AWSが機械学習を学ぶための無料ツール「SageMaker Studio Lab」を発表、奨学制度も立ち上げ

AWSは米国時間12月1日のre:Inventカンファレンスで、SageMaker Studio Labを発表した。デベロッパーは、この無料サービスを利用して機械学習の技術を学び、実験をすることができる。Studio Labはユーザーに、最初に必要な基礎をすべて、JupyterLab IDE、CPU上とGPU上のモデルの訓練、そして15GBの永続的ストレージを提供する

またAmazonは同時に、AWS AI & ML Scholarship Program(AIとMLの奨学事業)を立ち上げた。1000万ドル(約11億3000万円)の奨学金をAmazonが提供し、授業はIntelとUdacityの協同で行われる。それにより2000名の生徒がUdacity Nanodegree(得られる奨学金をもらい、またAmazonとIntelの社員たちがメンター役を引き受ける。

AWSの機械学習担当副社長であるSwami Sivasubramanian(スワミ・シバスブラマニアン)氏は次のように述べている。「本日発表した2つの企画は、機械学習を学ぶための教育機会を大きく開き、この技術に関心のある人なら誰でも勉強できるようになります。機械学習はこの世代にとって、最高に重要な変革的技術の1つです。この技術のポテンシャルを全開にできれば、世界の困難な問題の一部も解決できます。そのためには、あらゆるバックグラウンドの体験知識と人生経験を持つ、最良の心の持ち主たちに参入して欲しい。私たちはこの奨学制度によって多様な未来のワークフォースに閃きを与え、心を動かしていただきたい。多くの人の機械学習の開始を妨げていた費用という壁は壊れるでしょう」。

画像クレジット:AWS

Studio Labで勉強を始めるためには、登録をして無料のアカウントを取得しなければならい(2000名という制限がある)。ただし、アクセスのためのその他の要件はまだ不明だ。

AWSのAntje Barth(アンティエ・バース)氏が、発表で次のように述べている。「AWSでの私たちのミッションは、機械学習を誰にでもアクセスできるものにすることです。過去数年間のいろいろな会話から、MLの初心者が直面する壁がわかってきました。現在のMLの環境は初心者にとって難しすぎるものが多く、また制約が多くて現代的なMLの実験をサポートできません。また初心者たちは、今すぐにでも勉強を始めたいと思っており、インフラストラクチャや、サービスの構成、予算超過を防ぐための警告的請求などと関わりたくありません。登録の際に要求される請求やクレジットカード関連の情報提示もまた、険しい壁の1つです」。

画像クレジット:TechCrunch

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(文:Frederic Lardinois、翻訳:Hiroshi Iwatani)

AWSがチャットボット設計の作業時間を大幅短縮できる新機能を発表

ラスベガスで米国時間12月1日に開催されたAWS re:Inventにおいて、AWSは自動化によってチャットボットのトレーニングとデザインのプロセスを簡略化する新機能、Amazon Lex自動化チャットボットデザイナーのプレビュー版を発表した。

Amazon AIの副社長Swami Sivasubramanian(スワミ・シバスブラマニアン)氏は、同日のAIと機械学習のキーノートで「数週間かかっていたボットの設計を数時間に短縮する新機能、Amazon Lex自動化チャットボットデザイナーを発表できることをうれしく思います」と述べた。

これは、深層学習技術を用いた高度な自然言語理解を活用することで実現している。実際、開発者は過去の通話トランスクリプトを使って設計された基礎的なチャットボットを、わずか数クリックで作成できる、とシバスブラマニアン氏は語った。

「Amazon Lexの自動化されたチャットボットデザイナーは、通常、数時間で1万行のトランスクリプトを分析し、『新しい請求をする』や『請求状況を確認する』などの意図を特定することができます。これらの意図がしっかりと分離されていて、重複していないことを確認してくれるので、試行錯誤する必要がありません」。

この自動化がなければ、非常に手作業的で面倒な開発者の仕事になってしまう、と同氏は指摘する。「チャットボットの組織設計は非常に複雑で、手作業であり、エラーが発生しやすいものです。話し言葉のニュアンスや人間同士のやりとりを理解する必要があり、このような特別な専門知識がないと、開発者はよくあるユーザーの要望や、この問題を解決するために必要な情報などを見つけるために、過去の通話トランスクリプトをすべて念入りに調べるのに何百時間も費やすことになります」。

AIの一般的なユースケースを考えると、確かにチャットボットが思い浮かぶ。新しいコンピューターの注文方法や、生まれたばかりの子どもを会社の健康保険に加入させる方法などの質問に答えるといった、社内用に設計されている場合もあれば、重要な情報を収集して簡単な質問に答え、複雑な質問は人間のカスタマーサービス担当者につなげる顧客サービスのフロントエンドとして機能する場合もある。

より精度の高いチャットボットを簡単に作れるようにするために、多くのスタートアップが取り組んでいるが、Amazonのような企業にとっては、顧客が他のAIや機械学習プロジェクトと合うプラットフォーム上のソリューションを求めているかもしれず、敷居の低いものとなっている。

Amazon Lexの自動化されたチャットビルダーは、本日からプレビューで利用できる。開発者は、プレビュー段階ではこの機能を無料で使用することができるが、一般提供が始まると、ツールがトランスクリプトを分析して意図を特定するのにかかる時間に応じて課金される。

画像クレジット:Amazon

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(文:Ron Miller、翻訳:Nariko Mizoguchi

AWSのデータベース移行サービス「Fleet Advisor」はDB移転作業を数週間から数時間に短縮

2年前のAWS re:Inventで、そのときAWSのCEOだったAndy Jassy(アンディ・ジャシー)氏が、クラウドへの移行のペースが遅いのにはうんざりとぶちまけ、移行をもっと早くする方法を見つけたいと語った。ところが新CEO、Adam Selipsky(アダム・セリプスキー)氏は米国時間11月30日の開会のキーノートで、その移行がまだ相当に遅く、現時点でクラウドに移行したワークロードは全体の5〜15%にすぎないと述べた。

ペースが遅い原因の一部は、クラウドへ移行すればいいことはわかっていても、データをオンプレミスからクラウドへ引っ越す作業が大変すぎることだ。しかもそれはデータの物理的な移動であるだけでなく、データをオンプレミスのレガシーなデータベースから、クラウド上の最新データベースへ構成し直さなければならないためだ。

複数のタイプのデータベースを使っている企業は、クラウドへの移行のためにそれらに完全にマッチした正しいデータベースを見つけることが、これまた大変だ。そこで、そのような問題を熟知しているAmazonは、顧客のクラウドへの移行をもっと簡単にしたいと考えた。

米国時間12月1日、同社が導入したAWS Database Migration Service(DMS) Fleet Advisorはそのためのツールで、データのクラウドへの移転を容易かつ迅速にし、それを正しいデータベースサービスにマッチさせる。

