00:06
はい、12月1日、木曜日ですね。四国は朝9時を回りました。 本日から12月ということで、はい、四月ということですね。
まあ皆さん頑張っていきたいと思います。 はい、おはようございます。いめめめのkeeth、孤独のぐわはらです。
では、本日も朝活を始めていきたいと思います。 ちょっと、朝寝坊してしまってですね、申し訳ないです。
起きたら8時50分、寝坊やばいじゃんってなったんで、ちょっとバタバタ準備したんで、ちょっと声も少し枯れてますけど。
はい、では、昨日に引き続きクラスメソッドさんが出されている AWS re-Invent 2022 CEOキーノートで発表された新サービスアップデート
まとめですね、をダラダラと続き読んでいこうかなと思っております。 はい、でも昨日
さらっと前半部分見てたんですけど、前半だけでもかなりホットなものがたくさんあったし、 個人的にはかなりテンションが上がったものがいっぱいあったので、
すごく嬉しいなと思いましたね。 今日はそのまま続きを読んでいきたいと思いますが、今日で読み切れるのかちょっと自信ないですね。
それぐらいホットなもの、かつ楽しいものがたくさん出てきているので、 またAWSどんどん触ってみたくなりましたね。
では続いていきましょう。昨日はですね、セキュリティレイクのところまで、プレビューのプレビューのところまで来たような気がしますね。
はい、なので続いて今日はインフ2インスタンス for EC2プレビューですね。 そこから入っていきたいと思います。
はい、インスタンス for EC2の新しい版ですかね、が出たそうですね。 従来の4倍のスループット、10分の1のレイテンシーを兼ね備えた機械学習推論インスタンスだそうですね。
というのが出たそうです。速報です。インフ2インスタンスがアップされました。 どうもリインベント現地参加組のモコアット札幌オフィスという方だそうですね。
はい、現在開催中の火曜日のキーノートでインフ2インスタンスが発表されました。 インフ2インスタンスの発表ということで、会場ではそのインフ2インスタンスが発表されたときに、
盛り上がったそうですね。今日からプレビュー申し込み開始となります。 インフ2は従来の4倍のスループット、10分の1のレイテンシーを兼ね備えた機械学習推論インスタンスです。
インフ2インスタンスというのは最大2.3PFLOPSのダウンロードパフォーマンス、385GBのアクセラレータメモリーに、9.8TBSECのメモリー帯域を兼ね備えたインスタンスタイプで、
インフ1インスタンスと比較して3倍のコンピューティングパフォーマンス、4倍のアクセラレータメモリー、4倍のスループット、10分の1のレイテンシーとなっており、
小規模なモデルの場合はインフ1よりも優れた価格化パフォーマンスで利用できますよと。
Amazon EC2のGPUインスタンスと比べて、Wattあたりの効率は最大50%優れたパフォーマンスになっているということですね。
50%削減って本当、インフ1なんだったんだっていうレベルになるかもしれないですね。 これはありがたいし感動しますね。
03:01
ちょっと僕は使ってないですけど、数値見るだけでもこれは確かにインパクトあるなと思いました。
AWS Neuron SDKを利用することによって、PyTorchだったりTensorFlow等のMLフレームワークと連携して、数行のコードでインフ2インスタンスにデプロイすることもできます。
まとめ、インフ2インスタンスの公開により、これまで以上に推論マークロードにおいてパフォーマンスを出して、なおかつコスト安価に運用できるようになったのではないでしょうかと。
AWS Neuron SDKを利用する既存のMLフレームワークを利用した実装を数行でインフ2に持っていけるため、試してみる価値は十分にあると思います。
本日からプレビュー申し込み開始ということで、本日ですけども現地時間なので、大体一昨日ぐらいかな。
プレビューページから是非申し込むことになってくださいと。現場からは以上です。
数字だけ見てものすごくインパクトのあるインスタンスが発表されたということですね。
ML周りのインスタンスですので、そんなに使うかというと僕は本職的には使わないかもしれないですけど、
でも機械学習周りってやっぱりなんだかんだインスタンスのパフォーマンスも結構大きい課題になってくるんですよね。
とにかくスループットとかレイテンシーの話が出てくるので、それがかなり上がったというのがすごく大きいなと思いました。
ではこちらも詳細書きに行こうと思います。
Revent 2022で新たに発表されたハイパフォーマンスコンピューティングHPC向けに最適化したインスタンスタイプHPC6IDというのが発表されました。
まずスペックですけども、多くのゲノム解析ツールで見られるような密結合のワークロード、シングルノードで処理するような向けの性能になります。
64 CPUコア、3rd Gen Intel Ice Lake、1024GBのメモリー、
200GBパーセックのネットワーク帯域、15.2TBのローカルSSDというところで、数字見ても結構デカいですね。
