*機械学習*は*人工知能の分野の1つ*で、学習方法を定義し機械的に学習させるために*過去の蓄積データから将来予測をするための技法*を指します。機械学習においては、*プログラム開発やアルゴリズム設計*が求められるために**専門知識が必要**とされます。

*AWS*では*専門知識を要する工程*を*サービス提供*することで、**利用者の工数削減が可能**となりました。そのためAWSの*機械学習サービス利用者*は*10万人*を超えています。

### AWSの機械学習サービスの特徴は？

通常*機械学習*では、*プログラム開発や学習アルゴリズムの設計の知識*が求められます。プログラム開発はPythonやC、C++が主な開発言語です。アルゴリズム設計にはプログラミング言語の理解の他、高度な数学や統計理論を多用します。さらに、*ハードウェアの知識*に基づいてシステムメモリーの利用や計算手法を最適化しますので、*OSとハードウェアの知識*が求められます。同様に収集したデータを格納するために、HadoopやSQL等の*データベースを理解している*必要があります。

AWSでは*機械学習利用者*へ**ビジネスニーズに合った機械学習サービス提供すること**、並びに*データサイエンティストや開発者*の**工数を削減すること**を特徴としています。
参考：[AWS Machine Learning AWS での機械学習](https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/)

*AWS AIサービス*とは、*機械学習利用者向けのサービス*です。AWS AIサービスでは、事前に想定したアプリケーションやワークフロー向けのユースケースに応じた分析サービスを提供しますので、*機械学習*の**経験者以外でもサービスが利用可能**です。具体的には、以下のAWS AIサービスが提供されています。

・*Amazon Comprehend*
　非構造化テキストの分析
・*Amazon CodeGuru*
　コードレビューの自動化
・*Amazon Lex*
　Chatbotによる顧客サービス向上
・*Amazon Forecast*
　需要予測
・*Amazon Textract*
　テキストとデータ抽出分析
・*Amazon Kendra*
　アプリケーション検索機能
・*Amazon Fraud Detector*
　不正検出・防止
・*Amazon Rekognition*
　画像・動画分析によるワークフロー自動化
・*Amazon Personalize*
　リコメンデーションのパーソナライズ
・*Amazon Translate*
　リアルタイム翻訳
・*Amazon Polly*
　テキストの読み上げ
・*Amazon Transcribe*
　音声データのテキスト変換
参考：[AWS Machine Learning AIサービス](https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/ai-services/)

*AWS MLサービス*では、*データサイエンティストや開発者*の*負担を軽減するサービス*を提供しています。機械学習を担当する専門家において*必要とされる作業*を、*AWS MLサービス*を活用することで**負担を軽減し生産性向上が期待できる**でしょう。具体的には、以下のAWS MLサービスが提供されています。

・*Amazon SageMaker*
　機械学習の一連のモデル準備・構築・トレーニング・デプロイの作業のワークフロー自動化
・*Amazon SageMaker Ground Truth*
　データラベル付け作用の自動化による生産性向上
・*Amazon SageMaker Neo*
　クラウドとエッジデバイスのML推論
・*Amazon Augmented AI (Amazon A2I)*
　モデル再トレーニングのレビュー用ワークフロー構築

### AWSの機械学習サービスの事例は？

機械学習の適応領域は*コンピュータ認識の領域*として、画像認識（顔認証や監視等）、音声認識（音声入力や応対等）、文章解析・文章認識（不正検知や検索等）、異常検知（故障や異常行動等）等が代表例となります。同様に*コンピュータ分析・予測の領域*として、数値の予測（売上や株価等）、イベント発生の予測（購買予測等）等が挙げられます。

さらに*コンピュータ対処応答の領域*として、行動の最適化（出店や在庫最適化等）、作業の最適化（自動運転や自動応答等）、表現の生成（翻訳や要約等）等に活用されています。

AWSの機械学習サービスはすでに多くの方が利用しており、その中で*153件の導入事例*を**一般公開**しています。代表的な導入事例として、*ディズニー社のアーカイブプロセス*が挙げられます。AWSでは、ディズニーの機械学習から深層学習への併用・移行例を機械学習のサイトで紹介しています。
参考：[AWS 機械学習 Disney は深層学習を利用して、コンテンツの世界を分類](https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/customers/innovators/disney/)

同様に、導入事例サイトでは153件の事例をについてロケーション・顧客種別・産業でフィルターすることができます。ロケーションを日本でフィルターすると*NTTドコモ並びにアイシン・エィ・ダブリュ工業*の2件の事例が掲載されています。ご興味のある方はご確認ください。
参考：[AWS Machine Learning のお客様](https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/customers/)

