AWSはなぜAIやブロックチェーンに冷たいのか
米Amazon Web Services（AWS）の年次イベント「AWS re:Invent」では興味深いことに、競合のイベントではよく耳にする「AI（人工知能）」と「ブロックチェーン」という2つの単語を聞くことがない。 AWSは2017年11月末に開催したAWS re:Invent 2017で、音声アシスタント「Alexa」をオフィスで利用するためのサービス「Alexa for Business」や、機械学習のモデル構築などを容易にする「Amazon SageMaker」など、様々なサービスを発表している。 しかし、基調講演で新サービスを発表したAWSのAndy Jassy CEO（最高経営責任者）や米Amazon.comのWerner Vogels CTO（最高技術責任者）は、これらのサービスを説明するのに機械学習やディープラーニング（深層学習）といった単語は使っても、AIという単語は
AWS、サーバレス、コンテナ、マシンラーニング …2017年のクラウドを占う | gihyo.jp
すべての企業はデジタルカンパニーにならなくてはならない ―2016年、米国のカンファレンスや企業を取材しているときに、筆者はよくこのフレーズを耳にしました。たしかにUberに代表されるデジタルディスラプション企業の台頭、加えて世界的大企業であるGEのデジタル化へのすさまじいほどの注力ぶりなど間近に見る環境にあれば、多少の失敗も折り込み済みで最新技術を採用し、新たなビジネスのニーズをみずから掘り起こす必要性を強く感じるのは無理もないかもしれません。 そしてこのデジタライゼーションの基盤にあるもっとも重要なテクノロジがクラウドコンピューティングです。いまやほとんどのイノベーションはクラウドから始まり、クラウドをベースにしてスケールしていきます。レガシーを多く抱える企業にとっては、クラウドへの基幹業務の移行がビジネス再編の大きなカギになるとも言われています。米国と比べてデジタライゼーションのトレ
アマゾン、機械学習によるカスタマーレビュー改善に着手
Amazonはカスタマーレビューにおいて最新の役に立つレビューを重視する方向で米国でのシステムに大きな変更を加え、内部で開発した新しい機械学習プラットフォームを導入しようとしている。 「このシステムは顧客にとってどのレビューが最も役に立つかを学習し、（中略）時間の経過とともに精度が上がっていく」と、Amazonで広報を担当するJulie Law氏は取材に応えて述べている。「全ては顧客のレビューをさらに役立つものにするためだ」 この変更は米国時間6月19日に始まったが、新しいプラットフォームで商品ページの5つ星評価と「最も参考になったカスタマーレビュー」が徐々に変わるので、最初は気付かないうちに進行するだろう。新システムでは、より新しいレビュー、Amazonで実際に購入した認証購入者からのレビュー、参考になったというユーザーからの投票が多いレビューが重視される。 これまで単純に全てのレビュー
「Amazon Machine Learning」発表。クラウドで機械学習サービスを提供
Amazonクラウドはクラウド上で機械学習を提供するサービス「Amazon Machine Learning」を発表しました。 これはAmazon社内でデータサイエンティスト達が使っているのと同じものと説明されており、既存のデータ群から適切な機械学習モデルを作りだし（データからパターンを学習し）、そのモデルを新しいデータに適用して予測などを行っていくというもの。 高いスケーラビリティで日々何十億もの予測を行う能力を備え、リアルタイムに予測を生成できるとされています。 簡単に学習させられ、大規模処理も可能 Amazon Machine Learningのページでは、特長として5つの要素が示されています。 1つ目は、既存データをAmazon S3やRedshift、Amazon RDSなどから簡単に読み込んで学習させることができること。2つ目は、数秒でモデルを作成し、予測までできること。 3つ
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