Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
シマリスを知る! at Cloud in the Camp 勝浦 2023/7/15
Search
SimSta
July 16, 2023
Science
270
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
シマリスを知る! at Cloud in the Camp 勝浦 2023/7/15
Cloud in the Camp 勝浦 2023 でLTさせて頂いた内容を公開向けに一部修正してアップしました。
SimSta
July 16, 2023
More Decks by SimSta
See All by SimSta
KAGにおけるClaude Enterpriseの社内導入プロセスを振り返る @ KAG AI Week Summer
shimagaji
1
230
緊急地震速報を受信したら配信を制御する仕組みを作ってみた @Media-JAWS x JAWS-UG千葉
shimagaji
1
170
セキュリティ運用エージェントGuardDuty-Operatorを作って社内に配ってみた @ JAWS-UG SRE支部
shimagaji
2
290
祝日にも対応なコスト節約ツールNAT-Schedulerの紹介 @ JAWS-UG 札幌×秋田コラボ
shimagaji
1
180
AgentCore RuntimeのCDKデプロイにdeploy-time-buildを使ってみよう @ JAWS-UG Sapporo
shimagaji
2
190
AWSの2025年最新トレンドをフル活用してフルサーバーレスな司書エージェントを作ってみた @ JAWS-UG Sapporo
shimagaji
3
340
AWS Media Servicesを使ってAmazon IVSとYouTubeへの同時配信を試してみた @ JAWS-UG千葉支部 x Media-JAWS
shimagaji
1
180
AWSアップデートまとめ #しむそく をFun Done Learnで振り返る @ JAWS-UG Tokyo
shimagaji
2
340
Amazon Q DeveloperでMCP Serverを使ってKnowledge Baseを呼び出してみた @ JAWS-UG 彩の国埼玉支部#1
shimagaji
1
560
Other Decks in Science
See All in Science
データベース01: データベースを使わない世界
trycycle
PRO
1
1.4k
