AWS Innovate AI/ML Edition

AWS の AI / 機械学習サービスで
テクノロジーの力を解放し
イノベーションを促進する

AI / 機械学習に特化した

15 以上の

セッション
最新の
AI / 機械学習

活用事例を学べる 

ライブ Q&A
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その場で解決
修了証明書
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AI / 機械学習の
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Better together with Intel

 2022 年 2 月 24 日 (木)

イベント概要

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AI / 機械学習に特化した無料のオンラインイベント AWS Innovate - AI/ML Edition を、2 月 24 日 (木) に開催します。オープニングセッション、招待講演、お客様による事例のご紹介をはじめ、15 以上の AWS のエキスパートによるセッションを通し、AI と機械学習への取り組み方、最新のテクノロジー、さらに、具体的なビジネスユースケースやアーキテクチャのベストプラクティスについて、詳しくご紹介します。

AI / 機械学習の活用にご興味をお持ちの方や検討中の方、あるいは、すでに AWS クラウドを利用しており AI / 機械学習の活用を検討中の方、さらに、AI / 機械学習プロジェクトを担当されているビジネスリーダーやマネジメント層の方まで、お客様の経験レベルや職務に合ったセッションをご用意しています。この機会にぜひご参加ください。

また、イベント登録フォーム上で「日本語ガイドとレポートを入手する」にチェックいただくと、AI / 機械学習の活用に役立つ日本語ガイドとレポートをダウンロードいただけます。

オープニングセッション & 招待講演

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亀田 治伸
オープニングセッション

機械学習と AI の現状とこれから

亀田 治伸

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社
シニアエバンジェリスト
  

 
徳井 直生 氏
招待講演

創るための AI - AI と⼈間の創造性の未来

徳井 直生 氏

株式会社 Qosmo 代表取締役
慶應義塾大学 政策・メディア研究科(SFC) 准教授
Dentsu Craft Tokyo, Head of Technology

プロフィールを見る »

アジェンダ

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 2022 年 2 月 24 日 (木) 12:00 〜 17:30

オープニングセッションをはじめとした AWS のエキスパートによるセッション、招待講演、お客様による事例紹介など、15 以上のセッションをご用意しました。
AI / 機械学習の最新動向やベストプラクティスをご確認いただき、ビジネスの促進にお役立てください。

セッションタイムテーブル
 タイムテーブル (PDF) をダウンロード »

セッション一覧

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  • オープニングセッション & 招待講演  |
  • 機械学習トラック  |
  • AI トラック  |
  • ソリューション トラック
  • オープニングセッション & 招待講演  |
  • keynote-icon

    オープニング
    セッション

    機械学習と AI の現状とこれから

    深層学習の急速な発達により後押しされ、機械学習は過去の一過性ブームを生み出したテクノロジーではなくなり、我々の生活を支える必須技術となりました。すでに多くのビジネスが機械学習を駆使し、また多くの企業が新しいビジネスにおける機械学習の有効活用を模索しています。

    このセッションでは、AWS が提供している機械学習を実現させるマネージドサービスである Amazon SageMaker、複雑な知識不要ですぐご利用いただける AI サービス群の紹介に加えて、機械学習にまつわるトレンドや抱える課題、可観測性とAIの関係性、ロボット工学の発達等をテーマにお届けします。
     
    アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 シニアエバンジェリスト  亀田 治伸

    keynote-icon

    招待講演

    創るための AI - AI と⼈間の創造性の未来

    AI は人間のあらゆる能力を凌駕しうるのか?あるいは、ただの道具か?これからAIと人間はどのような関係を築くべきなのか?本講演ではこうした問いに「AIは人間の創造性を拡張する」という観点から、私たち人間の豊かな創造性の未来を考察します。世界の先端研究・実践で起きていることをご紹介するとともに、講演者自身のAIを用いたアート、音楽作品をヒントに、あらゆる仕事における AI との創造的な付き合い方を提案します。

    株式会社 Qosmo 代表取締役 徳井 直生 氏

    プロフィール:
    株式会社Qosmo代表取締役・慶應義塾大学SFC准教授・Dentsu Craft Tokyo, Head of Technology
    「アートとテクノロジーを通じて人類の創造性を拡張する」をビジョンに掲げ、主にアートや音楽などのクリエイティブ領域において AI 利活用の可能性を広げる作品・ツールの制作や企業R&D案件を多数手掛ける。代表作品の AI DJ 他これまでに発表した作品は国際的にも高く評価され、ニューヨーク MoMA やロンドンのバービカン・センターなどで展示された。2021 年 1 月、これまでの活動にもとづいて、AI技術と人間の関係性の未来像を提示した『創るための AI - 機械と創造性のはてしない物語』を出版し 2021 年度大川出版賞を受賞。アーティスト/研究者/DJ として技術と創造性の交わる幅広い世界で活動を続ける。東京大学工学系研究科博士課程修了。工学博士。(twitter: @naotokui)
  • 機械学習トラック  |
  • innovation-icon