VCPUあたりの演算性能を高め、メモリーとローカルディスク、インスタンスストアの容量を増やしてほしいという要望から生まれたそうですね。
またIntelのチップを積んでいるHPCインスタンスというのが初物になります。
言われてみればそうかもですね、Intelチップ積んでるって聞いたことないかもしれない。
Intel用に最適化されたライブラリだったり、アプリケーションが多いと思いますので、これは結構嬉しいですね。
ちなみに既存のHPC 6Aの方は、6AインスタンスはAMDのチップだったそうですね。
ああ、でもAMDだったんだ。
で、実際に動かしてみましたよと。
現在対応レジョンというのは、US-EAST、オハイオと、US-GOV、クラウドなので、US-WESTに限定されているそうですけども。
CPUは物理32コアチップの2枚だったそうですね。
一応、grep-space-cpu.coresでproc-cpu-infoというのを見たそうです。
で、sort-uでソートしまして。
06:00
CPUコアが32だったそうですね。
で、grep-physical.idでproc-cpu-infoを見て、pipeのsort-uでpipeのwc-lで見ると2だったということで、物理32コアのチップ2枚だったそうですね。
ISCPUの方が見やすいかもしれないということで、ガーッと一応載ってますね。
インスタンスストアは3.5TB×4枚の構成だったそうですね。
で、読み方がわからないけど、nvme-cliコマンドで確認すると、amazon-ec2-nvmeのインスタンスストアレージの文字列にも確認できましたよと。
この辺はすいません、僕はあんまりコアなところがわからないので、不運って感じですけど、紹介だけ読んでいってます。
ちなみにマウントもしてみましたよと。一般的なインスタンスストアの利用方法と同じでございましたよってことだそうです。
で、awcliからもですね、ローカルのSSDは4個と確認できたそうです。
このaws-ec2のdescribe-instance-typesで、いろいろコマンドバーっと、フィルターとクエリとリージョンみたいな感じをつけてガッと投げてみた感じですね。
でやると、だいたいカウントを読んで、サイズインGBが3800で、タイプSSDだというところでした。
で、オンデマンドインスタンスのみ提供で、スポットインスタンスだけ提供されてないそうですね。
RISPには対応はしてるよってところだそうです。
いろいろコマンドを書いていろいろ見えたそうですね。
あとインスタンスなので、sshで入って、その辺いろいろコマンドを届けるというところで、今回はこうやって見ていただいたらしいですね。
終わりに、awsのパラレルクラスターに組み込めるみたいらしいので、クラスター環境でも使ってみたいですねと。
だけどシングルノードでハイスペックなので、ec2インスタンス単体でも十分活用できそうですというところで、この記事が締められておりました。
スペックに見るだけで十分確かに単発だけで動くそうな気がするので、クラスター組めばもっともっと楽しいことができるんでしょうけど、一発でもこれだけ出るじゃんっていうのを楽しむのも全然いいかもしれないなと思ってますね。
ec2とかインスタンス向けのところで発表っていうのもなかなか新しいホットな話題なので、また社内の方でいろんな方たちがこれを使うかみたいな話題がスラックで飛び交うような気がしました。
というところで続いていきましょう。 AWS SimSpace Weaverですね。
これは多大のコストが発生していた大規模なリアルタイム空間シミュレーションというのを複数のAmazon EC2インスタンスによったり、実行できる新しいコンピューティングサービス。
ec2周りのところ結構手こ揺れした感じはしますね。この3つのサービスのリリースを見る限りはですけど。
はい、では詳細記事を見ていきましょう。
アダム・セリフスキーのキーノートで群集シミュレーションのためのAWS SimSpace Weaverが発表されましたよということです。
はい、こんにちは。CX事業本部の源氏参加組田中さんだそうですね。
アダム・セリフスキーのキーノートでAWS SimSpace Weaverが発表されましたと。
09:02
こちらはですね、大規模なリアルタイム空間シミュレーションというのを実行する新しいコンピューティングサービスで、
今まで大規模な空間シミュレーションを作るときは結構多大なコストがかかっていたようなところですね。
このAWS SimSpace Weaverを使用すると複数のAmazon EC2インスタンスにわたって大規模にシミュレーションを実行できます。
以下のシミュレーションで活躍するでしょうというところで、大体4つ5つぐらいですね。
大規模なイベントを企画している場合とか、新しいスタジオのようなインフラを構築する場合、
もしくは車両だったり住民だったり、その他のオブジェクトを備えたスマートシティのシミュレーションだったりとか。
なので実行できるんじゃないかというところですね。
AWS SimSpace Weaverを要求された数のEC2インスタンスを自動的にプロビジョニングし、