20260820_アウトカムが二値のデータに対するCausal Impact@LINEヤフー Data Science Share #2 / Causal Impact for Binary Outcomes
brainpadpr
2
830
データベース14: B+木 & ハッシュ索引
trycycle
PRO
0
900
AI bij literatuuronderzoek in de wetenschap
voginip
0
230
バランスって大事だね
akasan
1
120
From Prediction to Understanding: Causal Discovery for Data Science and AI Applications
sshimizu2006
0
260
因果探索の発展と展望
sshimizu2006
2
940
データベース06: SQL (3/3) 副問い合わせ
trycycle
PRO
1
1.1k
生成AIが科学とRAにもたらしていること:メタサイエンスの視点から
rmaruy
0
120
データベース15: ビッグデータ時代のデータベース
trycycle
PRO
1
550
TypeScript で WebAssembly を用いた 型安全なプラグイン設計
nagano
2
600
データベース10: 拡張実体関連モデル
trycycle
PRO
0
1.6k
Featured
See All Featured
More Than Pixels: Becoming A User Experience Designer
marktimemedia
3
500
技術選定の審美眼(2025年版) / Understanding the Spiral of Technologies 2025 edition
twada
PRO
120
120k
The untapped power of vector embeddings
frankvandijk
2
1.8k
SEOcharity - Dark patterns in SEO and UX: How to avoid them and build a more ethical web
sarafernandez
0
250
BBQ
matthewcrist
89
10k
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
490
世界の人気アプリ100個を分析して見えたペイウォール設計の心得
akihiro_kokubo
PRO
73
41k
The Language of Interfaces
destraynor
162
27k
Paper Plane
katiecoart
PRO
