくことが求められます。本セッションでは、金融機関におけるデータ活用にフォーカスし、AXA 様からは組織横断でのデータ活用プロジェクトの推進、MUFG 様からは人事部門によるデータを活用した組織変革の挑戦について、テクノロジーのみならず、組織や人材など多面的な観点からお話を頂きます。

アクサ生命保険株式会社 執行役員 チーフデータオフィサー　二コラ エブラン 氏
株式会社三菱UFJ銀行 人事部人事グループ 上席調査役　三谷裕子 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 本部長　飯田哲夫

製造業界にとって、ものづくりにおける生産性やレジリエンス、サステナビリティの向上と、そのためのデータ利活用は急務となっています。しかし、データを蓄積、分析、活用するための分析基盤を構築するだけでは不十分です。目指すべき将来像やデータ活用の目的といった経営層のビジョン、整合した組織・体制、現場のアイデアを具現化する仕組みなど、トップダウンとボトムアップの両面での改革が必要です。本セッションでは Panasonic 様に実際のデータ利活用プロジェクトでのご経験をお話しいただくとともに、AWS からは工場データ活用に対する考え方、お客様事例、関連サービス、プログラム等をご紹介します。

パナソニック コネクト株式会社 現場ソリューションカンパニー エグゼクティブコンサルタント エバンジェリスト　一力 知一 氏
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 ソリューションアーキテクト　山下 裕
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 インダストリー事業開発本部 シニア事業開発マネージャー　和田 健太郎

消費者行動が様変わりする中、流通/小売業のお客様のみならず、消費財メーカーの皆様にとっても消費者像とその行動の理解は重要なテーマであることは変わりません。しかし、「データを溜めていない」「データを活用していない」「そもそも何をすべきか分からない」というお客様の声は数多く頂きます。当セッションでは、Amazon/AWS の最新ソリューションのご紹介と、お客様のデータ活用事例を通じて、消費者像/行動理解に向けてのデータ利活用にお悩みの全てのお客様へ、そのヒントをお届けします。

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 シニアソリューションアーキテクト　松本 和久
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 シニア事業開発マネージャー　松本 鋼治