それらをネットワークして分散クラスター全体で同期されたシミュレーション時間を維持してくれるそうです。
Amazon EC2インスタンス間でデータレプリケーションとオブジェクト転送の複雑さを管理することで、
よりコンテンツの開発に時間を使うことができるようになります。
その辺をこのサービスが一元になってくれるというところなので、
より複雑さというのが解消されて、
僕らは開発のところに時間を使うことができるようなところですね。
軽く使ってみたという話だそうですけど、
サンプルシミュレーションを起動してみましょうというところで、
ちょっとペタペタ画像が貼られているので、
僕はなるほどつまるかもしれないですけどご容赦いただければです。
まず最初にダウンロードはクライアントアプリケーションというところで、
クライアントのアプリケーションをまずダウンロードしてくださいと。
ステップ2でスタートザシミュレーションというふうに出てくるので、そこからですね。
しばらくすると準備ができて、発行されたIPアドレスをコピーしておきますと。
で、回答したサンプルクライアントの場所に移動して、
UnrealClient.exeというのが出てくるので、それを実行します。
ただし、Windowsのみだそうです。
えへへ、嫌だな。Mac使えない。
で、IPアドレスとポートの値をコピーして、
UnrealClientのテキストフィールドに入りつけます。
Windowsのみはそういうことをしてってことかな。
多分.exeは普通に動くよ。
で、あとは利用可能リージョンですけども、
今回のこのサービスは結構リージョン多いですが、東京リージョンも入ってないですね。
オハイオとバージニア北部、オレゴン、シンガポール、シドニー、アイルランド、フランクフルト、ストコルムというところですね。
残念ながらシンガポールシドニーがアジアの中に入っているけど、東京はなかったということでした。
なんか悔しいというか何というかですけど。
でも日本でもこれ結構使われるものは使われるんじゃないかなという気はしますけど、どうなんだろうな。
結果日本が外されたということはそうですけど、まあまあ時間は待つしかないですね。
自分の環境ではWindows環境がすぐに用意できなかったので起動までできなかったというのを見るとやはりうまく動くのかな。
Windowsインスタンスと立てられればいいことに後から教えてもらいましたと。
実際に使ってみたブログを書かれた方もいますのでそっちを見ていただいてもいいと思います。
車両のシミュレーションでもできるところなのでいろいろ使ってみた系の発表が出るのが結構楽しみですよということでこの記事は締められています。
同じクラスメソッドさんですけど別の方がAmazonシムスペースウィーバーを実際に動かしてみたよという記事を書かれていますね。
12:06
これ昨日触った感じですね。
記事自体もそんなに長くないのでささっと読んでみましょうかね。
まずGet Startedから始めてみますと。
とりあえず東京リージョンがなかったので今回はバージニア北部というベタのところからやりますと。
クライアントアプリケーションをダウンロードして、Windows用のもののみ配布されているのでそこが注意だということだそうです。
ZIPファイルからダウンロードして、ZIPファイルを展開して
ファイル名がシムスペースウィーバー Unreal ClientなのでUnreal Engine 5で開発されたもののようだそうです。
シムスペースウィーバーはUnityにも対応しているらしいですね。
シミュレーション環境の構築で構築しますと。
スタートシミュレーターボタンがあるのでそのシミュレーション環境が構築されますと。
1時間6ドル程度かかるそうですね。
構築にしばらく、全部で5分くらいかかるのでとりあえず待ちましょうと。
スタートクロックの項目がミドルのチェックになったらスタートできます。
さらにIPアドレスを確認していきますと、
シムスペースウィーバーのデモサーバーのIPアドレスとポート番号が表示されるのでとりあえずメモしておきます。
後ほどクライアントアプリの方に入力しなきゃいけないということだそうですね。
クライアントを起動して、さっきの.exeを起動します。
環境によってはX-Audio 2.7がインストールされていないなどのエラーは表示される可能性がありますが無視していいよと。
アプリを起動するとUnreal Engineユーザーには見覚えがある何もない平原というのが出てきます。
左下にはそのIPアドレスとポート番号を入力テキストボックスがあるので
クリックした後に先ほどメモしたアドレスとポート番号を入力してEnterを押すと
それっぽいシミュレーションが出てくると。
色んな色のボックスがとりあえず出てくると。
そのボックスの間を球が移動する様子が見えますと。
これがデフォルトの画面っぽいですね。
マウスカーソルを移動させることでカメラの向きを切り替えたりもできます。
最後は後片付けですね。
試した後の後片付けですが、後片付けする際はプロジェクトを一旦ストップしてその後にデリートをします。
