現代の自動車におけるクラウドの役割（第1部）

概要

ジョン：本日の『The Garage 』では、AWSから特別ゲストとしてステファノ・マルザーニ氏をお迎えし、自動車業界向けクラウドコンピューティングをテーマにした2回シリーズの第1回をお届けします。第1回となる今回は、クラウドにおけるデータとコンピューティングについてお話しします。さあ、始めましょう！

はじめに

ジョン：本日の『The Garage 』では、AWSからスペシャルゲストをお迎えできることを大変嬉しく思います。私の良き友人、ステファノ・マルザーニさんです。ステファノ、The Garage へようこそ。

ステファノ：やあ、ジョン。本当にありがとう。3年間一緒に仕事をしてきた中で、こんな特別な招待をいただけるとは。私たちの情熱について考え、語り合い、そして経験を分かち合うことができるなんて、本当に特別な機会ですよね。だから、招待してくれて本当にありがとう。

ステファノ・マルザーニをご紹介します

ジョン：お越しいただき、ありがとうございます。先ほど、私たちに共通する興味について考え、話し合っていました。少なくとも4つ、本当に素晴らしい共通点があると思います。まずはコーヒーから。私たちはコーヒーが大好きですし、Sonatus ではコーヒーを非常に真剣に扱っています。

ステファノ：ああ、確かにそうだな。ベイエリアで飲んだコーヒーの中でも、これは最高級のものの一つだね。すごく美味しい。いいスタートだ。

ジョン：本当にありがとうございます。私たち二人が共に情熱を注いでいる2つ目のことは、食べ物、特にイタリア料理です。お話しすれば誰にでもわかると思いますが、あなたはイタリア出身ですね。もともとボローニャのご出身ですね。

ステファノ：その通りです。その通り、ボローニャ周辺ですね。

ジョン：イタリア料理の面白いところは、単に全体的に美味しいというだけでなく、イタリアの各地域によって料理がまったく異なる点です。そこで、まずは、あなたが生まれ育った地域の名物について教えてもらいたいと思います。それと、ボローニャがどこにあるのか、その地域の名前も教えてください。

ステファノ：そうですね、地域という概念はすでに広がりを見せています。というのも、イタリアでは県ごとに食文化が異なるからです。私はもともとレッジョ・エミリア県出身なのですが、そこから東へ15キロ、あるいは西へ15キロ移動するだけで、同じ料理でも呼び名が違ってくるんです。ですから、私たちがこれをどれほど大切に思っているか、お分かりいただけるでしょう。 でも、このあたりでよく耳にするプロシュットやラザニアといった料理のほとんどは、その地域に由来しているんだ。実際、数年前に『フォーブス』誌が「世界で最も食の素晴らしい地域」としてその地域を選出している。つまり、私たちだけでなく、他の人たちもそう言っているわけだ。

ジョン：それは素晴らしいね。それを見るためだけに、わざわざ行かなきゃならないな。イタリアには、何度も何度も行ったことがあるんだけど……

ステファノ：どうぞ、お越しください！

ジョン：それは最高だね！それに、ベイエリアにそういう料理が食べられる素晴らしいレストランがあるって言ってたよね。

ステファノ：うん、イタリア料理はいろいろあるけど、その地域特有のものはなかなか見つからないね。ここベイエリアではね。まだ探しているところだよ。

ジョン：今回のエピソードの前に話していたんですが、私たちには共通の友人がいます。私の大学院時代の同室で、現在はボローニャ大学の教授をしているルカ・ベニーニです。ルカは私の親友です。彼はもともとフェラーラ出身で、そこもその県にあります。そうそう、聞くところによると、彼はおあなたの友人でもあるそうですね。

ステファノ：ああ、彼とはもう何年も、何年も前に会ったよ。でも、確かにキャリアの初期の頃、想像できると思うけど、当時はエレクトロニック・ミュージックについて話し始めたんだ。それで彼と会ったんだ。20年くらい前だったかな。

