AWS re:Invent とは？

re:Inventとは、Amazon Web Services（以下、AWS）が主催するAWSに関するセッションや展示ブース、試験準備のためのブートキャンプやゲーム化された演習などを通じて、参加者が主体的に学習できるAWS最大のイベントです。

昨年も今年同様でラスベガスとオンラインにて開催されており、85以上の新サービスや新機能が発表されました。昨年の参加人数はオンサイト参加者2万人以上、バーチャル参加者は60万人以上になります。

セッション内容

今回は、11/30(水)14:30～15:30に開催されたSageMaker Canvasのサービス説明や、ユースケースなどに関する講演をリポートします。
Machine Learning（以下、ML）技術はUSでは広く普及し、一般的になっている風潮を感じました。

公式サイトによるセッション紹介を日本語訳すると、以下のような内容になります。

“ あらゆる組織が、結果を正確に予測し、より迅速なビジネス上の意思決定を行うためにMLを使用しています。しかし、多くの場合、ML モデルの準備、構築、トレーニング、およびデプロイメントが必要です。

Amazon SageMaker Canvas は、ビジネスアナリストに、ML の経験を必要とせず、一行のコードも書かずに、正確な ML 予測を自分で生成できる視覚的なポイント＆クリックインターフェイスを提供することで、MLへのアクセスを拡大します。

このセッションでは、SageMaker Canvas を使用して、さまざまなソースからデータにアクセスして組み合わせ、データをクリーンにして、ワンクリックで予測を生成する ML モデルを構築し、組織全体でモデルを共有して生産性を向上させる方法を学びます。“

引用元： AWS re:Invent公式サイト

登壇者

登壇者はこちらの方です。

会社名	登壇者	役職
SAMSUNG	DOOYONG LEE	Manager
Amazon Web Services	Danny Smith	Principal | AIML Strategy | Industrial Manufacturing Business Unit
Amazon Web Services	Shyam Srinivasan	Principal Product Manager, AWS AI/ML

コード不要の機械学習「SageMaker Canvas」とは？

はじめに、SageMaker Canvasについて、AWS公式サイトの説明を引用します。膨大なデータに対して、ノーコードでML技術を使用した分析を容易に実現できます。

“ SageMaker Canvas は Amazon SageMaker と同じテクノロジーを活用して、データのクリーニングと結合、内部での数百のモデルの作成、最もパフォーマンスの高いモデルの選択、新しい個別予測またはバッチ予測の生成を自動的に行います。“

引用元： Amazon SageMaker Canvas を発表 – ビジネスアナリスト向けの視覚的でノーコードの機械学習機能（AWS公式サイト）

SageMaker Canvasの特徴

MLのためのデータに素早くアクセス・探索・準備できる

内蔵のMLでデータモデルを構築、正確な予測を生成することができる

モデル出力の解析とデータサイエンスチームとの連携

ライセンスは不要で使用した回数ベースの料金体系

SageMaker Canvasで分析したデータの利用用途

分析したデータは次のような用途などで使用できます。

セールスとマーケティング

売上転換

売上予測

解約傾向の把握

顧客生涯価値予測

マーケティング・ミックス・モデリング

財務と会計

信用リスクスコアリング

支払いの遅延予測

詐欺の検出

ポートフォリオの最適化

買掛金の自動化

オペレーションとロジスティクス

需要予測

納期の予測

予知保全

予測品質

SageMaker Canvasの利用方法（4つのステップ）

アーキテクチャ

紹介されていたアーキテクチャを掲示します。図表番号の訳は以下の通りです。

1. 対象時系列(TTS)と関連時系列(RTS)の2つのデータセット

2. 生データをあらかじめ定義されたフォーマットに変換する前処理機能

3. 時系列予測やwhat-if分析の実行

STEP1: データの選択

まずは分析するデータを選択します。

データはCSVファイル、S3やRedShiftから取り込むことができます。

STEP2: データのビルド

選択したデータを学習させます。

クイックビルドは20分程度、標準ビルドには2時間程度の時間を要します。

STEP3: データの分析

学習したデータから分析結果が表示されます。

STEP4: 予測

分析したデータをもとに、今後のデータ予測を生成します。

まとめ

今回はデータ分析・予測を行うサービスである、SageMaker Canvasについて記載させていただきました。

基調講演でもML系のサービスが多く取り扱われていたように、USではMLによるデータ分析がホットトピックのようでした。ノーコードで簡単にデータ分析が可能なようだったので、試してみても良いのではないでしょうか。

以上、SageMaker Canvasについてお伝えしました。

今回のre:Inventも残りわずかとなってしまいましたが、最後まで情報をお伝えできればと考えておりますので、またの更新をお待ちください！