Amazon AIの副社長Swami Sivasubramanian(スワミ・シバスブラマニアン)氏は、12月1日のAIと機械学習に関するキーノートで次のように語っている。「DMS Fleet Advisorは、あなたのオンプレミスのデータベースとアナリティクスサービスの内容を、オンプレミスからAmazon S3へのデータのストリーミングによって自動的に構築します。そしてそこから先は、私たちの仕事になります。私たちはデータを分析、AWS Datastoreに合った大きさにマッチさせ、それから現状に合ったマイグレーションプランを提供します。これまで数週間から数カ月かかったこの作業が、数時間で終わります」。

シバスブラマニアン氏が指摘するのは、このアプローチが速いだけでなく、データの移動をサードパーティのコンサルタントに頼ることがないため安価でもあることだ。「これによりデータインフラストラクチャのモダナイズが極めて容易になり、目的に適った強力なリレーショナルデータベースが得られます」と氏は語った。

画像クレジット:AWS

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(文:Ron Miller、翻訳:Hiroshi Iwatani)

【コラム】「本を売ることと何の関係があるのですか?」その頃、誰もAWSの価値をわかっていなかった

米国時間11月30日午前、Adam Selipsky(アダム・セリプスキー)は2021年にAndy Jassy(アンディ・ジャシー)氏からCEOを引き継いで以来、初めてAWS re:Inventカンファレンスの基調講演を行った。重責をともなう任務だったが、それはセリプスキー氏がAWSチームをまったく知らなかったという意味ではない。事実、彼はごく初期からこの部門に関わり、ジャシー氏を助けてAWSを巨大ビジネスに育てた後、2016年に退社してTableau(タブロー)のCEOになった。

初日は歴史を学ぶことから始めたが、背景を知るために誰か頼る必要はなかった。なにしろかつてシアトルでウェブサービスを売るという得体のしれないアイデアの扉を開いた時、彼はそこにいたのだから。

セリプスキー氏が初期の潜在顧客にクラウドインフラストラクチャーのコンセプトのプレゼンテーションをした時、誰も理解できなかった。「これが本を売ること何の関係があるのですか?」と繰り返し聞かれた。

なんと答えたのかを同氏は明かさなかったが、私の予想は「何の関係もありません。すべてに関係があるのです」だ。数年前、Amazon CTOのWerner Vogels(ワーナー・ボーゲルズ)氏と一緒の講演で、セリプスキー氏は似たような話をした。当時同氏は、Amazonが何かを売ることを目的にしたことはないといった。目的は大規模なウェブビジネスを構築することだ。

現在のクラウドインフラストラクチャーベンダーのトップ3、Amazon、Microsoft(マイクロソフト)、Google(グーグル)を見てみると、いずれもビジネスを大規模に展開することが非常に得意であり、データセンターの運営が主要な位置を占めている。今振り返れば、ブックセラーがインフラストラクチャー・サービスを売るアイデアを思いつくことは、ほとんど論理的に思えるが、もちろん当時はそうではなかった。

2005年、クラウドとは何かを本当にわかっている人はいなかったし、いたとしてもそれは広く理解されているコンセプトではなかった。私が初めてこの用語を聞いたのは、ボストンでWeb 2.0カンファレンスが行われた2008年頃だった。そこでは、Amazon、GoogleとSalesforce(セールスフォース)の担当者が、クラウドは何であるか、なぜ重要なのかを話していた。

多くのIT関係者がマイクの前に並んで質問とコメントを浴びせ、反発を露にしていたことを覚えている。彼らに会社のデータを本屋に預けるつもりがなかったことは間違いない。そうするまでは。

セリプスキー氏自身でさえ、参加した当初は完全には理解していなかった。最近Bloomberg(ブルームバーグ)のEmily Chang(エミリー・チャン)氏のインタビューで彼はこう話した。「受けた電話はこんな風でした、『このプロジェクトはAmazonの根幹を引っ張り出して、世間にさらけ出すことです』。そしてそれは興味をそそりましたが、一体なんのことなのか完全にはわかっていなかったことを白状します」。

アンディ・ジャシー氏はアイデアの起源について2016年のTechCrunch記事で説明している。それは2003年の幹部たちによる社外でのブレインストームミーティングのときだった。

ジャシー氏はこう振り返る。仕事を進めていくつれ、チームは自分たちがコンピュート(計算)、ストレージ、データベースなどのインフラストラクチャーサービスの運用がかなり得意になっていることに気づいた。さらに重要なのは、信頼性の高い、スケール可能でコスト効果の高いデータセンターを運営することに関する高いスキルを、彼らが必要に迫られて身に着けていたことだった。Amazonのような薄利のビジネスでは、できる限り無駄を減らし効率を上げる必要があった。

その時だった。完全に言葉にすることさえなく、後にAWSとなるアイデアをみんなで練り始め、デベロッパーにインフラストラクチャー・サービスを提供する新ビジネスを始めたらどうだろうかと考え始めた。

そしてついに、彼らは2005年にセリプスキー氏を採用する時に説明したことを成し遂げた。書籍販売ウェブサイトの中心部をさらけ出し、顧客に販売した。それは本を売ることとはあまり関係なかったが、すべてに関係があった。そして今そのアイデアは600億ドル(約6兆7840億円)のビジネスになっている。

画像クレジット:Amazon

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(文:Ron Miller、翻訳:Nob Takahashi / facebook

AWSがクラウド上のデータベースの問題を診断・修正する新ツールを発表

米国時間12月1日、AWSがユーザーがリレーショナル・データベース(関係データベース)の問題を容易に検出、診断、そして解決できるためのサービスを発表した。「DevOps Guru for RDS」というサービスは、AWSの完全な管理をともなうマネージド関係データベースプラットフォームであり、2020年、機械学習サービスの問題を検出するためにローンチしたDevOps Guru系列の一環だ。

Amazon AIの副社長であるSwami Sivasubramanian(スワミナ・サンシバスブラマニアン)氏が発表で、は多くの企業にとってデータベースの管理が優れていることが差別化要因にならないため、クラウドのマネージドサービスに下駄を預ける企業が多くなっていると述べた。しかしながら、そうであっても顧客たちはこれらのサービスを管理するためのより多くの自動化ツールを依然として求めている。特に要望が多いのは、パフォーマンスの診断の部分だとサンシバスブラマニアン氏はいう。

画像クレジット:TechCrunch

「いっそのこと、データベースに問題が起きたらアラートが鳴り、明確なガイダンスがもらえるようにしたらどうだろう?このままだとデータベースがロックしてユーザーのeコマースサイトが遅くなるという警告がもらえたらよいのではないか?原因となっている不正なSQLの文を教えてくれたら?」とサンシバスブラマニアン氏はいう。

DevOps Guru for RDSはそんなユーザーを助けて、彼らが、何らかの理由でパフォーマンスメトリクスがスパイクしたときの問題を検出できるようにする。このサービスは、データベースの中で生じているアクティビティを見て、異常を警告する。そしておそらくもっとも重要なのは、原因を分析して、変更方針を推奨してくれることだ。今後は、可能な場合には自動的に問題を修復してくれるだろう。