ジョン：素晴らしいですね。ルカさん、もしこの番組をご覧になっていたら、本当に脱帽です。私たちに共通する3つ目の点は、二人とも動画やポッドキャストが大好きだということです。そうですね。 君はAWSで自身の番組のホストを務めているんだね。本当に素晴らしいことだ。だから、今回の番組にゲストとして迎えられることを、僕たちは心から光栄に思っているよ。手短に、君の番組や取り上げているテーマについて紹介してもらえれば、動画に番組へのリンクを貼っておくよ。

ステファノ：それは本当にありがたいですね。番組名は『All Things Automotive』です。今まさに、その第3シーズンの撮影を始めようとしているところです。第1シーズンは、残念ながらコロナ禍の影響でリモートでの撮影になりました。その後、第2シーズンをスタジオで撮影しましたが、それは本当に素晴らしい経験でした。私にとって、あのようなことをするのは初めてでした。 同僚たちとはいつも冗談を言い合っていました。「これって、ある意味、2つ目の副業みたいなものですよね？」って。というのも、私は技術系の仕事をしているので、普段は本当に技術的な業務に携わっているんです。ですから、あのような制作レベルや高品質な動画を制作するのは、私にとって本当に特別な機会であり、大きな学びの連続でした。素晴らしい経験でした。

ジョン：この番組をまだご覧になっていないなら、本当に素晴らしいですよ。だから、これを見たらアマチュアみたいに見えるでしょう。断言しますが、あなたならプロのように見えますよ。あなたをお迎えできて本当に嬉しいです。

AWSにおけるステファノの役割

ジョン：そして、4つ目のポイント、つまり今日のエピソードのテーマとなるのが、クラウドと自動車産業です。

ステファノ：はい。

ジョン：そのことに対して、あなたは本当に情熱を注いでいますね。また、AWSではとてもユニークな役割を担っていらっしゃいます。ぜひ、あなたの役割や、AWSでの担当業務についてお聞かせいただけませんか。

ステファノ：もちろんです！私はAWSで、ソフトウェア定義型車両（SDV）の世界的な技術リーダーを務めています。ご存知の通り、ソフトウェア定義型車両（SDV）は自動車業界における新たな大きなトレンドであり、製品そのものを大きく変革しつつあります。これについては後ほど詳しくお話しできればと思いますが、私の役割は主に技術戦略を担当するものです。 つまり、顧客が何を必要としているかを把握し、社内でその情報を共有して、サービスチームや業界別製品チームと協議し、協力して顧客にとって最適なソリューションを見出すのです。技術的な観点からは私が担当し、パートナーシップ関連の業務は他の同僚が担当しています。しかし、私の役割は、適切なアーキテクチャを見極め、技術的な観点から顧客が本当に満足できるものを提供することに重点を置いています。 実際にその役割を担ってきました。今年はSDVの技術リーダーとして初めての年です。それ以前は、2年間ADAS/AVの技術リーダーを務めていました。つまり、この分野について深く考え、同じことを行ってきたのです。技術がどのように進化しているかを理解し、その技術と進化をどのように取り込み、顧客のためのサービスや製品へと転換できるかを模索してきました。 しかし、結局のところ、その点についてはあなたもよくご存じの通り、まさにその視点から私たちの協業が始まったのです。

ジョン：その通りです。

ステファノ：そして昨年は、自動運転やデータ処理のためのSDVアーキテクチャの構築に本当に注力しました。結果的には「かなり良い出来だ」と評価されたので、私たちの仕事はうまくいったと思います。ですから、HMIやコネクティッドカーなど、車内の他のすべてのワークロードについても、同様の取り組みができるのではないでしょうか。 そう、自動車業界にとってこれほど変革の波が押し寄せているこの時期に、このような環境で働けることは、本当に光栄なことです。その意味で、私は恵まれていると感じています。

