AWS re:Invent 2023で発表された最新トレンドやデータ活用の未来を切り拓く企業の最前線をご紹介します。 このウェビナーでは、AWSが発表した最新アップデートや企業の先進的なデータ活用に関する取り組みに焦点を当て、参加者のみなさまに先進技術の可能性を探るきっかけを提供したいと思います。ビッグデータ、機械学習、クラウドインフラなど、各分野でのAWSの取り組みについて解説しています。

1. 本日のアジェンダ
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01 イベント概要
02 Key Findings
03 注目セッション
04 展示会場の様子
05 注目スタートアップ

2. • 期間
2023年11月27日～12月1日
• 会場
The Venetian, MGM Grand, Caesars Forum
Mandalay Bay 他
• 参加者
50,000名＋
AWS Re:Invent 2023 概要
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3. 12/14/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 3
Key Findings

4. Key Findings
• 現状のビジネスの拡張、サーバレスへの取り組み
• Caspianでは、データベースの負荷が変動したら、即座にメモリサイズを変更できる
• 新しい時刻同期システムでは、マイクロ秒単位の時刻同期を実現
• クエリ量をを学習し、プロアクティブにリソースを拡張
• AmazonQの発表、AWS上で簡単にAIの実装が可能
• 基盤モデルのトレーニングに必要なコンピューティングリソースを提供
• ファインチューニング、RAGをスムーズに行うBedrock
• AWSの利用体験を向上させるAmazonQ
• 産業ごとの活用、アーキテクトが必要の重要性
• 通信事業者、製造業、小売業などの各産業におけるニーズに応じた
専用アプリをAWSが提供
• アプリの特性を踏まえたトータルな設計が重要
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5. 注目セッション
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6. 新製品発表が70件にのぼる
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Source:https://aws.amazon.com/jp/new/?whats-new-content-all.sort-by=item.additionalFields.postDateTime&whats-
new-content-all.sort-order=desc&awsf.whats-new-categories=*all

7. サーバーレスとは？
• ソフトのアップグレードや、OSパッチあてなどのサーバーの手入れをすべてをAWSに委託
• 開発者はアプリに対してどれくらいのリソースをあてがえばいいのかなどを考える必要がない
• 確保したリソースに対して支払うのではなく、使用した分だけ支払えばよい
• AWS側も電力使用の効率化ができるため、持続可能性の向上にもつながる
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Source：https://enlear.academy/what-is-serverless-computing-in-aws-e294710b3d20

8. 12/14/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 8
サーバーレスへの挑戦
開発における裏話
• Caspianによるリソースの最適化
データベースへの負荷がどのように変化しても、それに
応じてミリ秒単位でメモリサイズを変更
• Shardingにおける一貫性を持った管理
シーケンシャル管理に重要な論理クロック
時刻同期システムの新バージョンでは、マイクロ秒単位での
同期を実現
• Redshiftでは、クエリ量をもとにリソースを拡張
クエリデータを機械学習を用いて分析。プロアクティブに
リソースを自動的に拡張
Peter Desantis
SVP, AWS Utility Computing
Products
写真：Youtube

9. 12/14/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 9
AWSの革新的なインフラ
• グローバル・インフラの優位性
32ものリージョンに展開。各リージョンにおける高い
可用性を担保。リアルタイム性の高いアプリに対する
“アプリの配置場所を指定”するオプションを新たに追加
• DGXクラウドとAIの巨大なスーパーコンピューター
NVIDIAとの提携によるDGXクラウドをAWS上に構築
約16,000個のGPUを結ぶAIスーパーコンピューターを実装
高速なモデルトレーニングによる訓練時間の短縮
• ETLゼロビジョン
AWSのデータベースや関連性の高いアプリをETLなしで
接続。データエンジニアの負荷を大幅に軽減
Adam Selipsky
CEO
写真：Youtube

10. 12/14/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 10

11. Amazon Bedrock
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12. 12/14/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 12
AntheropicとAWSの共同開発
• AWS上で基盤モデルを開発
ワークロードの大部分をAWS上で実施
AWSは40億ドルをAntheropicに投資
• 20万トークンのコンテキスト・ウィンドウ
より多くのテキストデータの文脈を理解
より自然な文章生成や文脈に即した質疑応答が可能
法務、保険などの専門分野でも利用がすすむ
• 基盤モデルそのものが堅牢
モデルの悪用や有害な使用に対して多くの対策を行っている
攻撃テストでは他社の10倍破りにくい基盤モデルであることを
実証
Dario Amodei
CEO
写真：Youtube

13. 注目のAmazon Q
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Source：https://www.youtube.com/watch?v=bZsIPinetV4&pp=ygUIQW1hem9uIFE%3D