    機械学習トラック

    このトラックでは、主にデータサイエンティストやデータアナリスト向けに、機械学習基盤やデータレイクサービスを中心とした機械学習の実装方法、既存のデータから新しいビジネス価値を創出する方法をご紹介します。

    Amazon SageMaker を始めよう ~便利な機能をピックアップしてご紹介~
    2017 年のリリース以来 Amazon SageMaker は、お客様の機械学習の活用をより便利に、簡単にするために様々な進化を遂げてきました。今ではデータの収集と準備、モデルの学習、モデルのデプロイや、それらを自動化する AutoML など機械学習ワークフロー全体にわたって多くの機能が用意されています。このセッションでは、機械学習に取り組み始めた方から機械学習をすでに活用している方まで便利にお使いいただける SageMaker の機能の概要をユースケースとともにご紹介します。

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

    Amazon SageMaker Canvas によるノーコード AutoML
    2021 年 12 月に発表されたAmazon SageMaker Canvas を使用することで、コードを書くことなく、正確な予測を行うための機械学習モデルを簡単に構築することができます。また、モデルはAmazon SageMaker Studioを通じて他のチームに簡単に共有することができ、モデルを本番環境に公開する前に、より詳しい評価を行なうこともできます。本セッションでは、SageMaker Canvas を使ってモデルを構築し活用していく一連のプロセスをデモを交えてご紹介します。

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

    Amazon SageMaker とオープンソースソフトウェアを連携させた効率の良いモデル開発

    機械学習・深層学習のモデル開発に利用されるオープンソースソフトウェア (OSS) の多くを Amazon SageMaker はサポートしています。具体的には TensorFlow, PyTorch, MXNet に代表される深層学習フレームワークや、特定のタスクに特化した Hugging Face Transformers, Deep Graph Library (DGL)、AutoML のための AutoGluon などがあります。また、SageMaker JumpStart では TensorFlow Hub, PyTorch Hub モデルのワンクリックでの利用など AWS 上での環境構築やモデル開発が簡単に行えます。本セッションでは、OSS を用いたモデル開発が効率よく行えるような Amazon SageMaker の使い方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 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

    Amazon SageMaker でつくる MLOps– 効率的な機械学習の開発・運用環境 –

    機械学習のモデル開発者やこれから機械学習運用を目指す方を対象としたセッションです。 機械学習のモデル開発からビジネスの本番環境の継続的な活用において、データやモデルのバージョン管理や CI/CD など、機械学習の開発運用を効率化する MLOps が注目を集めています。Amazon SageMaker を中心に、AWS 上で最適な MLOps を実現するための方法を、設計原則やベストプラクティスを交えてご紹介します。

    アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 シニア機械学習ソリューションアーキテクト 宇都宮 聖子

    独自設計チップ AWS Inferentia と AWS Trainium による機械学習の高速化とコスト最適化

    AWS では、広く利用され歴史もある NVIDIA GPU を搭載したインスタンスを提供する一方、より高い性能、より高いコストパフォーマンスを持つ幅広い選択肢を提供するため、機械学習ワークロード向けの独自設計カスタムチップ、AWS Inferentia 及びAWS Trainium を開発してきました。このセッションでは、AWS Inferentia を搭載した ML 推論向け Inf1インスタンス、AWS Trainium を搭載した ML学習向け Trn1インスタンス、それぞれの概要と活用方法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 Annapurna Labs 
    常世 大史
  • AI トラック  |
  • ai-ml-gradient-icon

    AI トラック

    このトラックでは、主にフロントエンドエンジニア向けに、複雑な機械学習の知識がなくてもすぐに実装可能な API 系サービスなど、すぐに導入可能なサービスの特徴や使い方についてご紹介します。

    AWS の AI サービスではじめる画像・動画データのビジネス活用

    「社内にあるデータをもっと活用したいが、何から手をつければ良いかわからない…」とお悩みになったことはないでしょうか。そんな場合は、まず画像データの活用を検討することをオススメしています。豊富なユースケースがあるため、自社のビジネス課題を解決できるかを具体的にイメージすることができます。AWS では画像や動画に特化したAIサービスを揃えており、コードをほとんど書かずに画像を分析・評価できます。このセッションでは、Amazon Rekognition、Amazon Lookout for Vision を中心に、画像向けAWS AI サービスをご紹介するとともに、外観検査や顔認証のような具体的なユースケースについてもお話します。

