インフラを担当している木村です。
若干寝不足気味ではあるのですが、最終日の Keynote に参加してきました！
新機能・新サービスダイジェスト
- 人気の IDE 向けに AWS ToolKit をサポート
- IDE での開発が捗りそうですね！
- Lambda で Ruby をサポート
- Lambda 向けに カスタムランタイムを提供
- C++ や Cobol など、様々な言語で Lambda を使えるようになりました!
- Lambda Layers
- レイヤーを設けることでコードの重複を回避
- StepFunction service integration
- Lambda 以外の 8 つのサービスで使用できるようになりました。
- ALB Support for Lambda
- Amazon Managed Streaming for Kafka
- Kafka がサポートされます。私が今年の夏に苦しんだ Storm も快適に動くはず…
- AWS Well-Architected Tool
- Well-Architect に沿ってセルフチェックができるツール
エレキギターと AWS
Fender 社は 1946 年から続く楽器メーカーです。特にエレキギターが有名で、ジミー・ヘンドリックスやジェフベック、エリック・クラプトンと様々なアーティストに愛用されつづけ、今日に至ります。
そんな楽器メーカーでも、AWS を使った商品開発や、ギターを楽しむ人向けのアプリケーションの製作を行っています。
ユーザー調査から見えた課題と Fender 社のアプローチ
Fender 社の調査によると、ギターを買う人の 45% は始めてギターを触る人だそうです。しかし、最初の半年でおよそ 90% の人はやめてしまいます。
なぜやめてしまうのかを分析してみると、チューニングの段階で失敗している人が多いことに気づきます。どの弦をどの音に合わせればいいのか、既存のアプリでは教えてもらえないところに目をつけ、 Fender Tune というチューナーアプリをリリースします。さらにアンプの代わりに使える Fender Tone というアプリもリリースしました。
でもそれだけではギターは上達しません。様々な人の演奏動画を見て練習したり、自分の演奏を撮影して公開できるように、 Fender Play というアプリをリリースし、初心者から上級者までギターを楽しめるような工夫をしています。動画は 747TB 分もあり、多くの人に親しまれているようです。
SageMaker を使ってギターを作る
ギターの加工工程において機械学習が用いられているそうです。
ギターやピアノなど、木から作られる楽器の加工工程では、湿度の管理と木目の選択が重要になってきます。木が反ってしまうと、造形が難しくなったり、さらに音の響き方に影響が出てくるためです。
こういった木の選定をする場面で機械学習を用いることにより、そのとき一番良い状態の木を選んで加工を行うことが可能となります。Fender の脈々と続くあの美しい音色は、機械学習によってさらに磨きをかけているんですね！(私ギターは弾けないんですけどね… 笑)
さいごに
今日ですべての Keynote が終了となりました。 私も明日の朝 5 時ごろから日本に向けて移動を開始することになります。 技術に食事に、とても楽しくアメリカでの数日間を過ごせました！
