今月初めに閉幕したre:Inventにおいて、Amazon Web Services（AWS）は、これまで培ってきた専門知識を結集した数々の重要な発表を行いました。次世代のAmazon Novaマルチモーダル大規模モデルシリーズ、高性能チップ「Trainium 2」および「Trainium 3」、そしてストレージ、データベース、AI推論ツールの包括的なアップグレードなど、AWSはクラウドコンピューティングのグローバルリーダーとしての技術力を証明しました。

先週水曜日に開幕したre:Invent 2024 China Roadshowにおいて、Amazon Web Services Greater Chinaのプロダクト担当ゼネラルマネージャーであるChen Xiaojianが、re:Invent 2024における主要発表の包括的なレビューを行いました。私たちは複数のコミュニティ開発者と参加者にインタビューを行い、コミュニティから最も要望が多く、期待されていた3つの発表をリストアップしました。それでは、今年のre:Inventにおける開発者にとっての重要な瞬間を振り返ってみましょう。

Amazon Q: 研究開発プロセス全体を掘り下げ、新しい開発パラダイムを定義する

最も深く根付いた生産性向上ツールといえば、研究開発プロセス全体を深く掘り下げるAmazon Qは外せません。この生成型AIアシスタントは2023年のre:Inventでデビューし、今年4月にはAmazon Web Servicesが技術開発向けの開発者版と社内利用向けのビジネス版をリリースしました。

Q Developer が最初にリリースされた当時は、市場に出回っている他の開発アシスタントと同様に、コーディングに重点を置いていました。しかし、今年の re:Invent で発表された新機能により、Q Developer は新たなレベルへと進化しました。AWS CEO の Matt Garman 氏は製品発表時に次のように述べています。「多くの開発者は、1 日あたり平均 1 時間程度しかコーディングに費やすことができず、残りの時間はエンドツーエンドの開発タスクに費やされています。そこで、開発サイクル全体を考慮し、他の領域でもサポートを提供できるかどうかを検討したいと考えました。」

他の開発アシスタントが依然としてコード生成に重点を置いているのに対し、Q Developerはすでに開発プロセス全体に浸透し、自動ユニットテスト、自動ドキュメント生成、自動コードレビューという3つの新機能を導入しています。これら3つの機能は、現在正式に利用可能です。

ユニットテストを書くのは面倒ですか？Amazon Qなら「心配しないでください、私がやります！」と声をかけてくれます。ユニットテストジェネレーターはテストケースを自動生成し、対応するテストファイルに挿入してくれます。開発者はコードエディタでマウスをクリックし、「承認」または「拒否」を選択するだけです。境界条件、null値、あるいはよくあるoff-by-1エラーなど、Qはすべてを簡単に処理し、あらゆる種類の異常な入力タイプも検出できます。つまり、「手動でテストを書く」作業から解放され、テスト効率が向上し、最高のコード品質が保証されます。さらに、コードが変更されてもテストケースは動的に調整されます。これは、テストの世界における「思慮深いAIアシスタント」と言えるでしょう。

高品質なドキュメントの作成は、R&Dにおいて常に大きな課題でした。Amazon Qのドキュメント生成ツールは、この「ドキュメント作成の先延ばし」を解消します。数回クリックするだけで、システムが自動的にコードをスキャンし、主要なロジックとコメントを抽出し、包括的で高品質なドキュメントを生成します。この自動生成されたドキュメントは、移行や開発中にチームがすぐに利用できる情報を提供するだけでなく、知識の伝達やその後のシステムメンテナンスにも最適です。ドキュメントの不足について同僚から詰問される心配はもうありません。効率が劇的に向上します。

コードの品質が心配ですか？Amazon Qのコードレビュー機能はまさに救世主です。コードをプロアクティブにスキャンし、セキュリティ上の脆弱性、互換性のないロジック、パフォーマンスのボトルネックなど、潜在的な問題を検出します。また、組み込みのベストプラクティスルールベースとAIを活用した分析により、詳細で役立つ修正案も提供します。開発者は問題リストとQの修正提案を組み合わせ、修正を承認するかどうかをワンクリックで選択し、結果をコードエディターに直接同期できます。コード品質は劇的に向上し、開発者の自信は飛躍的に高まります。

