こんにちは、クラウド事業部の山路です。 今回はAWS re:Invent 2023のKeynote (Day2) の様子を共有します。
※追記：録画も公開されたので興味ある方はこちらからどうぞ。
講演開始
発表者はAWS CEOのAdam Selipskyさん。
まずはAWSを利用する企業やパートナーの紹介。当たり前ですがすごい数。
まずはインフラの話から。リージョン、AZなど。
次はストレージの話。Amazon S3はこれまで進化を続けてきましたが、ストレージにはさらなるスピードが求められていると課題を紹介。
早速の新サービスとして、Amazon S3 Express One Zoneの発表！これまでより10倍速く、かつ40％のコスト減を実現するとのこと。
続いてコンピューティング。AWS Gravitonの新バージョンであるGraviton4と、それを利用できるEC2インスタンスタイプ R8g の発表！
続いては、多くの方が期待していたであろう生成AIの話。
生成AIにはレイヤーが3つありますという紹介。インフラ、モデル、そしてアプリケーション。
まずはインフラレイヤーの話から。AWSは昔からNVIDIAと協力しています。
ここで一人目のゲストとしてNVIDIAの創始者兼CEOのJensen Huangさんが登場。
当たり前ですが同じ会場にいらっしゃいます。すごい。
話は戻ってAI学習向けチップのAWS Trainiumの話。
新しいバージョンのTrainium2が発表されました。
AWS NeuronやAmazon Sagemakerの紹介もあり、ようやくインフラレイヤーの話が終了。すでにボリュームがすごいことになってます。
2つ目のモデルレイヤーの話。どうやってベストなモデルを選択するか。
ここでAmazon Bedrockの話。すでにこんなに多くの企業で使われてます。
2人目のゲストとしてAnthropic CEO兼共同創業者の Dario Amodeiさんが登場。OpenAIのライバルともいわれる企業のCEOということもあり、今後の展開にも注目です。
AWSもAmazon Titanというモデルを提供しています。Titan Familyの紹介。
これらを使い、ユーザー自身に特徴的なモデルを使うことが重要。
Amazon Bedrockの新機能としてFine-Tuningが発表。Anthropic社の提供するClaudeもComing Soonとのこと。
BedrockはRAGにも対応しました。
Amazon Titan向けのContinued Pre-training機能も登場。
これらの新機能を使い、カスタマイズをすることができます。
アプリケーションからAmazon Bedrockを利用するのをサポートするAgents for Amazon BedrockもGAになりました。
さて、生成AIの話題としてはセキュリティも外せません。
Amazon Bedrockはセキュアにデータを扱います。SOCにも準拠しています。
責任あるAIの話から、Guardrails for Amazon Bedrockの発表。不適切なコンテンツのフィルタリングなどをしてくれます。
ここでAWSを活用する企業として、PfizerのLidia Fonsecaさんが登場。
ウイルスに対抗する新薬開発のためにはイノベーションの加速が必要。また、一刻も早く完成させて患者のもとに届けるため、スピードも重要です。そのためにAIも活用。SageMakerも使ってます。
トレーニングのお話もはさみつつ、生成AIの３つ目のレイヤーの話。ここではAmazon CodeWhispererの紹介。
先日カスタマイゼーションの発表もありました。
AWSが生成AIでまだ着手していないように見えていたAIチャットの話。これはもしや・・・？
おそらく今回の発表で最も反響の大きかった、Amazon Qの発表！
Amazon Qは何をしてくれるのか？まずはAWSのエキスパートとして、過去10数年にわたるAWSの知見をもとにアドバイスしてくれます。
発表を見る限り、AWSマネジメントコンソールならどこからでも使えそう。
何か問題のあるリソースがあれば、解決を手助けしてくれます。あとは最適なリソースを提案してくれたり。
開発のライフサイクルの様々な場面でAmazon Qが助けてくれます。その結果開発者の働く時間を減らせます。
ここでなぜかJavaを例に開発言語のバージョンアップの話に。なんとコードの変換もしてくれます。
どれくらいすごいかというと、1000のJavaアプリケーションの移行が2日で完了するくらい。会場も大盛り上がりでした。
ここまでは主に開発者をどうサポートするかのお話ですが、次は開発者と共に働く人たちをサポートする例の紹介。
ビジネスのエキスパートとしてもふるまってくれます。
ここでAWSのVPであるDr. Matt Woodが登場。
初期設定とデータ元へのアクセスが必要になります。S3やらSlackやら様々なデータ保存場所と接続。
データをもとにビジネス上のサポートをしてくれます。
まだまだ役割はあります。次はBIをサポートするお話。
Amazon QuickSightとの連携の紹介。
データをもとにグラフを生成したり、テキストを生成したり。
最後はカスタマーサポートのエージェントを手助けするお話。
Amazon Connectとの連携。顧客とのやり取りの最中に利用できるだけでなく、オンボーディングもサポートしてトレーニング時間を少なくしたり。
以上がAmazon Qの機能の紹介でした。AWSでもついに登場、だけでなく、ユースケースごとに別サービスとの連携も盛り込んだ発表でした。
ここまでで生成AIの3つのレイヤーの話が終了。インフラからアプリまで網羅してます。
続いてはBMWのStephan Durachさんが登場。
多岐にわたる機能を実現するためにAWSを活用しています。
続いてはデータの使い方、ではなく、データそのもののお話。あなたの持っているデータが差別化につながります。
データの活用には、包括性・統合性・統治性が求められます。
まずは包括性。AWSはもっとも包括的にデータサービスを提供していますという紹介。
次は統合性。例えばETLパイプラインは複雑で、ちょっとしたことでうまくいかなかったり壊れてしまう。理想は一直線にデータが転送されること。
これを解消するため、AWSはZero-ETL integrationという機能を、Amazon RedShift向けに提供しています。ただし現状ではAurora MySQLにしか対応していませんでした。
この対象がさらに3つ追加されます。
さらにAmazon OpenSearch Service向けにもZero-ETL integration機能を提供。現状はDynamoDBのみ。
これでZero-ETL integrationは5つの選択肢ができました。
最後は統治性。Amazon DataZoneはデータの統治に役立つサービスです。
データをもっと発見しやすくしましょうとのことで、Amazon DataZone AI recommendationsの発表。
これで終わりかと思いきや、最後にとんでもない発表が。
Project Kuiperの紹介。
紹介ムービーが流されます。宇宙めがけてスペースシャトルが発射されたりします。会場でも煙が噴出してました。
Project Kuiperは、通信の届きにくい、あるいは届かない地域の方向けに、衛星を用いて通信が届くよう橋渡ししてくれるもの。今後の展開に期待です。
これでKeynoteは終了。とんでもない情報量でした。
さいごに
Day1に続きKeynoteの紹介をさせていただきました。合計で2時間半近い長時間の講演でしたが、時間を忘れて見入ってしまいました。最後のほうはまるで映画を見ているような気分になりました。
内容については、おそらく多くの方の予想通り？生成AIがメインの内容となりましたが、これで生成AI系でよくあるサービスは、AWSも網羅した感じになるでしょうか。今後の生成AI界隈の勢力図がどうなるかも気になりますが、まずはAmazon Qがどれくらいすごいか知りたいところです。
明日以降もAWS re:Invent2023の内容を共有していこうと思います。
