AWS Summit Japan

AWS Summit Japan 注目トピックス

AWS Summit Japan

注目トピックス

AWS の "今"を体感できる 5 つのトピックス

生成 AI

AWS は優れたセキュリティとプライバシー保護、主要基盤モデルの選択肢により、ビジネスに適した生成 AI 活用を実現します。すべての組織に生産性向上、顧客体験の変革、ワークフロー最適化をもたらします。データにもとづくアプローチや強化された開発者体験を実感してください!


注目セッション:イノベーションを実現する AWS の生成 AI サービス(AA-01)

スタートアップから大企業まで、あらゆる規模の組織が生成 AI を導入し始めています。この新しいテクノロジーを活用し、プロトタイプ、デモからスタートし、イノベーションを加速して実際の生産性向上につなげたいと考えています。エンタープライズグレードのセキュリティとプライバシー、大手 AI 企業が提供する高性能な基盤モデルの選択肢、データ主導のアプローチ、最も高性能で低コストのインフラストラクチャを備えた AWS は、生成 AI によるイノベーションを実現しています。このセッションでは、Amazon Bedrock や Amazon Q などの新しい生成 AI サービスが、従業員の生産性向上、顧客エンゲージメントの改善、新しい差別化された体験の構築など、主要なユースケースにおいてどのように実際のビジネス価値を提供できるかを学ぶ事ができます。
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宇都宮 聖子
パブリックセクター技術統括本部 プリンシパル AI/ML ソリューションアーキテクト


注目セッション:AI アプリ開発プロジェクトの始め方(AWS-45)

AI を使って今までできなかったことをやりたいけれど、AI を組み込んだアプリ開発をどう始めてどう進めたら良いのか、どこかに落とし穴があるんじゃないかと不安を持つ方もいらっしゃるのではないでしょうか。また、生成 AI の流れが来ていますが、従来の AI との使い分けや共存などにもお困りじゃないでしょうか。このセッションでは、アプリ開発を始める前に考えておくべきことから、実際にアプリ開発をする際に便利な AWS サービスの使いどころの紹介、アプリ開発が終わった後も気にすべきことなど、AI 全般のアプリ開発ジャーニーにおけるビジネス&Tech な内容をまとめてご紹介します。
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大渕 麻莉
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 機械学習ソリューションアーキテクト


* 各セッションのより詳しい内容は、PC 環境でご確認いただけます。
  • AWS-15: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-16:生成 AI のセキュリティ対策と責任あるAIの実現
AWS-15

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

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 、 顧客向けメールのクリック率を 4 倍にした金融の NatWest 、Adobe の Firefly 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。
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AWS-16

生成 AI のセキュリティ対策と責任あるAIの実現

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。
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Developer Tools

生成 AI はアプリケーション開発プロセスを再定義します。AWS が提供する生成 AI 搭載の開発者ツールを利用することで、開発者は単純作業から解放され、創造性と生産性を飛躍的に高めることができます。


注目セッション:アプリケーション開発を加速させる AWS の生成 AI デベロッパーツール(AA-05)

生成 AI には、開発者や組織が学習、計画、作成、デプロイ、アプリケーションの安全な管理方法を再構築する力があります。ソフトウェア開発ライフサイクル全体において、生成AI開発ツールは時間を節約し、単純作業を自動化し、イノベーションと創造性の余地を生み出します。アーキテクチャ設計から開発、テスト、デプロイ、アプリケーションの保守に至るまで、生成 AI ツールが役立ちます。Amazon Q や Amazon CodeWhisperer などのツールを活用することで、開発者は本来の価値ある業務に専念できるようになります。これらのツールが、どのようにイノベーションを促進し、顧客にとって意義ある成果をもたらすのかを学びましょう。
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千葉 悠貴
技術統括本部 ストラテジックインダストリ技術本部 デジタルソリューショングループ 本部長


* 各セッションのより詳しい内容は、PC 環境でご確認いただけます。
  • AWS-32:AWS Amplify と Amazon CodeWhisperer を活用したアプリケーションの作り方
  • AWS-33:チームのつながりを Infrastructure as Code でデザインする
AWS-32

