はじめに

受講セッションの個人的な所感と、メモです。
メモの内容は、誤字脱字などあるやもしれませんが、ご了承ください。

概要

AWS はお客様視点および長期的視野に立ち、お客様のイノベーションに向けた包括的な支援を続けてきました。「生成 AI」は次の時代を創り出すキー・テクノロジーであり、すでに多くのお客様が AWS を活用し新たな価値を生み出しています。AWS はこれまでと変わりなく自社のイノベーションを加速し、お客様と共にイノベーターとして社会、地球環境をより良くし、次の時代を創り出します。

所感

初日の基調講演です。
AIやMLが登場し、AWSにもML向けのサービスが登場したのは最近の話ではなく、（いつか忘れたけど）結構前から既に存在していたと思います。

生成AI、chatGPTの登場で一気に流れが加速したように感じていて、
AIという言葉を至る所で見かけるようになりました。

自社内でもAIの利用は様々な角度から検討されていますが、
この基調講演を経て、AIが今、世界に与えている影響を改めて知ることが出来たと気がします。

端的に、正直にいうと、自分が思っていた以上に遥かに大きなスケールで、AIは社会に影響を与えていた。

作業の効率化や、高度な分析ももちろん素晴らしいことですが、
食や医療など、世界が、人間が抱える問題の解決のために、人類の未来のためにその活用を考え技術を発展させる、という大きなスケールの話は、とても興味深かったです。

まだまだとりあえずは足元や近くを見ながらエンジニアをやっていきますが、
思考する観点、視点として、もっと先もあるという事を知ることが出来たように思います。

聴講メモ

AIの潮流

トップダウン: 命令を処理する
ボトムアップ: センサー（触覚）による判断
- 物流ロボット

今、何ができるか

AI for Food

ジャカルタのHARA

農家は社会的信用がなく、銀行に借りられない。
AIを使って土地の情報を収集し、保証する。このデータが変え難いものになる。

IRRI

世界で最も多様な品種の米を研究
未処理の収穫物は貯蔵できる時間が短い
世界中から集まる多様な種を仕分けする必要がある
カメラを使ってAIで判別し、自動で仕分ける
小さな農家におけるITリテラシーは低い。文字が読めないこともある。

YAMMAR

温室の管理
カメラ、温度、湿度を通じて温室内の状態を管理し、最適化

Proteinについて

魚介の養殖：1kgの餌で1kgのタンパク、牛だと7kgの餌が必要

Aquabyte

魚の健康状態を管理
生簀の中の魚を1匹ごとに管理
10億以上の魚類を分析

医療

AI for Healthcare

発展途上国にどうやって医療を届けるか

Swoop Aero

AIとドローン技術で感染症のインパクトを抑制
障害物の回避など自動化し、安全にワクチンを届ける

CEREGENV

EEGデータをAIにより解釈し、異常をほぼ一瞬で検知
新生児の脳損傷の発見には時間がかり、数年後に見つかっていた
- AIの力で早期発見が可能になった

これらをAIで実現する上で、重要なのが「DATA」

Open Street Map

地図のオープンソースプロジェクト

ビジネスにならない対象には、データが提供されていなかった

大量データを保存することはできるようになった反面、その中から必要なデータを見つけることが困難になった
→AI 、MLで解決

THORN

児童を人身売買から守る
行方不明者の画像データを学習し、ネット上から捜索する
6,000人以上の児童を含め18,000人以上が見つかる
児童ポルノの検知（画像や会話など）

AWS アップデート

機能アップデート: 3,410
サービス数: 240以上
値下げ: 130以上の項目で実施

クラウドの基本要素

信頼性
セキュリティ
コストパフォーマンス
俊敏性
拡張性

docomo

5Gコアをクラウドとのハイブリッドにする試み

関西電力

クラウドインフラを利用し、電力データの管理

AEON

イオンカード、ペイのデータ基盤
セキュリティ強化を目的

クラウドと生成AI

データ量、入力数の増加にクラウドのスケーラビリティが貢献

Anthropic

どのようにして責任を果たしながら生成AIモデルの変革を行うか
AIに安全性を
AIが自らの能力を超えないようにするフレームワーク
安全性と倫理性を重視するAI専門家

Clade3

ユーザーのデータは使わない

変革的な未来に向けて今始める。進化を待っている企業はすでに遅れている。

AWSが考えるユーザーのレイヤー

LLMと基盤モデルの学習のためのインフラ
- コスト、リソースを最適化したチップ
LLMアプリケーションを開発するためのインフラ
- Bedrock
- 様々なモデル
活用するアプリケーション

SONY

カメラのAF
ゲームのAIエージェント
ID、決済の不正検知

社内の多様な組織、機能において生成AIを活用

ガイドライン
悪用防止
倫理
これらを取り決めて安全に運用できるようにする必要がある

社員向けに社内専用の生成AIを提供し、体験を通じて民主化を図る
1万8000人以上が利用

全社員が使い、理解し、体験し、学ぶ

生成AI搭載型アプリケーション

企業内のデータ

データレイク
データベース
データ統合
ガバナンス

アプリケーション開発のステップ

ユースケース
モデル選択
責任あるAI
カスタマイズ
アプリ統合

Amazon Q 日本語が提供開始

31の基盤モデル
75回のアップデート
28の生成AIアプリケーション

Project Kuiper

衛星通信: 世界どこでもネットワークを提供
地上と宇宙からプライベートリンクをユーザーに

Ispace

月にある水資源を燃料に

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