「四国クラウドお遍路 2024 in 高知」に参加しました

2024/10/06 2024/10/11

JAWS-UGの四国4支部合同による四国クラウドお遍路に参加してきました。

せっかくの高知なので、前夜は屋台餃子、当日お昼はカツオたたきを食べて挑みました。

開会宣言・四国クラウドお遍路について

2015年にスタートしたクラウドお遍路。
2018年に四県一週が完了して、2019年から二周目に突入。
今回はセッションとハンズオンに加えて28人が2会場に別れてLT。

AIで大きくアップデートする既存テクノロジーと、クラウドエンジニアの生きる道

SORACOM MAX（松下）さん

生成AIの説明は「学習とかしなくても簡単に使えますよ」ぐらいが説明しやすい。
MAXさんによると「AIの発達は既存テクノロジーの再発明の機会」だと言う。
インターネットもモバイルもIoTもそれまでのテクノロジーを、再発明、再利用する機会になっている。
なんだったらFAXも再発明できるのではないかと。
AWS re:Inventも再発明。
AWSもインフラストラクチャの再発明、ストレージを再発明してS3、サーバーを再発明してEC2、データベースを再発明してAurora。
今まで役に立てられなかったものを役立つものに変えられるのでは。
例えば、十分に分析や活用できていなかったデータの処理の自動化、欠落データの補完、未来予測、マッピング。
オフラインでSLM(小規模ラーニングモデル)も使われるようになってきた。

技術の変遷は必要に応じて起こっている。
すべてのことに理由があるから、すべての技術やサービスは実現したいことがあってできている。
だから当然そうなんですよね。

SORACOMのコアアーキテクチャもマネージドサービスを使い倒して構築している。
システムを作るよりも価値を創るほうが良い。

入力と出力を意識してサービスやAPIを見ていくと、何に利用できるものなのかが理解しやすい。

Generative AI with AWS

アマゾンウェブサービスジャパンソリューションアーキテクト西田光彦さん

Amazon.comではカスタマーレビューのレコメンド、買い物アドバイザー(Rufus)、Alexaの多言語対応、Pharmacyでの処方箋提供サポートなどで生成AIが使用されている。
Amazon.co.jpも早く対応してほしいですね。

組織に特化したデータに基づく生成AIへのアプローチとして、RAG、ファインチューニング、継続的な学習がある。

事例化している企業の共通特長は3点で、効果の定量計測、1~4名のスモールチーム、1~3ヶ月の短期ローンチ。
こちらただ早いからいいというわけではなく、早く実現しているから早く試して早く改善できるということなんですね。
だから、試した結果またはそれから改善してさらにやっていることなどが事例としてほかの会社の参考になるということですね。

四国のあのイベントの〇〇システムを45日間で構築した話

株式会社ヘプタゴン立花さん

トライアスロン大会のゴールの笑顔を自動撮影して公開するソリューション。

スマートフォンからRTMTをMediaサービスへ送信。
Kinesis Video StreamからLambdaで動画から画像へ変換してS3で保存。
Rekognitionで画像から顔だけを切り抜いて保存。
笑顔の判定、人の重複チェック、メタデータをDynamoDBへ保存してS3 + CloudFrontで配信。

木質ペレット燃料事業 x IoT：現場に生まれた新たな価値

株式会社相愛須佐美さん

山に関連する事業をされている相愛さん。
複数の事業でIoTを活用されている。

木質ペレット燃料は粒上の燃料。
これを燃料タンクに配給する事業。
燃料を燃やしてビニルハウスで温風を出している。
決して燃料を切らしてはいけないので、木質ペレット残量を目視確認していた。
時間がかかり、確認時間もまちまちという課題があった。
温風設備トラブルもお客さんが気づいてからの入電なので対応が遅れていた。

木質ペレット残量はレーザーの距離センサーで測ることにした。
超音波センサーは素材によって吸音されるようで確実性が足りなかった。

設備異常は設備についている赤ランプのスイッチにから連携させた無電圧接点信号。

待機電流を下げることが電池で長期駆動させるポイント。

木質ペレット残量はSORACOMで可視化して、100以上のタンクを1画面で可視化できた。

異常だから通知ではなく、正常から異常に状態変化したこととその状態が続いていること。

クラウドは去年から始めたという須佐美さん。
事業ドメインに対しての知識と、デバイスの知識はすごく豊富で強そう。クラウドの学習コストってそういうことなんですよね。本当に必要なスキルについて見せていただいているようなセッションでした。

AWSのIoTサービスを駆使して異常検出デモを作ったお話

株式会社ディーネット寺井さん

プラレールに4つのコンテナが乗っていることを正常として、欠けていれば異常とする、AWS Summitでの展示デモを作られた。

リアルタイム異常検出はエッジ側のjetson nanoでやって、その結果をAWSへ送信している。
Lookout for Visionで異常検出モデルを作って、IoT Greengrassを使ってエッジ側のjetson nanoにデプロイしている。
SageMaker GraoundTruthで2,000枚ぐらいの画像のアノテーション作業が必要だった。

Greengrassソフトウェアが一部のARMでクラッシュする事象にであってしまった。
サポートに問い合わせた結果、新たなバージョンのソフトウェアがリリースされた。
これ、ビジネスプラン以上に入ってなかったら間に合わなかったかもですね。

SORACOMで実現するIoTのマルチクラウド対応

株式会社オルターブース木村さん

SORACOM Discovery 2024ではIoTプロトタイピングで採択された、ユーザーのプロトタイプが展示された。

木村さんのプロトタイプは在席状況を距離センサーで確認し、作業が長時間になっている場合に自動通知してくれる。
AzureからAWSへ設計を変えてみた際に、デバイス側でクラウドサービスを差し替える際にプログラムを変えないような実装をした。
SORACOM Beamを使って、クラウドとのやりとりはBeamによって行っている。