AWS re:Invent 2024 現地レポート Day2
はじめに
本記事ではAWS re:Invent 2024のDay2の現地の様子について、参加したセッションの内容や最新情報をご紹介します。
1日のスケジュール
12/3のDay2では1つのセッション、1つのハンズオン、1つのキーノートに参加しました。
Keynote&updates
Day2のスタートは8:00開始のkeynoteから。
6:00頃ホテルを出発しました。
まずは朝食。
そろそろサラダが食べたいです。
7:00頃待機列に向かうと、
どこから列が始まっているか分からないくらい混んでいました。
今日のkeynoteはre:Inventの中で最も注目されるAWS CEOのMatt Garmanの発表でした。
以降は発表されたサービスを羅列していきます。(全てはカバーしていません)
まずはEC2のインスタンスタイプの発表。
P6が発表されました。
普段はEC2を使わずにサーバレスでサービス構築をしているため、あまり関係がなさそうです。
AppleがAWSをどのように活用しているか？と言った発表もありました。
その後はストレージ系でS3、Auroraなどのアップデートが発表されました。
ここからがkeynoteのトリです。
生成AI関連のサービス発表が大量にありました！
全てをこちらでご紹介すると本記事の量が大変なことになるので、厳選してご紹介します。
まずはBedrock。
Hallucinationを抑制する機能としてプレビューですが利用可能になりました！
遠くからスクリーンを撮影したのでボケてしまっていますが、これまでのプロンプト⇨LLMの回答の流れに追加して、回答の妥当性をチェックする機能です。回答に問題がある(Hallucinationの可能性がある)場合にプロンプトの改善が要求されるようです。このあたりは検証してみます。
そして私的に一番の驚きだったのがAmazonの新型モデルNovaです！
会場からの拍手も一番大きかったです。
グレードは4種類あり、ユースケースによって使い分けが可能です。(精度重視orコスパ重視など)
Premierは今後リリースされ利用可能になるとのことです。昨日の記事でも書きましたが、画像に対する推論精度がどうなのか非常に気になります。
個人的には昨日のkeynoteで「Anthropicと協力してやっていきます！」という雰囲気だったのに、翌日にはAmazon独自モデルを発表⇨性能比較でclaude 3.5 sonnetを出しているのが強気だなと思いました。
他には画像生成モデルや、
動画作成モデル、
近日公開予定のモデルも先行発表されました。
いわゆるマルチモーダルですね。
生成AI系はこれくらいにしておきます。Day3のキーノートでは生成AI周りのよりdive deepした内容が発表されると思いますので、Day3の記事をお楽しみに！
さらにここから驚きの発表だったのが、SageMakerの大幅アップデートです！
早速マネコンを確認したところ、新しいSageMaker platformが生まれていますね！
従来から使っているものはSageMaker AIに改名されています。弊社のサービスである異音検知モデル作成がこれでより簡単になればいいなと思いました。
こちらの検証は帰国後にじっくり行い、テックブログにアップしますのでお楽しみに！
長くなりましたが、ここまでで12/3 Day2の午前中が終了です。
以降は午後に参加したセッションについてお伝えしていきます。
BWP301 | Unlocking insights from enterprise ecommerce data with Amazon Bedrock
こちらはハンズオンで1人でもくもくと進めていく形式でした。
以下、構築したアーキテクチャ図です。
Buy with Prime というサービスのAPIを使用してダミーの顧客情報を取得し、Knowledge Baseを作成するRAGを構築しました。
Glueを使うことにより、SQL Likeな検索をして抽出した結果をKnowledge Baseに入れるため精度が向上するとのことでした。今後使えるプロジェクトがあれば試してみたいと思います。
SPT206 | Driving operational excellence: F1’s AI-fueled race-day transformation
Day2の最後は何とF1のデジタル部門責任者の方が発表するのセッションでした。
私はF1観戦が趣味の1つなので、とても興味があり事前予約していました。
比較的空いていたため、最前列で聴講しました。
内容としては、どのような文化を形成してイノベーションを加速させたのか？という内容でした。
特に興味深かったのは結果に対する考え方と目標の立て方です。
とにかく結果にとことんこだわる一方で、失敗は確実に発生するので実験の結果として捉える。
「目標はベースラインのみ決めてあとはスモールゴールの積み重ね⇨ベースラインを超えた後は新たなベースラインは決めない(赤線一番上)⇨スモールゴールを積み重ね続ける⇨最終的にたどりついた場所(Landing)がゴール」というのが非常に私にとっては新しい考え方でした。
AWSがScuderia Ferrari Formula 1 Teamのスポンサーということもあり、デモカーが展示されていました。
以上、「AWS re:Invent 2024 現地レポート Day2」でした！
明日のkeynoteも情報盛りだくさんだと思うので、「AWS re:Invent 2024 現地レポート Day3」もお楽しみに！