関連記事:AWSが運用上の問題を自動的に発見するDevOps Guruを発表

画像クレジット:TechCrunch

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(文:Frederic Lardinois、翻訳:Hiroshi Iwatani)

AWSが新インスタンス用「Graviton 3」プロセッサーを発表、高速化と低電力消費を両立

米国時間11月30日、re:InventカンファレンスでAWSが、ArmベースのGravitonプロセッサーの新世代モデル、Graviton 3を発表した。この新しいチップは前世代機より25%速く、浮動小数点演算は2倍速く、機械学習のワークロードが3倍速いと約束されている。AWSはさらに、この新しいチップの電力消費量は前世代機より60%少ないと保証している。

この新しいチップは、AWSクラウドののEC2 C7gインスタンスを動かす。この新しいインスタンスはDDR5メモリーを初めて使うインスタンスでもあるため、これもこのインスタンスの電力消費量が少ない理由の1つだ。このメモリーは、前世代のGravitonチップが使っていたDDR4メモリーよりも50%高い帯域を提供する。

AWSのJeff Barr(ジェフ・バー)氏は発表で述べているように、新しいチップとインスタンスは「コンピュート集約的なHPC(high-performance computing)」「バッチ処理」「電子機器設計自動化(electronic design automation、EDA)」「メディアエンコーディング」「広告サービング」「分散アナリティクス」「CPUベースの機械学習の推論」といったさまざまなワークロードに適しているという。

現在のところ、この新チップはプレビューのみで提供される。


画像クレジット:Ron Miller

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(文:Frederic Lardinois、翻訳:Hiroshi Iwatani)

AWSが自動車業界向けの新サービス「AWS FleetWise」と「AWS Automotive」を発表

AWSは米国時間11月30日、年次カンファレンス「re:Invent」において、自動車業界向けの2つの新しいイニシアティブを発表した。1つは新製品の「AWS FleetWise」で、自動車メーカーが保有する車両フリートからセンサーやテレメトリデータを簡単に収集・取得できるようにする新サービスだ。もう1つは、AWS for IndustrialなどのAWSの他の業界向けソリューションと同様に、同社の様々な製品を1つの傘の下にまとめた、より広範で業界に特化した取り組みである「AWS Automotive」だ。

センサーデータを収集することは、自動車メーカーにとって必ずしも新しいことではない。しかし、FleetWiseは、自動車メーカーに多くの柔軟性を与えるエンドツーエンドのソリューションを提供することを約束する。企業によって、クラウドに転送するデータ量を減らすために、車上でデータをスマートにフィルタリングしたり、エンジン温度などの特定のセンサーからのデータだけを取り込んだり、あるいは、本当にすべてのデータを取得したいのかもしれない。どのようなデータが必要かは、各自動車メーカーの判断に委ねられる。

画像クレジット:AWS

AWSのオートモーティブIoT部門のゼネラルマネージャーであるMike Tzamaloukas(マイク・ツァマロウカス)氏によると、どのようなデータを使用するにしても、FleetWiseを使い始めるためには、メーカーはまず、多くの自動車メーカーがすでに採用しているオープンソースのVehicle Signal Specification(VSS)を使用して、車両とそのセンサーを記述し、モデル化する必要があるという。

その後AWSは、FleetWiseと連携してデータを収集するためのソースコードを自動車メーカーに提供する。自動車メーカーの開発者は、このコードを必要に応じて変更し、車両ゲートウェイに組み込むことができる。また、メーカーのエンジニアは、実際の車両からデータを収集するためのデータ収集キャンペーンを開始することができる。

「データ収集キャンペーンの可能性は無限大です。当社は、データ収集キャンペーンを単なる時間ベース、イベントベースではなく、フリート全体でのインテリジェントなデータフィルタリングにするという点で、限界に挑戦しています」とツァマロウカス氏は説明している。「これにより、自動車メーカーに対して、あらゆる種類の車両から生成されるテラバイト級のデータを、より高いS/N比で取り込む能力を提供したいと考えています」。

ツァマロウカス氏は、FleetWiseが2022年に一般発売され、2024年頃にはFleetWiseを搭載した車が販売されるようになると予想している。これらのデータの多くは自動車メーカーのバックエンドに残るかもしれないが、その一部をドライバーにも提供できるようにし、より詳細な月次の車両ヘルスレポートの形で提供できるようになるかもしれないと、同氏は述べている。

AWS for Automotiveについては、同イニシアティブの責任者であるDean Phillips(ディーン・フィリップス)氏が、自動車業界向けにAWSの機能を明確にするための手段と考えていると話してくれた。「AWS for Automotiveには非常に期待しています。なぜならば、AWSが提供する様々なソリューションをお客様に明確に伝える助けになるからです」と彼は語った。これらのソリューションには、自動車メーカーが必要に応じて採用できる様々なソリューション領域が含まれており、最先端の自律型モビリティサービスから、製品エンジニアリングサポート、サプライチェーントラッキング、デジタルカスタマーエンゲージメントソリューションまで多岐にわたっている。

画像クレジット:TechCrunch

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(文:Frederic Lardinois、翻訳:Aya Nakazato)

AWSがデータ管理の改善を目的とした4つの新たなストレージサービスを発表

AWSは年次カンファレンス「re:Invent」で、より多くの選択肢の提供、コスト削減、顧客のデータ保護強化を目的とした4つの新しいストレージサービスおよび機能を発表した

1つ目のサービスは、Amazon S3 Glacierという新しいストレージクラスで、アーカイブデータにミリ秒単位でアクセスできるように設計されている。AWSによれば、このストレージクラスを利用することで、顧客は長期保存されていてほとんどアクセスされることはないが、要求があればすぐに取り出す必要があるデータに対して、クラウド上で最も低コストのストレージを実現することができる。

AWSはまた、新しいAmazon FSx for OpenZFSサービスを開始した。これは、オンプレミスのコモディティファイルサービスに保存されているデータを、アプリケーションコードを変更することなく、簡単にAWSに移行できるようにするものだ。AWSによると、この新サービスを利用することで、長大な認証を行ったり、既存のツールを変更したりする必要がなくなる。Amazon FSx for OpenZFSは、数百マイクロ秒のレイテンシーで最大100万IOPSの性能を発揮するという。

スナップショットのアーカイブにかかるコスト対応としては、AWSは新たにAmazon EBS Snapshots Archiveを立ち上げた。これは、1カ月から数年にわたって保持する必要のあるAmazon EBSスナップショットのコストを最大75%削減する新しいストレージだ。顧客は単一のアプリケーションプログラミングインターフェースでスナップショットをEBS Snapshots Archiveに移行できる、とAWSは説明する。

最後に、Amazon S3とVMwareのワークロードをサポートすることで、AWS Backupの機能をより多くのクラウドとオンプレミスのワークロードに拡張している。S3に対するAWS Backupのサポートにより、ユーザーはアプリケーション全体のバックアップを集中管理するために使用していたカスタムスクリプトを置き換えることができるようになった。また、VMwareワークロードに対するAWS Backupのサポートにより、オンプレミスでもVMware Cloud on AWSでも、顧客はVMwareワークロードを保護することができる。