ジョン：その、その通りです。そして、それらのトピックについてすべて話し合う予定です。これは長くて、とても興味深い会話になると思います。本当に楽しみにしています。

自動車業界におけるクラウドの重要性とは？

ジョン：そういえば、さっき、ここへ友達が来てたんだ。僕たちの共通の友人、アーム社のロバート・デイだよ。

ステファノ：ほら、これでいいだろ！

ジョン：彼もついさっきまでスタジオでレコーディングをしていました。そこで、自動車分野における低消費電力について彼に質問をしたんです。というのも、私が彼に尋ねた時、「多くの人は、自動車における低消費電力の重要性を十分に理解していないと思うんです。みんな『ああ、車には大きなバッテリーがあるんだから』と言うでしょう」と言ったんです。 でも実際、彼は低消費電力がどれほど重要かを指摘してくれたんだ。そこで、クラウドについても似たような質問を君にしてみたい。一般的に、クラウドそのものやその重要性は理解されているかもしれない。でも、なぜクラウドが自動車分野にとってこれほど重要なのかを、必ずしも誰もが理解しているとは限らないと思うんだ。

ステファノ：その質問に対する答えは、かなり長くなるかもしれません。しかし、理由はいくつかあります。ただ、あなたが最初に挙げた点は私も共感します。クラウドにおける低消費電力とは、リソースの統合を意味するからです。そして、私たちは持続可能性に向けて多大な取り組みを行っています。それは結局のところ、モビリティ、特に特定のモビリティ分野全体にとって非常に重要なことなのです。ですから、それは本当に、本当に重要なことですよね？ ですから、エネルギー効率が高く、カーボンニュートラルなデータセンターでこれらのリソースを統合すること――私たちには、カーボンニュートラルを実現するという非常に重要で大きな目標があります。つまり、それはリソースを非常に意識的に活用する方法だということです。そう言い換えさせてください。その出発点は気に入っています。しかしもちろん、この分野でクラウドが重要である技術的な理由もあります。世の中のコネクテッドカーについて考えてみてください。すべての車両が接続されていることは、ご存じの通りですよね。Sonatus からのご意見も聞きたいですね。そうでしょう？これは対話なのです。ですから、Sonatus が、これらすべての車両とその利用体験を接続するためにどのような取り組みを行っているのか、ぜひ見てみたいと思います。そして、データはどこに送信されているのでしょうか？そのほとんどはクラウドに送信されています。なぜなら、当社のサービスであるAmazon S3は、このデータを保存するのに非常に効率的であり、データの使用状況や利用頻度に応じて、データをクラス別に保存・管理する複数の方法を提供しているからです。 自動化機能も備わっています。例えば、あまり使用頻度の低いデータは特定の階層に格納され、データの復元には多少時間がかかりますが、その分コストを抑えることができます。このように、マネージドサービスとして提供される一連の戦略こそが、クラウドサービスを顧客にとって非常に魅力的なものにしているのです。顧客はこうしたことを考える必要がないからです。 また、顧客はITインフラを最適化し、本当に重要なこと、つまり製品のイノベーションに注力できます。特に自動車業界の現段階では、ご存知の通り、製品は劇的に変化しています。ですから、時間を無駄にする余裕はありませんよね。そこで、当社のマネージドサービスを通じて、顧客が自社の顧客、つまり車を購入し体験する人々にとって重要なことに集中できるよう支援しています。 S3はあくまで一例に過ぎません。しかし、このアプローチはコンピューティングサービスや機械学習サービス、そして同様のロジックを持つ当社が提供するすべてのサービスに適用可能です。私たちが「マネージドサービス」と呼ぶこのサービスでは、お客様が直面する差別化の効かない重労働、つまり反復的なタスクを当社が引き受け、クラウド移行の過程で可能な限りそれらを自動化することで、お客様の業務を容易にするよう努めています。

