【レポート】DX を推進するお客さまの取り組みと AWS のサービス(AWS-10) #AWSSummit

AWS Summit Online Japan 2022

#AWS

繁松昂大

2022.05.25

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こんにちは。
コンサルティング部　繁松です。

本記事は、2022年5月25日(水)に行われたAWS Summit Onlineのセッション「DX を推進するお客さまの取り組みとAWS のサービス」のセッションレポートとなります。
セッションのアーカイブも公開されますので、詳細はそちらをチェックしてください。

セッション概要

DXを推進するためには、クラウドサービスにより取り組みを加速させるだけではなく、テクノロジー以外のカルチャーの変革も必要になります。本セッションでは、製造業などの業界事例をご紹介すると共に、それらを支えるサービス&テクノロジーやリファレンスアーキテクチャ、Amazon のメカニズムを使ったカルチャ変革のご支援について紹介します。

スピーカー

AWS デジタルトランスフォーメーション本部インダストリーソリューションアーキテクト　山本直志

セッションレポート

お伝えすること
- デジタル変革 (DX) を支えるクラウドサービス
- デジタル変革の障壁：テクノロジー以外の課題
- Amazon の方法論と AWS のデジタル変革へのご支援
サービス/製品開発におけるデジタル変革
- 提供サービスを変革
  - コネクテッド化
  - 進化する製品体験
  - 付加価値サービスの提供
- サービスを運用するための仕組みを変える
  - 運用効率化ダッシュボード
  - デジタルツイン
  - サプライチェーン改革
  - スマート工場・スマート生産
- 市場の仕組を変革
  - 新規ビジネスモデル
  - 売り切りからリカーリング
  - データに基づくビジネス
新たな製品・サービスの開発提供の流れ
- ユーザー体験をイメージして素早くサービスを立ち上げる
  - お客様は誰か？
  - どんな顧客体験を描くのか？
- 顧客の声を聞いて継続的に改善する
  - ビジネス拡大に対しどうスケールするか
  - 改善のサイクルをいかに早く廻すか
  - 自動化・省力化しコストを抑えるか
  - いかに使い続けてもらうか
先進的なサービス実現に重要な要素
- 迅速にトライアルを行う
- 先進的な機能を誰もが利用できる
- 最も重要なことにフォーカス
- アイデアをすばやく拡大、実際のビジネスで活用
ビルディングブロック
- AWS が提供するクラウドサービスを組み合わせ、ブロックを組み上げるようにお客さまのビジネスサービスを実現
  - 素早くサービスを立ち上げる
  - 継続的に改善する
例: サプライチェーンのためのデータプラットフォーム
- データを中心に置き、現実世界と接続する
  - ロボット、IoTのセンサーデータ、企業内のデータ等から集まる
  - 機械学習等で予測を行っていく
  - 加工、処理したデータを活用していく
- AWS の様々なサービスが現実世界とデータを仲立ちする
  - 機械学習の分析の為のSageMaker
  - データ分析の為のQuickSight,Redshift
  - ロボット開発の為のRoboMaker
  - IoT開発の為のIoT Core
AWS のリファレンスアーキテクチャの例: サプライチェーンのデータ分析
- AWS のベストプラクティスを提供
- サービスを組み合わせた全体像
- 要件に合わせた選択肢
データを中心としたデジタル変革の事例
- 国内ガス業界初のデジタルツインシステムを AWSのサーバレスアーキテクチャで構築
- 充填・配送コストと CO2 排出量を 50% 削減を目指す
- https://aws.amazon.com/jp/solutions/casestudies/nicigas-future-arch
データレイクを中心とした充填・託送のデジタル化
- LP ガス事業における製造（充填）、配送、在庫、需要のサイクルから収集したデータを、サイバー空間上でAI が分析・処理し、環境負荷の低いシステムに最適化
クラウド活用によりデジタル変革を加速
- コスト超過
- セキュリティ事象
- デジタルネイティブとの競合
- 従業員のスキル向上
クラウド採用企業は変革が必須と認識している
- 多くの課題により、組織はクラウドによる変革のメリットを十分に理解できなくなっている
デジタル変革へのクラウド活用を阻む課題整理
- コスト超過
  - マネージドサービスを使ってスモールスタート
- セキュリティ事象
  - プロセスとしてどこからどこまでを誰が守るのかを決める
  - レビューを繰り返していく
- デジタルネイティブとの競合
  - ビジネスの運用の中で市場の声を集めて改善していく
- 従業員のスキル向上
  - DXを支えるリーダーが不足する
データドリブンを促進するモダンデータ戦略
- データサイロを解消し、必要なすべての人がデータにアクセスしやすくする
  - あらゆる規模のデータに対応
  - 価格あたり最高のパフォーマンス
  - データのアクセス
  - 統一的なデータガバナンス
  - AI/ML によるビジネス課題の解決
創薬研究開発におけるデータと AI 活用の実践の事例
- 背景
  - 一つの薬の実用化のため 5,000～10,000 の化合物から検討
  - 創薬研究は成功確率が低く、10 年以上かかる
- 課題
  - サイロ化されたデータの活用が進んでいない
  - 学習モデルが多岐にわたり、ロードに時間がかかる
- 解決策
  - ターゲット検索から臨床試験までのプロセス全域を徹底してデジタル化
  - データ処理・機械学習・分析にAWSを活用
- 効果
  - 1,100億回の統計テストを30H以内に実行
  - 200の機械学習のエンドポイントに24H内にモデルを更新可能になり、新薬発見のスピードを向上
課題は必ずしもテクノロジーではない
何を優先して取り組むべきなのか？
企業はニューエコノミーで競争するために「人」と「カルチャー」を優先する必要がある
- テクノロジーだけの問題ではない
- プロセス、仕組み、メカニズム、人間、カルチャーにエネルギーを注ぐことで可能性を最大限に引き出す
Amazon におけるイノベーションの方程式]
- DX の実現には、組織や文化、メカニズムといった技術以外の構成要素も非常に重要だと考えている
Amazon のデジタル変革の要素 (Digital Transformation Stack)
- 先進的なサービスを実現するために
  - メカニズム
  - 少人数のチームに権限を移譲する
  - カルチャー、ミッション
Amazon のカルチャー: 失敗を受け入れ、実験を繰り返す
- 確実な成功だけではなく、新しい挑戦と失敗を受け入れる
- 失敗と発明は切り離せない
メカニズム: Working Backwards
お客様に求められないモノやコトを作らないプロセス
Working Backwards のアウトプット
- プレスリリースの形式で、先にゴールを文章で具体化
- 詳細を FAQ の形で記述
- ユーザー体験をビジュアルに記述
AWS Leader’s Voice
- アイディアを形にする為のプロセス
- イノベーションをつくる為の方法や、人材の育成を支援
AWS の支援によりエンタープライズリーダーは組織をデジタル改革に導くことができる
- デジタル変革に対して、お客様がどうなりたいのかを逆算する
- 成功を支援するガイダンス、プログラム、サービスを提供
  - カルチャーや人を育てる
  - 新しいビジネスモデル、運用モデル
  - データの活用