「今日のすべてのビジネスは、データビジネスです。企業にとって最も重要な決断の1つは、データをどこに保存するかということです」とAWSのブロックおよびオブジェクトストレージ担当副社長のMai-Lan Tomsen Bukovec(マイラン・トムセン・ブコヴェック)氏は声明で述べた。

AWSは、これらの新しいストレージサービスにより、顧客のストレージ管理方法の柔軟性が向上するとしている。また、新しいオプションは、データの管理および保護機能の向上を目的としている。

画像クレジット:Chesnot / Contributor / Getty Images

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(文:Aisha Malik、翻訳:Nariko Mizoguchi

AWS、4つのクラウドベースのアナリティクスサービスがサーバーレス化

re:Inventカンファレンスにおいて、AWSは米国時間11月30日、同社の4つのクラウドベースのアナリティクスサービス「Amazon Redshift」「Amazon EMR」「Amazon MSK」「Amazon Kinesis」をサーバーレスとオンデマンドサービスで利用できると発表した。AWSのCEO、Adam Selipsky(アダム・セリプスキー)氏のキーノートによれば、それはAWSの顧客の要望だったという。これらの新サービスは本日から、公開プレビューで利用できる。

セリプスキー氏の主張によると、AWSと競合する企業の一部は、1つのデータベースで何でもできると主張するが、正しくはワークロードの性質によって正しいデータベースを選ぶべきである。そして、アナリティクスのサービスについても、同じことがいえる。ただし顧客はまたこれらのサービスの利用にともなう、インフラストラクチャの(構成などの)違いに煩わされたくない。クラスターの管理を自分でやらなくてもよくなったように、ユーザーは自分が使うリソースだけにお金を払いたい。たとえばRedshiftでは、データウェアハウスを使っているときだけ払いたい、アイドル状態に対して払う必要はないだろう。

「Amazon Redshift Serverlessは、開始するのに適したコンピュートリソースを自動的にプロビジョニングします。より多くの同時接続ユーザーや新しいワークロードによって需要が進化すると、データウェアハウスはシームレスかつ自動的にスケールして変化に対応します。オプションでデータウェアハウスの基本サイズを指定することで、コストやアプリケーション固有のSLAをさらにコントロールすることができます」とAWSのDanilo Poccia(ダニロ・ポッチャ)氏は、本日の発表で述べている。

同様に、データのストリーミングを扱うAWSのサービスであるKinesisは、今では完全な管理をともなうオンデマンドモードを提供している。これの新しいキャパシティモードでは、データのトラフィックに応じて自動的にスケールする。

本日の発表は、AWSが市場の声に応えていることの明らかな証拠だ。サーバーレスのアナリティクスは、すでに多くの競合他者や資金力のあるスタートアップが提供している。

画像クレジット:Ron Miller

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(文:Frederic Lardinois、翻訳:Hiroshi Iwatani)

AWSがノーコードのMLサービス「Amazon SageMaker Canvas」を発表

AWSは米国時間11月30日、新しい機械学習(ML)サービス「Amazon SageMaker Canvas」を発表した。新サービスは既存の機械学習サービスとは異なり、高度な技術を持つデータサイエンティストやエンジニアではなく、企業内のあらゆるエンジニアやビジネスユーザーをターゲットオーディエンスにしている。SageMaker Canvasは、ポイント&クリックインタフェースを使って、誰でも機械学習の予測モデルを構築できることを約束している。

この謳い文句に聞き覚えがあるとすれば、それはAzureなどが同様のツールを提供しているからかもしれないが、それでもAWSには、多くの企業がすでにすべてのデータをAWSに保存しているという利点があるかもしれない。

画像クレジット:Amazon

「SageMaker Canvasは、Amazon SageMakerと同じ技術を活用し、データを自動的にクリーンアップして結合し、何百ものモデルを内部的に作成し、最もパフォーマンスの高いモデルを選択して、新しい個別予測またはバッチ予測を生成します」とAWSのAlex Casalboni(アレックス・カザルボーニ)氏は今回の発表で書いている。「二値分類、多クラス分類、数値回帰、時系列予測など、複数の問題タイプをサポートしています。これらの問題タイプにより、コードを1行も書かずに、不正行為の検知、解約の削減、在庫の最適化などのビジネスクリティカルなユースケースに対応することができます」とも。

当然のことながらこのサービスは、AWSのフルマネージド機械学習サービスであるSageMakerに支えられている。

ここでの基本的なアイデアは、ベーシックなCSVファイルに至るまで、ユーザーはあらゆるデータセットを使用することができ、そのデータセットのどの列をCanvasが予測すべきかをユーザーが決めるということだ。しかし、従来のMLツールに比べてはるかに簡単なユーザーエクスペリエンスではあるが、ドラッグ&ドロップとまではいかないのが現状だ。結局のところ、AWSだからだ。全体としては、最新のノーコードアプリケーションというよりも、AWSコンソールでの作業に近いものとなっている。

画像クレジット:Ron Miller

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(文:Frederic Lardinois、翻訳:Aya Nakazato)

AWS第3のカスタムチップ「Trn1」は機械学習モデルのトレーニングを高速化

顧客のワークロードのパフォーマンスを上げるためにカスタムチップに頼る企業が増えているが、Amazonもその例外ではない。同社は2019年に、機械学習の推論学習を高速化するためにInferentiaチップを導入した。その後、同社は2020年に機械学習のモデルの学習専用である第2のTrainiumチップをローンチした。そして本日、AWSはこれまでの流れの続きとして、最新の機械学習チップ「Trn1」を発表した。

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AWSがカスタム推論チップのInferentiaを発表
AWSが機械学習トレーニング用の新カスタムチップTrainiumを発表

初めてAWS re:Inventのキーノートを担当するAdam Selipsky(アダム・セリプスキー)氏は米国時間11月30日、最新のチップに関する発表を行った。

「Trainiumからパワーをもらっている新しいチップ、Trm1を発表できることに、私はワクワクしています。Trm1はクラウドでディープラーニングモデルをトレーニングするための最高のコストパフォーマンスと、EC2での最速のパフォーマンスを提供してくれるでしょう」とセリプスキー氏は語った。

続けて「Trn1はEC2のインスタンスとしては初めて、最大で毎秒800ギガバイトの帯域を提供します。そのため、大規模なマルチノード分散型トレーニングのユースケースには絶対に最適です」という。これは画像認識、自然言語処理、不正検知、予測などのユースケースに有効なはずだとのことだ。

さらに、これらのチップをネットワーク化して「ウルトラクラスター」とすることで、より強力なパフォーマンスを発揮することができる。

「これらを一緒にネットワーク化して、何万もの訓練アクセラレーターがペタバイト規模のネットワーキングへ相互接続した状態を、私たちは『ウルトラクラスター』と呼んでいます。そうしたウルトラクラスターの訓練を、強力な機械学習スーパーコンピューターが行い、パラメータが何兆個もあるような複雑な深層学習のモデルでも快速で訓練できます」とセリプスキー氏はいう。