最後にSimweaverです。
Simspaceweaverを使うことで例えばゲームエンジンを使った自動運転開発環境の構築ができるようになるでしょう。
いわゆる群集シミュレーションというのはゲームにもよく活用されるので
ゲーム系の会社でも使われるんじゃないかなというところでした。
以上、AWS Simspaceweaverというものでした。
これはこれでちょっと触ってみたくなりますね。
いわゆる3D系とかシムスペース的なものを僕はアプリケーションで作ったことないし遊んだこともないんですけど
やっぱりこうやって画像を見させられると3D周りのところがそんだけサクッといけるようになるというのであればやっぱり気になりますが
Windowsを僕は持っていないので残念ながら諦めてMac対応するのを待とうかなという感じです。
では続いてAmazon Connect MLドリブンですね。
Amazon Connectで機械学習を利用した予測、要因管理、スケジューリングが可能になる新機能が一般提供開始になりましたようだがそうです。
AWS事業本部コンサルティング部の瀬里沢さんという方だそうですね。
15:03
とりあえずRevement 2022が開催中でCEOによるキーノートがあったんですけど
その中でAmazon Connectで機械学習を利用したその予測、要因管理、スケジューリングが可能になる
予測、キャパシティ、プランニング及びスケジューリング機能の一般提供が開始されましたようだがそうです。
アップデート概要としてはAmazon Connectのその予測、キャパシティ、プランニング及びスケジューリング機能というのは
2022年の3月にエンタープライズコネクトにてとりあえず発表されたんですけど
本日のアップデートによってGAとなりました。
アップデートによって利用可能になった機能というのは大きく分けると主に3つで
1つはMLを活用した正確な予測、2つ目はMLを活用した効率的なキャパシティ、プランニング
3つ目にエージェントのスケジューリングの計測的な改善というところだそうです。
それぞれ簡単に話していきますとまずはMLを活用した正確な予測ですね。
問い合わせ量だったりとか平均処理時間など顧客サービスのワークロードをより正確に予測してくれるようになりますよと
ここで予測されたデータが後日するキャパシティ、プランニングやスケジューリングの改善に役立てられますと。
では効率的なキャパシティ、プランニングですけど
こちらを利用して長期的な予測に基づいてサービスレベルの目標を達成するために
雇用する必要があるフルタイムの相当するエージェントの数というのが見積もれますと。
本当にだから人員管理系のサービスって感じしますね。
続いて3つ目がエージェントのスケジューリングの継続的な改善というところですけど
新しいスケジューリング機能というのは公開された短期間の予測をシフトプロファイル
人員配置グループ、人事およびビジネスルールと共に使用して
サービスレベルまたは回答目標の平均速度にも合わせて最大化された
効率的なスケジュールとの作成できるようになります。
スケジューラによって作成されたスケジュールは必要に応じて編集でき
スケジュールが公開されると関連するスーパーバイザーだったりとかエージェントに通知されます。
エージェントは事前定義された制限内で残業または休暇を取る時間というのは柔軟に選択できて
マネージャーの主導承認を必要とはしません。
さらにコンタクトセンターのマネージャーはエージェントが計画されたスケジュールを
リアルタイムで遵守しているかというのを追跡もできます。
あと公式ドキュメントもあるのでそこを詳細は見てみてください。
まだ多分英語ですね。
利用開始方法ですけど、これらの機能を有効化するには
Amazonコネクトコンソールからチェックボックスを有効化するだけでOKですよ。
特に追加費用はかかりません。利用開始にあたってですね。
対応リージョンですけど、この辺に関しては少ないですね。
バージニアとオレゴンとアジアはシドニーだけ。
あとヨーロッパでロンドンですね。
今後のアップデートを期待してください。
最後、Amazonコネクトの予測だったりキャパシティプランニングだったり
スケジューリング機能が利用できるようになりましたけれども
東京リージョンではまだできないですけれども
MLを利用した予測だったりキャパシティ管理スケジューリングだと
コネクトセンターの運用をさらに改善できそうなアップデートの内容だったということです。
18:02
僕はAmazonコネクトでそんなに使ったことはなかったんですけど
この辺、すごい大きい。やっぱりMLが入って強化されるというのはかなり大きい話なので
今後もMLだったり機械学習周りのところでのAIの強化というのが
どんどんどんどん入ってくるんだろうなという感じはしますね。
ただその辺、便利になる分どこまで機械に頼ったり
コンピューターとシステムに頼るかというところの議論は
継続的にやっていきたいなとも思いました。
では続いていきましょう。
Amazonコネクトステップバイステップですね。
もうちょっと、あともう2つですね。
コネクトのリリースが続きます。
