いかにデータ活用のハードルを下げ、利用者の作業をなくすか
ではまずは小竹さんのインタビューから。マネージドクラウド with AWSリリース当初からサービス企画を担当していて、以前からAWS re:Inventに現地参加してきた方のひとりです。今回は、AI・ML関連の発表についてお話を聞きましたが、ここもかなり大量の発表があったそうです。
「テキストや文書から、重要な要素（エンティティ）を抽出するサービスがいくつか発表されるなど、データ活用のハードルを下げる方向の機能やサービスも多かった印象です（小竹）」Amazon SageMaker Data Wranglerの機能強化もそのひとつ。これはそもそも、前編でも触れた「データプレパレーション」と呼ばれる、AI活用のためのデータ準備作業をおこなうサービスですが、今回40以上の外部データソースに対応することが発表され、コネクタでつなぐだけで簡単に使えるようになりました。
「AIを活用するには膨大なデータが必要ですが、イチから散在するデータを集めて、必要なデータをそろえるのは大変です。今回のリリースでSalesforceやSAP、Google Analyticsなどにも対応し、この作業がかなりラクになると思います。ゼロETLというコンセプトにもつながりますが、ETL部分についてはより負担をかけないように、利用者の作業をなくそうという方向で、AWS全体で機能・サービスを整備しにきていると感じました（小竹）」
社内用検索サービスを実現する「Amazon Kendra」が日本語対応
そんな小竹さんに注目サービスとして紹介いただいたのが、「Amazon Kendra」です。これは、インテリジェントエンタープライズサーチを実現するサービス……と言われても、はて……と固まるしかない感じですが、要するに「社内の情報をググれるようにする」ものだとか。ほほぅ、詳しく聞かせていただきたい。「業務をするなかで、どこかで見かけた、どこかにあったはずのあの情報、どこにあったっけ？って時間をかけて探すこと、ありますよね。しかも最近ではメールのほかに、Slack・Microsoft Teamsなどのチャットツール、ファイルサーバ、SharePointなどのオンラインストレージといろいろ使えるようになったことで、ファイルも分散し、見つけるのが厄介になっています（小竹）」わかりすぎる……。本当に、あのころに見たはずのあの資料、どうして見つからないんでしょう……。
「Amazon Kendraは機械学習を利用した高精度な文書検索で、これらのデータを横断して検索できるサービスです。自然文の質問に対して、関連する文書をランキング表示するので、検索サイトのように使えるイメージですね。3年前にリリースされたのですが、今回日本語対応が発表されました（小竹）」それは便利すぎるやつでは……？ちなみに、SharePoint、Exchange、Slackなどいろいろと対応しており、どこを検索対象とするかは自分で指定します。指定したプラットフォームとドキュメントを同期して、検索できる、ということのようです。これマジですぐ使えたりするんですかね？期待してもいいですか？
「日本語に対応したことで、やっと私たちでも提案・対応できるようになりました。FAQの作成や、情報整理・収集の手間がなくなるのではと期待していて、早速社内でも試そうと考えています（小竹）」
いよいよデータの民主化が本格化？データ分析サービス全般がすごかった！
最後は、以前セキュリティ・シンプルパッケージのインタビューでもご協力いただいたエンジニアの濱田さんです。
初のAWS re:Invent参加となった濱田さんは、かなり刺激を受けたようで、注目サービスも「データ分析サービス全般とさせてください！（濱田）」とのこと。
では、その心は？「専門知識がなくてもデータ分析できることを指す『データの民主化』という言葉もありますが、本当にやりたいのは“分析”ではなく、その先の予測だったり、分析結果を活かして利益を出したりすることであって、あくまでもその過程のひとつにデータ分析があるだけです。
この分析の部分をAWSがうまくやってくれるので、複雑な技術がいらなくなり、だれでもデータ分析ができる時代がやってくる、そう感じられるイベントでした（濱田）」数字が苦手な民である私としては、だれでもデータ分析できる！と言われても、半信半疑どころか、9割疑問の気持ちではありますが、それでもデータ分析のハードルがどんどん下がっていること自体は間違いないのでしょう。
「ゼロETL」のコンセプトを実現するサービスも
そのなかでも、大きなトピックと言えるのが、ここまでも何度か出てきた「ゼロETL」というコンセプト、そしてそれを実現するサービスのひとつである「Amazon Aurora Zero ETL integration to Redshift」です。もうサービス名に「Zero ETL」って入っちゃってますもんね。
そもそも、AWSがなくそうとしているETLは、Extract（抽出）・Transform（変換）・Load（書き出し）の3つの機能を備え、DBなどから必要なデータを取ってきて、必要な形に整形して、別なシステムやDB・DWHに渡すツールのことです。こうやってDWHに入れたデータをうまく使ってAI・BIで分析したりするわけですが、この間のデータ変換は割と大変で、間にエンジニアが入って、要件を聞いて、対応するのが一般的でした。つまり、必要なデータが変われば、もう一度エンジニアに頼んで、対応してもらわないといけない。時間もかかれば、手間もかかる、なかなか厄介な仕組みです。「さらに、AIやBIで常に最新のデータを分析したいという要件があっても、DBからリアルタイムにデータを取得し続けるのはかなり大変で、どうやってデータをうまく抽出するかが課題でした（濱田）」Amazon Aurora Zero ETL integration to Redshiftを使えば、Amazon Auroraに書き込まれたデータが数秒後にはAmazon Redshiftに自動でレプリケーションされるようになり、ETLツールで対応していたデータの抽出や変換が不要になって、リアルタイムでのデータを使えるようになる、ということ。
「“いつも最新のデータを見たい・分析したい”というニーズに応えられ、“違うデータが必要なんだけど”というときに都度対応する必要もなくなります。エンジニアが大変なこともなくなって、メリットの多いサービスだと思います（濱田）」
中小企業でもデータ活用・機械学習が手軽に使える時代へ
これからのビジネスではデータ活用が鍵を握る、といったことはもう何年も前から言われてきました。とはいえ、大手を中心にデータ活用が進められている一方で、中小企業はまだまだそこまで……というところが多かったようにも思います。「だれでもデータ分析できる」と言われても、ちょっと大げさでは、という気持ちはまだぬぐえませんが、データ活用のハードルがどんどん下がってきている（そして、ハードルが高いからと逃げられなくなってきた）ことは事実なんだなと、2回にわたってAWS re:Invent 2022の様子を聞いて、改めて感じました。
そして、これはソニービズネットワークスが画像判別AIソリューション「ELFE on AWS」や予測分析ツール「Prediction One」などで目指そうとしている「だれでもAI/MLを使える」というコンセプトにもつながるもの。データ活用・機械学習などが、まさに今、一段進化しようとしているのかもしれません。数字は苦手だから……と言っている場合ではなく、置いていかれないよう精進あるのみですね。
以上、シイノキでした！