2
53k
Beyond borders and beyond the search box: How to win the global "messy middle" with AI-driven SEO
davidcarrasco
3
220
Believing is Seeing
oripsolob
1
200
職位にかかわらず全員がリーダーシップを発揮するチーム作り / Building a team where everyone can demonstrate leadership regardless of position
madoxten
64
56k
Transcript
γϚϦεΛΔʂ 4JN4UB !TIJNBHBKJ $MPVEJOUIF$BNQউӜ ˡϗϫΠτγϚϦεͷΞϧλ
ॳ-5Ͱͨ͠ʂ ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠
ࣗݾհʢٕज़ܥʣ חͷిػάϧʔϓͰӉػͷ੍ޚܥઃܭͱௐୡʢʣ ˠࡳຈʹҠॅɺ4&4ͰΫϥυͪΐͬͱ৮Δʢʣ ˠ"1/اۀͰΫϥυͷߏஙͱӡ༻ʢͱϲ݄ʣ ˠৗறઌͷΫϥυج൫ߏஙɾӡ༻ɾҠߦʢݱ৬ɺͦΖͦΖʣ 4JN4UBʢΦϯϥΠϯͷ͕ͨ͢ʣ ΦϑϥΠϯͷ͕ͨ͢ݱͰʂ !TIJNBHBKJ 5XJUUFS Ϋϥυ
ೝఆˠ ο
ࣗݾհʢαϒΧϧܥʣ ήʔϜɿ4XJUDIιϑτͷϓϨΠ࣌ؒ I I I Χϝϥɿͨ·ʹγϚϦεܠ৭ΛࡱΓ·͢ %+ɿݱܦݧθϩͷॳ৺ऀɺௌ͘ํ͕͖ Ӊఱจɿֶੜͷࠒʹ͍Ζ͍Ζ #1.͘Β͍ )BQQZ)BSEDPSF
&VSPCFBU 5SBODFͳͲ Ћ 4&-'; 4&-( 4&-; ΏΔ͘
"HFOEB • ࠓͷΰʔϧ • γϚϦεͷ • ϗϫΠτγϚϦεͷ • ͬͱγϚϦεΛΔͨΊͷεϙοτ •
·ͱΊ
ࠓͷΰʔϧ
Έͳ͞Μ γϚϦεϗϫΠτγϚϦεͷ͜ͱΛ Ͳͷఔ͍ͬͯ·͔͢ʁ
γϚϦενΣοΫද γϚϦε ϗϫΠτγϚϦε QU γϚϦεΛࣂͬͨ͜ͱ͕͋Δ 4/4ͰʮϗϫΠτγϚϦεͷΞϧλʯΛ ϑΥϩʔ͍ͯ͠Δ QU γϚϦεεϙοτʹϲॴҎ্ߦͬͨ ʮ͋ͭ·ΕͲ͏Ϳͭͷʯͷౡʹ
ʮδϡϯʯ͔ʮ̎͝͏ʯ͕ॅΜͰ͍Δ QU γϚϦεͷशੑɾಛΛͭݴ͑Δ ϗϫΠτγϚϦε͕Ͳ͏ͯ͠ന͍͔ ͳΜͱͳ͘Θ͔Δ QU ຊʹॅΉγϚϦεͷछྨ͕͔Δ ϗϫΠτγϚϦεͱΞϧϏϊγϚϦεͷ ҧ͍͕Θ͔Δ QU γϚϦε͕ͲΜͳੜ͖͔ ͳΜͱͳ͍ͬͯ͘Δ ϗϫΠτγϚϦεͷଘࡏΛ͍ͬͯΔ
γϚϦενΣοΫද γϚϦε ϗϫΠτγϚϦε QU γϚϦεΛࣂͬͨ͜ͱ͕͋Δ 4/4ͰʮϗϫΠτγϚϦεͷΞϧλʯΛ ϑΥϩʔ͍ͯ͠Δ QU γϚϦεεϙοτʹϲॴҎ্ߦͬͨ ʮ͋ͭ·ΕͲ͏Ϳͭͷʯͷౡʹ