ジョン：その要約、ありがとう。すごく興味深いね。

パート1とパート2にわたる5つのクラウド関連トピック

ジョン：今日はクラウドについて、5つの側面から議論できればと思っています。これらは自動車市場に関連する側面だと私は考えています。まず第一に「データ」です。第二に、具体的には「コンピューティング」です。 3つ目はプロトタイピングについてです。自動車のプロトタイピングには、非常に重要な側面があると考えているからです。4つ目は分析と人工知能／機械学習です。そして最後に、先ほども触れた5つ目は、自動運転とADAS（先進運転支援システム）です。この分野では、クラウドが特定の利点をもたらすことができると考えています。

トピック1：クラウド上のデータ

ジョン：それでは、まずはデータから始めましょう。自動車をはじめ、あらゆる種類の車両が、特にネットワークに接続されるにつれて、ますます多くのデータを生成しています。そこで、自動車がどのようにデータを生成するのか、その方法についていくつか話しましょう。そして、そこで目にする事例のいくつかは、クラウドでデータをどのように活用できるかという点において、最も興味深い例となっています。

ステファノ：ええ、まず第一に、データの量が、まあ、本当に膨大なんです。それが、私たちが観察していることです。ですから、最初のトレンドはデータの収集を最適化することだと思います。データについて言えば、このデータロジスティクスをどう削減・最適化するかということですが、もちろん、基本的なIoTサービスやデータロジスティクス向けのサービスからデータを収集するためのサービスはいくつかありますよね？ 特に自動運転分野のお客様が収集するデータは、量が多すぎてそのままインターネットに転送できない場合があります。そこで、SnowballデバイスやSnowball Edgeと呼ばれる物理的なデバイスを用意しています。これらは、データをデバイス内にダウンロードし、そのデバイスをAWSに送付することで、データをクラウドにアップロードまたはダウンロード（ご想像の通り）できるようにするものです。ですから、データ・ロジスティクスは重要な課題なのです。 この点については、後ほど詳しく話し合えるかもしれません。というのも、これは計算処理とデータの組み合わせであり、その重要性がますます高まっているからです。私たちはこれを、皆さんもよくご存知の「ビッグループ」と呼んでいます。

車両から得られる豊富なデータタイプ

ステファノ：興味深いデータですね。最近、顧客の間でますます顕著になっている傾向として、動画に関するものがありますよね？これは非常に重要です。現代の自動車がセンサーの面でどれほど充実しているか考えてみてください。もはや、かつてのようにCAN（コントローラ・エリア・ネットワーク）データ、つまり速度や位置、ステアリングの操作状況、ブレーキの状態といった単純なデータだけを収集する時代ではありません。むしろ、ますます豊富なデータが流入してきているのです。 車内にはビデオカメラが複数台搭載されており、LiDARも導入されています。一般車や量産車でもLiDARが採用され始めているのは、市場にとってはまったく新しい動きです。レーダーや超音波センサーなども搭載されています。つまり、現代のトレンドとして、こうしたデータの収集が進んでおり、それが新世代のサービスを生み出すことになるでしょう。 例えば、スマートフォンの画面を通じて、車載カメラで車周辺の状況を確認できる可能性を想像してみてください。このようなサービスは、車そのものとの関わり方を根本的に変えていくでしょう。車は、いわば「センサーの集合体」としてますます認識されるようになるはずです。このように豊富なデータは、セキュリティ、安全、交通管理、物流、モビリティシステムなど、様々な目的に活用されるでしょう。 個人的には、その中でも特に情熱を注いでいる分野があります。それは、ADAS（先進運転支援システム）に関連する安全性のすべてです。これは「容易に成果が得られる分野」であり、かつ「大きな成果をもたらす分野」でもあります。統計を見てみると、現在でもADASの活用によって軽減できる危険な状況が依然として数多く存在しているからです。私にとって、このデータには特別な重みがあると言えるでしょう。