セリプスキー氏によると、同社はSAPなどと協力して、この新しい処理能力の利用を追究していく計画だとのことだ。

画像クレジット:Ron Miller

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(文:Ron Miller、翻訳:Hiroshi Iwatani)

AWSがKubernetesクラスタを自動的にスケーリングするオープンソースツール「Karpenter」を公開

米国時間11月30日、Amazonはラスベガスで開催されている同社の顧客向けカンファレンスAWS re:Inventで、オープンソースの新しいKubernetesクラスタスケーリングツールであるKarpenter(カーペンター)を発表した。

クラウドコンピューティングの利点の1つは、必要なリソース要求に合わせて自動的にスケーリングできること、と少なくとも理論的にはいわれている。しかし現実には、Kubernetesクラスタの管理担当者は、サービス停止を防ぐために適切な量のリソースがあるかどうを注意深く監視していなければならない。

Karpenterは、そのクラウドコンピューティングの理想を現実にするために開発された。その利点について、AWSのChanny Yun(チャニー・ユン、尹 錫璨)氏は、新機能を紹介するブログを書いている。

「Karpenterは、変化するアプリケーション負荷に応じて適切なサイズのコンピュートリソースを割り当てることで、お客様のアプリケーション利用率とクラスタ効率を改善します。Karpenterは、アプリケーションのニーズを満たすリソースをジャスト・イン・タイムで計算する機能を提供しており、近々クラスタのコンピュートリソースを自動的に最適化してコスト削減、性能改善ができるようになります」とユン氏は述べている。

Karpenterは、Kubernetesの負荷を分析し、リソース制限のために開始できないポッドが必要としているリソースを特定する。次に、クラウドプロバイダーに情報を送り、それに基づいてコンピュートを追加あるいは削除してもらう。

ここで重要なのは、オープンソースツールであるため、KarpenterはAWSクラウドリソースに特化して作られているのではなく、あらゆるクラウドプロバイダーに対して内在するKubernetesクラスタに関する情報を送るのに使えることだ。Karpenterは、Kubernetesの負荷を判定するために、KubernetesのパッケージマネージャーであるHelm(ヘルム)を利用している。Karpenterが対象のプロバイダーでコンピュートリソースを自動的に設定するための許可も必要になる。

Karpenterは、Apache 2.0ライセンスの下で提供されるオープンソースツールで、すでに利用可能だ。

画像クレジット:Ron Miller / TechCrunch

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(文:Ron Miller、翻訳:Nob Takahashi / facebook

AWS、モノや環境のデジタルツインが簡単に作れる新サービス「IoT TwinMaker」を発表

米国時間11月30日、AWSのre:Inventカンファレンスにおいて同社はAWS IoT TwinMakerを発表した。この新サービスを使うと、現実世界のシステムのデジタルツインの作成と利用が容易にできるようになる。

デジタルツインとは、例えば建物、工場、生産ライン、設備などを仮想的に表現したもので、実世界のデータを定期的に更新することで、表現したシステムの動作を模倣するものだ。

この新サービスにより、ユーザーはビデオフィードやアプリケーションなどのソースからデータを接続することで、単一のリポジトリにデータを移動させることなく、デジタルツインを作成することができると同社はいう。

「次のAWSサービスの内蔵データコネクタを使用できます。機器や時系列のセンサーデータ用のAWS IoT SiteWise、ビデオデータ用のAmazon Kinesis Video Streams、ビジュアルリソース(例えばCADファイル)やビジネスアプリケーションからのデータの保存用のAmazon Simple Storage Service(S3)です。また、AWS IoT TwinMakerは、他のデータソース(SnowflakeやSiemens MindSphereなど)と併用する独自のデータコネクタを作成するためのフレームワークも提供しています」と、AWSは新サービスに関するブログ記事で説明している。

同社は、デジタルツイングラフが作成されると、ユーザーは物理的環境のコンテキストでデータを可視化したいと考える可能性が高いと指摘している。これに対応するため、AWS IoT TwinMakerは、ユーザーの物理システムの仮想表現と接続されたデータソースの関係を組み合わせたデジタルツイングラフを作成する。これにより、ユーザーは実世界の環境を正確にモデル化することができる。また、ユーザーは既存の3Dモデルをインポートして、工場などの物理的空間の3Dシーンをアレンジすることができる。そこから、接続された機械学習サービスからのインサイトとともに、インタラクティブなビデオやセンサーデータのオーバーレイを追加することもできる。

AWSは、このサービスには、Grafana Labsが提供するオープンなダッシュボードおよび可視化プラットフォームのマネージドサービスである「Amazon Managed Grafana」のプラグインが付属していると指摘する。

AWS IoT TwinMakerは、バージニア州北部、オレゴン州、アイルランド、シンガポールでプレビュー版が提供されており、今後、他のAWSリージョンでも提供される予定だ。

画像クレジット:AWS

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(文:Aisha Malik、翻訳:Hiroshi Iwatani)

AWSがより早いメインフレームの移行とモダナイゼーションのための新ソリューションを発表

米国時間11月30日朝に開催されたAmazon(アマゾン)のカンファレンス「AWS re:Invent」で、同社はメインフレームの移行とモダナイゼーションのための、シンプルな名称の新プラットフォーム「AWS Mainframe Modernization」を発表した。

同社のユーザーは本日から、メインフレームから移行するために、いくつかの異なる方法を取ることができる。それは「リフト&シフト」アプローチでアプリケーションをほぼそのまま持ってくるか、リファクタリングを行ってクラウド上でアプリケーションをマイクロサービスとして分解するかだ。しかし、どちらの方法もそう簡単ではなく、アプリケーションのソースコードの複雑さを評価し、他のシステムとの依存関係を理解し、コードを変換またはリコンパイルし、さらにすべてが動作するかどうかをテストしなければならないため、プロセスが完了するまでに数カ月から数年かかることもある。

「これは非常に面倒な作業であり、多くの要素が絡み合っています」とAWSのCEOであるAdam Selipsky(アダム・セリプスキー)氏は会見で述べた。「また、AWSパートナーが移行を支援してくれるとはいえ、長い時間がかかることもあります」と付け加えた。

新しいソリューションの「AWS Mainframe Modernization」では、その代わりにAWS上でメインフレームアプリケーションの移行、モダナイゼーション、作動をより迅速に行うことができる。同社は、一連の開発、テスト、展開ツールとメインフレーム互換のランタイム環境を用いて、メインフレームのワークロードをクラウドに移行するのにかかる時間を最大で3分の2に短縮できる、としている。また、このソリューションでは、顧客がメインフレームアプリケーションの準備状況を評価・分析した上で、再プラットフォーム化とリファクタリングのどちらの方法を取るかを選択し、計画を立てることができる。

