今回は、2018年 11月26日～30日に米国のラスベガスで開催されたAWS re:Invent、及びMKI R&D部の取り組みについてお話ししたいと思います。

AWS re:Inventとは？

Amazon社が提供するクラウドコンピューティングサービス「Amazon Web Services (AWS)」の年次カンファレンスで、今年で7回目を迎えます。

AWSの最新の情報や技術習得を目的に世界各国のユーザ、技術者が集まり、今年は50,000人以上が参加しました。5つのホテル会場で2,100以上のセッションやハンズオン等が行われ、まさにAWS最大規模のカンファレンスです。

カンファレンスでは、AWSの新サービスや新機能の発表に合わせてそれに関する技術セッションやハンズオンも開催されため、最新の情報を得るだけでなくその場で最新技術にふれることができます。

■re:InventのExpo会場

AWSとMKI R&D部の取り組み

今回のカンファレンス参加の目的は、AWSで提供される最新サービスや機能の情報・技術を習得して、MKI R&D部で取り組んでいるAI分野の研究開発に活かすことでした。

研究開発では、音声チャットボットやディープラーニング、強化学習などに取り組んでおり、プロトタイプを開発する際には、自社開発のエンジンに加えAWSのようなクラウドサービスやフレームワークも活用しています。

音声チャットボットでは、Amazon AlexaなどAWSが提供するサービスを活用して、会議室デバイスの「音声制御」やIoTデバイスから収集した情報にもとづいた「自律制御」を実現する基盤システムの開発・検証を行っています。
強化学習では、シミュレーション（仮想世界）上のロボットが獲得した行動ルールを現実世界のロボットに移植した場合、挙動がどのように異なるかなどについて検証を行っています。

本稿では、これらAI分野のトピックについて報告したいと思います。

AI分野報告

■Amazon Alexa関連
音声認識サービス「Amazon Alexa」と連携するAIスピーカ「Amazon Echo」が、2017年11月に日本で発売されてから約1年たち、Echoデバイスの種類やAlexaの機能も拡充されました。Alexa関連では、タッチ操作可能なスクリーンを搭載したEchoデバイスやスクリーン搭載デバイス向けのGUI開発ツールに関するセッションやハンズオンが多かったです。

スクリーン搭載デバイスは、Echo Spotを加え2018年12月に日本でもEcho Showが発売されました。デバイスの拡充に伴い、開発ツールやAlexa Presentation Language（APL）と呼ばれるユーザインターフェース言語もリリースされたことで、デバイスの画面サイズに応じて最適化されたリッチなコンテンツの作成が可能になりました。
例えば、画面デザインだけでなく、音声による読み上げと画面上のテキストハイライトの同期や動的なページ切り替え、スクロールが可能になります。

「音声＋スクリーン」のユーザインターフェースを合わせて提供することで、利用シーンに応じたインターフェースの使い分けによる利便性向上やEchoデバイスで利用可能なアプリケーションの高機能化が可能になると感じました。

■機械学習関連
機械学習関連については、新サービス・機能のアップデートが多かったのが印象的でした。
機械学習モデルのマーケットプレイスや高機能OCRサービス「Amazon Textract」などの新サービスから、SageMakerなどの、ディープラーニング開発者向けの既存サービスの機能拡充まで多岐に及びました。

機械学習に特化・最適化された推論チップ「AWS Inferentia」やGPUインスタンス「Amazon Elastic Inference」の提供、学習用のデータ作成支援ツール「Amazon Ground Truth」など、ディープラーニングのモデル開発プロセスの機能拡充が特徴的でした。また、強化学習の開発フレームワーク「Amazon SageMaker RL」もサポートされたことで開発の裾野も広がると感じました。

強化学習では、「AWS DeepRacer」が発表されました。これは強化学習を手軽に体験するためのプラットフォームデバイスで、実車の1/18のシャーシにカメラ、推論用コンピュータ、加速度センサ、ジャイロセンサなどが搭載されています。クラウド上のシミュレーションで学習を行い、獲得したモデルを配置することで実際のコースで走ることができます。
今回は運良くハンズオンに参加できました。シミュレーションや学習には新サービスである「AWS RoboMaker」が用いられており、専用のコンソールからGUIベースで簡単に実行することができました。クラウド上で行った評価の結果、学習が不十分だと思えば再び学習・評価を、十分だと判断すれば本体にモデルを配置します。今回は実機へのモデル配置まで行えませんでしたが、複雑な作業なしに可能だと聞いています。
DeepRacerを用いたレースが開催されることもアナウンスされており、今後も注目したいと思っています。

■DeepRacerの実機

■DeepRacerのレース会場

最後に

毎年多くのサービスがアップデートされるre:Inventですが、その量と提供スピードには圧倒されます。
こうしたサービス、技術の活用選択肢が増えることは、MKIの独自技術と組み合わせてお客様に提供できる新たな価値の幅を広げることができるため、私たち開発者にとって大きなメリットです。
チャンスがあれば来年も参加し、多くの技術にふれて価値創出につなげたいと思います。