ジョン：その通りです。あと、ADASや自動運転については、後ほど必ず時間を割いて詳しくお話しするつもりです。というのも、それ自体が独立した分野だと思うからです。

ステファノ：はい。

ターゲットを絞ったデータ収集の重要性

ジョン：でも、それは、それは本当に興味深いですね。さまざまな種類のデータについてお話しされていますが、Sonatus ではデータを非常に重視しており、それが私たちの注力分野の一つでもあります。従来のデータ収集手法は、かなり初歩的で画一的な傾向があると感じています。 そして、私たちが考えるに、データの種類を動的に適応させる必要性が高まっているのです。それが車両ダイナミクスであれ、車両のチューニングや診断であれ、車両がますます複雑化するにつれて、その必要性は高まっています。リコールなどの問題も発生していますが、こうした問題を未然に防ぐためには、現場での診断が不可欠です。 そこで、きめ細やかで設定可能なデータ収集が極めて重要になると考えています。それが、御社が私たちにとって非常に重要なパートナーである理由の一つでもあります。なぜなら、そのデータはクラウドに送信され、そこで何らかのアクションが求められるからです。分析やその他の取り組みについても今後話し合う予定ですが、適切で高品質かつ信頼性の高いデータをクラウドに収集することこそが、重要な基盤だと考えています。 また、豊富なデータについても言及されていましたね。 私たちも同様に考えています。例えば、車両ダイナミクスデータ（例えば、急なステアリング操作があったといった情報）と、カメラデータやレーダーデータを組み合わせることで、それらのデータを個別に扱う場合よりも、アルゴリズムのチューニングをより効果的に行える可能性があると考えています。つまり、異なるデータストリームを統合することは、私がよく言うように、「1＋1＝7」のような効果をもたらすのです。

データを活用して車両を改善する

ステファノ：その通りです。まったく同感です。ちなみに、これは私たちのSDVの定義とも完全に一致しています。ご存知の通り、当初、私たちは「SDVとは、車両が市場に出回った後に、車両に新しい機能――つまりソフトウェア機能――を導入することだ」という定義から始めましたよね？ それが私たちの定義でしたが、顧客と話をする中で、それだけでは不十分だと気づいたんです。顧客はこう言います。「ええ、でもね、私たちは単にクラウド上の話だけをしているわけじゃない。ここには物理的な製品がある。だから、車両から生成されるデータを活用して、製品の物理的な側面や、その構成部品自体を改善したいんだ」と。 例えば、ステアリングシステムやブレーキシステムを考えてみてください。市場に出回っている大多数の車両からデータを収集すれば、次世代のパワーステアリングの設計に着手できるでしょう。そこで、私たちはSDVの定義を修正し、この項目を追加しました。つまり、単に走行中の車両に新しい機能を追加するだけではありません。得られた知見を活用して、物理的な側面も含め、あらゆる次元で次世代の車両を設計するということなのです。

より有意義なデータだが、全体としてのデータ量は少ない

ステファノ：その例はたくさんあります。ですから、それがますます重要になっているという点には全面的に同意します。また、その間の動的な関係は、単に「よし、設定を送信して、このデータを収集しよう」というだけのものではありません。例えば、検知したい特別な条件があるかもしれません。その条件が見られたら、もう少し詳しく調べてみたいと思うでしょう。 そこで、他のセンサーからさらにデータを取得して、状況をより深く理解できないか試してみるのです。こうしたロジックこそが、お客様にとって最優先事項なのです。繰り返しになりますが、これは単なる設計上の目的だけでなく、よく考えてみればシステムの最適化にもつながります。なぜすべてのデータを収集しておきながら、その10％しか活用しないのでしょうか？データ収集のために接続する方法を、もっときめ細かく、よりスマートな方法にできるはずです。 そして、もし異常や特筆すべき点が見当たらない場合は、記録しない。特定の状況が確認されたら、20秒分のデータを収集して送信する。そうすることで、より多くのデータを入手できるのです。しかし、全体としては収集するデータ量は少なくなります。なぜなら、より意味のあるデータが得られるからです。単にデータ量を増やすだけ、というわけではないのです。