再プラットフォーム化したい場合、Mainframe Modernizationソリューションは、コードを変換するためのコンパイラと、変換中に機能が失われていないことを確認するためのテストサービスを提供する。アプリケーションのリファクタリングや分解をしたい場合、例えばコンポーネントをEC2やコンテナ、Lambdaで実行できる場合は、Mainframe Modernizationソリューションを使用して、COBOLコードを自動的にJavaに変換することができる。Migration Hubでは、複数のAWSパートナーやソリューションにわたる移行の進捗状況を1カ所で追跡することができる。

Amazonはこのシステムを、セキュリティと高可用性、スケーラビリティ、弾力性を提供する、機敏でコスト効率の高い(オンデマンドの従量制リソースによる)管理されたサービスだとアピールしている。


画像クレジット:Ron Miller

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(文:Sarah Perez、翻訳:Nariko Mizoguchi

アマゾンが数日でプライベートモバイルネットワークの設置・拡張できるAWS Private 5Gのプレビュー版公開

米国時間11月30日午前、Amazon(アマゾン)のAWS re:Inventカンファレンスで、同社はAWS Private 5G(AWSプライベート5G)のプレビューを発表した。ユーザーが独自のプライベートネットワークを容易に展開、管理するサービスだ。新機能の狙いは、現在多くの企業が直面している5Gの活用という課題に対応することだ。AWSのCEOであるAdam Selipsky(アダム・セリプスキー)氏は、AWS Private 5Gを使えば、プライベートモバイルネットワークの設置と拡張が数カ月ではなく数日でできるようになる、と語った。

「モバイル・テクノロジーの利点を、長い計画サイクルや複雑な統合、高額の初期費用といった障壁なく享受することができます」とセリプスキー氏が基調講演で述べた。「ネットワークをどこに作りたいのか、ネットワーク容量をどうしたいのかを当社に知らせていただければ、必要なハードウェアとソフトウェアにSIMカードをお送りします」。

画像クレジット:AWS

セリプスキー氏は、AWS Private 5Gがネットワークの設定、展開を自動的に行い、デバイスの追加やネットワークトラフィックの増加に合わせて、容量をオンデマンドで拡張できることを説明した。初期費用やデバイス当たりのコストはかからず、顧客は要求したネットワーク容量とスループットに対してのみ料金を支払う。

「多くのお客様が、さまざまな制約に対応するために独自のプライベート5Gネットワーク構築を望んでいますが、プライベートモバイルネットワークの展開には、多くの時間と費用、予測されるピーク容量に合わせたネットワーク設計が必要になり、複数ベンダーのソフトウェアとハードウェアのコンポーネントを購入、統合しなくてはなりません。また、お客様自身でネットワークを構築できたとしても、現在のプライベートモバイルネットワーキングの価格モデルでは接続デバイスごとに課金されるため、数千台のデバイスを利用するケースでは価格的に利用が困難です」と新サービスを紹介するブログで会社は述べた。

Amazonは、AWS Private 5Gは展開を簡易化することで、顧客が独自の4G/LTEあるいは5Gのネットワークを迅速に展開し、接続デバイス数を容易に増減できること、使い慣れたオンデマンドクラウドの価格モデルを利用できることなどを説明している。

AWS Private 5Gのプレビュー版は米国で公開される。利用するためには、ここで申し込みができる。

画像クレジット:AWS

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(文:Aisha Malik、翻訳:Nob Takahashi / facebook

AWS CloudWatchにユーザーモニタリングとA/Bテスト機能追加

2009年に導入されたAmazon CloudWatchは、AWSの顧客が自分のクラウドの利用状況や、それに対する支出をモニタできるツールだ。ラスベガスで行われているクラウドの顧客のためのAWS re:Inventカンファレンスで同社は、このプロダクトの2つの強化機能を発表した。

Amazonは、CloudWatchが提供するデータのタイプを徐々に増やしてきた。そして米国時間11月29日、ユーザーのモニタリングを追加された。そのReal User Monitoring(RUM)機能でAWSの顧客は、いつデプロイの問題が起きるのかを理解し、顧客が実際にそれを感じる前に修正行為を行なう。

AmazonのJeff Bar(ジェフ・バー)氏はブログで次のように述べている。「Amazon CloudWatchのRUMは、この体験を見つけて理解し改善するためのインサイトを与えるメトリクスを、あなたが集めるのを助けます。自分のアプリケーションを登録し、JavaScriptのコード片を各ページのヘッダーに加えてデプロイするだけです」。

これは驚異的なイノベーションとは言い難く、AppDynamicsやNew Relicなどが何年も前からやっていたことだ。しかし、Amazonの提供物の多くに倣ってこれらもAWSの内部の顧客にフルコースの体験を提供し、特にこのようなモニタリングは、ユーザーのAWSアプリケーションがおかしくなりそうなときに、そのことを教える。

もう1つの新機能は、CloudWatch Evidentlyと呼ばれる新しい体験ツールで、デベロッパーがこの機能のフラグを立てると、AWS上で構築中のアプリケーションの中でA/Bテストができるようになる。ユーザー全員にアプリケーションのアップデートを一斉に提供するのではなく、一部のユーザーを対象にしてアップデートをテストし、ユーザーがこの新しいアプローチやデザインを選ぶと何か問題が起きないか、むしろデベロッパーは前もって知りたいだろう。

新しい機能を経験する人びとの数を制限するためには、コード中のフラグを立て、この機能のためのパラメータをセットする。しかもこの機能では、実験のもう1つの形式としてA/Bテストができる。これもやはりごく一部のユーザーに対してアプリケーションの機能をテストし、どの機能やデザインが気に入られたかを知ることができる。

これらのどれも新しいものではない。Split.ioなどはいろいろな機能フラグを管理できたし、またOptimizelyなどは、A/Bテストの高機能バージョンを開発した。

CloudWatch EvidentlyはすでにAmazonの9つのクラウドリージョンで。従量制の課金により利用できる。CloudWatch RUMは、集めるイベント10万件につき1ドル(約113円)で、10のリージョンで利用できる。

画像クレジット:SOPA Images/Getty Images

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(文:Ron Miller、翻訳:Hiroshi Iwatani)

AWSが変化するデータを自動で更新できるData Exchange for APIsを公開

開発者は、他社のデータセットを利用して機械学習モデルを構築することがよくある。他社のデータセットを自分のモデルに追加するのだ。しかしデータは常に静的であるとは限らない。そのため、余分な作業ではあるが、何らかのパイプラインのようなものを構築して定期的にデータを集めることになる。

米国時間11月30日にラスベガスで開催されたAWS re:Inventで、AWSはAWS Data Exchange for APIsを発表した。これは変化する他社APIを自動で更新できる新しいツールで、更新の仕組みを構築する必要がなくなる。

AWSのAlex Casalboni(アレックス・カサルボニ)氏は同社プログの投稿で、APIを使うことによりデータサイエンティストはパイプラインがなくても株価のように頻繁に変化する情報をもとにして質問の答えを得られるようになると指摘している。APIが1つだけならこれでいいが、複数のAPIを使う場合はAPIに関する通信や認証、ガバナンスなど新たな問題が発生する。

