tokyo_re_Growth2024_yoshi

tokyo_re_Growth2024_yoshi

Transcript

2. SNS投稿タグ あなたの声を聞かせてください！ #cmregrowth をつけて SNS投稿を！
3. 2024/12/10 運⽤イノベーション部 吉 達志郎 Sustainability Data Fabric フレームワークで持続可能な未来へ ＋ Werner Vogels による Keynote
4. 4 AWS 事業本部 運⽤イノベーション部 吉 達志郎（よし たつしろう） ⽇々の業務 ‧事業会社様内の CCoE メンバーとして運⽤⽀援 好きな AWS サービス ‧AWS Cost Explorer、NW 関連 受賞歴 ‧⾃⽴⾛⾏ロボットレース Formula Pi Summer 2018 Champion ⾃⼰紹介 IT 関連の経歴 ‧SES として様々なプロジェクトに従事 ‧AWS の TAM としてエンタープライズのお客 様に技術⽀援 ‧2023/09 Classmethod に Join
5. Sustainability Data Fabric フレームワークで持続可能な未来
6. 6 サステナビリティは組織にとって戦略 的に不可⽋な要素となっている。 しかし、多くの企業はサステナビリ ティ関連のデータを効果的に活⽤する ⽅法に困っているらしい。 世間では、サステナビリティが⼤事と⾔うけれど...
7. 7 企業幹部の 95% がサステナビリティ データの重要性を認識しているが... 実際に⾼品質なデータを保有している 企業はわずか 27% 持続可能性のトレンドとデータの課題
8. 8 ⼿作業による管理が依然として主流 86% もの企業が依然として⼿作業のス プレッドシートでデータを管理 ‧データを⼿作業で集めている ‧データが分散 ‧品質管理が難しい ‧レポート作成に時間がかかる 持続可能性のトレンドとデータの課題
9. 解決への道筋
10. 10 Sustainability Data Fabric とは？ AWS が提供する持続可能性データ管理のため の包括的なソリューションフレームワーク。 1. 異なるデータソースへの接続‧収集 2. Porpose-built サステナビリティデータマネ ジメント 3. 社内とパートナソリューションを⽤いたデー タ統合 4. 将来的なユースケース向け拡張 Sustainability Data Fabric
11. 11 ①様々なソースから、様々な形式のデータを⾃ 動抽出 ②抽出データの⼀元化と統合、データ品質の管 理、分析⽤のデータ準備とクレンジング ③抽出データから各種計算、レポーティング、 可視化、連携、共有 ④将来的なユースケース向け拡張 フレームワークの全体図
12. 12 様々なソースから様々な形式でアクティビティ データの抽出を⾃動化。⽣成 AI を活⽤して データソースをクエリし、洞察を得る。 ‧公共事業会社 ‧ERP システム ‧ファイル転送 ‧API ‧Web フォームやアンケート調査 ‧センサー、IoT デバイス ‧サードパーティーデータベース ‧サプライヤーデータ 異なるデータソースへの接続‧収集
13. 13 サステナビリティデータの⼀元化と統合、デー タ品質の管理、分析⽤のデータ準備とクレンジ ング、透明なリネージュによる精度と監査可能 性の確保 ‧メタデータ管理 ‧データリネージュ ‧アクセス制御 ‧データ品質 ‧データ検索性 ‧データプロファイリング Porpose-built サステナビリティデータマネジメント
14. 14 独⾃のダッシュボード作成か、KPI の計算とレ ポート⽤に選択したパートナー SaaS アプリ ケーションを統合 ‧KPI 計算とレポート ‧内部レポート⽤ BI ツール ‧サプライヤーおよび顧客とのデータ交換 ‧組織間でのデータ共有 ‧⾼度な分析（⼀般的的な洞察、予測モデリン グ、シミュレーション） 社内とパートナソリューションを⽤いたデータ統合
15. 15 新しいビジネスアプリケーションの構築 ‧carbon および ESG 規制報告 ‧製品の⼆酸化炭素排出量 ‧資源の最適化（⽔、廃棄物、エネルギー） ‧⽣物の多様性監視とリスク ‧バリューチェーンの透明性 ‧物理的気候のリスク評価 将来的なユースケース向け拡張
16. Dr. Werner Vogels による Keynote
17. 17 複雑さの管理をテーマにした Dr. Werner Vogels による Keynote クラウドシステムにおける複雑性の管理⽅法に ついて、AWS の 20 年の経験を基に解説。シス テムの進化可能性を重視し、適切な分割と⾃動 化によって複雑性を管理する重要性を説明。 Managing Complexity
18. 18 Werner Vogels を中⼼に、S3（Simple Storage Service）の初期の開発チームの様⼦ を描写。 2000 年代初期、4-5 ⼈程度の⼩さなチームの様 ⼦を回想。AWS の組織設計の原則、システム 設計の考え⽅、イノベーションの起源につて ユーモアを交えながら表現している。 ‧Two Pizza Team 誕⽣にまつわるエピソード ‧Glacier にまつわるエピソード ‧イノベーションの起源 Simplexity に関する⼨劇
19. 19 AWS 創設以来 20 年間、システムの複雑性は増加 の⼀途をたどってきた。しかし、複雑性は避けられ ないが、管理は可能という考えのもと、システムの 設計と運⽤における重要な原則を確⽴してきた。 ‧進化可能性を要件として組み込む ‧複雑性を小さな部分に分解する ‧組織をアーキテクチャに合わせる ‧セル単位での組織化 ‧予測可能なシステム設計 ‧複雑性の自動化 AWS が学んだ重要な教訓
20. 20 技術を通じた社会貢献の重要性を強調。特に、 国連の持続可能性⽬標達成に向けて、若い企業 や組織を⽀援する Tech Rescue の取り組みに ついて紹介。技術者の経験を活かした世界の問 題解決への参加を促進。 ‧2050年に向けた課題 ‧技術者への呼びかけ ‧技術者の責任 社会貢献への呼びかけ
21. 21 我々エンジニアが AI やテクノロジーを 活⽤することで単なる技術開発だけで なく、世界の重要な問題を解決するこ とが可能なのだというメッセージを強 く感じた。 おわりに