ジョン：その通りです。これはいわば「干し草の山の中の針を探す問題」と言えるでしょう。実際、よく考えてみれば、普段はすべてが順調に機能しています。しかし、ある特定の領域では、本当に興味深い現象が起こるのです。そこで、超高解像度のデータが欲しくなります。しかし、常にその超高解像度のデータを取得し続けることはできません。それはあまりにも膨大な作業になってしまうからです。 それが、私たちが注力している分野の一つで、例えば、この問題に対処することです。また、車両の性能向上についても触れられましたが、ある自動車メーカー（OEM）のプロダクトマネージャーと話した際、彼はこう言っていました。「私たちの問題の一つは、車両が出荷されてしまうと、その機能がどのように使われているかについて、きめ細かな理解が得られないことです。」 つまり、ある機能を設計しても、実際に誰かがそれを使っているのかは分からず、実装には多額のコストがかかります。そのコストを削減して、車両の価格を抑えたり、他の分野にリソースを振り向けたりできるかもしれません。つまり、ユーザーが本当に求めている機能を提供することで、OEMのコストとユーザー体験の両方を最適化できるのが、もう一つの分野です。といった具合です。 もう一つ、私たちが非常に興味深く、先ほど少し触れた点があります。それは、ニーズが一つだけというわけではないということです。診断のニーズもあれば、将来の製品分析のニーズもあり、あるいは何らかのADASのニーズもあり、それらが同時に共存している可能性があります。しかし、現在のところ、通常はそのような形では実現されていません。これこそが、私たちが自動車に組み込もうとしている機能の一つです。 申し訳ありませんが、これは私たちにとって非常に重要なテーマであり、少し熱く語ってしまいました。

ステファノ：もちろん、いやいや、ちなみに私も同じ情熱を持っています。そして、その情熱に完全に導かれて、これから機械学習や人工知能について話していくことになります。

自動車における多重知能

ステファノ：でも、私はよくお客様にこう言っているんです。最近の自動車について話すとき、車には単一の知能だけでなく、複数の知能が搭載されるようになる、と。つまり、単にADASを導入して終わり、というわけではないんです。ニューラルネットワークだけじゃない。アレクサのことを考えてみてください。あれは、ユーザーと対話できる人工知能ですよね。 また、ドライバーモニタリング機能もあるでしょう。車両のさまざまな部分から得られる異なるデータソースを基に、異なる目的で、同時に多数の人工知能が動作していると思います。その一部はローカルで処理されますが、分析や解析のためにクラウドへ送信する必要があるものもあります。そして、何が起きているのかを理解するためです。 そこで、皆さんにもう一つの視点を提供したいと思います。自動車のバリューチェーンにおけるサプライチェーンについて考えることは、非常に興味深いことだと思います。

ソフトウェア定義のコンポーネント

ステファノ：個人的には、ソフトウェア定義化されるのは車両本体だけでなく、車両のコンポーネントもそうなると思いますよね？ 車両のサブシステムを真に改善したいのであれば、その知識をそのコンポーネントのメーカーに何らかの形で伝達する必要があるからです。 つまり、これはある意味で、データパイプラインを通じてバリューチェーンを再び牽引し、自動車業界のバリューチェーンにおけるサプライチェーンへと情報を流す必要があるということです。そして、これは非常に興味深いことだと思います。なぜなら、その方法によって真に優れた製品を生み出すことができるからです。例えば、バッテリー管理は電気自動車における非常に典型的な例ですよね。

ジョン：その通りです。まさに、最近よく耳にする典型的な例ですが、歴史的に、あるいは従来のアプローチでは、データや分析結果を共有する手段を持たないようなコンポーネントがある一方で、そうしたコンポーネントにはアルゴリズムの微調整や改良が本当に必要とされているのです。ですから、これは現在、満たされていないニーズの一つだと思います。

