アマゾン ウェブ サービスが中国で新たな機械学習サービスを開始

[51CTO.com からのオリジナル記事]現在、ますます多くの企業が機械学習や人工知能に多額の資金を投資しています。機械学習プロジェクトは、パイロットから本番環境へと急速に移行しています。ガートナーは、2024 年までに 75% の企業がパイロットから本番環境に移行すると予測しています。機械学習は、現代の企業のビジネス開発とイノベーションにおいてますます重要な役割を果たすようになります。

アマゾン ウェブ サービスは最近、中国でフルマネージド機械学習サービスである Amazon SageMaker の提供開始から 1 周年を迎え、Sinnet および Western Cloud Data との緊密な協力を通じて、中国でさらに多くの新しい人工知能および機械学習サービスと機能を開始し、さまざまな企業のニーズに合わせて設計された人工知能および機械学習 (AI/ML) ツールセットを充実させると発表しました。

幅広く奥深いAIと機械学習ツールセットの構築

Amazon Web Services は、最上位層の人工知能サービス、中間層の機械学習サービス、最下位層のフレームワークとインフラストラクチャという、さまざまなニーズを持つ顧客向けに、機械学習テクノロジー スタックの 3 つのレベルで広範かつ詳細な機械学習サービスを提供します。

人工知能 (AI) サービスに関しては、Amazon Web Services は、機械学習の専門知識や能力を持たない顧客向けに、すぐに使用できる AI サービスを提供します。パーソナライズされた推奨システムを構築するためのフルマネージド機械学習サービスである Amazon Personalize が、北京リージョンで利用可能になりました。開発者はこのサービスを使用して、機械学習の専門知識がなくても、独自のカスタマイズされた機械学習モデルをトレーニング、調整、展開し、パーソナライズされた推奨システムを構築できます。このシステムは、製品の推奨、パーソナライズされたマーケティング、パーソナライズされた検索、カスタマイズされた直接販売など、幅広いパーソナライズされた推奨シナリオで使用できます。

真ん中の7 つの新機能により、Amazon SageMaker がさらに強力になります。 Amazon SageMaker は、Amazon Web Services の機械学習サービスの中核製品として、業界初の機械学習開発者向け統合開発環境です。機械学習プロセスにおける重労働を排除し、顧客が自社のビジネスとアプリケーションの革新に集中できるようにするとともに、顧客の作業効率を向上させ、機械学習の総所有コストを大幅に削減します。 re:Invent 2020 で発表された SageMaker Data Wranger、SageMaker Feature Store、SageMaker Pipelines など、Amazon SageMaker の 7 つの新機能が最近北京と寧夏リージョンでリリースされ、顧客がエンドツーエンドの機械学習パイプラインをより簡単に構築できるようになりました。

コンピューティング能力の面では、Amazon Web Servicesは北京と寧夏地域でAmazon EC2 Inf1インスタンスを開始しました。このインスタンスはAmazon Web Servicesが自社開発した機械学習推論チップ、Amazon Inferentiaをベースにしており、現在の最も低コストのGPUベースのインスタンスと比較して、スループットを最大30％向上させ、各推論のコストを最大45％削減できます。

アマゾン ウェブ サービスのグレーター チャイナ地域クラウド サービス製品管理ゼネラル マネージャーの顧凡氏は、メディア カンファレンスで次のように述べました。「Amazon SageMaker が中国で開始されてから 1 年が経ち、中国のさまざまな業界のさまざまなタイプのお客様が、機械学習のイノベーションのためにアマゾン ウェブ サービスを積極的に利用しているのを目にしてきました。私たちは、より多くのサービスを中国に提供し、『魚を与えることは、魚の釣り方を教えることに劣る』というアプローチを堅持し、さらに一歩進んで『馬に乗って、自分の道を歩み出すのを手伝う』ことで、お客様が機械学習技術をより早く適用できるように支援し、機械学習の能力をすべてのビルダーの手に渡し、人工知能と機械学習の普及を加速したいと考えています。」

