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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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〜

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。

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。

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。