新しいアプリケーションの開発に加え、既存アプリケーションのクラウドやAIに向けた管理、アップグレード、モダナイゼーションは、これまでAIプログラミングアシスタントが対応してこなかった領域です。多くの開発者は、既存アプリケーションの保守、更新、パッチ適用に多大な時間を費やさざるを得ず、真のイノベーションを阻害しています。こうした状況を受け、Q Developerは、Windows.NET、VMware、メインフレームのワークロードの移行とモダナイゼーションを加速し、移行サイクルとコストを効果的に削減することを目的とした新しいトランスフォーメーション機能を導入しました。

さらに、Amazon Q は GitLab、SageMaker などのプラットフォームに統合され、Connect や Supply Chain に拡張され、その適用範囲が広がり、開発効率とリソース利用効率が総合的に向上しました。

SegmentFault CTO Qi Ning氏のコメント：昨年Amazon Qがリリースされた際、Amazon Web ServicesのAI時代に向けた計画を目の当たりにしました。今年は、より実用的なアプリケーションの登場により、AI時代の展望がより明確になりました。開発者に密接に関係するこれらのアプリケーションシナリオは、私にとっても非常に興味深いものでした。

Amazon Nova: 基礎となるモデルの野望 - あらゆるものを、あらゆるものからあらゆるものへ生成できる。

生成AIについて議論する際には、基礎モデルは避けて通れない話題です。Amazonは今年、早期参入ではありませんでしたが、そのデビューは大きな話題となりました。今年のre:Inventカンファレンスにおいて、Amazon Web Servicesはマルチモーダル大規模モデルであるAmazon Novaシリーズを正式にリリースしました。このシリーズは以下の6つのモデルで構成されています。

• Nova Micro : テキスト、低レイテンシ、低コスト、タービン付きタイプライターと同じくらい高速に重点を置いた巧妙な小型ツールです。
• Nova Lite : 画像、ビデオ、テキストを処理できるマルチモーダルな軽量版で、コストと手間を節約します。
• Nova Pro : 速度、精度、コストの完璧なバランスを実現し、さまざまなタスクを処理できる強力なオールラウンダーです。
• Nova Premier : マルチモーダル コンピューティングの最高峰。複雑なタスクを簡単に処理でき、その方法を他の人に教えることもできます (カスタム モデルの抽出に使用できます)。
• Nova Canvas ：プロ級のビジュアル傑作を簡単に作成できる画像生成アーティスト。公式用語で「最先端」レベルに達しています。
• Nova Reel ：動画作成の魔法使い。文章と画像だけで、広告やマーケティングに最適な高品質な動画を簡単に作成できます。現在、6秒動画の作成が正式に開始されており、2分バージョンも近日中にリリース予定です。

つまり、 Novaファミリーはテキスト、画像、動画をカバーし、コストを節約しながら、無限の創造の可能性を実現します。未来を見据え、「Any-to-Any」という野心は、その全面に込められています。

SegmentFault CTO Qi Ning氏のコメント：テキストから動画まで、高速で軽量なものから複雑でリッチなものまで、Amazon Novaは生成AIのあらゆる応用シナリオをほぼ網羅しています。Amazon Web Servicesのフルスタック統合機能と組み合わせることで、市場でのパフォーマンスを非常に楽しみにしています。

Amazon Bedrock: AI アプリケーション開発者が絶賛する 5 つの主要な機能アップグレード!

基本モデルをホストする「モデルファクトリー」として、Amazon Bedrock は今年の re:Invent にも一連のアップデートをもたらし、効率性やセキュリティからパフォーマンスや利便性まで、業界全体を包括的に「揺るがしました」。このハードコアなアップグレードの波のハイライトを見てみましょう。

1. モデルの蒸留: 大規模モデルの知恵と小規模モデルのスピード。

大規模モデルは、常にインテリジェントではあるものの、速度が遅く、コストも高かった。一方、小規模モデルは低コストで高速だが、機能が不足しているという問題があった。Amazon Bedrock の Model Distillation 機能は、このデッドロックを打破する。「大規模」モデル（教師モデル）の知識を「賢い」モデル（生徒モデル）に蒸留することで、「パフォーマンス」と「コスト」の間で葛藤する必要がなくなる。
主なハイライト:

• 自動蒸留:いくつかのサンプルプロンプトを提供するだけで、Bedrock は応答の生成、トレーニング データの拡張、小規模モデルの微調整など、知識転送のすべてのステップを自動的に完了し、時間と労力を節約します。
• 爆発的なパフォーマンス:蒸留された小さなモデルは5 倍高速に実行され、コストは最大75%削減されますが、RAG (Retrieval Augmentation) などの要求の厳しいシナリオでは精度が2%未満しか失われません。
• さまざまなシナリオに適しており、リアルタイム チャットや推奨システムなど、低遅延と高効率が求められるアプリケーションに最適です。
• 複数のモデルをサポート: 現在、Anthropic、Meta、Amazon Nova などの複数のモデル ファミリをサポートしており、柔軟で多様な選択を提供します。
  つまり、蒸留技術を使用することで、小規模な AI モデルに優れたインテリジェンスを与え、高速かつ経済的なものにすることができます。