AWS Amplify と Amazon CodeWhisperer を活用したアプリケーションの作り方

生成 AI の登場により、様々なユースケースでの活用が進んでいます。その状況下で、各企業ごとに様々な開発が行われています。そういった競争を勝ち抜いていくためには、素早くプロダクトを構築しイノベーションの速度を早めていくことが重要であると言えます。AWSでは、AWS Amplify と Amazon CodeWhisperer を活用することで Web アプリケーションの構築を迅速かつ簡単に作成することができます。本セッションでは、AWS Amplify や Amazon CodeWhisperer が、どのように力を発揮するのかをデモを交えながらご紹介します。
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AWS-33

チームのつながりを Infrastructure as Code でデザインする

ソフトウェア開発においてチームのつながりが不適切だと、俊敏性が減少し、開発コストが増大します。チーム内においても、異なるスキルやモチベーションを持つメンバー間の壁を取り払うにはメカニズムが必要です。Infrastructure as Code (IaC)はアプリケーション全体の状態と開発者の意図を明確化するため、チームの共通言語としてコラボレーションの基点になります。このセッションでは、日本のソフトウェア開発の現場におけるチーム間の摩擦や認知負荷などの課題に焦点を当て、ビジネス価値を迅速に提供できるチームを作るためにIaCを戦略的に活用する方法を学びます。
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AWS for Data

AWS を活用することで、データ管理の負担を減らし、データからインサイトを得ること、意思決定に活用することに集中できます。独自データを活用し、生成 AI の価値を最大限に引き出すことも可能です。


注目セッション:生成 AI を推進するデータ基盤の構築(AA-03)

データは長年にわたり、多くの組織にとって戦略的資産とみなされてきましたが、生成 AI はデータ戦略の重要性を改めて強調しています。独自のモデルを構築するか、ファウンデーションモデルをカスタマイズするかにかかわらず、データは生成 AI の主要な差別化要因となります。そのため、関連性の高い高品質のデータをサポートするデータ戦略が必要です。このセッションでは、生成 AI 戦略の原動力となるデータサービスと、生成 AI アプリケーションを一般的なツールから、あなたのビジネスとお客様を本当に理解するプログラムに変える際に必要となる、一般的なデータパターンについて学ぶ事ができます。
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志村 誠
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 本部長


* 各セッションのより詳しい内容は、PC 環境でご確認いただけます。
  • AWS-01:Dive deep on Amazon S3
  • AWS-10:AWS で実現するデータガバナンス
  • AWS-12:データ基盤のコストを最適化するデザインパターン
  • AWS-40:Amazon Aurora Limitless database 内部アーキテクチャ詳解 〜 スケーラビリティと高可用性の秘密 〜
AWS-01

Dive deep on Amazon S3

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。
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AWS-10

AWS で実現するデータガバナンス

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。
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AWS-12

データ基盤のコストを最適化するデザインパターン

今日ではさまざまな規模の企業において、データを収集、保存、利用するためにデータ処理パイプラインが用いられています。このセッションでは、AWS で費用対効果の高いデータパイプラインを構築して管理するデザインパターンを解説します。ワークロードに適したサービスを選択し、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 などのサービスを組み合わせた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パイプラインを構築します。
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AWS-40

Amazon Aurora Limitless database 内部アーキテクチャ詳解 〜 スケーラビリティと高可用性の秘密 〜

AWS re:Invent 2023で発表された、Amazon Aurora Limitless databaseについて、AWSがAurora Limitless databaseをリリースした背景をAurora Limitless databaseが解決する課題を交えてお話します。
また、Aurora Limitless databaseを実現するための要素技術やAurora Limitless databaseの内部アーキテクチャ・動作に関する詳細情報をご説明します。
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AWS for Every Application

ビジネス上の課題解決や、画期的なアイデアの実現のためには、セキュアで高性能なインフラストラクチャが不可欠です。AWS は基幹システムの実行や、生成 AI の活用、科学技術計算、CAD などのワークロードに適した、幅広く高度なコンピューティング機能を提供しています。明日に向けた次の一手を一緒に考えていきましょう。


注目セッション:革新的なアプリケーションを支える AWS(AA-04)

