AI/ML： スピードとスケールにおけるイノベーションのトリガー #AWSreInvent #INO104

AWS認定トレーニング講師の平野@おんせん県おおいたです。

今日は「AI/ML: A trigger for innovation at speed and scale」というタイトルのセッションについてレポートします。

公式セッション紹介（日本語訳）

機械学習(ML)を使ってイノベーションを起こすことは、組織が業務をさらに最適化したり、新しい製品を生み出したりする方法を決定する際に、よく考慮されることです。MLツールを新たなジェネレーティブAIアプリケーションと組み合わせる能力は、エキサイティングな機会をもたらします。このセッションでは、アマゾンがMLを活用したイノベーションを構築し、スケールさせるために取っているアプローチについて概説します。アマゾンのコンシューマー/リテール事業やその他の事業における具体的な事例をもとに、AI/MLがどのように顧客体験の水準を高めると同時に、効率性の向上、スピードの向上、コストの削減を実現しているかを探ります。アマゾン全体でAI/ML機能を構築し、拡張するための文化的、プロセス的、技術的な側面から学んだ教訓をお聞きください。

オンデマンド動画

概要/オススメポイント

このセッションは、アマゾン社内の事例をベースにAI/MLの活用についてまとめたセッションです。

まず、通販のアマゾンの事例からです。 例えば、アマゾンには多くの配送拠点があります。さらに、お客様届けるには物理的な配送システムがあります。顧客の注文の配送について決めるべきことはたくさんあり、この決定に機械学習が使われています。

また商品配送の決定にも機械学習を利用しています。従来アマゾンでは段ボールを利用してきましたが、最近では封筒型の梱包も利用しています。これらどちらかを選択するかは、機械学習をベースにしたシステムが判断しています。その成果のおかげで、より低コスト/サステナビリティな封筒型の利用が増えてきています。

テクノロジーの視点では、最近では生成AIが着目されていて、アマゾンでも利用しています。

AI/ML利用の目的は、カスタマーエクスペリエンスを最大化することです。

これらのテクノロジーを利用する際の重要なファクターは、自動化を通じてスピードとスケールを両立させることです

このセッションでは、アマゾンの配送の裏側について詳しく説明されています。最近では封筒型の配送が増えているなと感じていましたが、このような仕組み作りが背景にあることが面白いと感じました。 様々なシステム設計のヒントとなる考え方がそろっていますので、ぜひセッションビデオをご覧ください。

まとめ

セッションの概要を紹介しました。ご興味があれば上記のリンクよりセッション動画をご覧ください。

また、英語が苦手な方は、YouTubeの概要欄の「文字起こし表示」を活用してみて下さい。例えば文字起こしのテキストを翻訳ツールに簡単にコピペできます。

皆様のスキルアップのお手伝いになれば幸いです。