皆様ありがとうござい います。テクノロジーサービスについて今日お話をしていきたいと思 います。え。最近我々が導入したものです。改めまして、皆様ようこそこのサミットに来ていただきました。皆さんが楽しんでいただいてるというのはいいなと思っております。まず最初 ですが、 
いくつかサミットそのものについての話をしたいと思います。え。実は、ま、ここに2万5000人の登録者、そして200を超えるセッション、 そして84のパートナーセッションをご用意しております。インテル、それからvmaがゴドゴーグローバルスポンサーです。え。このスポンサー、非常にたくさんありますので、え。ちょっとここは簡単に ましていきたいと思います。プラチナ、ゴールド、シルバー、ブロンズということで、え。デモ見ていただきますと、 え。メディアトレーニング、様々な部員などのスモさんに支えていただいております。では、エダブレスビジネス、一体どうなってるのかということをお話ししていきたいと思います。 awsも現在は210億ドルを超えたあに年間収益を抱えております え。そして、49パーセントの作対比成長です。え。このすう四半期は、実はこれ以上に え。このおタ、全四半期では成長しております。一体何がそれを牽引してるのか。え。とにかく、お客様が本当に求めるもの、 使いたいと思ってるものを作っているからです。皆さんのインプットに感謝したいと思いますえ。我々が作っている製品にそれがえ、反映されております。何百万円を超えるお客様がいらっしゃいます。 ということで、製品は揃っております。その製品の上にいろんなものを作っていきたい。どういう風に製品を皆さん自身、そしてお客様のために作っていくのかということを考えていきたいと思います。じゃあ、このビルダーって誰なんでしょう。 開発者だけではないと思います。ビジネスの人、あるいはデータの専門家、あるいはエグゼクティブも膨らまれます。つまり、会社あるいは組織をまさに作って、そして新しいエンタープライズを作り上げていく、 それによってより迅速に新しいテクノロジーを吸収していく、市場に ちゃんと合わせていく、それを全てひっくるめてビルダーと呼んでおります。いろんなアプリケーションがあります。ブラウザー、ウェブサーバー、アプリケーションサーバー、そしてデータベースなどです。 こういったものを簡単に起動することができると思いますけれども、新しいアプリケーションが出ててきています。例えば、この一例がまさにアロボットです。 はい、ロボットというのは、ま、いわゆるお掃除ロボットです。え。ということで、え。ま、皆さん、ロボット。ま、かなり、そんなに、い、 クリスマスとか、あ。 
こういった、その人々が、たくさん、え、何かをする人とその時期ということなんですけども、実はこういったサインアップといういう、その時期というのはトラフィックが非常に少ないんです。 ということで、こういったそのサーバーレステクノロジーを使うということがまさにピッタリだと思います。全てのキャパシティが 必要なあ、時に、い、その立ち上がり、そして必要がない時には、え、そういった、あ、キャパシティをおその得る必要がないからです、え、サイナップル、様々ありますけれども、例えばファームウェアのアップデート、 非常にたくさんのシステムに対応しております。ほとんどはアクティビティハームへのアップデートなんてないんです。しかしながら、みんながアップデートを例えば1か月のあるタイミングでやりたいと。そうすると、やっぱりこれもサーバーレスとしては非常に素晴らしいあ、 事例だという風に思います。我々として、もう少しこのテクノロジーについては後で話をしていきたいと思いますが、え。まさにそのいい事例だと言えると思います。 え。ま、これが、その製品をどういう風にデリバリーしていくのかということなんですが、最近ではこの開発を どういうふうに進化してきているのかということをお話ししていきたいと思います。 単純に核だけではないんです。パッチを当てる、アップデートをする、そしてまあセキュリティをお、そしてまたさらには障害に対して、あるいはスケーリングをすると、様々な側面があると思います。 えま、これをどういう風にしていくのか、できるだけ簡単にしていきたいと思います。何か私たちがその複雑、使いづらい、あるいはインストールしづらい、まさにそこがawsの強みです。 製品あるいは一連の製品を一緒にすることによってもっと簡単にしていくということを私たちは狙っています。 