続いてコールセンターのオペレーター向けAmazonコネクトエージェントワークスペースに
顧客の問題をスムーズに解決する新機能が入ったそうです。
Amazonコネクトはやっぱり最近すごくホットなんですね。
僕は今日初めて知ったので大変申し訳ないんですけど。
それだけホットな機能でそれがどんどん新しいのが入って
結構話題だったということですね。
ではやっていきます。ご機嫌いかがでしょうか。豊崎です。
現在リーベント2020が開催中で
Keynoteにコネクトエージェントワークスペースwith
Guided Step-by-Step Actionsというのが発表されましたので
これを紹介したいと思います。
まずこの機能ですね。Amazonコネクトエージェントワークスペースというのは
エージェント、いわゆる電話を受けるオペレーターが
顧客の問題を解決するために必要なツールを提供してくれるようなアプリケーションです。
今回の新機能で電話やチャット、タスクというのを
エージェントが受け付ける際に最新の顧客情報を表示して
ナレッジ記事を検索して
リアルタイムでの推奨情報を得ることができるようになりました。
なるほどですね。
だから顧客からの電話を受け取って
そこからその人がどうだどうだという情報を検索して
そこからさらにこの人に対しての提案だったり
内容によるかもしれないですけど
というところを探さなきゃいけないんですけど
それをよりリアルタイムかつ早く検索して表示することができるようになったので
これはかなりおいしいんじゃないですかね。
オペレーション周りのお仕事をしている会社としては
すごくおいしいんじゃないかなと思いました。
Amazonコネクトのコールフローを作るときと同様に
トラックアンドドロップでそのエージェントへのカスタムワークフローだったりとか
ステップバイステップでガイドを作成することができます。
またコンタクトフローではどのような条件で
エージェントにガイドを表示するかというのも指定することができます。
エージェントのガイドを選択すると
Amazonコネクトエージェントワークスペースというのは
エージェントが顧客の問題を解決するために利用できる情報と
ワンクリックの操作というのはAmazonコネクトと
サードパーティーの両方のアプリケーションに提供されますよと。
サードパーティーもちゃんと対応しているんですね。
最後にコールセンターの対応品質の標準化だったり
対応時間の削減に効果を発揮しそうだなというふうには感じました。
現在サービスはプレビューで
AWSマネジメントコンソールからも申請することができるようになっています。
現地から以上ですということでした。
GAになっているのは分かったんですけど
これもう既に全リージョンで使えるってことかな。
21:02
既に使われているリリースされているものの
追加とかアップデートになっているから
ただ一応プレビューになっているので
完全なるGAじゃない気はしますので
その辺は試してみたい方は試してみてくださいってことでした。
使われている方はちょっと使ってみてください。
新しくどんどんリニューアルされてますよってことです。
では続いてもう一個Amazon Connectのリリースです。
Amazon Connect Contact Lens with Agent Performance Managementだそうです。
名前からするとそんな感じの気がしますけど
またその管理向け用のサービスだそうですねこれは。
コネクトとContact Lens for Amazon Connectによって
エージェントのパフォーマンスの評価フォームというのが追加され
よりエージェントの管理が管理しやすくなりましたよということです。
はいおはようございます森田さんという方が本記事を書かれてます。
開催中のリイベント2022で先ほど
Contact Lens for Amazon Connectについて新機能が発表されましたということです。
Contact Lens with Agent Performance Managementというのが今回の新しいもので
タイトルがそういうタイトルだったそうですけども
機能としてはそのContact Lens for Amazon Connectへの
エージェント評価用フォームの追加が行われましたということです。
単にUIとしてフォームの追加がされたというだけではなくて
この評価フォームを利用することで
エージェントの会話内容だったりとか評価だったりとかというのを
機械学習を用いたスコアリング機能なども可能になりますよと。
実際にスコアリングした時の様子とかは
別の記事のリンクが貼られているのでそっちを見てみてくださいと。
こっちの方が結構きれいにまとまっているので
本記事としてはそこまで詳しくは言及しないということでした。
まとめです。
発表タイトルのあるように
より管理者がエージェントの管理がしやすくなるような機能となっています。
現在Amazon Connectでコールセンターを構築しているユーザーにとっては
試す価値のある機能だというのは感じました。
まだ現在はプレビュー版ですけど