14. 12/14/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 14
量子コンピューティングへの取り組み
エラー訂正技術の革新
• 量子コンピューティングセンターの設立
2019年にカリフォルニア工科大学に量子コンピューティング
センターを設立
• エラー訂正の重要性
量子ビットにおけるエラー訂正技術は日々進歩しており、現在
では0.1％のエラー率。期待値は、エラーなしで数十億回の
演算ができる必要がある
• 10年以上かかる可能性も
1つの訂正には多くの量子ビットが必要。多くの量子ビットを
扱うにはノイズ発生のリスクが高まる。最適な方法について
研究開発がすすんでいる
写真：Amazon Website

15. 12/14/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 15
インダストリごとの提案におけるソリューションアーキテクトの重要性

16. 12/14/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 16
展示会場の様子

17. 12/14/2023
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Corp
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セッション・会場
写真：Linked In

18. 12/14/2023
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展示ブース

19. 12/14/2023
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その他

20. 12/14/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 20
注目スタートアップ

21. 注目スタートアップ
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あらゆる場所の
データを検索
データベース運用の
一元化
先進的なアイスバーグ
データベース
クラウド上に機密コン
ピューティングを実装
スケーラブルなAIおよび
Pythonアプリの構築を
支援
開発者向け支援ツール データベースの効率化と
コスト削減
Druidを簡単に実装する
プラットフォーム
機械学習のトレーニング
に最適なベクターDBを
提供
推奨コードの提示、
AIチャットの活用

22. 12/14/2023 22
社名
設立 2018年
本社 San Francisco, CA
従業員 641名
資金調達累計 $392.4M
評価額 $2.5B / Series D
投資家
Sequoia Capital, Greylock Partners,
Redpoint Ventures 他
チーム
Clint Sharp（CEO, Founder）
• Splunkやワイヤレス関連会社
Cricket Comなどのソフトウェア
企業で20年間、製品管理と
ITオペレーションをリード
事業概要
• データの検索ツールを提供。ログのような流れてしまうスト
リームデータに対してプラットフォームが異なる場合でも一
元的な検索を可能にする
• とくにセキュリティ調査に有効。影響範囲をログから一元的
に調査することができる
• コネクタを提供しており、データの任意の場所に送ることも
簡単にできる
Source : https://cribl.io/
Cribl（あらゆる場所のデータを検索）

23. 12/14/2023 23
社名
設立 2017年
本社 Boston, MA
従業員 591名
資金調達累計 $414.0M
評価額 $3.4B / Series D
投資家 a16z, Thoma Bravo, Index Ventures 他
チーム
Justin Borgman（CEO, Co-Founder）
• ビッグデータおよび分析の専門家
• Hadoop上のSQL操作を支援する
Hadapt社を立上げ。Teradataが
買収。TeradataのVP＆GMを経験
事業概要
• 散在するデータに対して、一つの統合されたDBのようにアク
セスが可能。データ共有やリアルタイムなデータの取り込み、
自然言語とSQLの翻訳機能はオブジェクトストレージの運用
に有益。データの種類に応じて、データレイクとデータウェ
アハウスを使い分けることで高速なデータ処理を実現する機
能も備えている。
Source :https://www.starburst.io/
Starburst（データベース運用の一元化）

24. 12/14/2023 24
社名
設立 2021年
本社 San Jose, CA
従業員 35名
資金調達累計 $26.0M
評価額 $126.7M / Series B
投資家 a16z, Zetta Venture Partners 他
チーム
Ryan Blue（CEO, Co-Founder）
• NetflixでApache Icebergを
共同開発。Apacheのメンバー
• Apache IcebergのPMC議長、
ParquetとAvroのPMCメンバー
事業概要
• アイスバーグは、データの整合性の確保、柔軟な変更、
クエリのパフォーマンス向上などに優位性があり
• クエリとストレージからの返答をTabular（＋アイスバーグ）
が仲介することで、データカタログ機能や高速な検索、
ロールに応じたアクセス管理を提供
• Netflix, LinkedIn, Appleなど多くの企業が採用
Source : https://tabular.io/
Tabular（先進的なアイスバーグ データベース）

25. 12/14/2023 25
社名
設立 2017年
本社 Palo Alto, CA
従業員 56名
資金調達累計 $33.4M
評価額 $112.9M / Series B
投資家 Insight Partners, Y Combinator 他
チーム
Ayal Yogev（CEO, Co-Founder）
• セキュリティ市場で20年以上の
経験。Lookout, Imperva,
SafeBreach, Umbrella社にて
製品管理責任者を務める。
事業概要
• ハードウェアで用いられるデータ分離技術をクラウド環境に
適用。安全な実行環境やデータ保存環境をクラウド上に構築
• データの取り扱いに厳しい銀行での導入事例もあり。安全な
クラウドへのデータ移行もサポート
• データクリーンルームの機能も有しており、安全に関係者と
のデータ共有も可能
Source : https://www.anjuna.io/
Anjuna（クラウド上に機密コンピューティングを実装）