### AWSの機械学習サービスの料金体系は？

AWSの機械学習サービスにおいても、他のAWSサービス同様にサービス利用に応じた**従量制課金**の料金体系となります。以下のサービスでは*無料利用枠*が設定されていますのでご活用ください。

・*Amazon Polly*
　音声変換サービス：500万文字/月の無料枠
・*Amazon SageMaker*
　機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイ：無料枠として最初の2か月間、250時間/月 (t2.medium でのノートブックの利用)、50時間/月 (m4.xlarge でのトレーニング)、125時間/月 (m4.xlarge でのホスティング)
・*Amazon Rekognition*
　画像・動画分析：無料枠として5,000件/月の画像分析、最大1,000個/月の顔メタデータを保存
・*Amazon Comprehend*
　自然言語処理(NLP)サービス：無料枠として50,000単位/月のテキスト(500万文字)/各API、最初の12か月間5つのトピックモデリングジョブ/月(各最大1MBまで）
・*Amazon Transcribe*
 音声テキスト変換：60分/月の無料枠
・*Amazon Translate*
　機械翻訳：200万文字/月の無料枠
参考：[AWS Machine Learning AWS で無料](https://aws.amazon.com/jp/free/machine-learning/)

## AWSの機械学習サービスの学習方法は？

AWSでは機械学習サービスの利用者向けに*学習コンテンツ*や*認定資格制度*を用意しています。これらの学習システムにより、*技術力の向上*とともに**AWS機械学習サービスの有効活用**が期待できるでしょう。

### AWSの機械学習サービスのチュートリアルは？

AWSでは始めて利用される方のために概念や利用方法を整理し、学習コンテンツとして提供しています。その学習コンテンツを「*チュートリアル*」と言います。
*AWSチュートリアル一覧*は「*ご利用開始のためのリソースセンター* 」の「*ハンズオンチュートリアル*」で表示されます。
参考：[AWS ご利用開始のためのリソースセンター ハンズオンチュートリアル](https://aws.amazon.com/jp/getting-started/hands-on/)

2021年5月現在、機械学習のカテゴリでは初心者向けのレベル100のコンテンツが14件、上級者向けレベル300のコンテンツが1件用意されています。

・*機械学習カテゴリ 初心者向けレベル100*（14件）
「深層学習の紹介」、20分
「深層学習モデルをトレーニング」、10分
「顔を検出・分析・比較」、10分
「Amazon SageMaker Autopilotを使用して機械学習モデルを自動作成する」、10分
「WordPress で作成したウェブサイトに音声を追加」、10分
「テキストの感情を分析」、10分
「AWS DeepLensプロジェクトを作成」、10分
「AWS DeepLensプロジェクトを拡張」、10分
「動画分析とリッチメタデータ抽出」、10分
「言語間でテキストを翻訳」、10分
「AWS Deep Learning AMI を起動」、10分
「機械学習モデルを構築・トレーニング・デプロイ」、10分
「進化するボット」、1.5時間
「音声を文字起こしする」、10分

・*機械学習カテゴリ 上級者向けレベル300* (1件）
「機械学習トレーニングの最適化とスケーリング」、10-20分
この学習コンテンツはサインアップすることで利用可能となります。

### AWSの機械学習サービスのトレーニングは？

AWSでは機械学習の*デベロッパー、データサイエンティスト、データプラットフォームエンジニア、ビジネス上の意思決定者*を対象に*デジタルトレーニング*を提供しています。*AWSにサインアップ*することで**コンテンツが利用可能**となります。
参考：[AWS トレーニングと認定 機械学習](https://aws.amazon.com/jp/training/learn-about/machine-learning/)

2021年5月現在、以下のデジタルトレーニングが設定されています。
・*デベロッパー*向け
「Twitch Series: AWS Power Hour Machine Learning」、基礎、8時間
「AWS Foundations: Machine Learning Basics」、基礎、30分
「Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning - Specialty」、中級、4.5時間

・*データサイエンティスト*向け
「ML ビルディングブロック: サービスと用語、基礎」、40分
「データサイエンスの要素」、中級、8時間
「Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning - Specialty」、中級、4.5時間

・*データプラットフォームエンジニア*向け
「ML ビルディングブロック: サービスと用語」、基礎、40分
「Twitch Series: AWS Power Hour Machine Learning」、基礎、8時間

・*ビジネス上の意思決定者*向け
「AWS Foundations: Machine Learning Basics」、基礎、30分
「Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers」、基礎、90分
「ビジネス上の課題を克服するための機械学習」、基礎、60分
「AI/ML/DL をわかりやすく解説」、基礎、45分