ʮδϡϯʯ͔ʮ̎͝͏ʯ͕ॅΜͰ͍Δ QU γϚϦεͷशੑɾಛΛͭݴ͑Δ ϗϫΠτγϚϦε͕Ͳ͏ͯ͠ന͍͔ ͳΜͱͳ͘Θ͔Δ QU ຊʹॅΉγϚϦεͷछྨ͕͔Δ ϗϫΠτγϚϦεͱΞϧϏϊγϚϦεͷ ҧ͍͕Θ͔Δ QU γϚϦε͕ͲΜͳੜ͖͔ ͳΜͱͳ͍ͬͯ͘Δ ϗϫΠτγϚϦεͷଘࡏΛ͍ͬͯΔ Ίͤ͟QUʂ
γϚϦεͷ
ຊपลͷγϚϦε γϕϦΞγϚϦε ΤκγϚϦε νϣηϯγϚϦε ʢνϡΰΫγϚϦεʣ ˞γϕϦΞγϚϦεҎ֎ͷγϚϦεશͯ ɹΞϝϦΧͷΈʹੜଉ͍ͯ͠Δ ˞νϣηϯγϚϦεͱνϡΰΫγϚϦε ɹࢿྉʹΑͬͯ۠ผ͠ͳ͍͜ͱ͋Δ ϖ
ο τ ༌ ೖ
ຊͷγϚϦε γϕϦΞγϚϦε ΤκγϚϦε νϣηϯγϚϦε ʢνϡΰΫγϚϦεʣ ຊͰ།ҰੜͰੜଉ͢ΔγϚϦε ւಓͷΈʂั֫ɾࣂҭېࢭʂ ओʹதࠃ͔Βय़ʹϖοτͱͯ͠༌ೖ ֎དྷछͳͷͰઈରʹಀͪ͠Όμϝ ͜͜தࠃ͔Βͷ༌ೖ్͕ઈ͍͑ͯͨͨΊɺ
গͷࠃϒϦʔμʔʹΑΔڙڅ͔͠ͳ͘ɺߴͩͬͨ
γϚϦεͷಛ wഎதʹຊͷγϚγϚ˞ w;͞;͞Ͱ͍ͬ͠Ά wனߦੑʢேʙ༦ํʹ׆ಈʣ wΊͪΌͪ͘Ό͔Θ͍͍ wͰੜͷ݂͕ڧ͍ͷͰ ࣂҭқΊͪΌͪ͘Όߴ͍ ˞ຊۙลͷγϚϦεʢγϕϦΞγϚϦεʣͷ߹ɻଞͷछγϚγϚͷຊ͕ҧ͏͜ͱ͋Δ
ˠͲΕ͚͍ͩ͠ͷʁ
γϚϦεࣂҭқ͕ߴ͍ wέʔδ͕͔ͳΓσΧ͍ ϋϜελʔͷʙഒ͘Β͍ w͢Δͱखʹෛ͑ͳ͍ ั֫ෆՄೳ wԹཧ͕େม ʙˆΛΩʔϓʂಛʹפ͍ͱౙͷ͓ͦΕ͋Γ
wڟظʢλΠΨʔظʣ͕͋Δ ஷ৯ͷӴԠɺΊͬͪΌטΉɹݸମࠩ͋Γ wපӃ͕ΊͪΌͪ͘Όগͳ͍ ࡳຈͰϲॴ͔͠ͳ͍ʢઌਓௐʣ
έʔδ͕͔ͳΓσΧ͍ ϋϜελʔͷʙഒ͘Β͍ʢମੵൺʣͷέʔδ͕ඞཁ
͢Δͱखʹෛ͑ͳ͍ ΊͬͪΌૉૣ͍ͷͰ෦Ͱ͓ࢄาͤ͞Δͱ͖ີࣨʹʂ
Թཧ͕େม Նౙ෦ৗʹʙˆΛΩʔϓʂ ಛʹౙԹ͕͍ͱౙͷ͓ͦΕ͋Γ ˒୯Ұো ʢ͏ͪΐͬͱݮΒ͍ͨ͠ʣ 4XJUDICPUͷαʔϏεج൫ʢ"84ʣ ϥτοΫγεςϜͷαʔϏεج൫ ֎ઢϦϞίϯˠΤΞίϯ ˒4XJUDICPUˠετʔϒ ԹܭɾΧϝϥͳͲ
˒શ෦4XJUDICPUγϦʔζ ˒ిؾ ˒Πϯλʔωοτ
ڟظʢλΠΨʔظʣ͕͋Δ <େਓ͍͠ͱࢥͬͨΒඈͼ͔͔ͬͯ͘ΔΞϧλͷಈը>
ڟظʢλΠΨʔظʣ͕͋Δ w ౙʙय़ͷஷ৯ظ͕ଟ͍ w ౙલʹ৯ྉΛఢ͔ΒकΔशੑ w ਓ׳Εջ͖ʹؔͳ͘ى͜Δ w ϚδͰטΜͰ͘Δ
ʢέΨ͢ΔϨϕϧͰ͔ͳΓ௧͍ʣ w ఔظؒݸମ͕ࠩେ͖͍ ʢΞϧλ݄ࠒ͔Βϲ݄ؒʣ
පӃ͕ΊͪΌͪ͘Όগͳ͍ γϚϦεؚΉΤΩκνοΫΞχϚϧ ϚΠφʔͳͨΊɺখಈՄͷපӃͰ ͯΒ͑ͳ͍Մೳੑ͕ߴ͍ ઌਓͷͨ͠σʔλϕʔεΛ ͋Γ͕ͨ͘ڗड͍ͯ͠·͢ ࡳຈͩͱ͍ͬͯΔݶΓͰϲॴ