    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 
    ⼘部 達也

    AWS の AI サービスを活用してコンタクトセンターを進化させる

    かつての電話中心だったコールセンター部門はいまや複数のチャネルで複合的にお客様をサポートするコンタクトセンターへと進化しており、そこでは最新のテクノロジーによってエージェントや管理者に最適なサポートを提供する必要があります。本セッションでは、AWS のクラウドコンタクトセンターソリューションである Amazon Connect 上で音声分析、レコメンデーションを行う方法や Amazon Lex を統合してコンタクトセンターを高度化する例をご紹介します。また Amazon Transcribe や Amazon Kendra などの AWS の AI サービスを活用して、既にお使いのコンタクトセンターに音声分析やインテリジェント検索機能を組み込む方法についてもご紹介します。

    アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 Amazon Connect スペシャリスト ソリューションアーキテクト 坂田 陽一郎

    AWS の AI サービスで時系列予測・異常検知を簡単に実践する

    AWS では数学や統計の知識がなくても高度なアルゴリズムを手軽に利用できる AutoML サービスがあります。本セッションでは、ビジネスユースケースとして頻出である時系列予測と異常検知に活用できる Amazon Forecast、Amazon SageMaker Autopilot、Amazon Lookout for Metrics、Amazon Lookout for Equipment について、デモを交えていかに簡単に実践できるかをご紹介します。

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

    すぐに使える AWS の音声・テキスト向け AI サービス紹介と厳選 API 解説

    AWS では音声やテキストに関する AI サービスとして、Amazon Polly、Amazon Transcribe、 Amazon Translate、Amazon Comprehend などの豊富なサービスを提供しています。本セッションでは、30 分で理解できる代表的なサービス機能や一般的なユースケースの紹介に加え、すぐに使える API を厳選してご紹介します。

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

    AWS の分析サービスではじめる機械学習

    機械学習をはじめたいけど、プログラミングや機械学習の専門知識がないと難しいと思っていませんか?AWS ではデータエンジニアが、普段使っている分析サービスを利用して機械学習を行うことができる機能を提供しており、機械学習エンジニアやデータサイエンティストでなくてもすぐに機械学習を始めることができます。本セッションでは、機械学習に詳しくなくても仕組みを理解して機械学習をはじめられるように、RedshiftやQuicksightで、顧客離反予測、異常検知といった機械学習の利用場面と、その際のモデル学習から推論の流れを解説します。

    アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 アナリティクスソリューションアーキテクト 
    林田 千瑛
  • ソリューション トラック
  • partical-usecase-icon

    ソリューショントラック

    さまざまなビジネスシーンで AI / 機械学習の活用が進んでいます。このトラックでは、多様化するビジネスニーズへの対応のポイント、効果的に AI をビジネスに生かすための意識づけ、実際のプロジェクトの進め方を中心にご紹介します。AI プロジェクトを担当しているビジネスリーダー、マネジメント層の方々にもぜひご覧いただきたいセッションです。

    中堅中小企業の DX 事例から学ぶ AI/ML サービス入門

    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、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 
    金澤 圭

    あなたのライブ動画配信に AWS の AI/ML サービスで安心・安全を。
    ~株式会社ディー・エヌ・エー様 Pococha における規約違反動画検出の実例のご紹介~

    メディア業界では、コンテンツ・サービスの価値を最大限高めるために機械学習の活用が進んでいます。例えば、動画アセットの自動分類や広告のパーソナライズ化、リコメンデーションのためのメタデータの自動抽出や、より安全に高品質な動画視聴体験を届けるためのコンテンツ監視や品質監視機能への応用が挙げられます。本セッションでは Amazon Rekognition をはじめとする AWS の機械学習サービスの活用方法を取り上げます。また、UGC 系のワークロードを代表して株式会社ディー・エヌ・エー様の Pococha における規約違反動画検出の事例をご紹介いたします。

    株式会社ディー・エヌ・エー ライブストリーミング事業本部Pococha事業部システム部 杉原 祥太 氏
    アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ゲームソリューションアーキテクト 岩井 泰児

    ゲームビジネスの成長を支えるサーバーレスな分析・機械学習基盤

    ゲームビジネスにおいてプレイヤーにまつわるデータを収集、分析し新たなインサイトを得ることは、ゲームのさらなる改善とビジネスとしての成長に欠かせません。本セッションでは AWS のサーバーレスな分析サービスと AI / 機械学習 (ML) サービスを組み合わせて、運用工数が低くデータ分析に集中できる分析基盤と効率的な機械学習基盤を両立する手法を解説します。さらに収集したデータをゲームの運営に役立てるためのプロセスについてもご紹介します。

    アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ゲームソリューションアーキテクト 
    渡邉 真太郎

