はじめに
株式会社NTTデータ テクノロジーコンサルティング事業本部の@nttd-kashiwabarayです。
AWS DeepRacerをAWSマネージメントコンソールから利用できるのも残り1か月間となりました。ぜひこれまで取り組んできた方もまだやったことがない方もぜひ残り1か月楽しんでいただけたらと思っています。
現在もPractice Raceが開催されており、世界のトップレーサーたちも参戦しておりますので、ぜひチャレンジしてみてください。
なお、5月に「AWS DeepRacerで学ぶ 強化学習」という本も出版されておりますので、合わせてご覧ください。
AWS DeepRacerで学ぶ 強化学習
本ブログでは、「概要編」、「マネージメントコンソール編」、「ローカルトレーニング編」として3回に渡って、AWS DeepRacerの魅力、トレーニング方法などをお伝えできたらと思います。
AWS DeepRacerで学ぶ 強化学習
本書の中では以下の章構成でそれぞれの内容を説明しています。
Chapter1 DeepRacerの概要
Chapter2 DeepRacerをはじめよう
Chapter3 入力パラメータと報酬関数
Chapter4 DeepRacerのログ解析
Chapter5 ローカルトレーニング
「DeepRacerの概要」では、DeepRacerの内容に加えて、DeepRacerで活用されている強化学習についてDeepRacerの内容を基に説明をしております。
「DeepRacerをはじめよう」においては、AWSアカウントの取得方法から、AWSマネージメントコンソールを活用したDeepRacerの実施方法を詳細に説明しています。その中では各ハイパーパラメータ等の説明をしています。
「入力パラメータと報酬関数」においては、DeepRacerで活用できる入力パラメータについて説明するとともに、サンプルの報酬関数や報酬関数の部品例について説明しています。
「DeepRacerのログ解析」においては、ログ解析ツールの設定方法から、実際に学習したモデルの解析方法を説明しています。
「ローカルトレーニング」においては、AWSマネージメントコンソールからではなく、ローカル環境（EC2など）におけるトレーニング方法を説明しています。
興味のある方は是非手にとってみてください。本ブログの中では概要に触れつつ、次の2回のブログの中ではAWSマネージメントコンソールからの学習方法と、ローカルトレーニングでの学習方法について簡単に触れていきます。
DeepRacerとは
DeepRacerは、Amazon Web Services（AWS）が提供する強化学習を活用した完全自律型の1/18スケールレースカーで、楽しく機械学習を学ぶことができます。
DeepRacerには、車体の前方にカメラが搭載されており、このカメラが取得した画像をもとに、自動車の位置、トラックの境界線、周囲の障害物などを認識します。そして、画像処理を通じてこれらの情報を解析し、自律的な走行を実現します。実機を使用したレースでは、速度のみをコントロールできます。
DeepRacerを実際に走行させる前に、シミュレーション環境での学習が必要です。このシミュレーション環境は、Amazon SageMaker、AWS RoboMaker、Kinesis Video Streams、S3といったAWSのサービスによって構成されています。利用者はこれらの技術的な詳細を意識することなく、AWSマネジメントコンソールを介して簡単に学習を行うことができます。
AWSマネージメントコンソールとローカルトレーニング
DeepRacerのモデルを作成していくにあたっては、大きく「AWSマネージメントコンソール」で学習させる方法と、「ローカルトレーニング」で学習させる方法の2つがあります。それぞれ次のブログで紹介します。
AWSマネージメントコンソールを活用する方法は、すでにAWSのサービスとして準備されているため、環境の準備が不要で、すぐに学習を始めることが出来ます。モデルやログの管理もAWSマネージメントコンソールの中で簡単に行うことが出来、初心者の方におすすめです。
ローカルトレーニングは自分で環境構築が必要（必要に応じて高スペックなマシンが必要）な一方で、AWSマネージメントコンソールで学習する場合と比べて、コストを抑えながら、効率的に学習することが出来ます。複数のワーカーを活用することで、学習速度を向上することが可能な上に、AWSマネージメントコンソールと比較して、設定できるパラメータ数も圧倒的に多く、バーチャルレースで上位を目指すのにはおすすめです。
ただし、日本のトップレーサーであるbarkingdogさんはAWSマネージメントコンソールから学習を実施しているレーサーの1人で、現在のPracticeRaceにも参加しているので、上位を目指せないわけではありません。ぜひマネージメントコンソールからbarkingdogさんの記録にチャレンジしてみてください。
まとめ
re:Invent2025もまもなく開催され、新しい機能の発表など楽しみではありつつ、今年からDeepRacer Championshipが開催されないのは残念でなりません。
ただ、残り1か月間まだまだAWSマネージメントコンソールからDeepRacerを楽しむことが出来ます。多くのレーサーが熱狂したDeepRacerの世界をぜひ皆様にも体験していただければうれしいです。
次のブログでは「AWSマネージメントコンソール編」として、AWSマネージメントコンソールからDeepRacerを実施する方法を説明します。その次のブログでは「ローカルトレーニング編」としてローカルトレーニングからDeepRacerを実施する方法を説明します。興味のある方はぜひご覧いただくとともに、実際に手を動かしていただければ幸いです。
仲間募集
NTTデータ テクノロジーコンサルティング事業本部 では、以下の職種を募集しています。
1. クラウド技術を活用したデータ分析プラットフォームの開発・構築(ITアーキテクト/クラウドエンジニア)
クラウド／プラットフォーム技術の知見に基づき、DWH、BI、ETL領域におけるソリューション開発を推進します。
