AWS Summit Japan

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AWS Summit Japan 2024 基調講演

AWS と創る次の時代 (KEY-01)
ビルダーとテクノロジーが加速する次のイノベーション (KEY-02)

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AWS セッション

生成AI、開発環境の高度化、分析環境、信頼性の高いアプリケーション実行環境、セキュリティ を中心に AWS の最新技術から活用方法を分かりやすく解説します。特に注目の生成AIについては、AWSサービスの特長、活用方法、事例等、多方面から詳しくご紹介します。


事例セッション

約 50 の幅広い事例をご用意。様々な業種における生成 AI のユースケースのご紹介をはじめ、お客様が自社の課題に対してどのように AWS を活用し、解決する事が出来たのかをご紹介します。


パートナーセッション

確かな専門性と実績を持つ AWS パートナーより、AWS 導入支援から生成 AI、コスト最適化、DX の実現、セキュリティ、クラウド活用法まで幅広いトピックのセッションや、AWS を最適に活用いただくためのサービスを、お客様事例を交えながらご紹介します。

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  • 基調講演 AWS と創る次の時代(KEY-01)

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    AWS はお客様視点および長期的視野に立ち、お客様のイノベーションに向けた包括的な支 援を続けてきました。「生成 AI」は次の時代を創り出すキー・テクノロジーであり、すでに多くのお客様が AWS を活用し新たな価値を生み出しています。AWS はこれまでと変わりなく自社のイノベーションを加速し、お客様と共にイノベーターとして社会、地球環境をより良くし、次の時代を創り出します。

    Anthropic(アンソロピック)共同創設者 兼 チーフサインティスト ジャレッド カプラン 氏
    ソニーグループ株式会社 常務 CDO 兼 CIO 小寺 剛 氏
    株式会社 ispace Director of Information Security and Global IT ウッドハム ジュニア ダン ラマー 氏
    Amazon.com, Inc. 最高技術責任者(CTO)兼 バイスプレジデント ヴァーナー ボーガス(博士)
    Amazon Web Services Inc. APJ バイスプレジデント & マネージングディレクター 兼 日本マネージングディレクター ハイミ バレス
    アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 執行役員 恒松 幹彦

    6月20日(木)
  • 基調講演 ビルダーとテクノロジーが加速する次のイノベーション(KEY-02)

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    最新のテクノロジー活用により、ビルダーにとってこれまでにないイノベーションの機会が到来し、迅速にアプリケーションを構築するだけでなく、可用性、弾力性、持続可能性、コスト、パフォーマンスも実現します。さらに生成 AI により、企業はデータをより戦略的かつ簡単に活用でき差別化やイノベーションを加速します。テクノロジ ーが創り出す新しい時代を、それらの実現に向けての AWS の戦略や支援を、これまで日本のお客様と創出してきたイノベーション事例とともにご紹介します。

    東海旅客鉄道株式会社 中央新幹線推進本部 リニア開発本部 副本部長 水津 亨 氏
    株式会社電通デジタル 執行役員 データ&AI部門長 山本 覚 氏
    Amazon Web Services Inc. リレーショナルデータベース エンジン担当 バイスプレジデント ラフ―ル パサック
    アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 執行役員 技術統括本部長 巨勢 泰宏

    6月21日(金)
  • Dive deep on Amazon S3(AWS-01)

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    Amazon S3 は、業界トップクラスのスケーラビリティ、耐久性、セキュリティ、パフォーマンスを提供するクラウドオブジェクトストレージです。このセッションでは、Amazon S3 の基盤となるアーキテクチャを掘り下げ、どのようにしてスケーリングと伸縮自在性を実現しているのかを見ていきます。データ保護方法、データの耐久性に対する考え方や文化、そして新しい Amazon S3 Express One Zone ストレージクラスがどのように一貫したパフォーマンスを実現するかについて知っていただき、利用者の機械学習ワークロードや、データ分析を支える仕組みの理解を深めます。

    アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 シニアストレージスペシャリストソリューションアーキテクト 焼尾 徹

    6月20日(木)
  • AWS IoT SiteWise を活用したスマート工場の実現(AWS-02)

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    スマート工場や工場IoTといった言葉は世の中にだいぶ定着したように思いますが、具体的な実現イメージがわからず困っている方も多いのではないでしょうか。本セッションでは、スマート工場実現に向けたデータ収集のパターンを改めて整理します。AWS re:Invent 2023 にて多くの機能追加が発表された AWS IoT SiteWise にフォーカスを当てて、活用方法や新機能をご紹介します。また、IoT ワークロードにおける生成AI活用例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 サービス&テクノロジー事業統括本部 コアサービスソリューション本部 IoTスペシャリスト ソリューションアーキテクト 新澤 雅治