2. 自動推論チェック：AIの「幻想」を終わらせる

AIの錯覚の存在は、大規模モデルの商業化において常に大きな課題であり、特に医療や金融といった「小さな誤りが大きな違いにつながる可能性がある」深刻な業界では顕著です。Bedrockの自動推論チェックは、この問題を解決することを目指しています。
主なハイライト:

• 業界初：生成AI出力の精度を数学的手法で検証する世界初の保護対策です。
• 正確で信頼性が高い: ロジックベースのアルゴリズムと推論プロセスを使用することで、モデルによって生成されたコンテンツが、根拠のない捏造ではなく、既知の事実に準拠していることを保証します。
• 包括的な保護: Bedrock Guardrails に統合されており、コンテンツ フィルタリング、コンテキストの真正性チェック、PII (個人を特定できる情報) 編集機能を組み合わせて、AI アプリケーションの信頼性とセキュリティを包括的に強化します。
  簡単に言うと、Bedrock の推論チェックは、特に「エラーが許容されない」シナリオにおいて、AI 出力の信頼性を高めるための最も強力なサポートです。

3. Bedrockマーケットプレイスがオープン：100種類以上のモデルから選択可能

新しく開始されたBedrock マーケットプレイスは、人気のモデル、プロのモデル、または新興の「ニッチな逸品」を見つけることができる「AI モデル スーパーマーケット」になりました。
主なハイライト:

• 新モデルのデビュー： Luma AIとPoolsideモデルを初めて統合し、最新のStability AIモデルも導入しました。
• 豊富な選択肢: さまざまなアプリケーションのニーズを満たすために、 100 を超える人気のあるプロフェッショナル モデルを提供します。
• ワンストップ エクスペリエンス: ユーザーはモデルを簡単に参照、選択、展開できるため、モデル開発プロセスが大幅に簡素化されます。
  つまり、モデルスーパーマーケットがオンラインになり、モデルの選択がスーパーマーケットでの買い物と同じくらい簡単かつ便利になりました。

4. マルチエージェントコラボレーション: AI チームワークも非常に効率的です。

複雑なタスクでは、複数の AI エージェントが連携して動作する必要がありますが、従来の方法では手動でのオーケストレーションと管理が必要になることが多く、特に煩雑です。Amazon Bedrockのマルチエージェントコラボレーション機能により、この作業が容易かつ効率的に行えます。
主なハイライト:

• クイック セットアップ: 複雑なコーディングなしで、数分で複数の共同エージェントを作成、展開、管理します。
• モジュラー設計: 既存のインテリジェント エージェントを「サブインテリジェント エージェント」として大規模なシステムに統合することをサポートし、複雑なワークフローを簡単に処理します。
• 高効率通信: インテリジェント エージェント間の並列通信がサポートされ、タスク完了の効率が向上します。
• 柔軟なコラボレーション モード: 監視モードとルーティング モードをサポートし、必要に応じてエージェント間のコラボレーションを最適化します。
  つまり、複雑なタスクであっても AI エージェントが効率的かつ迅速に連携できるようにします。

5. パフォーマンスの最適化: 超高速低遅延推論

Amazon Bedrock ではパフォーマンスの最適化も改善され、一部の大規模モデルの推論速度が高速化され、ユーザーは最新モデルを使用しながらスムーズで低レイテンシーのエクスペリエンスを楽しむことができます。
主なハイライト:

• 低レイテンシに最適化された推論: 大規模モデルを高速かつ安定して使用できるようになります。特にリアルタイムのインタラクティブ アプリケーションで効果的です。
• Llama の最適化バージョン: Llama 405B および 70B の低レイテンシに最適化されたバージョン。他のクラウド プラットフォームと比較して、Amazon Web Services で優れたパフォーマンスを発揮します。
  簡単に言うと、大規模モデルがいかに強力であっても、高速に実行する必要があり、Bedrock の最適化テクノロジはまさにそれを実現するものです。

