見出し画像

【開催レポート】X-Tech JAWS 【第14回】 ~新たな時代を創るハイパーカンパニーによるクラウド活用教室~ #xtechjaws #xtechjaws14 #jawsug

coosuke

TL;DR

今日はこちらのイベントを開催しました。このブログは開催レポートになります。

X-Tech JAWSとは

FinTech(金融)だけに限らず、InsureTech(保険)、HealthTech(ヘルスケア)、MediTech(医療)、AdTech(広告)、EdTech(教育)、LegalTech(法律)など、あらゆる業界において技術革新が求められるなかで、クラウドの利用ひいては、AWSの利用の加速と業界間・異業種企業間のハブになれるようなそんな支部（コミュニティ）としての役割を果たせられたらと思い、X-Tech JAWSは誕生しました。

X-Tech JAWSはAWSを利用している異業種企業間との交流の場であり、技術の学習、サービスの情報交換、サービス提携などのやりとりの場として活用される勉強会です。業界間の壁を超えた交流が行われることを期待しています。

#1 『契約SaaSとAI分析を支える基盤』

まず最初はLIRIS(ライリス)株式会社様のセッションです。

LegalTechのカオスマップです。守備範囲が幅広いですね。
LIRISさんは、「CLM(Contract Lifecycle Managemet)」領域のスタートアップ企業になります。

画像1

LegalTechの中でも、契約業務のDX化が急速に進行しているそうです。
そういえば私の所属企業でも、電子契約のサービスを使い始めましたね。

画像2

例えば、契約書管理に必要な情報(契約書名、相手方、契約締結日、契約終了日、自動更新など)がAI・自然言語処理によって瞬時に自動抽出されて一覧化することで、契約書という非構造データから情報を抽出しています。

主要な技術スタックです。

画像3

AWSではECS Fargateを主に使われているらしいです

画像4

DevOps特にデプロイ周りが簡単にできるということで、重宝されているそうです。またセキュリティ面を担保するためにWAFやACMを使って、アラートが出たらCW→SES→Slackに通知されるらしいです。

またこれら自然言語処理を契約書以外にも応用できるのでは？ということでAI予測分析ツールも開発されたそうです。

画像5

テキストに特化したAI予測分析ツールを提供されています。
これを数ヶ月でリリースされたとのこと！

画像6

AI予測分析ツールのユースケースはこちらを想定されています

画像7

Q LegalTechは国内と海外どちらが進んでいる？
A 海外のほうが進んでいる。理由は英語の自然言語処理が日本語よりもずっとハードルが低いため。

Q 契約フローは他社に比べて得意だというところは？LIRIS様の得意領域は？
A カンバンは他社に比べて得意。弊社の得意領域は自然言語処理。

Q SAAの資格取得はすごい！キャッチアップはどうやって？
A 資格取得は対策本で、AWSの使い方は実際に手を動かして

#2 『AIを活用した採用DXサービス"harutaka"を支える、マルチクラウドアーキテクチャ』

2番目にご登壇頂いたのは株式会社ZENKIGEN様です。

Visionです。ZENKIGENの由来はまた後ほど。

画像8

ZENKIGENの由来は禅の言葉だそうです。

画像9

なぜHRTechなのか？
→ 働きがいのある仕事の必要性

なぜHRDXなのか？
HR領域における膨大なデータはテキストから動画へ
1分の動画の情報量は、Webページ3,700ページ分にも及ぶそうです。

画像10

動画データの保有数は、COVID-19でオンライン面接が増えたことで、急増しているそうです。

画像11

エントリー動画をAIで解析することで、応募者を定量的に評価することを目指すサービスと、Web面接の動画から面接官の話し方などをフィードバックして、面接を改善するサービスを提供されています。

アーキ面では、AWSとGCPを使い分けているとのこと。

画像12

マルチクラウドになった背景はとてもわかり易いですね。AWSがーとかGCPがーと拘ることなく、適材適所で使い分けたいところです

画像13

エントリー動画解析のアーキテクチャです。

画像14

Web面接やAI動画解析のアーキテクチャ。

画像15

マルチクラウドのPros/Consです。

画像16

Q ユーザーデータ分析の価値は大きいがリスクが大きい。何か取り組みは？
A リーガル部門と連携して利用規約などで工夫したり、AIでバイアスが出ないようにしている。