    6月20日(木)
  • Amazon Connect と 生成 AI 機能が実現するコンタクトセンターの変革(AWS-03)

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    コンタクトセンターの顧客は、目的に応じた使いやすく迅速な問い合わせ方法を求めています。一方で従業員は複雑な問い合わせに対応するため膨大なナレッジを把握しながら高度な業務を行い、またその管理者も複雑な業務を管理することが求められています。Amazon Connect の生成 AI 機能は、顧客と従業員さらには管理者の体験を向上させ、ビジネス成果を高めることを支援します。ワンストップの最適化機能はエージェントの対応力と操作効率の向上を可能にし、セルフサービス機能の強化、SMSやビデオ通話といった新しいチャネルによって、顧客体験の改善が期待できます。このセッションでは、Amazon Connect の生成AIと新しいチャネルが、どのようにコンタクトセンターの進化を促すかをご紹介します。

    アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 技術統括本部 エンタープライズ技術本部 ストラテジック製造グループ 第三ソリューション部 ソリューションアーキテクト 黒木 裕貴

    6月20日(木)
  • AI を利用した ESG レポーティングとデータ主導の意思決定(AWS-04)

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    多くの組織は、サステナビリティに取り組むコミットメントを掲げていますが、目標を達成する上で必要なデータの測定と分析において課題を抱えています。組織が直面する主な課題の1つは、さまざまなソースからデータセットを抽出する能力です。このセッションでは、AWS の生成 AI サービスが FlexZero プラットフォームをどのように支え、既存の業界標準の炭素排出係数と計算を用いて、炭素データを取り込み、処理する方法を提供しているかを学びます。また、サプライチェーンソリューションのリーダー企業である Rehrig Pacific の事例では、AWS と FlexZero との協業により、自社のカーボンフットプリントを正確に測定し報告する方法についての洞察を共有します。

    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 エンタープライズ技術本部 サービスグループ 建設・不動産ソリューション部 ソリューションアーキテクト 佐藤 賢太

    6月20日(木)
  • AWS コスト管理の最前線(AWS-05)

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    すべてのクラウド財務管理(CFM)サービスを1か所にまとめた新しいコンソール、AWS Billing and Cost Management Console を使って、コスト、アラート、推奨アクションを素早く把握する方法をご紹介します。そして、最新のコストサービスにおける最新Updateを一気にご案内します。AWS Cost Explorer による複数年のトレンド分析や、新しいデータエクスポート機能、それを使ったコストと使用状況レポート(CUR 2.0) とコスト使用状況ダッシュボード (CUD)は、皆様が行なっている AWS のコストレポーティングを大きく前進させると確信しています。正確かつタイムリーなレポートを使って、AWS コストを最適化しましょう!

    アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 技術支援本部 シニアテクニカルアカウントマネージャー 石王 愛

    6月20日(木)
  • Amazon EC2 最新情報(AWS-06)

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    本セッションでは、生成 AI の基盤として使われる AWS 独自のプロセッサを始めとした、最新のイノベーションについてご紹介いたします。最近リリースされた Amazon EC2 を活用する方法、Amazon EC2 インスタンスをより深く理解する方法、さらにインスタンスを使って価格、パフォーマンス、持続可能性の目標を実現する方法をご説明いたします。

    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 小売・サービス ソリューション部 ソリューションアーキテクト 小野 隆介

    6月20日(木)
  • Amazon Neptune Analytics と生成 AI 活用(AWS-07)

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    Amazon Neptune は、スケーラビリティと可用性に優れた、フルマネージドなグラフデータベースサービスです。このセッションでは、AWS re:Invent 2023 で発表された Amazon Neptune の新しいグラフ分析エンジン「Amazon Neptune Analytics」について詳しく解説します。また、近年急速に活用が進んでいる生成 AI と Amazon Neptune Analytics を組み合わせたソリューション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 サービス & テクノロジー事業統括本部 Data & AI ソリューション本部 シニア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 木村 達也

    6月20日(木)
  • 自社データを用いた生成 AI の活用事例(AWS-08)