最近、私たちクラウドナインという製品をアナウンスしました。私がま開発を携っていた時に、いろいろなところからえ。実際には。わ トップでとにかく何かをやってくるために、開発の環境を設定する必要がありました。 え。そのブラウザーですと、すぐにそれが起動するということになります。単純に開発の環境だけではありません。 ポスティングされています。ですので、コラボレーションができるんです。1人の開発者だけのためではないんです。 え。もうさく複数の人たちが、例えばファイル、そして色々なものをチェックして、お互いのやり取り、あるいは作業を見ることができます。 コードデビューとか、あるいはま非常にインタラクティブな開発を分散型のチームで実現することができます。非常にパワフルな プルで、より簡単に、ま、例えば、えよ、よく使われているランゲージのフレームワーにもたをしております。そしてまた、クラウドサ パイプラインがあると、そこに行動をコミットします。そこからビルドしてディプロイするわけです。それをすべてクラウドラインに統合しております。簡単に使うことができます。そして、もちろん実際の本番です、本番稼働になっていきます。 
たくさんのツールが実際にはま 本番環境で動いてると います。2つ特にお話をしていきたいと思います。1つはエレイです。えまawsを考えていただきますと、データセンターと違ってまこの中を見ることが難しい。何が起きてるのかということを見るの 難しいと思いますが、xaというのは まさに皆さんのエクス てレントゲンと同じです。エダブレックス。 中身を見るんです。何がいが今起きてるのか、例えばラムダファンクションの中で何が起きてるのかってことを見るためにエレを使います。 他にもxjのサポートをしているサーバーがあります。そうすると、その 深いところで振る舞い、トランザクションリクエストを 実際システムの中に 流れてくるに従って深いところまで見れるんです。他のモニタリング、あるいはパ マスツールあるおれをメインのツールとして使っていたとしても、皆さんは、こ、 エクセル、ぜひつ やっていただきたいと思いま ます。そのツールにま、 まさに入っていくデータを見ることができるからです。 え、ま、実際 にはこれまで に何が起きていたのかとかわからなかったものに、まあ、目を見、 見開くことができるようになります。も 1つ非常に興味深いい製品というのは、awsマネージドサービス です。 日本の市場では、多くのエンタープライズがシステムインテグレーターを使ってitを使ってらっしゃると思います。通 ようのやり方でしょう。 awsマネットサービスというのは、awsが 自身の能力 を使ってシステムインテグレーターの役割を果たします。そうすることで、基本的なオペレーションを実行します。もうあらゆるところでうまく機能するはずのものです。 ですので、どうやってアカウントをレア、 どうすればいいのか、え めろロールをどういう風にiamのロールを説得すればいいのか、 ダイレクトコネクトをどう使えばいいのかということを、皆さんは考えではなくて、私たちがそれを 担当するんです。どうすれば1番いいのかということを かっています。ってことで、この私たち、こ ととして、せい 金としてそれをだいえ。 
え、こちらのスライドを皆さんご覧になったことあると思います。多分、ちょっと我々の製品全て載っておりますので、非常に美人なチャートになってると思います。え。まあ、お寿司のおレストランに入っていて、たくさん選択肢がありる。ありうるんですよね。どのネタが私食べたいというのかわからないと。 まさにそうだと思います。ロサンゼルスに私の気に入ってるシュガーフィッシュというお寿司のレストランがあります。 で、そのメニューの中に大きなボックスで我々を信じてくださいというボックスが書いてあるんです。実は、その、そういう箱があるんです。その、え。メニューの中にそういう風に書かれています。とにかく我々を信じて、我々にお任せくださいと。お任せメニューです。 ま、実は私、え、そこ大好きなんです。とにかくシェフを信じております。ですので、今日のお任せであれば、 もうほんとに適切なランチが得られるということ。でも、私たちにとっては、asが、我々のサービス、もうあらゆる、い、よくあるユースケースでベストプラクティスを全部 我々の方で知った上で、え、信頼性高く皆さんに提供していきます。コンプライアンス、標準監査、 そして空いているとか、ま、こういったものも全てこの一部として提供しております。