AWS Data Exchange for APIsはこのような問題の解決に役立つ。カサルボニ氏はブログで「本日、AWS Data Exchange for APIsの公開を発表し、うれしく思っています。これはAWSのSDKを使って安定したアクセスで他社APIを見つけ、購読し、利用できる機能です。AWSネイティブの認証やガバナンスも一貫して利用できます」と述べている。

ここで重要なのは、今週発表された多くのツールと同様にこれもAWS独自のツールであるという点だ。アプリケーションやデータモデルをAWS上で構築しているなら、このツールでAWSのSDKにアクセスし、AWSの認証やガバナンスのツールを利用して、他社APIのアクセスと更新を自動化できる。

データプロバイダにもメリットがある。Data ExchangeのカタログにデータプロバイダのAPIが掲載されれば、多くの開発者の目に留まりデータソースを利用してもらえる。カサルボニ氏は「データプロバイダはOpenAPIの仕様でAWS Data ExchangeカタログにAPIを掲載し、Amazon API Gatewayのエンドポイントに配置することで、膨大な数のAWSのお客様にAPIを発見してもらえるようになります」と説明した。

Variety Business Intelligence、IMDb、Foursquareなど多くのプロバイダがData Exchangeでデータを提供している。ツールは開発者とAPIプロバイダの両方を対象に、米国時間11月30日から公開が開始されている。

画像クレジット:Blue Planet Studio / Getty Images

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(文:Ron Miller、翻訳:Kaori Koyama)

量子コンピューティングAWS Braketが量子 / 古典ハイブリッドアルゴリズムのサポートを強化

AWS(アマゾン・ウェブ・サービス)は2019年に、パートナーであるRigetti(リゲッティ)、IonQ(イオンキュー)、D-Wave(ディーウェーブ)のハードウェアとソフトウェアのツールを自社のクラウドで利用できるようにする量子コンピューティングサービス「Braket(ブラケット)」を開始した。量子コンピューティングの世界がいかに早く進んでいるかを考えると、それから多くのことが変化しているのも当然かもしれない。

とりわけ、古典的なコンピューターを使って量子アルゴリズムを最適化するハイブリッドアルゴリズム(機械学習モデルのトレーニングに似たプロセス)は、開発者にとって標準的なツールとなっている。AWSは米国時間11月29日、このようなハイブリッドアルゴリズムをBraket上で実行するためのサポートの改善を発表した

これまで開発者は、ハイブリッドアルゴリズムを実行するために、古典的なマシン上で最適化アルゴリズムを実行するためのインフラを設定・管理し、それから量子コンピューティングハードウェアとの統合を管理しなければならず、加えて、結果を分析するための監視・可視化ツールも必要だった。

画像クレジット:AWS

しかし、それですべてではない。「もう1つの大きな課題は、(量子処理ユニットは)共有された非弾力的なリソースであり、アクセスのためには他の人と競合するということです」と、AWSのDanilo Poccia(ダニロ・ポッチア)氏は、この日の発表で説明している。「これは、アルゴリズムの実行を遅らせる可能性があります。他の顧客の大規模なワークロードが1つでもあれば、アルゴリズムが停止し、総実行時間が何時間も延びる可能性があります。これは不便なだけでなく、結果の質にも影響します。というのも、現在のQPUは定期的な再キャリブレーションが必要であり、それがハイブリッドアルゴリズムの進捗を無効にする可能性があるからです。最悪の場合、アルゴリズムが失敗し、予算と時間が無駄になります」。

新たに提供される「Amazon Braket Hybrid Jobs(アマゾン・ブラケット・ハイブリッド・ジョブズ)」機能では、開発者が古典的マシンと量子マシンの間のハードウェアおよびソフトウェアの相互作用を処理する完全なマネージドサービスを利用できる。また、開発者は量子処理ユニットへの優先的なアクセス権を得られ、より高い予測性を取得できるようになる。Braketは、必要なリソースを自動的に立ち上げる(ジョブが完了するとシャットダウンする)。開発者は、アルゴリズムにカスタムメトリクスを設定することができ、Amazon CloudWatch(アマゾン・クラウドウォッチ)を使って、ほぼリアルタイムで結果を可視化することができる。

「Braket Hybrid Jobsは、私たちアプリケーション開発者に、ハイブリッド変分アルゴリズムの可能性を顧客とともに探求する機会を与えてくれます」と、QCWare(QCウェア)のエンジニアリング責任者であるVic Putz(ヴィック・パッツ)氏は語っている。「私たちは、Amazon Braketとの統合を拡大できることに興奮しています。独自のアルゴリズムライブラリをカスタムコンテナで実行できるということは、安全な環境で迅速に革新を起こせることを意味しています。Amazon Braketの成熟した運用と、さまざまなタイプの量子ハードウェアへ優先的にアクセスできる利便性は、我々が自信を持ってこの新しい機能を我々のスタックに組み込めることを意味します」。

画像クレジット:krblokhin / Getty Images

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(文:Frederic Lardinois、翻訳:Hirokazu Kusakabe)

AWSが新しいロボットフリート管理支援プログラム、ロボティクスアクセラレーターを開始

AWSのフラッグシップカンファレンス「re:Invent」の開幕にあたり、クラウドコンピューティングの巨人である同社は米国時間11月29日、大規模なロボットフリートの共同作業を支援するアプリケーションを構築するための新サービス「AWS IoT RoboRunner(IoTロボランナー)」を発表した。この新サービスは、Amazon(アマゾン)が自社の倉庫で利用しているようなロボットフリートを運用するために必要な、作業およびフリート管理アプリケーションを構築するためのインフラを提供することを目指している。

また、同社は新しいロボティクスアクセラレータープログラムを発表した。

RoboRunnerは、さまざまなメーカーのロボットと統合するアプリケーションの構築や、アプリケーションのライフサイクルの管理を支援する。AWSは、現在、異なるベンダーのロボットを単一のシステムに統合することは困難であり、企業はロボットを管理するために多くのサイロを抱えていると論じている。

画像クレジット:AWS

RoboRunnerは開発者に対して、フリート全体の集中的なデータリポジトリを提供するとともに、特定の施設内のすべての目的地をモデル化するためのレジストリや、これらのロボットが実行するすべてのタスクを記録するためのレジストリを提供する。

このサービスがターゲットとしているのは、無人搬送車、移動ロボット、ロボットアームなどのフリートを運用している大規模な産業企業だ。

RoboRunnerに加えて、AWSはMassRobotics(マスロボティクス)と共同で、新しいロボティクススタートアップ・アクセラレーター「AWS Robotics Startup Accelerator」を発表した。