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    世界中のデータ組織のリーダーが他社と差別化するために生成 AI ソリューションで自社のデータセットを利用しています。AWS のお客様で生成 AI ソリューションを本番環境で利用している事例から、データがどのように基盤モデルの事前トレーニングや、Retrieval Augmented Generation(RAG) などのテクニックを用いたカスタマイズに活用しているかを紹介いたします。

    アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 技術統括本部 エンタープライズ技術本部 流通小売・消費財グループ 小売・消費財 第二ソリューション部 中島 佑樹

    6月20日(木)
  • 安全とスピードを両立するために ~ DevSecOps とプラットフォームエンジニアリング~ (AWS-09)

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    DevOps によるソフトウェアデリバリの高速化はより変化が激しくなっている現代のシステム開発においてますます重要になってきています。一方で、DevOps によってプロダクトチームのオーナーシップが強くなるとセキュリティやガバナンスを組織として担保できなくなってしまうのでは、と思う方も多いのではないでしょうか? このセッションでは、プラットフォームエンジニアリングや Supply-chain Level for Software Artifact (SLSA) も参照しながら、AWS の考える安全とスピードを両立するための DevSecOps の取り組みをご紹介します。

    アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 プロトタイプ&カスタマーエンジニアリング本部 Developer スペシャリストソリューションアーキテクト 金森 政雄

    6月20日(木)
  • AWS で実現するデータガバナンス(AWS-10)

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    不確実性の高い VUCA の時代において、データは企業にとってヒト・モノ・カネに比類する重要な経営資源であり、ビジネス上の競争優位や付加価値を生むための源泉となっています。そのため、大量に生成されるデータを企業全体として適切に管理し、従業員の誰もがデータから継続的に価値を引き出すための仕組みを構築することが求められています。このセッションでは、AWS のデータガバナンスフレームワークを紹介し、Amazon DataZone をはじめとするAWSが提供する豊富な関連サービスによる、データガバナンスを実現するための手法とベストプラクティスについて解説します。

    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 大薗 純平

    6月20日(木)
  • 生成 AI が変える、データアナリティクス(AWS-11)

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    生成 AI は猛烈なスピードで様々なドメイン、ロールに適用されつつあります。AWS re:Invent 2023 では Generative BI という キーワードと共に、Amazon Q in QuickSight が発表され、QuickSight の AIアシスト機能がより一層強化されました。また、Amazon Q generative SQL が発表され、Amazon Redshift クエリエディタ経由で自然言語による SQL 生成が可能となりました。本セッションでは、生成AI × Analytics というテーマで、主要な Analytics サービスにおける生成AI機能を紹介します。また、生成AIがデータアナリティクスにもたらす影響と、それに対応するために必要とされるスキルセットについても一部考察していきます。

    アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 プロフェッショナルサービス本部 ビッグデータコンサルト 西澤 祐介

    6月20日(木)
  • データ基盤のコストを最適化するベストプラクティス(AWS-12)

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    幅広い用途でのデータ活用が広がる中、データ活用とその基盤のコストの最適化は多くの企業において重要な関心ごととなっています。このセッションでは、AWS で費用対効果の高いデータ基盤を構築・運用するベストプラクティスを解説します。ワークロードに適したサービスやオプションを選択し、コストを犠牲にすることなくスケーラブルでパフォーマンスの高いアーキテクチャを設計します。AWS Glue や Amazon EMR、Amazon Athena、Amazon S3 などのサービスを適切に組み合わせ、多様なコスト削減オプションを実装することで、費用対効果の高いデータ基盤を実現しコストを最適化します。

    アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 Principal Big Data Architect, AWS Glue 関山 宜孝

    6月20日(木)
  • ビジネス価値を最大化!クラウドマイグレーション x 生成 AI(AWS-13)

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    生成 AI は企業に大きな変革をもたらす可能性がありますが、その実現に向けた具体的な取り組み方法が分からないお客様も多いのではないでしょうか。生成 AI を活用して価値を創出するためのカギは、お客様が保有する既存のデータと、そのデータを生み出すシステムにあります。これらを柔軟に運用するプラットフォームとしてクラウドは適しており、生成AI活用の第一歩となります。ただし、クラウド移行には技術的な側面だけでなく、リーダーシップ、企業文化、人材育成など、様々な観点からの変革が必要不可欠です。本セッションでは、生成 AI の活用によって変革を実現した事例を紹介しながら、クラウド移行を通じた生成 AI 導入の戦略について解説します。また、AWS が提供する各種支援サービスも併せてご紹介いたします。

    アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 アジアパシフィックジャパン マイグレーション アンド モダナイゼーション技術統括本部 ソリューションアーキテクト 平良 允俊

    6月20日(木)
  • AWS でレジリエントな分散システムを構築するためのデザインパターン(AWS-14)

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    ビジネス要件への迅速な対応と高品質なサービス提供を両立するために、マイクロサービス化やマルチリージョンアーキテクチャが注目を集めています。しかし、分散システムの設計は複雑で、適切な設計と運用が求められます。本セッションでは、AWS のマネージドサービスを活用し、レジリエントな分散システムを構築するための実践的なアプローチを解説します。サービス間の疎結合、データの一貫性など、分散システム特有の課題に焦点を当てながら、Saga パターン、イベントソーシングや CQRS など具体的なデザインパターンを紹介します。本セッションを通して、レジリエントな分散システムを設計・運用するための実践ノウハウを提供します。

    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 ストラテジックインダストリー技術本部 通信グループ 通信第二ソリューション部 シニアソリューションアーキテクト 新谷 歩生

    6月20日(木)
  • データ×生成 AI - 事例から学ぶビジネスインパクト創出の方程式(AWS-15)

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    生成 AI に関心がある企業が増える一方、具体的な活用方法がイメージできない企業は 6 割、さらに導入したものの社員の利用率が 1~2 割に留まる調査結果が報告されています。この結果は、生成 AI の敷居の低さに比べて価値創出の難易度が決して低くないことを示しています。本セッションでは、re:Invent 2023 で紹介された Amazon 、一般的機能に比べ使用率 10 倍を記録した生成 AI 機能を実装した Adobe 、データ分析の時間を 40% 削減した Pinterest といった代表的企業の事例に日本国内の最新事例も加え、データ×生成AIでビジネス成果を最大化する方程式を解き明かします。

    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 機械学習デベロッパーリレーションズ 久保 隆宏

    6月20日(木)
  • 生成 AI のセキュリティ対策と責任あるAIの実現(AWS-16)

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    生成 AI の利用が拡大する中で、モデルの安全性や公平性、プライバシーやモデルの透明性などの観点から生成 AI を開発する側にも活用する側にも責任あるAIが求められています。また、生成 AI を利用したシステムに対する外部からの攻撃や不正アクセスなどの脅威も懸念されています。本セッションでは、これらのセキュリティ課題とその対策に焦点を当て、AWS 環境において生成AIを安全かつ信頼性の高い技術として展開するための方法について解説します。

    アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 プロフェッショナルサービス本部 シニアセキュリティコンサルタント 保里 善太

    6月20日(木)
  • 生成 AI でセキュリティ強化!×生成 AI の脅威分析(AWS-17)

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    生成 AI を活用する上でセキュリティは欠かせません。本セッションでは、生成 AI を使ったセキュリティ強化の方法と、生成 AI を使う際の脅威分析について解説をします。生成 AI を用いたセキュリティ強化をする例として、セキュリティアシスタントとしての活用を取り上げます。そこではユーザーに対し、正確、かつ、セキュリティポリシー・社内のナレッジ等の組織の状況に即したアドバイスが求められます。それらを実現するため、一貫した情報提供を可能とする、Amazon Kendra、Amazon Security Lake、Amazon Bedrock 等を用いた実装例を紹介します。また、生成 AI を用いるには、生成 AI の進歩に伴う新たなセキュリティ脅威への理解も不可欠です。医療履歴を管理するサンプルアプリを例に、セキュリティ脅威の発見と分析の考え方をご紹介します。

    アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 技術統括本部 エンタープライズ技術本部 ストラテジック製造グループ中・西日本ソリューション部 ソリューションアーキテクト 長谷 有沙

    6月20日(木)
  • AWS 環境におけるセキュリティ調査の高度化と生成 AI 活用(AWS-18)

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    情報システムをとりまく脅威を検出・対応し、ビジネスへの影響を最小限にすることはお客様の大きな関心事です。そのためにインシデント対応全体の流れを把握し、AWS の特性やサービスを活かして素早くセキュリティ調査を行い対応へ繋げることが重要です。しかしセキュリティ調査は、AWS CloudTrailやAmazon GuardDuty など多様なデータソースを組み合わせ、何が起きたのかを紐解いていく高度な活動です。本セッションでは、セキュリティ担当者が複雑で大規模なデータの分析へ立ち向かうためのプラクティスと、それを支える生成 AI の活用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 セキュリティソリューションアーキテクト 勝原 達也

    6月20日(木)