こんにちは。アイディーエスの大島です。
re:Invent2024に参加しているので現地からKeynote003の簡潔な速報をお届けします！

はじめに

まず始めに、Keynoteについてです。
re:InventではKeynote（基調講演）が5つ存在します。2時間のセッションの中でアップデートや新サービスが大量に展開されます。AWS利用者にとってはとてもワクワクする瞬間です。

今回はその中で3日目に行われたKeynote003のまとめを紹介します。
セッション紹介に乗っていた内容はこちらです。

KEY003 | Dr. Swami Sivasubramanian Keynote
KEY003｜ Swami Sivasubramanian 博士 基調講演

Join Dr. Swami Sivasubramanian, VP of AI and Data at AWS, to discover how you can use a strong data foundation to create innovative and differentiated solutions for your customers. Hear from customer speakers with real-world examples of how they’ve used data to support a variety of use cases, including generative AI, to create unique customer experiences.
AWSのAI・データ担当バイスプレジデントである Swami Sivasubramanian 博士と一緒に、強力なデータ基盤を使用して、革新的で差別化されたソリューションを顧客に提供する方法を発見しましょう。ユニークな顧客体験を創造するために、生成AIを含む様々なユースケースをサポートするためにデータをどのように活用したか、実例を挙げてお客様の講演をお聞きください。

https://reinvent.awsevents.com/experience/session-content/

また、 基調講演は同時翻訳がありますが今回はnottaとchatGPTを使って翻訳と要約をしました。アップデートの詳細についてはAWS公式ドキュメントをご参照ください！

Keynote003まとめ

Amazon SageMakerの次世代機能

  • SageMaker AI: 従来のSageMaker。（次世代SageMakerが出たことによる変化）データ分析、機械学習（ML）、生成AI（GenAI）を統合した新しいプラットフォーム。140以上の新機能が追加され、大規模モデルのトレーニングと推論を効率化。
  • SageMaker HyperPod Flexible Training Plans: モデルのトレーニングプロセスを簡素化し、効率的なトレーニングプランを自動生成。
  • SageMaker HyperPort Task Governance: コンピュータリソースの動的割り当てを自動化し、最大40％のコスト削減を実現する新機能。トレーニング、微調整、推論などのモデルタスクに優先順位を設定し、リソースを効率的に配分。リアルタイムでのリソース利用状況のモニタリングと調整が可能。

Amazon Bedrockの新機能

  • Bedrock Marketplace: 100以上の特化型モデルを統合し、開発者向けに簡易な利用体験を実現。
  • Bedrock Agents:マルチエージェントの協調をサポートすることで、複雑なワークフローを自動化・調整可能にする新機能。言語理解、推論、実行能力を組み合わせ、高度なAIソリューションを実現。
  • Kendra GenAI Index:管理型Retrieverを提供し、BedrockやRAG（Retriever-Augmented Generation）と連携可能。40以上の企業データソースをサポートし、GenAIアプリの知識ベースとして利用可能。様々なデータタイプ（構造化データ、非構造化データ、マルチモーダルデータ）に対応。
  • Bedrock Knowledge Bases for Structured Data Retrieval: 構造化データのネイティブクエリを可能にする機能を新たに追加。SageMaker LakehouseやAmazon Redshift、S3 Tables（Iceberg対応）から自然言語でデータを照会可能。
    SQLクエリの生成と実行を自動化し、セキュリティを考慮した設計。

Amazon Qの新機能

  • Amazon Q Developer ソフトウェア開発支援：Qは、コード生成、テスト作成、デバッグ、ドキュメント作成、レガシーアプリケーションの変換など、ソフトウェア開発プロセス全体をサポート。 現在、ソフトウェア開発問題の解決率が54.8%に達し、業界最高水準。
  • SageMaker Canvasとの統合:開発経験がなくても、自然言語を使って機械学習（ML）モデルを構築可能。データ準備、モデル構築、評価、展開を段階的にサポートするユーザーフレンドリーな体験を提供。
  • Amazon Q Business: 企業内データや情報に簡単にアクセスし、質問への回答、要約作成、レポート生成などを効率化。NFLなどの企業がコンテンツ作成を効率化し、トレーニング時間を67％短縮。
  • Amazon Q in QuickSight :ダッシュボードの要約作成や、自然言語によるデータ分析を可能にする。新機能「シナリオ分析」により、複雑なビジネス課題に対して仮説検証や意思決定を支援。これにより、従来のスプレッドシート分析に比べて最大10倍のスピード向上。

さいごに

個人的にはAmazon Q in QuickSightが気になります。
Qを使用してQuickSightのダッシュボードのまとめや資料が簡単に作成できるとのこと。
是非触ってみたいです。

最後までお読みいただきありがとうございました！
皆さんも是非アップデート内容を振り返ってみてください！