ʢ૬ஊ࣍ୈͰଞʹ͋Δ͔ʣ ΤΩκνοΫΞχϚϧͷఆׂٛͱᐆດ αΪϞϧϞοτͳͲׂͱͯΒ͑ΔΠϝʔδ
γϚϦεΛࣂ͏ͱ͖ͷ৺ಘ·ͱΊ wͰ͔͍έʔδʢۭؒʣ͕ඞཁ wઈରʹΛڐ͍͚ͯ͠ͳ͍ wࣨԹ΄΅ҰఆʢˆલޙʣΛΩʔϓ wλΠΨʔظט·ΕΔ͜ͱΛ֮ޛ͢Δ wͯΒ͑ΔපӃࣂ͏ॅΉલʹ֬ೝ͢Δ͜ͱ
༨ஊ γϚϦε ʮϦεʯͰͳ͘ ʮγϚϦεʯͱͯ͠ ೝࣝݺশͯ͠΄͍͠ γϚϦεೝ্ҕһձʢԾʣ
ϗϫΠτγϚϦεͷ
ϗϫΠτγϚϦεͷΞϧλ w ੜ·Εʢࡀʣ w ށ௩ͷγϣοϓͰա͝͠ɺ ʹ͓ܴ͑ w ࡳຈҾͬӽ͢ͱ͖
৽װઢ ಛٸͰߦ͖·ͨ͠ w ਓݟΓͷπϯσϨ w ΊͪΌͪ͘ΌݩؾͰ͕͢ ྸతʹͦΖͦΖ͓͍ͪ͡ΌΜ
γϚϦε ʢ͍ͨ͞·ࢢΓ͢ͷʣ ϗϫΠτγϚϦε ʢΞϧλʣ ৭ͷ͔Βͩ ࠇͷ؟ ͖ͬΓγϚγϚ ͔Θ͍͍ നͷ͔Βͩ ࠇͷ؟
͏ͬ͢ΒγϚγϚ ͱ͔ͯΘ͍͍ ˞͔Θ͍͞ओ؍Ͱ͢ ϗϫΠτγϚϦεͬͯʁ
ΞϧϏϊ͡Όͳ͍ͷʁ ΞϧϏϊͱͲ͏ҧ͏ͷʁ
"MCJOP4RVJSSFM ӳ8JLJQFEJBΑΓ ϗϫΠτλΠΨʔ ౦ಈެԂ Ξϧλ ന ΠΪϦεͷֶߍͰࡱӨ ϗοΩϣΫάϚ ࡳຈԁࢁಈԂͰࡱӨ ΞϧϏϊ͜ͷࢠ͚ͩʂ
ଞશ෦നมछ ϦϡʔγζϜ ΞϧϏϊͱനมछʢϦϡʔγζϜʣ
Ξϧλ $ISJTUJOF)BOSBIBO ΞϧϏϊγϚϦε "MCJOJTN ϗϫΠτγϚϦε -FVDJTN ໊લͷ༝དྷ "MCVT ϥςϯޠͰzനz -FVLPT
ΪϦγϟޠͰzനz ମͷ৭ ਅͬന നʙΫϦʔϜ৭ ؟ͷ৭˞ ࠇ γϚγϚ ͳ͠ ͋Γ ΞϧϏϊͱനมछʢϦϡʔγζϜʣ ˞؟ͷ৭㲈࠼ͷ৭ɻγϚϦεಏ͕େ͖ΊͳͷͰɺޫ͕ଟ͍ͱݱ͕ى͖͘͢ɺϗϫΠτγϚϦεͰ͘ݟ͑Δ͜ͱ͋Δ
ΞϧϏϊനมछ Ͳ͏ͯ͠ന͍ͷʁ
ͥΜͿϝϥχϯͷ͍ͤͩɻ
• ಈ২ͷ৭ܾఆʹؔΘΔ • ᄡೕྨɺௗྨͳͲͷൽෘɺໟɺ؟ͷ৭ͳͲΛܾΊΔ • ͔ͦ͢ɺ͠ΈɺϗΫϩɺম͚ͷݪҼ • γϚϦεͷγϚγϚϝϥχϯͷʹΑΔͷʂ • ࠇʙ৭ͷϢʔϝϥχϯͱʙԫ৭ͷϑΣΦϝϥχϯ͕͋Δ
ϝϥχϯ
ϝϥχϯ৭ૉࡉ๔ νϩγϯ͕νϩγφʔθͱԠͯ͠ʢͳΜ͔Μ͋ͬͯʣ࡞ΒΕΔ νϩγϯ ͳΜ͔Μ Ϣʔϝϥχϯ ϑΣΦϝϥχϯ ࠇʙ৭ ʙԫ৭ νϩγφʔθ ͍͍۩߹ͷൺ
ϝϥχϯ͕Ͱ͖ΔΈʢ௨ৗͷ߹ʣ
ϝϥχϯ৭ૉࡉ๔ ΞϧϏϊνϩγφʔθ׆ੑΛࣦ͓ͬͯΓɺͳΜ͔ΜͰ͖ͳ͍ ʢҨతܽଛʹΑΓϝϥχϯ৭ૉࡉ๔͔νϩγφʔθͷͲͪΒ͔͕ଘࡏ͠ͳ͍ʣ νϩγϯ ͳΜ͔Μ Ϣʔϝϥχϯ ϑΣΦϝϥχϯ ࠇʙ৭ ʙԫ৭ νϩγφʔθ
Ͱ͖ͳ͍ ϝϥχϯ͕Ͱ͖ΔΈʢΞϧϏϊͷ߹ʣ $ISJTUJOF)BOSBIBO