非常に高速な形で、いろんなやり方があると思うんですけれども、ま、我々にお任せいただくというものです。 もちろん、皆さんご自身で使っていただくこともできます。サービスを構築することを皆さんご自身でできます。アーキテクチャー、フレームワークについて話をしますけれども、どういう風にこれらを我々が、ま、まとめていくのかということをお話ししています。 ま、いろんな、あ、サービスを提供しておりますけれども、え、深みもあるんです。我々のサービス1つ1つには、実はたくさんの能力、機能、あるいは監査、あるいはコンプライアンス、 例えばbyokですねえ。他のプロバイダーと比べても、我々1番深い深みを持っているという自負もございます。では、ここから特定のエリアについて話をしていきましょう。まず最初が機械学習、シラニングです。 非常にもうあられあらゆるところに関わっている非常に素晴らしいエリアと思います。レコメンデーションシステムというのを皆さんご存知だと思います。え。こちらの真ん中ですけど。ネ、ネットフリックスです。 10年前、ネットフリックスに勤めていました。クラウドに移行する前、我々はまさに私自身がチームを率いてパーソナル化をやっていました。 ってことで、このおまさに真ん中、どういったその画面をお勧めするべきなのかということを考える、そういった作業をしておりました。 課題がありました。ま、アルゴリズムを作っていたんですけれども、それを実際に本番環境に入れると、キャパシティがなくなっちゃうんです。 マシーンがもうほんとに溢れ返ってしまうからです。ということで、ま、クラウドに移行したんですけれども、どれだけカスティーが必要なのかわからなかった。 もう全て、色んなパーソナライゼーションのアルゴリズムを進めるにあたって、ま、ディプランニング、マシーラーニングがありますので、たくさんのキャパシティが必要になります。それを使ってトレーニングをする、そしてディプロイをするわけです。 そこで、やっぱり色々実験してみたいと思います。ネットフリックス、そしてそのパーソナリゼーションではたくさんの実験をしております。これがもしかしたらいいかもしれない、これは、これ、よくないかもしれない。 実際にはもうその推測でこれまでやっていたわけですけれども、やっぱりその推測ってのは間違ってることが多いんです。こういったその仮説を立てて、そのアルゴリズムをどんどんと調整してかなきゃいけない。そうすると、まさにそれはクラウドにピッタリと言えます。 え。すごい。私どもの大事なお客様、ピントレスト様です。え。こういったような写真がいつもアップロードされると思います。 awsを使って、このかが、その中に何があるのかということをえ。分析しています。コンテンツの分類だったり、様々なことをえ。行うことができるわけです。 お客様がどういったような写真を上げているか、それを分析することができる、分類することができるということです。 もう1つは、スポーツに関わるアナレティックスです。え。これは、え。対戦。えー、スポーツ。ということで、リーンレントの時に、え、ラスベガスの。昨年の時にご紹介したものでありますけれども、 
様々な競争、え、また戦い、え、戦闘的なスポーツ、 ま、通常テレビで見るわけなんですけれども、え、誰かが、え、例えばさまのチームの間で戦っているという、単にその試合だけではなくて、実際何が起こってるのかということの内訳を知りたい、そして見えないものも知りたい。 え。そして、そういった意味のユースケースというのは大変増えております。大変興味深い領域でありまして、 多分新しい世代の消費者というのはより多くのアナリティクスというのをしょう、スポーツ、感染の中においても求めてらっしゃるんだと思います。 スポーツを好きな方、例えば、え、高校生のスポーツチームの監督であるとか、えま、セミプロであるということであれば、すべての活動を、えー、フィールドの活動をビデオでとります。 これはハブドゥルというサービスなんですが、ハドルというのは、その画像を処理してどれぐらいチームが有効に動いてるかということが分かります。大変2死な市場だなという風に思われるかもしれませんけども、実際、450万、え さ、1500のチームというのは世界で使っています。え。そのチームに対して例えばいつもままつけているということであれば、もしかすると相手のチームというのはハドルというこの指標を使ってらっしゃるのかもしれないということです。 