AWSは、 IoT/AIの「あったらいいな」を全部実現するサービスへ ーAWS re:Invent2017 レポート3

AWSのCEOAndy Jessyは、AWS re:Invent2017のキーノートスピーチで、「Everything is Everything」と銘打ち、多くのサービスのリリースを発表した。

まず、全体を通して、昨今のシステム開発は、どんどんサーバレス、プログラムレスな環境が出来上がってきていて、我々は「提供されている部品をうまく使う『使い方』さえ知っていれば、大抵のことはできる環境が整いつつある」ということに改めて気付かされるスピーチだった。

これまで、オンプレミスで作られてきたエンタープライズ向けの大きな情報システムでは、大量のデータを高速に処理する力を求められ、世界中にシステムリソースを分散させデータの保全性を高めることや、セキュリティ面での堅牢さと、大量データを解析するエンジンを必要としてきた。

しかし、今や、AWSは市場のシェアとしてもそう言った既存ベンダーを抜き去り、クラウドにあげたくない顧客が納得するような、必要な機能を次々と提供してきている。そして、大規模で高価な環境を必要としない、規模が小さい情報システムにも対応した、エンジンを同時に準備しているのだ。

小さいことをやるのに、大げさな設備を使って高いコストを払いたくない。その一方で、大きなことをやるには、スケーラブルで安定的な環境を準備したい。といった、様々な顧客ニーズに応えるためだと言える。そして、AWSは、こういったインフラを構成する要素のすべてを「秒単位の利用時間に対するの価格」で提供しようとしているのだ。

IoTについて言えば、「エッジ側を如何に楽に作れるか」「学習済みのAIモデルがどれくらいあるのか」「クラウドにあげた後の処理がどれだけ業務運用を意識されたモデルとなっているか」「分析は簡単にできるのか」など、実際に取り組んでみると、多くのことが解決すべきテーマとなるはずだ。

例えば、IoTを進めるために、「エッジデバイスの管理」は必須となる。世界中のどこに、どんなデバイスがあって、それは今どういう状態なのか、プログラムは簡単にアップグレードすることができるのか、デバイスのセキュリティはどう担保されるのか、ネットワークの安全性は確保されるのか、といった様々なことが「インフラ」として提供されていれば、我々は安心して必要なビジネスロジックの実現に精を出せることだろう。

AWS IoT DEVICE MANAGEMENT
AWS IoT DEVICE MANAGEMENTは、エッジデバイスのための、フリートマネージメント(資産管理)や、パッチのアップデート、ログ管理などをおこなうことができる機能だ。

そして、クラウド上に上がったデータは、蓄積され、簡単に分析ができることが必要で、IoTの大量データがストリーミングデータとしてサーバにアップロードされてくるなか、どれだけリアルタイムにデータを処理することができるのかも重要になる。

Amazon REKOGNITION VIDEO
Amazon REKOGNITION VIDEOは、これまで静止画だけでできていた、画像の特徴抽出で、人や物体を抽出する技術を、動画にも展開したものだ。

ここで使われるアルゴリズムは、マシンラーニングなどで学習済みのモジュールである場合もあるはずだ。

音声や画像、動画といった、「ヒトがこれまで認識して処理してきたこと」についても、機械学習によって作られたモジュールが対応をする。

Amazon TRANSCRIBE
Amazon TRANSCRIBEは、音声を認識して、テキストを起こしていく機能だ。電話の音声は人の音声とは違って波形にならないのだが、それにも対応しているということなので、コールセンターなどでの需要を解決できそうだ。
Amazon TRANSLATE
Amazon TRANSLATEはその名の通り、翻訳する機能だ。残念ながら日本語は未対応となる。
Amazon COMPREHEND
Amazon COMPREHENDは、文書の中から特徴要素を抽出することができる。例えば、スピーチの中で、「新商品」という言葉が多用されていたら、「新商品のことが書かれているのだな」と推論するようなことができるのだ。

ちょっとしたことであれば、エッジデバイス側でも学習済みモジュールをつかった高度な判断もしたくなるだろう。

GREENGRASS ML INFERENCE
GREENGRASS ML INFERENCEは、以前からある、エッジコンピューティングのための機能であるGREENGRASSが拡張され、マシンラーニングのモジュールをエッジ側に持たせることができたという機能だ。

マシンラーニングを実際に行うのに必要な環境も、これまでは「学習環境」や、「デプロイ環境」など様々なシステムを横断する必要があったが、これも、ひとつのサービスの中で完結すれば無駄な作業時間やソフトウエアに関する学習時間も大きく削減されるだろう。

Amazon SAGEMAKER
Amazon SAGEMAKERというモジュールは、機械学習でやるべき作業を、一つの管理画面でできるよう、サポートする機能だ。

そして、エッジデバイスのセキュリティの担保も重要な課題だ。利用者にとってみれば、エッジデバイスが踏み台となって別の問題が起きるケースや、重要なデータを抜き去られたりする可能性があるからだ。

AWS IoT DEVICE DEFENDER
AWS IoT DEVICE DEFENDERは、エッジデバイスのセキュリティを担保するための機能だ。

そして、IoTサービスによって得られたデータのうち、他社と連携したり、公開したりすることで価値があがるものについては、セキュアに他社との通信をしたいと思うはずだ。

こういった、IoT/AIを活用したビジネスをやろうと考えた時、「あったらいいな」という、一つ一つのことが、着実に、全部実装されていく、これが今回のAndy Jessyのメッセージとなる「Everything is Everything」という言葉の意図するところなのだろう。

顧客の課題ありきで増えていくサービス群は、どれも現場志向で興味深いものであった。

新サービスの紹介と考察

15種類の新サービスと、1つのカメラデバイスが紹介されたが、全部の機能を解説するのは、AWSのホームページに譲るとして、IoTNEWSは、上に書いた「あったらいいな」を紹介すつつ、サービスをIoT/AI導入企業がどう利用していくかについて以後の記事で考察していく。

AWS re:Invent2017記事

  • コネクテッドホームなどIoTで使えるAWSのコンポーネント
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