ステファノ：うん、その通りだね。まったく同感だよ。そこはすごく興味深い部分だね。

AWSのお客様によるデータの活用事例

ジョン：データについてですが、御社のサービスを利用している顧客の具体例や、その活用方法についていくつか教えていただけますか？

ステファノ：その通りです。例えば、BMWとの非常に優れた顧客事例があります。彼らはこの「コネクテッド・データレイク」を構築しました。そして、それを『All Things Automotive』のエピソードの一つで紹介しているので、オンラインで視聴できます。 さらに、以前開催されたre:Inventカンファレンス（開発者向けの年次カンファレンス）では、非常に技術的で詳細な分析も行われています。この事例が特に興味深いのは、本質的に、彼らがこの「コネクテッド・データレイク」に様々なデータソースを集約するためにどれほどの努力を払ったかが、はっきりと見て取れるからです。そして、このデータレイクは組織全体のあらゆる部門に役立っています。それが彼らの成果ですよね？ これは本当に素晴らしいことです。なぜなら、こうしたリファレンスが存在し、そのデータがIT部門や研究開発部門など、必要な場所ならどこでも自由に活用できるからです。ですから、これは素晴らしい取り組みだと思います。さらに、クラウド技術やAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）、明確なインターフェース、マイクロサービスと組み合わせれば、組織はデータを活用するアプリケーションを迅速に構築できるようになります。これは、現代において非常に重要な目標ですよね。

ジョン：唯一の信頼できる情報源と、皆が拠り所とできる共通のフレームワークは、実に強力です。そして、このデータレイクは重要なコンセプトです。私たちはその一翼を担えることを嬉しく思っていますし、そこにデータを送信できることも嬉しく思っています。

ステファノ：そうですね。データの整理に関しては、本当に素晴らしい仕事をしていると思います。単に、例えばデータを転送する仕組みといったことだけでなく、私が見たツールやコンソール、さまざまなインターフェースを通じて、顧客がこのデータを活用して自動化を実現できるよう提案している点もそうです。これは本当に重要な側面ですよね。 つまり、特定の事柄だけを考えるのではなく、この組織、あるいは大規模で複雑な組織全体を見据える必要がある。アジリティは、特定のサービスを提供する能力にこそ真に体現されているわけだ。しかし、データこそが真実だ。だからこそ、データは適切な方法で統合されなければならない。

ジョン：まあ、データについてかなり長い議論でしたね。もしかしたら、データだけをテーマにしたエピソードを1本作れるかもしれませんね。

トピック 2：クラウドでの計算

ジョン：では、次のトピックである「コンピューティング」に移りましょう。クラウドコンピューティングは、おそらく非常に有名で、クラウドには驚異的なコンピューティング能力があることは広く知られています。そこで、御社が持つ機能の概要、特に自動車市場に応用できる可能性のある機能について、ぜひお話しいただけると幸いです。

ステファノ：もちろんです。喜んでお話しします。というのも、それは、いわば私たちの大きな強みのひとつであり、AWSが持つ強みの一つは、多様なコンピューティングオプションにあるからです。 ちなみに、このコンピューティングオプションはオンデマンドで利用できるんですよね。これは非常に重要な点です。というのも、自動車業界では、リソースの消費量が常に一定というわけではないからです。例えば、シミュレーションを行う必要が生じると、コンピューティングリソースの消費量が急増します。しかし、作業が終わった翌日には、消費量はゼロになります。 これが、自社データセンターを所有し、すでにその費用を支払っている一部のお客様に見られる基本的な課題です。一方、当社のコンピューティングサービスはオンデマンド型です。必要な時にだけ利用料を支払い、必要がなければ支払わない。これが、リソースの利用において柔軟性と弾力性を確保する上で、非常に大きな要素だと考えています。