    機械学習活用を見据えたデータ分析環境のモダナイズ

    機械学習ワークロードを開発してビジネス価値を創出するには試行錯誤を伴います。そのようなトライアンドエラーを繰り返すには、データ分析環境をデータレイクを中心としたモダンなものにする必要があります。本セッションでは、機械学習導入の際にレガシーなデータ分析環境で発生しがちな課題を明らかにしつつ、AWS サービスでどのようにモダナイズできるか、その方法と効果をご説明します。

    アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 シニア事業開発マネージャー 
    甲谷 優

    先進的な機械学習環境を迅速に構築するための AWS 活用方法

    機械学習の開発・運用は、データの収集からアプリケーションの統合に至るまで、多くの時間と労力が必要です。本セッションでは、AWS を活用することで、時間と労力を節約しつつビジネス価値を継続的に創出する、機械学習のモダナイゼーションをテーマに取り上げます。近年注目されている、機械学習の開発・運用を効率化する MLOps や、データ中心に AI システムを開発・運用する Data-Centric AI に対して、AWS の活用方法とその効果を説明します。

    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 鮫島 正樹

AWS の機械学習サービスについて

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100,000

以上のお客様が、機械学習に AWS を選択

10倍

チームの生産性を向上する
Amazon SageMaker

40%

データラベリングのコストを削減する
Amazon SageMaker

89%

のディープラーニングプロジェクト
が AWS で稼働

よくあるご質問

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1. AWS Innovate はどこで開催されますか?
2. AWS Innovate にはどのような人が参加すべきですか?
3. どのようにして終了証明書を入手できますか?
4. 他の言語でのセッションはありますか?
5. すべてのタイミングに出席することはできますか?
6. AWS Innovate の参加費用はいくらですか?
7. AWS Innovate の登録完了メールをもらうことはできますか?
8. オンラインカンファレンスの主催者にはどのように連絡すればよいですか?

Q: AWS Innovate はどこで開催されますか?
A: AWS Innovateはオンラインカンファレンスです。登録フォームに記入後、登録を完了するための E メールが届きます。そちらに記載された手順に従ってください。ステップを完了すると確認メールが届き、2022 年 2 月 24 日にイベントにアクセスできます。

Q: AWS Innovate にはどのような人が参加すべきですか?
A:AWS が初めての方でも、経験豊富な方でも、AWS Innovate では新しいことを学べます。AWS Innovate は、新たなインサイト (洞察) を生み出し、新たな効率化を実現し、より迅速で正確な意思決定を行うための適切なスキルを身につけることができるように設計されています。

Q: どのようにして修了証明書を入手できますか?
A: 2 月 24 日のライブ配信時に 5 つ以上のセッションを視聴いただくと、2022 年 3 月 11 日までに修了証明書が発行されます。修了証明書は、イベントご登録時に使用された E メールアドレスにお送りします。

Q: 他の言語でのセッションはありますか?
A:日本語以外に、英語、韓国語およびインドネシア語のセッションがあります。なお、多言語対応ではなく、各言語のセッションコンテンツは異なります。

Q: すべてのタイミングに出席することはできますか?
A: 異なるタイムゾーンの参加者に対応するため、セッションは複数の時間帯で繰り返されます。日本語セッションはタイムスケジュールに記載された日時にご参加いただけます。

Q: AWS Innovate の参加費用はいくらですか?
A: AWS Innovateは無料のオンラインカンファレンスです。

Q: AWS Innovate の登録完了メールをもらうことはできますか?
A: 登録フォームへの入力後、登録を完了するための E メールが届きます。そこに記載された手順に従ってください。ステップを完了すると確認メールが届き、2022 年 2 月 24 日にイベントにアクセスできます。

Q: オンラインカンファレンスの主催者にはどのように連絡すればよいですか?
A:上記の FAQ 以外のご質問がある場合は、aws-jp-event-info@amazon.com へお問い合わせください。

AWS で機械学習を始めましょう

Amazon SageMaker や AI サービス などの機械学習サービスを無料で体験できます
導入支援・お見積り等に関するご質問はフォーム・チャットにてご相談ください
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株式会社Qosmo代表取締役・慶應義塾大学SFC准教授・Dentsu Craft Tokyo, Head of Technology
「アートとテクノロジーを通じて人類の創造性を拡張する」をビジョンに掲げ、主にアートや音楽などのクリエイティブ領域において AI 利活用の可能性を広げる作品・ツールの制作や企業R&D案件を多数手掛ける。代表作品の AI DJ 他これまでに発表した作品は国際的にも高く評価され、ニューヨーク MoMA やロンドンのバービカン・センターなどで展示された。2021 年 1 月、これまでの活動にもとづいて、AI技術と人間の関係性の未来像を提示した『創るための AI - 機械と創造性のはてしない物語』を出版し 2021 年度大川出版賞を受賞。アーティスト/研究者/DJ として技術と創造性の交わる幅広い世界で活動を続ける。東京大学工学系研究科博士課程修了。工学博士。(twitter: @naotokui)