*デジタルトレーニング*の他*クラスルーム*形式も開催されています。詳細は以下のリンクをご確認ください。
参考：[AWS トレーニングライブラリ 機械学習](https://www.aws.training/LearningLibrary?filters=Domain%3A30)

### AWSの機械学習サービスの認定資格は？

AWSでは機械学習の開発あるいはデータサイエンスの業務を行っている方向けに「*AWS 認定 機械学習 – 専門知識*」の認定資格を設定しています。

資格取得により機械学習を用いた*ビジネス課題解決の提案を実施*することや、*AWSのサービス選択および設計・実装能力*が証明されるでしょう。分類は*専門知識認定*のカテゴリですから資格取得により**高度な専門性**が証明されます。
参考：[AWS トレーニングと認定 AWS 認定 機械学習 – 専門知識](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-machine-learning-specialty/)

## AWSの機械学習サービスを活用しデータ分析の効率を高めましょう

*AWSの機械学習サービス*は*利用者向けのAWS AIサービス*並びに*開発者・分析者向けのAWS MLサービス*が用意されています。ともに*サービスの種類は豊富*ですので**日常の業務効率を改善する**ことが可能です。今後も増加を続けるデータを*分析・活用*し、*ビジネス決定の精度*を高めましょう。

ビッグデータによりデータ分析の重要性が高まっています。AWSでは機械学習の専門知識を要する工程に着目しサービス提供を進めています。ここではAWSの機械学習サービスの全体像並びに導入事例を紹介していきます。併せて学習方法についても触れていきます。

AWSはこれまでの機械学習の専門知識を要する工程をクラウドサービスとして提供しています

AWSの機械学習サービスは利用者向けAWS AIサービスと開発者向けAWS MLサービスがあります

AWSは機械学習の学習コンテンツの整備や認定資格にも注力しています

AWSは機械学習でも注目度が上昇中！活用例と学習方法を解説

AWSはアカウント作成をすると、**個人でも無料で1年間試用することができます**。そのため、多くの人が利用登録をしますが、*その後でさまざまな疑問や問題に直面*します。今回は、インスタンスの終了と削除方法、停止と削除の違いなどの疑問点について詳しく解説します。

### インスタンスの停止と終了の違い

インスタンスの停止とは、*インスタンスはそのままで停止状態にしておくこと*です。*停止をしてもデータは消えず*、再度立ち上げることで今まで通り利用ができます。*インスタンスは起動中は課金されますが、停止中は課金されません。*そのため、日中時間帯にしかインスタンスを利用しない場合は、夜間に停止しておきましょう。また、インスタンスのバックアップを作成してから停止しておくことも可能です。

一方、終了するとインスタンス自体の削除によってデータは消え、2度と立ち上げることはできなくなります。また、削除されたインスタンスからアドレスも消えてしまい、アクセスすることは不可能になります。つまり、**終了とは不要となったインスタンスを完全に削除した状態**を指すのです。

**インスタンスの削除とは、不要となったインスタンスを終了するため手段である**ことは理解されたと思います。ここでは、インスタンス削除の手順について簡単に解説します。

*1.削除したいインスタンスを「AWS Management Console」上で選択する*
「AWS Management Console」にアクセスして、EC2の設定画面を開きます。インスタンス一覧が表示されていますので、削除したいインスタンスを選択します。

*2.削除メニューを表示する*
選択したインスタンスを右クリックするとポップアップメニューが表示されますので、この中からメニューの[インスタンスの状態]をクリックし、さらに表示されたメニューから[削除]をクリックします。

*3.インスタンスを削除する*
続いて[インスタンスの削除]のダイアログボックスが表示されますので、ダイアログボックス右下にある[はい、削除する]のボタンをクリックします。

*4.シャットダウン*
インスタンスのシャットダウンが始まるので、インスタンスの状態が”terminated”(終了)になるのを確認します。


“terminated”(終了)されたインスタンスはインスタンスの一覧にしばらく残っているので、その間はインスタンスIDや、Logなどの確認ができます。しかし、インスタンスの一覧から完全に消えるは、1～2日程かかります。「インスタンスを削除したつもりができていない」と疑問に思うのはタイムラグがあるからです。*ステータスが”terminated”(終了)になっていれば削除は終了している*ので安心してください。

### インスタンスを削除したらどうなる?

AWS上でインスタンスを削除すると、タグやボリュームといったリソースはインスタンス上から関連付けが徐々に解除されていき、1日～2日ほどでこれらのリソースが表示されなくなります。**インスタンスが完全に終了すると、そのインスタンスに関連付けられていたすべてのデータが削除**されます。

