見出し画像

AWS re:Invent 2023 in LAS VEGASに参加してきました!

当社におけるAWSクラウドへの取り組みは古く、2010年頃から取り組んできています。AWSクラウドの最大イベントはre:Inventというものですが、アメリカのラスベガスで行われるのが恒例行事です。2010年代中ごろから、ほぼ毎年当社からも誰かが参加しています。

COVID-19の発生で直近2年は参加を控えておりましたが、今回3人で参加してきましたのでそこで学んだことや道中記をお伝えします!


きらびやかなラスベガスの街とre:Inventについて

それではトップバッターを務めるのは岩渕です。2016年のre:Inventに参加していますのでこれが2回目の参加です。当時は日本人の参加者も多くなかったのですが、2023年は日本人も大勢見かけますし、アジア人の方々もお見掛けします。会場も参加者数も大いにグレードアップしています。

きらびやかなラスベガスの街

ラスベガスはネバダ州の砂漠の中にある人工都市ですが、カジノで有名なように大変きらびやかです。11月末で夜は特に寒いのですが、一見南国リゾートのようなプールもありつつ高層階の建物も多くあります。

夜は明るい街です。この写真にあるVenetianがメインとなる会場ですが、外からAWSの会場に到達するまでに必ずカジノを通って歩かなければならないなど、ギャンブル好きの方には大変楽しい場所で行われます。ただ、一度来たのにも関わらず方向感覚がおかしくなるような中の作りになっています。いろいろな方向指示板がアメリカンな感じなので結構アバウトです。迷うのは私だけじゃないはず!

メイン会場のVenetian

少し歩くと観覧車もあるという、まさに観光地の真ん中にあります。

Venetianの横に最近できた新名所のSphereもあります。巨大な球体のアミューズメント施設なのですが、外側ではさまざまな彩りの動画・映像が投影されています。

そこで見ていると、おや?Sgcloud?

Google Cloudの広告が流れてきました。AWS技術者への強烈なアピールですね。アメリカに来た!という印象です。

re:Inventがはじまる

今年のre:Inventは約60,000名が登録し、日本からも約2,000名が参加しているそうです。そして全6か所の会場でセッションなどが行われました。大きくは、以下のようなことが全5日間(現地時間の11月27日~12月1日)にわたって行われます。

  • 新サービスが発表されるKeynote(全4回)

  • いくつあるのか分からないぐらい豊富なセッション

  • パソコンを持ち込んで実施するワークショップ

  • AWSパートナーが多数参加している展示会

会場に入ると記念写真を撮るエリアもあり、いよいよ到着した!という気分になってきます。

今年の発表として、やはり注目度が高いのは生成系AIです。今年はChatGPTが爆発的に流行した年でした。ビジネス応用もどんどん加速的に進んでいます。当初はChatGPTを擁するOpenAIおよびMicrosoftが先行していましたが、他社のLLMモデルを取り込んで複数選択できるようにして拡張しているGoogle社のVertex AI、そしてAWS社のAmazon Bedrockが話題になっており、各社競争を強めています。

今回のKeynoteでも、Amazon Bedrockで利用できるAnthropic社のClaudeがバージョンアップされて2.1になって日本語対応も強化されたり、Amazon Qというビジネスチャットツールが公開されてChatGPT EnterpriseやMicrosoft Copilotへの対抗が始まったりと、大きなインパクトのある発表が行われています。まさにその場に立ったという気分になります。

Amazon Bedrockは後発なだけにセキュリティを意識したサービスアップデートが多いと感じていましたが、re:Inventでは特に使い勝手のよいサービス拡充が矢継ぎ早に行われています。AWS社は今までもそうでしたが、パートナーとのエコシステムを重視していますが、AWSサービス内でのエコシステムにも長けていると感じます。生成AIを使った〇〇サービスの拡張などが今後もどんどん拡充されていきそうです。

各セッションやEXPO内でもどんどん生成AI応用が始まっているという事をまさに肌で感じています。各国から参加している参加者の熱気も伝わってきます。一方、生成AIに関係ないセッションで、発表者がやや卑屈になるようなジョークを言ったりもしていて、なんだか人間味を感じる場面もありました。

re:Inventでの参加録

ハロー、Mr. Adam Selipsky、S3バケット君(Amazon S3 Express One Zoneバージョン)

re:Invent初参戦の入社5年目の笹原です。
部長から本イベントの参加者に推薦されて参加することになりました。

最初は、会場がラスベガスということ(英語に自信ない…)、期間も約1週間という長期にわたることで、尻込みしてしまったのですが、実際に参加した後で振り返ると、参加する決断をして良かったと感じています。

その理由は現地でAWS社のCEOであるAdam Selipsky氏のKeynoteを聴講できたことです。
広大な会場を埋め尽くす聴講者、AWSの重鎮によるエクセレントなプレゼン、そして、魅力的な新サービス・新機能が発表されたときに起こる大きな歓声も相まってワクワク感が抑えられませんでした。
Keynoteはオンラインでも視聴は可能ですが、現場に居なければ感じられない迫力がありました。

興奮冷めやらぬうちに同行していた岩渕さん・伊藤くんと、発表された新機能をどのように私たちのビジネスに活かせそうかを現地で語り合えたことで、今後の開発業務へのモチベーションが高まりました。