AWSのCTOであるWerner Vogels(ワーナー・ヴォゲルス)氏は、29日の発表で次のように述べた。「今日、成功している商業用ロボット企業は数えるほどしかありませんが、これにはいくつかの大きな理由があります。第一に、実世界の環境はダイナミックで予測不可能であるため、適切なニッチ分野と適切な能力を組み合わせることが難しく、ロボット製品市場に適合する企業を見つけることがなかなかできません。第二に、高度な自律性と知能を備えたロボットを作るには、多分野にわたるスキルが必要であり、そのようなスキルを持った人材の確保は困難です。第三に、ロボティクスは資本集約的であり、センサーやアクチュエーター、機械的なハードウェアがすでに市販されている場合でも、多額の先行投資が必要となります」。

この新しいプログラムは、アーリーステージのスタートアップ企業(売上高1000万ドル / 約11億4000万円未満、調達額1億ドル / 約114億円未満)を対象としている。選ばれた企業は、ロボティクスのエキスパートによる専門的なトレーニングやメンターシップを受けられる他、最大1万ドル(約114万円)のAWSクレジットを獲得できる。

画像クレジット:Westend61 / Getty Images

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(文:Frederic Lardinois、翻訳:Aya Nakazato)

AWSの新CEOアダム・セリプスキー氏は「re:Invent」で何を発表するのだろうか?11月29日開催

1年で最も魅惑的な時期がやってくる。いや、これから始まるホリデーシーズンのことではない。来週から始まる、AWSの年に一度のユーザー向け祭典「re:Invent」のことだ。このカンファレンスは、新機能や新製品が大量に発表される、毎回ニュースの多いイベントだ。AWSにとっては、プレス、顧客、パートナー、その他の関係者を集めてラスベガスでパーティーを行うときでもある。2021年は新たな趣向が凝らされている。

2020年は新型コロナウイルスの影響でバーチャルイベントとして開催されたが、2021年はラスベガスに戻ってきたことに加え、新CEOのAdam Selipsky (アダム・セリプスキー)氏が指揮を執る初めてのre:Inventとる。

セリプスキー氏は、Jeff Bezos(ジェフ・ベゾス)氏がAmazon(アマゾン)CEOを退任して取締役会長に就くことを発表し、ベゾス氏の後任として元AWS CEOのAndy Jassy(アンディ・ジャシー)氏がAmazon CEOに昇格した後、2021年初めにTableau(タブロー)からやってきてAWSの新CEOに着任した。

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経営陣のイス取りゲームがひと段落し、セリプスキー氏は今回のre:Inventでメインの基調講演を行うことになったが、彼が前任者の後釜を務めるのは大変だろう。ジャシー氏には、自分の会社の膨大な製品カタログを頭の中で整理し、それらすべてがどのようにつながっているのかを、即興のように語れるという不思議な能力があった。同じようなことをするのは容易ではない。

しかし、ジャシー氏は、Tableauの元幹部が自分の後継者になることを従業員に知らせるメールで、セリプスキー氏には彼自身の個人的な強みがあることを指摘している。

「アダムは、強い判断力、顧客中心主義、チームビルディング、需要創出、そしてCEOとしての技能を、すでに非常に強力なAWSの首脳陣にもたらすことになります。また、彼はかつてAWSで11年間、このような上級職に就いていたため、当社の企業文化とビジネスをよく理解しています」。

それは確かにすべて事実であり、彼が現在引き継いで運営している会社は、しっかりと市場を支配しているが、このような成功にもかかわらず、セリプスキー氏はAWSに自身の印を押し、ビジネスのやり方に手を加える準備を整えている可能性を示す徴候も見られる。

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例えば、先週Bloomberg(ブルームバーグ)が報じたところによると、セリプスキー氏はMicrosoft(マイクロソフト)やGoogle(グーグル)のクラウド作戦帳を参考にして、業界に特化したソリューションにもっと集中しようと考えているという。ジャシー氏の支配下では、このような戦略を避け、より総合的なアプローチを好み、具体的な対応はパートナーに任せるというやり方を採っていた。

セリプスキー氏は、TableauがSalesforce(セールスフォース)に買収された後、短期間在籍したSalesforceが業界主導のソリューションアプローチを好んでいたことから、AWSにとってもこれが良い方法であると確信したのかもしれない。しかし、それ以上に、彼が自分の指揮下でAWSを変えるつもりかどうかは明らかにしていない。もしかしたら来週には何かを変えようとするかもしれないし、あるいはまだ壊れていないもの、直す必要のないものを見極めているのかもしれない。

セリプスキー氏へのアドバイスを求めると、業界関係者の中にはすぐに答えてくれる人がいた。

Constellation Research(コンステレーション・リサーチ)のアナリストであるHolger Mueller(ホルガー・ミューラー)氏によれば、セリプスキー氏にまず最初にアドバイスしたいことは、AWSの増え続ける製品群を、よりシンプルで範囲を絞ったカタログに縮小することだという。「CTOたちは、開発者の創意工夫に頼らざるを得ないようなソリューションを避け、バージョン番号やロードマップが点と点を結ぶプラットフォームを提供しようとしています」と、ミューラーは語る。

第2に、ミューラー氏はクラウドの販売に関して、より企業に優しいアプローチをとること、つまりGoogleやマイクロソフト、あるいはIBMやOracle(オラクル)に寄せるやり方を提案している。同氏はさらに、Googleが行ってきたように、経験豊富な企業幹部をできれば採用することを提案し、特に、2018年にOracleから来たThomas Kurian(トーマス・クリアン)CEOや、2019年にSAPからグローバルクラウドオペレーションの社長として着任したRobert Enslin(ロバート・エンズリン)氏などの名前を例として挙げた。

Moor Insights & Strategy(ムーア・インサイツ&ストラテジー)の創業者で主席アナリストのPatrick Moorhead(パトリック・ムーアヘッド)氏は、いくつか異なる提言をしている。同氏は、Googleやマイクロソフト、Adobe(アドビ)などに対抗するために、スタックを上げてより多くのSaaSアプリケーションの開発に着手することを提案。さらに、競合他社が主導権を握ろうとしているハイブリッドにも進出して欲しいと考えている。

とはいえ、現在でもAWSは絶大な成功を収めており、直近の四半期報告書では161億ドル(約1兆8500億円)もの収益を計上している。しかし、セリプスキー氏自身は先週、BloombergのEmily Chang(エミリー・チャン)氏によるインタビューで、このような優れた競合他社が自分の会社を追いかけてきている中で、この成功がいつまでも続くと期待して安穏としているわけにはいかないと語っている。

「自分たちが反乱軍であるかのような行動を続け、現職者のような行動を始めないようにすることが本当に重要です」と、セリプスキー氏はチャン氏に語った。

それはともかく、今回のre:Inventで、セリプスキー氏はAWSの顔として初めての出番を迎え、メインの基調講演を行う。ジャシー氏の直属とはいえ、セリプスキー氏は彼自身で、この収益性の高い部門を成長させ続けるために何が重要だと考えているかを強調するだろう。それが何か大きな変化をともなうかどうかは、来週になればわかるはずだ。

画像クレジット:Ron Miller/TechCrunch

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(文:Ron Miller、翻訳:Hirokazu Kusakabe)