Contact Lensが既に利用可能な全てのリージョンでできるようなので
試してみていかがでしょうかということでございます。
今更ですけどやっぱりキーノートの記事ですので
そのキーノートをバーッと聞いて
とりあえずそれをガッと記事にしたという感じの記事なので
一個一個やっぱり薄かったりしますけど
紹介だけされているだけでもすごくありがたいですね。
あとAmazon Connect
それだけエージェントの活用したビジネスをされている会社さんって
方も海外は本当に多いんでしょうねと思うので
この辺がすごく需要が高いんだなというのはつくつく感じておりましたし
なかなかコールセンターだったりエージェントを使うビジネスというのは
そう簡単にはなくならないということもこれを見ながらよく分かりました。
では続いてAWSサプライチェーンというものですね。
サプライチェーンの可視性というのを向上させて
インサイトを提供するハイレベルな機械学習を搭載した
サースツールになりましたよということです。
ちょっと遅い。はい来ました。
AWSサプライチェーンが発表されましたということで
データアナリシティブ事業本部機械学習チームの中村さんということだそうです。
今REMED2020に参加し現地でそのギーノートセッションを見ているんですけど
24:03
ここではそのサプライチェーンというものの紹介をしたいと思いますと。
サプライチェーンの可視性と向上させて
インサイトを提供するハイレベルなMLを搭載したサースツールのようだそうですね。
公式アナウンスでは以下のように紹介されていますので
記事のリンクが貼られています。
英語なので今回は割愛します。
公式ページですけど、公式ページは以下のように出てますよと。
AWSサプライチェーンはクラウドベースアプリケーションで
ユニファイスデータを提供するMLプラワードアクショナブルというのがありますね。
またインサイツアンドオファーズビルティングコンテクションコラボレーションというのができるそうです。
概要としましては以下のような機能を持っています。
一つ目はプラットフォーム変更だったり初期ライセンスの費用だったり
長期的なコミットメントなしに
サプライチェーンを全体の活性化を迅速にやることができますのが一つ目。
二つ目は機械学習のMLを活用した実用的な洞察によって
サプライチェーンに関するより多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。
三つ目はコンテクチュアルチャットとメッセージングを使用して
チームの間でコラボレーションを行い
問題を迅速に解決することでエラーを削減しています。
最後の四つ目は過剰在庫だったり在庫切れのリスクを軽減して
顧客体験を向上させるともに過剰在庫のコストを削減していきます。
機械学習の部分についてはAmazon.comの約30年にわたるサプライチェーンの経験に基づいて
事前に学習した機械学習モデルを使用して
ERP及びサプライチェーン管理システムからデータを理解し抽出集約をします。
その情報をリアルタイムに視覚化して各拠点における現在の在庫と選択
そして数量を強調表示してくれるようになります。
ここでかいですよね。やっぱり30年分のサプライチェーンのデータとか経験が裏にあるというのは
さらやっぱりAmazonならではって感じがしますよね。
これらの機械学習による洞察や可視化の結果というのを在庫管理者だったり
需要計画者だったりとかおよびサプライチェーンリーダーというのが確認して
アラートを受信した際に対策を講じることができます。
またAWSサプライチェーンというのはリスクが特定されると
リスクの解決率だったり施設間の距離だったりサステナビリティへの影響に基づいて
拠点間の在庫移動などの推奨アクションを自動的に提供することも可能なようです。
上記のように推奨アクションの提供以外にもAmazonサプライチェーンにも
組み込まれたコラボレーションツールによってチーム間の調整も容易にして
解決策を実行できるようになりますよと。
現在使用可能なリージョンですけれども
バーチャニア北部、オレゴン、フランク、フルトでプレビュー版を提供していて
その他のリージョンではまだできていないので
近日中に開始する予定だということは言っています。
では最後まとめですけど
AWSサプライチェーンというのは機械学習によって
洞察をフルに活かしたサプライチェーン向けの
ワンストップなサービスとなっている印象を受けました。
機能が多いので詳細についてまた分かったら詳細書きたいと思いますということで
本日は閉められておりました。
機能確かに多そうですもんね。
概要のところを見ている限りでも
かなりいろんなパターンの機能概要というのを持っているので
27:02
この辺を後ほどちゃんとしっかり触って記事を書いてくださるということなので
それをちょっと待ちたいと思いますね。
それだけでも固着体験を上げたりとか
機械学習周りというのを活用した意思決定を行うことができるというのは
かなり大きいなと思うので
より今後僕らが気づいていなかったり
認識できていなかったところを