26. 12/14/2023 26
社名
設立 2019年
本社 San Francisco, CA
従業員 576名
資金調達累計 $259.6M
評価額 非公開 / Series C
投資家
a16z, Amplify Partners, New Enterprise
Associates 他
チーム
Robert Nishihara（CEO, Co-Founder）
• UC Berkeleyにて哲学と
コンピューターサイエンスの
博士号を取得
事業概要
• 分散アプリや機械学習ワークロードを処理するための
オープンソースのフレームワークであるRayの作成者による
統合コンピューティングプラットフォーム
• スケーラブルなAIおよびPythonアプリの構築、デプロイ、
管理を行う。マネージドな環境でセキュリティとコンプライ
アンスを確保します。UX、セキュリティ、開発と本番の統合
など、多岐にわたる機能を提供
Source : https://www.anyscale.com/
Anyscale（スケーラブルなAIおよびPythonアプリの構築を支援）

27. 12/14/2023 27
社名
設立 2016年
本社 San Francisco, CA
従業員 107名
資金調達累計 $80.6M
評価額 $175.0M / Series C
投資家 Insight Partners, Y Combinator 他
チーム
Jim Douglas（CEO, President）
• 電子機器の設計を行うCadenceで
製品責任者を務める
• Windriver, CodeGear、Reshape
のCEOを経験
事業概要
• 開発者が高品質のコードを素早くデプロイし、環境全体でシ
ンプルなデプロイメントを実現するためのツールを提供し、
開発者のUXも向上させる。トラフィックを段階的に新しい
バージョンに切り替える手法や、バージョンの安定性を評価
する機能、自動的に以前のバージョンにロールバックする機
能、セキュリティ機能などを備えている。
Source : https://www.armory.io/
Armory（開発者向け支援ツール）

28. 12/14/2023 28
社名
設立 2019年
本社 New York, NY
従業員 301名
資金調達累計 $470.3M
評価額 $1.6B / Series C
投資家 Founders Fund, Greylock Partners 他
チーム
Martin Mao（CEO, Co-Founder）
• 前職はUberで、M3を開発・運用
する開発チームとSREチームを
率いていた。それ以前は、AWS、
Microsoft、Googleに勤務。
事業概要
• あらゆるメトリクスを対象とし、プログラムやデータベース
のパフォーマンスと挙動を監視。アプリが壊れた場合の修正
や、アプリが正常に動作するように監視することが可能
• メトリクスの分析から重大な問題が発生する前にアラートを
生成。システムのスケーリングの判断を迅速に行うことが
できる。
Source : https://chronosphere.io/
Chronosphere（データベースの効率化とコスト削減）

29. 12/14/2023 29
社名
設立 2015年
本社 Burlingame, CA
従業員 228名
資金調達累計 $215.3M
評価額 $1.1B / Series D
投資家 a16z, Bessemer Venture Partners 他
チーム
Fangjin Yang（CEO, Co-Founder）
• オープンソースのApache Druidの
開発者のひとり
• データ関連の開発会社Metamarkets
とCiscoに勤務していた
事業概要
• Druidは、大規模なリアルタイムデータ分析用に設計された
オープンソースの分散型データベース。高次元でユニークな
値の数が非常に大きいデータを迅速にクエリおよび分析する
ことに長けた製品。高い同時実行性とコスト効率を提供。
• Implyは、データの取り込みや、データのグラフ化、UIの提
供などを行っている
Source : https://imply.io/
Imply（Druidを簡単に実装するプラットフォーム）

30. 12/14/2023 30
社名
設立 2019年
本社 San Francisco, CA
従業員 114名
資金調達累計 $138.0M
評価額 $750.０M / Series B
投資家 a16z, Menlo Ventures 他
チーム
Edo Liberty（CEO, Founder）
• Yahooにてリサーチダイレクター
として約7年勤務
• AWSのAIラボの責任者を
約3年務める
事業概要
• 検索、RAG、推奨、検出などのアプリに関連するデータを
効率的に取得
• 初期のインデックス化を30秒で作成。リアルタイムで
データが変化するとインデックスが即座に更新
• 生成系AIモデルとの組み合わせにより、チャットボットの
構築やアプリケーション開発においても優れた性能を発揮
Source : https://www.pinecone.io/
Pinecone（機械学習のトレーニングに最適なベクターDBを提供）

31. 12/14/2023 31
社名
設立 2013年
本社 San Francisco, CA
従業員 196名
資金調達累計 $6.1M
評価額 $6.1M / Series D
投資家 a16z, Sequoia Capital, Insight Partners 他
チーム
Quinn Slack（CEO）
• データ活用を用いたシステムの
モダナイゼーションを支援する
Blend Labsを設立
事業概要
• AIを駆使して、コードの検索やリファクタリングを行う。
• リアルタイムでの関数のオートコンプリートが可能。AI
チャット機能を用いながら、コーディングを行い、コードナ
ビゲーション、バッチ変更、コードの洞察を利用することで、
開発者は効率的にコードを作成および修正が可能
• コードベース全体を1か所で検索できることが強み
• Uber, Dropbox, Indeedm Plaidなどが採用
Source : https://sourcegraph.com/search
Sourcegraph（推奨コードの提示、AIチャットの活用）

32. End of document
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