AWSのさまざまなコンピュートインスタンスタイプ

ステファノ：つまり、そこで「バラエティ」が非常に重要になるわけです。私たちには、いわゆる「インスタンス」、つまりこれらのコンピューティングリソースがいくつかあります。EC2インスタンス、Amazon EC2インスタンス、Elastic Compute、ですよね？ つまり、「EC」という名称の由来はここにあるわけです。これは非常に重要な点です。なぜなら、Intelインスタンス、Armインスタンス、ザイリンクスインスタンス、つまりザイリンクスのFPGAインスタンスなど、さまざまな種類があるからです。そして、これらの各インスタンスクラスを詳しく見てみると、より多くのメモリや演算能力を備えたもの、GPUを搭載したもの、あるいは特別な機能や、ネットワークにおけるより高い帯域幅を備えたものなどがあり、これらはまさに特定のコンピューティングニーズに適応できるよう設計されています。 これは非常に重要な点です。先ほども議論したように、大量のデータが入ってくる中で、どうすればよいのでしょうか？例えば、Pインスタンスといったリソースを用いて、このデータを使った機械学習のトレーニングを行いたい場合を想定しましょう。 これは、データのトレーニングに特化した高速化されたコンピューティング機能です。そこでは、私たちが開発した「Trainium」というチップも採用しています。これは、収集されたデータを用いて機械学習ネットワークをトレーニングできる、自社開発のチップです。例えば、トレーニングを行った後、モデルを運用したい場合、この作業に特化したもう一つの自社開発チップ「Inferentia」があります。 しかし繰り返しになりますが、当社独自の製品だけでなく、こうした多様性を提供することも非常に重要です。例えば、Macインスタンスがありますよね？ Appleの開発者で、開発パイプラインを大規模に構築したい場合、Macインスタンスを使用してスケールアウトすることができます。そして、このようなきめ細かな選択肢が実際に必要であるという確かなデータも持っています。コンピューティングを導入する際、そうした選択肢があることが重要です。 例えば、ここにもう一度、re:Inventからの事例があります。コンチネンタル社は、このシミュレーション演習において、このケースではCAEDGEプラットフォームへのクラウド導入により、特にこの機能のトレーニングに要していた時間を、本当に、大幅に短縮できたと説明しました。このように、コンピューティングの観点から、この種のクラウド導入を裏付けるデータポイントがますます増えています。

AWS Graviton

ジョン：そうですね、特殊な事例といえば、グラビトンについて触れないわけにはいきませんね。それについて少し教えていただけますか？

ステファノ：ええ、もちろん、そうしなければなりません。なぜなら、私たちはこれらのARM技術の開発に取り組むことから、協業を始めたわけですから。ですから、間違いなくそうです。これは、当社の「アナプルナ・ラボ」が開発した独自のプロセッサです。つまり、いわば当社の専門事業部門であり、Graviton、Trainium、Inferentiumなどを含む、これらすべてのシリコン技術の革新を生み出している部門です。 これはARMベースのチップで、クラウド向けの64個のARMコアを搭載したArmv8対応CPUです。リリースされた当時、クラウドシステムで大規模に採用された初のARMチップでした。これが重要な理由はいくつかあります。当初は、主に電力効率と性能の面が重視されていました。また、適切なコンピューティングオプションを採用する上で、サステナビリティの側面がいかに重要かについても議論しましたね。 しかし、次第に、ARMが当社の顧客によって自動車分野で頻繁に採用されている技術であり、アーキテクチャであることに気づきました。そこで、これを利用してさらに一歩踏み込んだことができるのではないか、と考えました。その点について、皆さんと議論できればと思います。

第1部の要約

ジョン：ステファノ、ありがとう。クラウドにおけるコンピューティングについてのその要約、本当に助かりました。さて、これでAWSのステファノ・マルザーニ氏をゲストに迎えた2回シリーズの第1回は終了となります。今日のエピソードでは、自動車業界におけるクラウドコンピューティング、特にデータとコンピューティングについて幅広く話し合いました。第2回では、引き続き、クラウドデータ分析やAI を活用したプロトタイピング、そして最後にADASや自動運転についてお話しする予定です。 近日公開予定の第2部もぜひご覧ください。ご視聴ありがとうございました。『The Garage 』の次回エピソードでも、またお会いできることを楽しみにしています。