AWS Skill Builder にてオンライン学習。
こんにちは、AWS 事業本部の yoshi です。 AWS パートナーとして必要な知識を得るために AWS が公式で提供しているオンライン学習 AWS Skill Builder にて各コースを受講したので、紹介したいと思います。
AWS Skill Builder について
AWS が公式で提供しているオンラインの学習コンテンツです。
現在は3つのサブスクリプション（無料・個人・チーム）が提供されています。
学習コンテンツの内容や料金体系などは公式サイトをご確認下さい。
コンテンツの調べ方については、こちらの記事を参考にして下さい。
AWS Skill Builderにどのようなコンテンツが掲載されているかを調べてみた
受講したコース一覧、概要
- AWS Partner: Sales Accreditation (Business)
クラウドコンピューティングの利点、コスト削減を超えたクラウドのビジネス価値を学べるコース。 - AWS Partner: Accreditation (Technical)
AWS ソリューションアーキテクチャ設計の基本原則を学び、お客様のビジネス要件を踏まえたうえで AWS クラウドソリューションに関する提案や技術的な説明を行うことができるコース。 - AWS Partner: Cloud Economics
お客様のワークロードを AWS で実行することによる費用対効果の価値をデータで示し意思決定しやすくする方法について学べるコース。 - AWS Partner: Generative AI on AWS Essentials
需要が高まる生成 AI、そもそも生成系 AI とは何か、事前にトレーニングされた様々な基盤モデル（Foundation Model = FM）を活用することで、お客様のビジネスをどのように改革できるかを学べるコース。
学習した感想
全部で 4 コースを受講したのですがじっくり勉強して 7 時間必要でした。1 時間のコースもあれば 2 時間以上のコースもあり、1 日 1 コース位のペースで進めるのが良いかもしれません。 今回、コースを受講して印象に残った内容 2 点、私なりの感想を記載しますので参考になれば幸いです。
Cloud Value Framework
AWS を利用するビジネス価値について Cloud Value Framework という分かりやすい 4 つの柱（コスト削減、スタッフの生産性、運用上の耐障害性、ビジネスの俊敏性）があります。
コスト削減
クラウド移行前と移行後では、総収益に対する総 IT コストの比率が 4 % 減少し、移行後の最適化によりコスト削減効果が期待できるようです。
AWS は、サービス開始から 129 回以上、継続的な値下げを実施していることや、移行後最適化としてインスタンスの適切なサイジング、伸縮性の向上、予測・測定・モニタリング改善、適切な料金モデルの選択、ストレージの最適化を実施することで、無駄無くリソースを利用できコスト削減が見込めるのだと思います。
また、サーバレスアーキテクチャ、マネージドサービスを利用することにより AWS 側でこれらの最適化を実施してくれることでコスト削減が期待できるのだと思いました。
スタッフの生産性
クラウド移行前と移行後では、管理者 1 人あたりが管理する仮想マシン数が 66 % 増加、分析など戦略的業務に専念するインフラスタッフが 17 % 増加、新機能の構築に専念する開発スタッフが 29 % 増加が期待できるようです。AWS の責任共有モデルではハードウェアの保守運用がほぼゼロになることから他の業務に専念でき生産性が向上するのではと思います。
運用上の耐障害性
セキュリティインシデントが 45 % 低下、セキュリティインシデントの平均検出時間が 39 % 低下、予定外のダウンタイムが 69 % 低下等が期待できるようです。
AWS は、セキュリティ機能の実装や厳格なコンプライアンス要件に対応、さらに第三者機関による検証も行われ高いセキュリティを確保しています。
また、地理的に離れた複数のデーターセンターを所有しているかのようにシステムを分散することが可能で、RTO / RPO に応じた マルチ AZ 、マルチリージョンにて耐障害性の高いアーキテクチャを構築することができます。セキュリティインシデントや予定外のシステムダウンが及ぼすビジネス影響は少ないことに越したことはないですよね。
ビジネスの俊敏性
インサイト取得までの時間が 60 % 低下、新機能の市場投入までの時間が 43 % 低下、本番リリースまでの平均時間が 34 % 低下、DevOps やアジャイルを手がける人のプロジェクトが 40 % 増加が期待できるようです。
例えば、全く新しくシステムを構築したいと考えた時、どの構成が正解なのかは実際に動かしてみないと分からないことたくさんあるかと思います。
クラウドは必要な時に、必要な分だけ利用することができます。
そのため、好きなだけ実験して不要なれば潔く削除することが可能です。
早めにエラーを認識することで、後の段階になってからのコストの大きな失敗が発生するリスクを抑えることができ、結果ビジネスを俊敏にスタートすることができるのだと思います。
Generative AI on AWS
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock とは、Amazon や主要な AI スタートアップ企業が提供する基盤モデル (FM) を API を通じて利用できるようにする完全マネージド型サービスです。
最近耳にする Generative AI の機能を AWS から構築できるというサービスで、テキストの要約、情報の抽出、質問への応答、言語から画像生成など新しいコンテンツやアイデアを作成できます。
予め事前にトレーニングされた様々な基盤モデル（FM）を活用することでこれらが実現できるのですが、恐らく Generative AI を活用したいと思うユーザが期待するポイントは、生成されるテキストや画像がユーザーの求める精度になるのかだと思います。この精度を高めるには、膨大な元データとトレーニングが必要になり、今すぐに Generative AI を活用してみたいユーザーからしてみれば、1 からこれらを実施しなくて済むのは魅力に感じると思います。
また Amazon は顧客体験向上により、サービス向上、イノベーションを加速る仕組みが得意だと感じています。
これは、私の想像にはなりますが Bedrock も Generative AI を活用・利用する開発者やユーザーの顧客体験向上により、新たな開発者やユーザーが集まり利用することで多くのデーターが集まり AI の制度が向上。多くの開発者・ユーザーが集まる所には、新たな FM プロバイダーが増え、FM の品揃えが増え精度が向上することで更なる顧客体験が向上するのかなと思っています。
AWS の各サービスとの連携も可能なので、どの様に活用してイノベーションを加速することが可能なのか、とてもワクワクしております。
最後に
現在、AWS Skill Builder には、日本語対応の無料コンテンツが 632 件登録されており、AWS の気になるサービスをについて勉強する最初の 1 歩 には良いと感じました。 皆様も、気になる AWS サービスの学習に利用してみるのはいかがでしょうか。 最後までお読みいただきありがとうございました。