あらゆる業界の様々なお客様が、より大きな課題の解決や、画期的なアイデアの実現、革新的なソリューションの大規模な提供を目指しています。そのためには、制限なくスケーリングすることが可能で、高いパフォーマンスを最適なコストで発揮し、絶え間ない変革を支えるインフラストラクチャが必要です。このセッションでは、セキュアで、イノベーションを促し、パフォーマンスに優れた AWS クラウドを活用することにより、革新的なアプリケーションを構築する方法を事例を交えながらご紹介します。AWS は幅広く高度なコンピューティング機能を提供しており、複雑な機械学習モデルの構築、生成AIの活用、高性能なコンピューティング能力を大規模に必要とするアプリケーションの実現など、インフラストラクチャに対する高い要件が求められるワークロードのニーズにもお応えします。テクノロジーの力で新しい価値を創造し、より良い未来を切り拓きましょう。
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小林 正人
サービス&テクノロジー技術統括本部 技術本部長

* 各セッションのより詳しい内容は、PC 環境でご確認いただけます。
  • AWS-13: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-48:先行事例から分かってきた、⾃治体職員がガバメントクラウド利用をする上で考えておくこと
  • AWS-56:同期という思い込み 世界は非同期で構成されている
  • AWS-57:規模が膨らんで開発スピードが落ちてきたモノリスアプリケーションを正しく分割する方法 〜ドメイン駆動設計からAWSにおけるイベント駆動アーキテクチャの実装まで〜
AWS-13

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

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。
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AWS-48

先行事例から分かってきた、⾃治体職員がガバメントクラウド利用をする上で考えておくこと

2025 年から2026 年にかけて、自治体の基幹システムがガバメントクラウドで稼働します。
AWS では多くの自治体からガバメントクラウドの運用設計についてご相談をいただき、多くの検討を重ねてきました。
このセッションでは自治体からご相談をいただく中で分かってきた、利用方式ごとのシステムのデザイン方針やコスト・セキュリティ管理などの設計ポイントに加え、本番利用を迎える前に考えておきたい可用性・インシデント管理についてお伝えします。
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AWS-56

同期という思い込み 世界は非同期で構成されている

サーバーレスサービスである API Gateway や Lambda を使って REST API を構築されている方は多いのではないでしょうか。サーバーレスで REST API をつくると、サーバーの確保作業や設定の手間から解放され、デフォルトの可用性が与えられるなどメリットは大きいです。そして、その効果を最大化させるのが非同期アーキテクチャです。サーバーの呪縛から解放されるサーバーレスの真価はここにあります。このセッションではさまざまなサーバーレスの非同期パターンを紹介するとともに、実際の顧客事例においてどのようなユースケースで非同期系サーバーレスが利用されているかをご紹介いたします。
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AWS-57

規模が膨らんで開発スピードが落ちてきたモノリスアプリケーションを正しく分割する方法 〜ドメイン駆動設計からAWSにおけるイベント駆動アーキテクチャの実装まで〜

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セキュリティ

AWS において、セキュリティは最優先事項です。強力なセキュリティは、DX とイノベーションを加速します。安全なクラウドインフラストラクチャとして設計された AWS は、セキュリティオートメーションを実現し、包括的なセキュリティを確立します。


注目セッション:AWS でセキュリティ対策を強化(AA-02)

セキュリティチームは、新しい技術が次々と登場する中で、いかにして進歩を阻害することなく、組織のセキュリティを維持し強化していけばよいでしょうか? 堅牢なセキュリティ基盤があれば、組織はイノベーションを加速させることができます。本セッションでは、強力なセキュリティ技術と可視性、制御を統合して、ビジネスのスピードと俊敏性を強化する方法を学ぶことができます。アイデンティティ管理、データセキュリティ、ネットワーク保護に関連する主要なトピックを取り上げ、進化したセキュリティ目標の策定に役立ちます。
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瀧澤 与一
執行役員 パブリックセクター技術統括本部長

* 各セッションのより詳しい内容は、PC 環境でご確認いただけます。
  • AWS-09: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-17:生成 AI でセキュリティ強化!×生成 AI の脅威分析
  • AWS-18: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-09

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 ~

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。
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AWS-17

生成 AI でセキュリティ強化!×生成 AI の脅威分析

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。
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AWS-18

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

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。
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