ちなみに、今回発表された中での私の推し新機能は標準よりも最大10倍高速でデータの読み書きが可能というAmazon S3 Express One Zoneです。

大量のデータを処理するワークフローでは処理時間が課題になるケースが多いです。そのようなケースの解決策として、この新機能は期待できます。
本機能を使うことで改善できるケースがないか検討したいです。

会場のあちこちで、S3バケットの公式キャラクター(?)であるS3 Buckets君もこの新機能をアピールしていました。
(S3と書かれたワッペンを着ていなかったら、何のキャラクターなのか分からなかったかも…)

Amazon Qのワークショップに参加してきました!

re:Invnet、さらにはアメリカも初めての入社3年目の伊藤です。

本イベントではAWSの新サービスがいくつか発表されましたが、その中で最も注目されているサービスの1つがAmazon Qではないでしょうか?

Amazon Qが新サービスとしてKeynoteで発表された後に、一緒に参加したおふたりや周りにいた他の参加者の方(今回はサーバーワークス社主催のツアーに参加し、他の多数の企業とともに行きました)ともお話しましたが、「今回のイベントで一番の目玉サービスでは?」「これを自社に導入すればそれだけでよさそう」といった声が聞かれました。

今回発表されたAmazon Qとは、AIを活用した生成アシスタントです。

Amazon Qの特徴に1つに会社の持つデータや専門知識をもとに、質問の回答をしたり、要約をしたり、記事を書いたりする、というものがあります。今までAWS上で同じことを行うには、アーキテクチャを考え、複数のサービスを組み合わせる必要がありました。Amazon Qでは、データソースを選択するだけで同じことができます。

発表されたばかりのAmazon Qですが、ワークショップでいち早く体験できましたので、実際にワークショップで行った内容の一部をご紹介します!

ワークショップでは、以下の内容を行いました。

  • サンドボックス環境でのAmazon Qの利用

  • Amazon Qアプリケーションを作成し、3つデータソース(Amazon S3, Web crawler, Upload docs)を追加する

  • idP(アイデンティティプロバイダー)と統合し、認証されたユーザのみがAmazon Qアプリケーションにアクセス可能とする

  • Amazon S3にACL(アクセスコントロールリスト)を設定し、認証済みユーザが、権限を持つS3のコンテンツに基づいて、回答が生成される

今回はワークショップで行われた一部をワークショップと同じ流れで行ってみます。作成するのは、データソースをUpload docsとした、Amazon Qのアプリケーションです。

1.アプリケーション作成

まずはアプリケーションを作成します。
リージョンをus-west-2に設定します。
その後、Amazon Qのコンソール画面からApplications > Create applicationを選択し、アプリケーションの名前などを設定します。

2.Retrieversの設定

続いてRetrieversの設定です。
retrieverは、検索インデックスに保存されているドキュメントを取得します。
retrieverはユーザからのクエリに関連するドキュメントを見つけ出します。
今回はデフォルトのまま進めます。

3.データソース追加

次はデータソースの追加です。
画面を見てもわかるようにいくつものデータソースが選択できます。そしてそれらの中から複数をデータソースとして追加が可能です。
今回はUpload docsを選択します。

ローカルからアップロードするファイルを選択(複数可能)し、アップロードします。

今回はこのnote記事の下書きを英語に翻訳したものをアップロードしてみました。

4. アプリケーションを使ってみる

それでは実際にアプリケーションを使ってみましょう!
使用するアプリケーションを選択後、Preview web experienceをクリック

チャットができる画面が表示されます。ここでチャットを行います。

では私がこの記事で何をかいているか聞いてみましょう。

「Qのワークショップについて書いていること、またワークショップ内で体験した内容」が正しく回答されています。

記事にないことも聞いてみましょう。
「佐藤さんは何について書いていますか?」

こちらは「関連する情報がない」と回答がありました。
ないものを回答しようとしないところがいいですね!

注意:このnote執筆時点では日本語が非対応なようなので、その点はお気を付けください。

日本語で書かれたこのnote記事の下書きのみをアップロード後、質問をした様子

ワークショップの感想

データソースを選択するだけで、とても簡単に生成AIアシスタントを作成することができ驚きました。
また、接続をサポートしているデータソースがとても多く、社内のドキュメント、データなど接続できるものはすべて接続してすぐにでも使いたいと感じました!早く日本語対応されることを願います!

最後に

ふたたび岩渕です。インテージテクノスフィアはAWSのセレクトティア サービスパートナーです。ラスベガスで吸収した知識も活かして、AWS認定パートナーとして、今後もお客さまのニーズに沿った解決策をご提案していきます。

おまけ

文字起こしツールには大変助けられました。英会話力不足でも気合で乗り切れました。Nottaライセンスを追加してくれた経営企画部のDさんありがとうございます。お土産はラスベガスのチョコレート(ハワイ産)でいいですか?

会場にはいろいろな不思議なものがありました。こちらはロデオのように乗ることができるBULLCAT。

こちらはDATADOG社がやっている、階段の場所を活かした滑り台。自己責任の世界です。昨年もやっていたようです。

いずれも私たちは試す度胸がなく…
来年や今後行くような機会に恵まれた方は、チャレンジしてみては?

この記事が参加している募集

みんなにも読んでほしいですか?

オススメした記事はフォロワーのタイムラインに表示されます!