「AWS Summit Japan 2025」に参加してきました

感想

  • 今日も事例中心に聞いた
    • keynoteで知らないサービスが多くてAWSよりのセッションも気になったが予約制なので仕方なし
    • 次は知らないサービスを片っ端から聞いてみてもいいなと思った

スペシャルセッションビルダーのための AWS テクノロジー:その深化と進化

夏野 剛 氏 株式会社ドワンゴ 代表取締役社長
鈴木 啓介 氏 株式会社NTTドコモ ネットワーク本部 サービスマネジメント部 オペレーションシステム部門 担当部長
渡辺 宏聡 氏 アマゾンジャパン合同会社 オペレーション技術統括本部 統括本部長
高倉 大樹 氏 ソニー・ホンダモビリティ株式会社 ネットワークサービス開発部 ゼネラルマネジャー
山内 晃 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 通信グループ 本部長
巨勢 泰宏 アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 常務執行役員 技術統括本部長

  • セキュリティ
    • MadPot
    • Sonaris
    • Mithra
  • AWSが攻撃者にとって面倒で魅力のない標的になるように
  • AWS Nitro System
    • シリコンを内製開発した
    • ネットワーク/ストレージ/セキュリティをコントロール
  • ドワンゴAWS移行
  • AWS Security Incident Response
    • 24時間365日サポート
    • セキュリティの問題に迅速に対応
  • ドコモのモバイルネットワークの障害対応
    • 大量のアラートがなってどこに問題があるのか特定が困難
    • Digital Twin上で再現し15秒で問題箇所を特定可能に
  • 地理的に離れた分散システムでの正確な時刻同期

かんぽシステムソリューションズにおけるクラウド運用の新基準~クラウド CoE による標準化とコスト最適化の挑戦~

浅野 佑貴 氏 株式会社BeeX 事業開発部 副部長
堤 浩一 氏 かんぽシステムソリューションズ株式会社 常務執行役員

  • CCoE
    • Cloud Center of Excellence
    • 組織内でクラウドのプラクティスを推進する横断チーム
  • かんぽの事例
    • クラウドCoEを設立
    • ビジネス/ITとCCoEで共創
    • CCoEでクラウド標準ガイドを整備
      • 選定ガイド/開発ガイド/運用ガイド
    • AWS Control Towerによる制御
    • Amazon QuickSightでコスト可視化

IoT/CloudOps の AI 活用最前線 ~エッジ AI & マルチモーダル AI の最新ユースケース

田中 久智 氏 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
日向寺 正之 氏 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

  • Liquid AI
    • 少ないリソースでモデルを稼働できる
    • CPU環境で使えるものも
      • エッジで動かせる
      • 車とかも

AI 活用を支えるクラウド基盤と組織体制の重要性 ~東京海上日動の実践事例~

三澤 瑠花 氏 日本タタ・コンサルタンシー・サービシズ株式会社
新川 祐樹 氏 東京海上日動システムズ株式会社

  • 東京海上日動でのAIの注力領域
    • 生産性向上
    • 事業成長
    • 品質強化
    • 体制基盤構築
  • AI開発の支援体制
    • 東京海上日動グループでAI-HUBという組織
    • 共通のデータレイクにデータを蓄積
    • BIツールで可視化したりAIモデルで活用したり
    • データスチュワードというロール
      • エンジニアとデータサイエンティストの両方のスキルをバランスよく持ってる人たち
  • データ分析環境
    • Databricks
    • SageMaker
    • Tableau
  • AI稼働環境
    • AWS上に構築
    • 内製で
  • 活用事例
    • 社内向けチャット
    • 営業向け支援ツール

生成 AI 時代の業務変革実現と AI/ML チームの進化 ~ 三菱UFJ銀行市場部門の内製開発ジャーニー

丸毛 篤史 氏 クラスメソッド株式会社 クラウド事業本部ソリューション部 部長 福田 晃平 氏 株式会社三菱UFJ銀行 市場企画部 市場エンジニアリング室

  • 市場部門でのデータ活用
    • 内製でAWS
      • 部門内にデータサイエンスの組織がある
    • 外部インターネットから隔離されたセキュア環境
  • MLアプリ
    • API提供をしていた
    • APIを使うアプリがうまく活用しないと価値をうまない
    • APIを使ったその先の利用ケースのニーズを汲み取れない
    • APIを使うアプリケーションのレイヤーまで踏み込む
    • データサイエンティストも含めてアジャイル開発
  • 運用
    • 従来の機械学習と生成AIでは異なるところが多い
    • ハルシネーション対策
      • 使ってる人に報告してもらってそれをシェアできるように
    • 元データの正しさ
      • Apache IcebergとAWS Glue
      • データの変更を追跡したり遡れるように
      • Glueのtable optimizationでicebergのメタデータが増え続けるのを抑止