amazonにおけるマシンドラーニングというのは、様々なレコメンデーションであったり、フルフィルメンドアットであったり、えまドローンとやった 様々な他をしたり、マレクサというのが音声でのインターラクションということ。色んなことをやらせていただいてます。また、amazongoという店舗をご存知でしょうか。シアトルに店舗を持っています。 え。実際その店舗に足足を運んでいただいて、お昼をもって棚から取ってそのままチェックアウトすればいいんです。 誰も人間はいません。え。この棚から何を持っていたかということは誰も実はわからないんですが、カメラがありまして、え、実際にお店の中をうろうろしたり、え、棚をえ、管しているう、カメラがあったり、ビデオベースの、 え、ai、え、そして思想学習。え。これを走らせることによりまして、何が起こってるかということがわかるわけです。え。最も早いシアトルでは、すぐに、お、え、お昼を、え、 抱える手法であります。お店に行って、棚から好きなものを取って、そしてそのままお店を出れば、最終的な決済というのは、携帯電話の方に何を買ったかということで決済が済ませられます。 リテール環境で働いてらっしゃる方、将来のやはり小売というのは、こういったようなビデオを使った、そして、を使った形での 仕組みになると思います。amazon全体といたしまして、膨大なユースケースがあります。 え、ここでは、え、実際の商品についてお話をさせていただきたいと思いますけれども、こういったようなケースもあろうかと思います。皆さんの会社の中でも、どうでしょうか。 お客様の、え、アドプションモデル。え、そして、え、需要予測、え、どういったようなその検索意図があるのか。え、この有無におきまして、このaiというのが大変え力を発揮する領域になるということになってきます。 え、マナ。何万社ものマシンダーニング、え。ダブレスオで会学習を走らせていただいています。ここから何を学んだかということでありますけれども、 
ザウィニーニュース 新しいスタックが必要であるということが分かりました。また、にこういったようなものがありますよ、どうぞお好きに、お好きにくださいということでは不十分であって、これらのアプリケーションをどういう作を 作るのか。え。クラウンド。拡張性があって、拡張があって、え、そして、え、企業のすべての人たちがアクセスすることができるということです。え、研究院だったり、え、ま、高等教育を受けた、大学を卒業した、大学院の卒業した人だけではありません。全員が使いわねことができなければ ダメなわけです。ま、いろんなパターンがありますけど、多くのデータがあります。アルゴリズムにこれを入力して、そしてモデルを作る、モデルをトレーニングするということであります。ま、これ基本的なユースケースということが言えると思います。 そ、その中で、新しいデータをモデルに開示して、そこから予測余地が生まれてくるということです。これが基本的なメカニズムとなります。 今ここで私たちがやりたいのは、こういったようなモデリングというのをすべての開発者、全てのデータサ演テストの支柱に提供させていただきたいということです。 これにおいては幅広いツールを私ども開発いたしました。え。様々なフレームズはまずあります。え。そして、プラットフォームが中心であります。政治メーカーです。これにつきましては、またわもう少し後でご紹介させていただきます。その上に、 使いやすいアプリケーションサービスがあります。え。一般的なえ。やりたいことというのをパッケージ化してご提供させていただいています。フレームワークをまず見てみましょう。 
ま、多くの選択肢がここにはあろうかと思います。大変興味深いのは、1つ挙げさせていただくと、これ全てオープンソースなんです。まあ皆さん誰でもダウンロードできる、世界の誰であっても、最先端の 事例、ディプランニング、え、そして機械学習ということの事例をダウンロードすることができるんです。え、何か高価な消費製品を買うとか、え、ま、トトップの、え、大学の研究機関に帰属しなければいけないということではないんです。最も賢い 方々、その人たちが何があったかということを、え、学ぶことができる、ダウンロードすることができるというのは素晴らしいことなのではないかと思います。 そのフリーワークの下にありますのが、私たちは最適化をした最新の強力なハードウェア、エンドビディアのものを使っています。え。この鉄ラビーク100であります。これ、ペタフロップのコンピューティングです。え。