ϝϥχϯ৭ૉࡉ๔ ϦϡʔγζϜҨใʹج͖ͮɺମ৭ʹ͓͍ͯϢʔϝϥχϯͷ࢈ੜ͕গͳ͍ νϩγϯ ͳΜ͔Μ Ϣʔϝϥχϯ ϑΣΦϝϥχϯ ࠇʙ৭ ʙԫ৭ νϩγφʔθ ϑΣΦϝϥχϯଟΊ
ϢʔϝϥχϯগͳΊ ϝϥχϯ͕Ͱ͖ΔΈʢϦϡʔγζϜͷ߹ʣ
ϝϥχϯʹΑΔମ৭มԽͷ·ͱΊ ௨ৗͷγϚϦε ΞϧϏϊγϚϦε ϗϫΠτγϚϦε ମͷ৭ ৭ ന৭ നʙബΫϦʔϜ৭ γϚγϚͷ৭ ࠇ৭
ͳ͠ ೱΫϦʔϜ৭ ؟ʢ࠼ʣͷ৭ ࠇ ࠇ ϝϥχϯͷ࢈ੜ Ϣʔϝϥχϯଟ ࢈ੜ͠ͳ͍ ϑΣΦϝϥχϯଟ $ISJTUJOF)BOSBIBO
ͪͳΈʹ ී௨ͷγϚϦε͓ෲന͍ʢϝϥχϯ͕͍ͯ͠ͳ͍ʣ
ͬͱγϚϦεΛ ΔͨΊͷεϙοτ
γϚϦεεϙοτᶃɿγϚϦεԂͳͲ ͍ͨ͞·ࢢΓ͢ͷ ࿊ӺʢେٶӺ͔ΒӺʣΑΓెา ೖແྉ ;Ε͍͋ແ͠ খḺఱۡࢁγϚϦεެԂ খḺӺˠόεͰఱۡࢁˠϩʔϓΣΠͰࢁ ೖແྉ ͋͛Δ༻ͷͻ·ΘΓͷछ͕ങ͑Δʢԁʣ
γϚϦεεϙοτᶃɿγϚϦεԂͳͲ ͦͷଞʢ·ͩߦͬͨ͜ͱͷͳ͍ॴʣ wΦϗʔπΫγϚϦεެԂʢւಓɺʣ wொాϦεԂʢ౦ژਆಸɺொాʣ wඈଭߴࢁ·ͭΓͷϦεͷʢذෞɺߴࢁʣ w࢜αϑΝϦύʔΫˡࠓΦʔϓϯʂ wւಓશҬ ԁࢁެԂۙ͘ͷԁࢁݪੜྛͰʢӡ͕ྑ͚Εʣձ͑·͢ʂ ੜͷࢠͷ㕒͚ઈରʹΊ·͠ΐ͏
γϚϦεεϙοτᶄɿγϚϦεΧϑΣ ʮՄѪ͍͚ͩͷɺΘͨ͠͡Όͳ͍ɻʯ ࠃॳɺγϚϦεϑΝʔετͳʮΞʔεͷ͓Έͤʯ ُށӺ+3౦ޱ͔Βెา ϏοάΞʔε͘Μ͕ҹ γϚϦεΛ ɾࣂ͍ͬͯΔਓ ɾࣂ͑ͳ͍ਓ ɾ໎͍ͬͯΔਓ ɾͦͷଞશͯͷਓ
ʹΦεεϝʂ खΓମݧ͋Γʂ ϗϫΠτγϚϦε͍ΔΑ γϚϦεϑΝʔετͳϧʔϧ͕͋ΔͷͰৄ͘͠άάͬͯ)1ΛνΣοΫʂ
• ຊʹ͍ΔੜͷγϚϦεΤκγϚϦε͚ͩʂ ϖοτͷγϚϦε΄΅தࠃ͔Β༌ೖ͞Εͨ֎དྷछ • γϚϦεΊͪΌͪ͘Ό͔Θ͍͍͚Ͳࣂ͏ͷ͕͍͠ʂ έʔδ͍ɺૉૣ͍ɺԹཧɺλΠΨʔظ͋ΓɺපӃগͳ͍ • ϗϫΠτγϚϦεϝϥχϯͷྔൺ͕ௐઅ͞Εͯന͘ͳͬͨ
• ւಓʹटݍʹγϚϦεεϙοτ͕ͨ͘͞Μ͋Δ ·ͱΊ
γϚϦενΣοΫද γϚϦε ϗϫΠτγϚϦε QU γϚϦεΛࣂͬͨ͜ͱ͕͋Δ 4/4ͰʮϗϫΠτγϚϦεͷΞϧλʯΛ ϑΥϩʔ͍ͯ͠Δ QU γϚϦεεϙοτʹϲॴҎ্ߦͬͨ ʮ͋ͭ·ΕͲ͏Ϳͭͷʯͷౡʹ
ʮδϡϯʯ͔ʮ̎͝͏ʯ͕ॅΜͰ͍Δ QU γϚϦεͷशੑɾಛΛͭݴ͑Δ ϗϫΠτγϚϦε͕Ͳ͏ͯ͠ന͍͔ ͳΜͱͳ͘Θ͔Δ QU ຊʹॅΉγϚϦεͷछྨ͕͔Δ ϗϫΠτγϚϦεͱΞϧϏϊγϚϦεͷ ҧ͍͕Θ͔Δ QU γϚϦε͕ͲΜͳੜ͖͔ ͳΜͱͳ͍ͬͯ͘Δ ϗϫΠτγϚϦεͷଘࡏΛ͍ͬͯΔ Ίͤ͟QUʂ