この Amazon Bedrock のアップデートは、生成 AI のほぼすべての主要領域をカバーしています。モデルの蒸留によりパフォーマンスとコストのトレードオフが解決され、小さなモデルでも優れたインテリジェンスを実現できます。自動推論チェックによりAI の錯覚問題が解消され、出力が現実的で信頼できるものになります。モデルマーケットプレイスはさまざまなニーズに応え、モデルの選択がスーパーマーケットでの買い物と同じくらい便利になります。マルチエージェントコラボレーションにより AI チームは効率的に連携し、複雑なタスクを簡単に処理できます。パフォーマンス最適化により大規模モデルを高速かつ安定して実行できます。

この一連のアップデートにより、AIテクノロジーはより強力、より経済的、より安全になるだけでなく、開発者の作業もより簡単かつ効率的になり、「総合的な生産性革命」が実現します。

SegmentFault CTO Qi Ning氏のコメント：Amazon Bedrockは、AI時代におけるAmazon Web Servicesの野望を体現するものです。基盤と標準を提供することで、開発者はAmazon Web Services独自のモデルを含む主流のAIモデルを統一されたエクスペリエンスで利用できるようになります。

追記：最前線からの簡単なQ&A！

今年のre:Invent 2024には、SegmentFaultのメンバーもラスベガスに集まりました。クラウドコンピューティング界の「春の祭典」とも言えるre:Inventは、紛れもなく世界屈指のテクノロジーイベントです。毎年、大規模な製品アップデートやリリースが相次いで発表される中で、他に印象に残る出来事は何でしょうか？カンファレンスの最前線で活躍した、SegmentFaultのコミュニティアドバイザーであり、Apache Answer PPMCのメンバーでもあるJiang Bo氏に特別インタビューを行いました。

SegmentFault コミュニティ アドバイザー兼 Apache Answer PPMC メンバーの Jiang Bo 氏が re:Invent カンファレンスに出席。

Q: re:Invent での最初の対面体験から得た最大の収穫は何ですか?
A: 基調講演からセッション、様々なワークショップ、製品発表からインタラクティブな展示エリア、カンファレンスの公式セッションから様々な開発者の集まり、そして夜のアフターパーティーまで、コンテンツは驚くほど豊富で、知識の密度は極めて高かったです。4日間、知識の密度が高いこの大規模なカンファレンスに没頭し、毎日2万歩も歩きました。疲れましたが、充実感も感じました！

Q: 主要な製品のアップデートやリリースのほかに、注目する価値のあるエキサイティングなコンテンツはありますか?
A: 最も印象に残ったのは、Amazon CTOのワーナー氏による毎年恒例の「アーキテクチャ哲学」講演でした。昨年のテーマは「クラウドアーキテクチャの倹約的な方法：エンタープライズアーキテクチャの7つの黄金律」（こちらをクリックしてご覧ください）で、今年のテーマは昨年と同じ「シンプルさへの道」です。前者はコスト意識の高い設計原則とリソース利用効率の向上に焦点を当て、後者は複雑なシステムをより小さく管理しやすい部分に分解し、簡素化することに焦点を当てています。AWS CEOのマット・ガーマン氏が提唱した「ビルディングブロック」という概念も、ワーナー氏の講演で提起されたいくつかの点と共通しています。

Q: スピーチの他に、印象に残った瞬間やインタラクティブな体験はありましたか?
A: 最も忘れられないイベントは間違いなくre:Playです。re:Inventのクロージングイベントとして、AWSは毎年トップ100のDJを招き、レコードを回してもらいます。何万人もの開発者が一緒にパーティーやダンスを楽しむので、数日間の集中的なタイピングの後、とてもリラックスした気分になります。
SegmentFaultが2023 re:Inventイベントレポートで報告しているように、もう一つの心温まる瞬間は、バッジ受け取りエリアの「Hydrate and Help」コーナーでした。多くの開発者がバケツに水を汲みながら円を描いて歩き、1周ごとにAWSからカンボジアの飲料水インフラ整備に5ドルが寄付されました。多くの開発者が何百周も歩き、テクノロジーと人間性の力と温かさを体現しました。
さらに、私が勤務するAnt Open Sourceも12月3日の夜に会場近くでデータロックンロールのアフターパーティーを開催しました。200人以上の開発者が集まり、コードを書き、アイデアを交換し、ボウリングをしたり、お酒を飲んだりと、非常に活気のある雰囲気でした。

Q: re:Inventでの経験を一言でまとめてもらえますか？ A: これは「人生で必ず見るべき」テクノロジーイベントの一つに数えられるほどのイベントです。すべての開発者はぜひ実際に体験してみるべきです！