しっかりデータをベースに可視化してくれるというのが
今後はもっともっと需要が高まっていくんだろうなとすごく感じました。
ではですね、残り
どうしようかな、あと1、2、3
あと3つか、3つなので
ちょっと時間オーバーしたけどもう走り切っちゃおうと思いますね。
では行きましょう。
続いてAWSクリーンルームズというのが
次のリリースだそうですね。
データアナリティフス事業本部の松月さんという方だそうです。
現在中のリーメイド2022のキーノートにて
AWSクリーンルームズ各個プレビューの発表がありました。
これは何かというと
数分で安全に顧客データを扱うためのデータクリーンルームズを作成して
AWSにアクセスできる他の企業のメンバーとコラボレーションして
顧客データの分析を行うことができます。
AWSクリーンルームズは
クエリの制御だったり出力制御だったりロギングなど
プライバシー強化に関する制御を幅広くサポートしていて
企業はクリーンルームのユーザーが実行するクエリにかける
制限というのをカスタマイズすることができます。
この機能によって広告及びマーケティング担当者の個人情報を保護しつつ
安全に自らの活動に必要なデータを活用することができますよと。
なるほどね。そっちに活用できるものなんですね。
開発者もこれまで数週間から数ヶ月程度かかっていたであろう機能の開発を
このサービスを使うことによって
数分程度から非常に短い時間で実現できるという話だそうですね。
どういうビジネスモデルとかユースケースなのかというのは
状況によるかもしれないですけど
カチッと余ったときはこいつらでこのサービスを使うことで
サクッと作ることができるということですね。
より詳細なことについては以下の別のブログですね。
英語のブログですけどあるのでそっちも見てみてくださいと。
最後ですね。
AWSで様々なデータソースからの個人情報を伴う顧客データを分析したい
マーケティング担当者だったりとか広告担当者だったりとか
またはそのシステムを構築している開発者にとって
非常に嬉しいサービスになるでしょうと。
で、詳細やそのどのようなユースケースを使えるかというのは
やっぱり続報を書きたいということで
僕もその続報を待ちたいと思いました。
続いてAmazon OMIXという新サービスだそうです。
現在開催中のリミット2022で
Keynoteの中でAmazon OMIXというのが発表されましたよというところです。
このOMIXとは何かというと
ヘルスケアとかライフサイエンスの領域で使われる言葉だそうですね。
生物学的なデータについての研究をさせることだそうです。
いわゆるゲノム情報等を使った病気とか治療の研究ですね。
Amazon OMIXはそのOMIXデータの分析に最適化したサービスで
データを保存・クエリ・分析することで
研究をさらに進めるものとのことでした。
30:04
で、主な特徴は以下の3つで
OMIXに最適化されたオブジェクトストレージと
バイオインフォーマティックスワークフロー用のコンピューティングと
バリアント分析用に最適化されたデータストアということでした。
これはでもやっぱり医療関係周りのところですよね。
のデータにもどすく何たらかんちゃらというところが使われるので
これはこれでまたAmazonがその辺の新しい領域に入ってくるんですね。
で、本サービスは以下のリージョンで
もう既に即日利用可能だと言ってますけど
バージニホグブとオレゴンとアイルランド、ロンドン、フランクフルト
あとシンガポールですね。
残念ながら東京リージョンはなかったということですけど。
東京リージョンこれ欲しいと思うし
医療関係のECだったりとか
ウェブサービスでやってる会社さん日本にもたくさんあるので
その会社さんもこれ使うんじゃないかなっていうので
できれば東京リージョン欲しいなと思いますね。
最後に一般に使われるサービスではもちろんなさそうですけども
このようなサービスが提供されることで
医療だったりスケア領域がさらに進歩するような気がするので
それに貢献すると素晴らしいですねっていうので
この記事は締められておりました。
本当に全く同じことを思ってますし
日本の医療技術レベルってのはすごく高いので
ここは東京リージョン早く出てほしいなと思ったりはしてますね。
ではラストです。
ラストはスマホを持っていなくても自動で商品の読み取りや決済をしてくれる
JUST WALK OUT TECHNOLOGY BY AMAZONのご紹介だそうです。
ラスベガスから現実参加してます。
CX事業本部のミーっていう方でそうですね。
紹介されたものがどんなものかっていうのを発表していきたいと思いますけど
JUST WALK OUT TECHNOLOGY BY AMAZONとは
買い物を終えてレジに並ぶときに一度はこう思ったことがあるのかと
このまま外に出るだけで会計ができたら楽なのになみたいな
それは思いましたけど
JUST WALK OUT TECHNOLOGY BY AMAZONっていうのは
その以下の3つの方法のいずれかを利用して
ユーザーを識別し退店時に自動で決済を完了してくれるサービスだという風に言ってます。