Q 他システムとの連携は？
A 採用管理システムとの連携を強みとしている

#3 『awsを用いた量子コンピュータクラウドプラットフォーム』

3番目のセッションはblueqat株式会社様でした。

みんなが知らない量子コンピュータの世界。やはりアメリカが多いですが競合は世界中にあります。

画像17

Amazon社の電子パートナーです。blueqatさんもパートナーです。

画像18

量子コンピュータとは
− 量子ビット型
　　超電導型（Google、IBMなど）
　　イオントラップ(世界最速)
　　冷却原子
　　シリコン電子
- 量子モード型
　　光量子

画像19

『量子超越』＝スパコンでも何万年かかる計算を秒で。

画像20

量子コンピュータの開発環境。blueqatさんはこの環境を提供されています。

画像21

クラウド上で量子アプリを開発できるサービスと、エンプラ向けのサービスの価格体系です。

画像22

国内外の企業と手を組んで量子アプリを開発されているそうです。

画像23

小型化、常温でも稼働するハードウェアが登場してくるそうです。

画像24

もともとは量子コンピュータと既存のコンピュータのハイブリッドを目指していたところが、スパコンをも凌駕するような『量子超越』のフェーズに移っているそうです。

画像25

量子コンピュータのユースケースは、ソフトウェアとハードウェアを組み合わせることが多いそうです。

またスピンオフで光量子コンピュータを開発する会社も立ち上げられました。

画像26

画像27

画像28

量子コンピュータも次の時代へ…
Googleが2029年に新しい量子コンピュータを開発予定、などなど。

画像29

Q いま熱いユースケースは？
A 気候変動が気になっている！

Q どんな用途でつかわれている？
A 最近ではAdtechやマーケでも使われはじめている

#4 『1日1TB規模で増える非構造化データの検索システムを作る』

4番目のご登壇は株式会社ティアフォー様でした。

新宿新都心で実装実験されたんですね！

画像30

自動運転システムはOSSで開発されていて、ティアフォーさんはメインのコントリビューターとして、海外のスタートアップをサポートしたりもされているそうです。

画像31

自動運転を司る大きなシステムをマイクロサービスアーキテクチャで開発。

画像32

技術スタック。

画像33

自動運転は難しい。

画像34

難しい理由その１：データの量
1台1日あたり1TB…。

画像35

難しい理由その2：モデル

画像36

難しい理由その3：エンジニアリング

画像37

こうした難しい要素に対してどのように課題解決されたのか

画像38

今後やりたいことはCI/CD

画像39

Q 自動運転で事故が発生した場合の責任分界点は？
A レベルに応じて異なる。自動車メーカーが提供しているのはレベル2で運転者の比重が大きい。ティアフォーが目指しているのはレベル4なのでメーカー側の比重が大きくなる。

#5 『AWS におけるヘルスケア＆ライフサイエンス領域における取り組み』

最近尾原さんが購入されたヘルスケア商品がOURA RINGだそうです。

今日のトピック！

画像40

AWSさんが支援しているライフサイエンス・ヘルスケアのステークホルダー

画像41

まず、モダンな技術開発の事例として、エーザイ様の事例が紹介されました。昨年のAWS SUMMITでも紹介された事例でした。

次に、データ基盤構築のお話。

データ分析における医療データ管理の課題
＝データ分析基盤構築に工数(時間とコスト)がかかる

画像42

AWSでもFHIRをサポートするサーバーレスのAPIが提供されています。

中外製薬様の事例。

3つ目として、規制やガイドライン対応。

まとめ！

画像43

2021/10/27 追記：アーカイブ動画、Togetter

アーカイブ動画が公開されました

当日参加された皆様のツイートをトゥギャりました（あべんべんさんありがとうございます！）


いいなと思ったら応援しよう！