【AWS】AWS Summit Japan 2025 (1日目) に参加してきたので、それとなく感想を書く(セッション編)

はじめに

こんにちは、クラウド事業部の坂口です。

タイトルにもある通り、AWS Summit Japan 2025 に参加してきました。

今年の参加日は種々の都合で 6/25(水) の1日目のみ。

そんな中で幸いにも聴くことができたブレイクアウトセッションについて、感想を書いていこうと思います。

AWS Summit Japan 2025 概要

イベント名：AWS Summit Japan 2025
開催日：2025 年 6 月 25 日（水）、26 日（木）
イベントURL：
aws.amazon.com

セッション動画は後日どこかで公開されるはず！

RAG (Retrieval Augmented Generation) を中心に、生成AI活用における考え方や設計、実装を解説いただきました。

資料中でのアジェンダは以下の通り。

お話は、自動車保険会社を基に進みます。

個人的にあまり詳しく知らなかった、RAGでの設計やコンテキストについて解説をいただきました。

具体的なケースから派生してお話をいただけたのでイメージしやすく、何となくわかった気にはなれたかも？

※以下はカメラマンの腕が如実に悪いスライド写真

また、個人的に興味を持ったのはデータ基盤について。

アーキテクチャについてはふんわりで認識していたため、きちんと資料としてまとめられているのが嬉しかったです。

※ここから写真が少しマシになります

このセッションでは、AWS Database Migration Service についてと AWS DMS での生成AI活用について紹介いただきました。

資料で紹介されていたアジェンダとしては次の通り。

AWS DMSやサポートソース・ターゲットについては以下の画像が分かりやすかったです。

セッションでは AWS DMS における Schema Conversion の紹介と、

実際に動作させてみたデモにて生成AIを使用しない場合と使用した場合の比較もいただきました。

(AWS DMS Schema Conversionについて)

生成AIを活用した場合のデモでは、活用しない場合と比べて非常に精度が高くなっており、生成AI利用加速の波を感じました。

現状は明確にAI系ではないAWSサービスでも、今後はどんどん生成AIが組み込まれて使いやすくなっていきそうです。

(生成AIの活用とこれから)

実にセッションタイトル通りでした。

このセッションでは、架空の企業のケースを基に、データレイクを最適化していく流れや方法を紹介いただきました。

主題への入りがめちゃめちゃ早くて、(確か)スピーカーの方の紹介スライドが無かったのが潔さと勢いを感じます。

最適化の流れは以下の6段階。

Phase 0 として基礎のアーキテクチャから始まり、

Phase1~6 を経て素敵なアーキテクチャになりました！という流れです。

それぞれ以下の内容について説明をいただきました。

※多くなってしまうので、スライド画像は一部のみ紹介

Phase 1: 課題の認識
- クエリが遅延する、データアクセスが誰にでもできる、データ量増加によるコスト増、分析のためのデータが見つからない...
Phase 2: スケーラブルなアーキテクチャ設計
- データを複数のレイヤーに分けて保存
  - 生データ・処理済みデータ・キュレーションデータなどをS3バケットごとに保存
- パフォーマンス向上のため、保存時のプレフィックスをデザイン
Phase 3: データセキュリティとガバナンス
- マネージドサービスを利用してデータを統制
  - AWS Glue Data Catalog
  - AWS Lake Formation
  - Amazon SageMaker Data & AI Governance