業界の実装を促進し、AIの包括性の使命を遵守する

中国では、Amazon Web Services の機械学習サービスが、ヘルスケア、教育、旅行、産業インテリジェンス、ゲーム、ニューメディアなど、さまざまな業界の顧客に支持されており、あらゆる分野で豊富で多様な人工知能アプリケーションのイノベーションを実現していると報告されています。

山東淄博火力発電グループ株式会社は、アマゾン ウェブ サービスの豊富な AL/ML テクノロジーとサービスを使用して、機械学習モデルを構築、トレーニング、展開し、正確な暖房を実現します。気象、産業制御データ、建物のメンテナンス構造などの情報に基づいて最適な暖房モードを計算し、具体的な操作指示を与えることで、ユーザーの部屋の温度が常に人体にとって最適な快適温度を維持し、コストを可能な限り節約します。

「長年にわたり、淄博熱は情報技術を利用して伝統的な暖房を変革してきました。アマゾンウェブサービスと協力し、機械学習機能を利用することで、機械学習とビッグデータ分析に基づくインテリジェント暖房プラットフォームを構築し、伝統的な暖房から産業用インテリジェンスへの変革を支援し、ユーザーのニーズを満たしながら省エネと排出削減を実現し、グリーンエネルギーエコシステムを確立しました。」と、淄博エネルギーグループ株式会社および淄博熱グループ株式会社の党委員会書記兼会長である王徳剛氏はメディアコミュニケーション会議で述べた。

上海銀之達情報技術有限公司は、Amazon Web Services パートナー ネットワークのメンバーであり、人工知能とビッグデータ テクノロジーに基づく予測分析とビジネス インテリジェンス ソリューションの技術専門家サービスを提供して、顧客のデジタル変革の実現を支援しています。

上海銀芝大情報技術有限公司の CEO である孫暁鎮氏は、次のように述べています。「当社は、アジアの何百もの多国籍企業と現地の顧客にデータ サービスを提供しています。当社はデータ分析とビジネス実装の豊富な経験があり、ライフ サイエンス、日用消費財、自動車、小売、家電、金融、保険、輸送の各業界で多くの実践と成功事例を持っています。しかし、当社の機械学習アルゴリズムと人材の蓄えは、顧客のニーズを満たすにはほど遠いものです。Amazon Web Services の豊富な機械学習サービスは、銀芝大の技術開発とサービス機能を大幅に強化し、さまざまな業界とシナリオをカバーするソリューションを作成し、ビジネス開発と継続的なイノベーションを実現するのに役立っています。」

現在、あらゆる規模や種類の企業や機関が人工知能や機械学習技術の応用を積極的に模索しており、できるだけ早く実用的な成果を達成したいと考えています。過去 1 年間の経験に基づき、Amazon Web Services は企業が機械学習を適用するための 4 つの提案を行いました。まず、企業は機械学習のエントリ ポイントとして適切なシナリオを見つける必要があります。まず革新的なビジネスを突破し、次にコアビジネスを変革します。次に、車輪の再発明を避け、プラットフォームの機能を活用します。データ サイエンティストと開発者が、独自のアプリケーションとビジネス イノベーションに集中できるようにします。次に、孤立して作業することは避けます。データ サイエンティストはビジネス指向を持ち、ビジネスについて学ぶ必要があります。最後に、真に力を与えることに尽力し、データとアルゴリズム モデルの所有権をしっかりと把握しているメーカーと協力します。

さまざまな顧客の革新的なニーズを満たすために、Amazon は人工知能/機械学習の分野で 20 年以上にわたる深い技術的蓄積に基づいて、幅広く詳細かつ継続的に反復的かつ革新的な機械学習サービスのポートフォリオを提供してきました。 AI/ML をすべての人が利用できるようにすることを主な使命とする Amazon Web Services は、その先駆的な旅において常に「人に魚の釣り方を教える」というコンセプトを堅持し、機械学習機能をすべての開発者の手に真に届けるための鍵を模索しています。

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