た、1つのインスタンツで、ペタフロックキです。え。そして、秒あたりで購入することができます。えと、数分試すこと、お試しも可能です。 ま、それほど前ではないんですけど。え。演算力。ペタプロップというのは、この部屋にも大きい部屋が必要でした。これ、数年前です。ペタフロップのスーパーコンピューティングということになります。これだけの部屋が必要だったんです。 今は秒あたりで、え、これを使うことができる。という驚くべき演算能力を手に入れることができるということに他なりません。 では、こういったようなあこと、どこで時間を使うのがいいんでしょうか。構築して、そしてトレーニングをして、そしてデプロイする。私たちは政治メーカーというプラットフォームを提供しました。そして、これを自動化することができるようになったんです。 プリビルドのノートブックうジュピターのフレームワークを使っています。一般的なフレームワークですが、多くの方々がもう既に使ってらっしゃると思います。え。これを 政治メーカーの中に組み込みました。え。そして。え。最適されたアルゴリズムも組み込みました。え。例えば、 今このアルムを使ってらっしゃるとのフレームワークで、すでに馴染んでらっしゃるということであれば、すぐにパフォーマンスを出すことができます。 政治メーカーでは、これをさらに最適化することによりまして、パフォーマンスは10倍です。通常のタスクにおいて10倍です。 それによって、新しいアルゴリズムを常に追加するということをやってますので、政治マークと政治メーカーというのは、様々なアルゴリズムにおおきまして、どんどん力を増強しているということなんです。え。そしてさらには、トレーニング、ワンクリック、ラーニング1つのクリックで学べるということです。ハイパーパラメーターの最適化ま、これ、どういうことなんでしょうか。 基本的に、ま、色んなノブを使うと、ができる。いろんなダイアルがある。そして、政治メーカーは、いろんなセッティングをトライアウトして、ま、1番正しい最適なセッティングは何なのか、 このモデルというのは何が1番最適なのかということをチューニングしてお手伝いをしてくれるということです。最後は、ワンクリップのディプロイメントです。え。これはオートスケールの完全なえじ、自動的なものであります。ですから、例えばリプロスる際に、 インテリジェンスのシステムが大規模に展開されていると、デプロイする際に、政治メーカーは自動的に多くの多くのカスティーをご用意して、それをサポートすることができるということです。 実際の事例をちょっとここでしょご紹介しましょう。イメージをフィードします。そうすると、え。畳み込みニューラルネットワークがああって、このイメージが何なのかということを伝えてくれます。 そして、例えば在庫であれば、え。予測、販売計画ということを組み立てることができます。 もしくは、購入であって、え。どういったような不正リスクがあるかということも割り出すことができます。ま、どういったような政治メーカーがあり、プリケーションとして構築しやすい形でお手伝いをしてくれるんです。え。そして、例えば、え。アルゴリズムを最適化し、え、そして、え。環境を整えて、え、そして中ニングをして、そしてデプロイする。そして拡張性をもって管理する。 これが全て1つのアプリケーションの中でパッケージ化されていますえ。これは、最近受けましては、最も人気を博しておりますえ。展開事例であります。今、今日、本日、 東京林ョンで初めてサービス提供を開始させていただきますえ。皆さん、ぜひこれをお楽しみいただければという風に思っております。 
ただ単に東京で提供させていただけるということだけ ではなくて、日本では大変興味深いチェイナーというフレームワークあると伺いました。これは日本のえ、企業、えプリファードネットワーク様のものであります。このチェイナーというの、 政治メーカーの中に組み 込みました。そして、今日から、これもごか をいただけますので、皆さんの最もおきのaiのフレームワークをおつ いながら。 
最も大好きなアプリケーションを使って、え、私共もせ、 過去の方にサポートをするということなんで、これまた素晴らしい事例かなという風に 思っておりますえ、それでは、 え、ここでは お客様をお呼びしたいと思います。より 政治マーカーをどう使ってらっしゃるのか、え、そして、興味深いボケーションをどう作ってらっしゃるのか。お客様、あーでありますけれども、え、お のたけさん、ベリー のおたさんをご。