一つ目は手のひらで決済する非接触型IDサービスのAmazon Oneってやつですね。
これ嬉しいな。何それ。知らんかった。
手のひらで決済する非接触型のIDサービスAmazon Oneっていうのがあったんです。
これめっちゃ欲しいわ。
2つ目はクレジットカードだとかデビットカード
3つ目は小売店ブランドのアプリを使ったアプリエントリーですね。
この3つでそうです。
ユーザーはその状況のいずれかの方法で入店時にIDを提供しますと
あとはそのまま商品をバッグに入れてゲートから退店するだけです。
カードの情報は自動で更新されるため退店時に商品を読み込む必要もありませんし
その動画から実際にJust Walk Out Technologies by Amazonを導入した店舗の様子というのを
YouTube動画も見ることができますよと。
Amazon Oneというものはその手のひらの線だったり流記だったり
声脈パターンの組み合わせを利用して
その人独自の手のひら署名というのを作成する
高速で非接触型のIDサービスですと。
へーそういうことをするんですね。
個人的になんか手のひらかなんかにチップ埋め込むのかなと思ってたので
僕はマットサイエンスな話になりますけど
そういうことをするのかなと思ってたんですけど
そうではないですね。
ちゃんと自分の手のひらの指紋認証とかその辺を
33:02
ID情報として使うことができると。
このAmazon OneとJust Walk Out Technologiesを組み合わせることで
マシンブレスで100%非接触型の買い物フローというのが実現可能になります。
顔認識とか指紋認識などの他のIDソリューションとは異なって
ユーザーはいつどのように自分を識別するかというのを選択することもできますと。
手のひら情報を登録した後は100%いかなる表面にも接触せずに利用することができます。
手のひらの乗脈のパターンというのは外部から見えないため
ハッキングのエースもかなり低くなります。
乗脈パターンもID情報として使えるんですね。
人それぞれで乗脈パターンはやっぱり違うのか。
なかなかそれは興味深いですね。
手のひらのバイオメトリックスというのは
一位のプライバシー情報が含まれるため
共有・盗難・紛失することがまずないと。
その人が生きている限りは大丈夫だということですね。
常に数万人のユーザーがAmazon Oneに登録していて
ユーザーを一度登録すればAmazon Oneが判別可能な
あらゆる場所で手のひらを使って
入店・本店確認・商品購入の決済を行うことができます。
これちょっと僕普通に使ってみたくなりましたね。
Amazon One暑いじゃん。
あと店舗側の変化ですね。
例えばホテルとかフィットネスセンターというか
金融機関でAmazon Oneを利用することで
会員証・カード・ピンだったりパスコードを使わずに
入隊室管理だったり会員認証だったり
ゲストのチェックイン取引などを手間長く行えるようになります。
自動で決済を完了するため
店舗スタッフは商品を読み込んだりして
回帰をしていた時間というのを
顧客サービスに費やすことができるようになります。
以上は簡潔とありますけど
Just Walk Out Technologies by Amazonについて紹介しました。
新しい関連情報が見つかったらまた記事更新していこうと思います。
ということで本記事締められておりました。
これ僕はめちゃめちゃ嬉しいですね。
基本的に僕は現段は持ち歩かない所有の人なので
一応のために何枚かお札だったりと
当然は持ってはいますけど
基本的には持ち歩きたくなくて
全部QRコードとかの決済サービスで
あとスイカでやってますけども
手のひらで行けるっていうのはすごくありがたいですね。
電源落ちたりとか
スマホの中で今金額いくらだっけって
確認すらしなくてよくないので
そのままクレカで連携して
手のひらでピッて決済できるのって
すごく楽やなって感じですね。
以上こんなところで本記事に戻りますけど
そのキーノートで発表された新サービスアップデートまとめ
というのはこちらで以上になります。
かなり長くなっちまいましたね。
40分近くやってしまいましたけど
こちらで今日の朝方は以上にしたいなと思います。
このClassMethodさんの記事はやっぱり
現地でとにかく発表されたものを
日本語にしただけっていう感じはしますけど
そこからまた詳しい記事とかいろんなものが
またClassMethodさんの方で詳細な記事が
バーっと多分出てくると思うので
そちらも見ていきたいと思いますし
今後のAWSリインベントの発表は
まだまだイベント自体続いてますので
どんどんどんどんリリース情報というのを
待ちたいなと思っております。
ではこちらで朝方以上にしたいと思います。
今日は大地さんご参加いただき
大変にありがとうございました。
明日はまた別の記事を読んでいこうかと思っていますので
ご興味あればゆるっと参加していただければなと思います。
36:02
では今日から四話数ですね。
12月スタートですけど
あと1ヶ月間乗り切っていきたいと思います。
では終了したいと思います。お疲れ様でした。