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/recruitment/career_sp/cloud_engineer
2. データサイエンス領域（データサイエンティスト／データアナリスト）
データ活用／情報処理／AI／BI／統計学などの情報科学を活用し、よりデータサイエンスの観点から、データ分析プロジェクトのリーダーとしてお客様のDX／デジタルサクセスを推進します。
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/recruitment/career_sp/datascientist
3.お客様のAI活用の成功を推進するAIサクセスマネージャー
DataRobotをはじめとしたAIソリューションやサービスを使って、
お客様のAIプロジェクトを成功させ、ビジネス価値を創出するための活動を実施し、
お客様内でのAI活用を拡大、NTTデータが提供するAIソリューションの利用継続を推進していただく人材を募集しています。
https://nttdata.jposting.net/u/job.phtml?job_code=804
4.DX／デジタルサクセスを推進するデータサイエンティスト《管理職/管理職候補》
データ分析プロジェクトのリーダとして、正確な課題の把握、適切な評価指標の設定、分析計画策定や適切な分析手法や技術の評価・選定といったデータ活用の具現化、高度化を行い分析結果の見える化・お客様の納得感醸成を行うことで、ビジネス成果・価値を出すアクションへとつなげることができるデータサイエンティスト人材を募集しています。ソリューション紹介
Trusted Data Foundationについて
～データ資産を分析活用するための環境をオールインワンで提供するソリューション～
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/tdf/
最新のクラウド技術を採用して弊社が独自に設計したリファレンスアーキテクチャ（Datalake+DWH+AI/BI）を顧客要件に合わせてカスタマイズして提供します。
可視化、機械学習、DeepLearningなどデータ資産を分析活用するための環境がオールインワンで用意されており、これまでとは別次元の量と質のデータを用いてアジリティ高くDX推進を実現できます。
TDF-AM（Trusted Data FoundationⓇ - Analytics Managed Service）について
～データ活用基盤の段階的な拡張支援（Quick Start) と保守運用のマネジメント（Analytics Managed）をご提供することでお客様のDXを成功に導く、データ活用プラットフォームサービス～
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/tdf/tdf_am
TDFⓇ-AMは、データ活用をQuickに始めることができ、データ活用の成熟度に応じて段階的に環境を拡張します。プラットフォームの保守運用はNTTデータが一括で実施し、お客様は成果創出に専念することが可能です。また、日々最新のテクノロジーをキャッチアップし、常に活用しやすい環境を提供します。なお、ご要望に応じて上流のコンサルティングフェーズからAI/BIなどのデータ活用支援に至るまで、End to Endで課題解決に向けて伴走することも可能です。
NTTデータとTableauについて
ビジュアル分析プラットフォームのTableauと2014年にパートナー契約を締結し、自社の経営ダッシュボード基盤への採用や独自のコンピテンシーセンターの設置などの取り組みを進めてきました。さらに2019年度にはSalesforceとワンストップでのサービスを提供開始するなど、積極的にビジネスを展開しています。
これまでPartner of the Year, Japanを4年連続で受賞しており、2021年にはアジア太平洋地域で最もビジネスに貢献したパートナーとして表彰されました。
また、2020年度からは、Tableauを活用したデータ活用促進のコンサルティングや導入サービスの他、AI活用やデータマネジメント整備など、お客さまの企業全体のデータ活用民主化を成功させるためのノウハウ・方法論を体系化した「デジタルサクセス」プログラムを提供開始しています。
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/tableau
NTTデータとAlteryxについて
Alteryx導入の豊富な実績を持つNTTデータは、最高位にあたるAlteryx Premiumパートナーとしてお客さまをご支援します。
導入時のプロフェッショナル支援など独自メニューを整備し、特定の業種によらない多くのお客さまに、Alteryxを活用したサービスの強化・拡充を提供します。
NTTデータとDataRobotについて
NTTデータはDataRobot社と戦略的資本業務提携を行い、経験豊富なデータサイエンティストがAI・データ活用を起点にお客様のビジネスにおける価値創出をご支援します。
NTTデータとInformaticaについて
データ連携や処理方式を専門領域として10年以上取り組んできたプロ集団であるNTTデータは、データマネジメント領域でグローバルでの高い評価を得ているInformatica社とパートナーシップを結び、サービス強化を推進しています。
https://enterprise-aiiot.nttdata.com/service/informatica
NTTデータとSnowflakeについて
NTTデータではこれまでも、独自ノウハウに基づき、ビッグデータ・AIなど領域に係る市場競争力のあるさまざまなソリューションパートナーとともにエコシステムを形成し、お客さまのビジネス変革を導いてきました。
Snowflakeは、これら先端テクノロジーとのエコシステムの形成に強みがあり、NTTデータはこれらを組み合わせることでお客さまに最適なインテグレーションをご提供いたします。