AWSのインスタンス削除や停止、終了などの関係については理解されたと思いますが、そもそもインスタンスとは具体的に何を指すのでしょうか。*AWSのインスタンスと言えば、EC2と同義*ですが、**EC2とは何なのでしょうか**?ここではAWSのインスタンスについてITエンジニアとして知っておきたい事について解説します。

**EC2とは”Amazon Elastic Compute Cloud”の通称で(以下EC2)、AWS上に自ら利用する仮想サーバーを作成できるサービス**です。以下、EC2の特徴を挙げてみました。

*■短時間で簡単に作成*
EC2では、利用者は*僅か数分程度で仮想サーバーを作成*できます。また作成後にマシンスペックを変更したり、削除したりすることも簡単に行えます。たとえば、アプリケーションの負荷が高まり、サーバーのCPUやメモリの増強の必要性が生じた場合は、*インスタンスタイプの変更だけで、サーバースペックを増強*することが可能です。

他にデータ量の増大によってディスク容量の拡張が必要になった場合でも直ちに拡張することが可能です。オンプレミスのサーバーでは、到底実現できないような事がAWS EC2では可能です。

*■EC2は稼働中課金*
*EC2は従量課金制のため、サーバーが起動している時間だけ利用料金がカウント*されます。使用しない場合には停止することで利用料金のカウントを止められます。

実際に昼間は停止し、夜間のバッチ処理のために夜間時間帯にサーバーを稼働させる、あるいは、オンラインサービス中の昼間だけ稼働させ、夜は稼働を停止するといった利用方法が想定されます。

*■インスタンスタイプによる課金*
EC2の時間単価はインスタンスのタイプ(マシンスペックなど)によって異なりますので、*スペックが高いインスタンスタイプほど高料金*です。


高スペックなサーバーの必要性が低いテスト稼働期間中は、低スペックのインスタンスタイプにしておき、本格稼働時からインスタンスタイプを変更するといった方法で、利用料の増大を防ぐことが可能です。

*■ストレージサービスのEBSは常時課金*
サーバーを停止中はインスタンスに対する課金は止まりますが、データを保存している*ストレージサービスのEBS(Amazon Elastic Block Store)では、データ保管料金が発生*します。

インスタンスInstanceとは実体のことですが、**AWSのインスタンスはAWSクラウドにおける仮想サーバー**を指します。インスタンスは*AMI(Amazon Machine Image)*から起動をします。*AMIはインスタンスの作成に必要なOS情報、ディレクトリ、ファイルなどをまとめたもので、インスタンスはAMIのコピー*なのです。

AWSで利用できるOSは、*Linux、Windows*などのメジャーなOSです。この何れかを選択できる環境であれば、システムを動かす上で特に困ることはありません。これらの**OSは利用者側がインストールする必要はなく、Amazon EC2上で選択するだけでインストールを自動的に行ってくれます**。

AWSの**インスタンスタイプとはAWS上で選択可能な仮想サーバーのタイプのこと**です。インスタンスタイプは大きく分けて12種類あり、その中でCPU数、メモリー、ストレージ、ネットワークパフォーマンスなどから必要な環境が選択できます。詳細は[Amazon EC2 インスタンスタイプ](https://aws.amazon.com/jp/ec2/instance-types/)にてご確認ください。

インスタンスはAmazon EC2で作成しますが、ここで改めて**EC2のメリットについて紹介します。

*1.システム構築の時間短縮*
EC2の大きな利用メリットは、*システム構築に要する時間を短縮*できる点です。自前でサーバーを購入する場合は、まず注文してから納品されるまでの時間が必要です。

設置までを考えると、ハードの調達や設置エンジニアの手配などもあり、1カ月程度を要することもザラにあります。AWSのEC2上ではインスタンス(仮想サーバー)の立ち上げには、僅か数分程度で十分です。

*2.冗長化が容易*
障害対策、災害対策でサーバーの冗長化が当たり前になっていますが、EC2では冗長化の手間を必要としません。しかも、仮想ネットワークを構築するサービスまで提供されており、インスタンスとの組合わせてで、**簡単かつ短時間でサーバーの冗長化が可能*です。さらに冗長化したサーバーに*ELB(ロードバランサ)を追加するのも非常に簡単**です。

*3.柔軟なスペック変更が可能*
オンプレミスでサーバーを構築すると、データー量の増加などでハードディスクやメモリ追加の対応を迫られますが、その際に冗長化していないサーバーでは、システム停止を余儀なくされ、夜間作業などで増設作業を行うことになります。一方、*AWS EC2では、スペック追加や変更の作業は画面上で設定を変更するだけ*で簡単に行えます。

## AWS インスタンスを実際に作成してみよう

AWSインスタンスの作成が非常に簡単であることは理解されたかと思います。しかも、基本的なインスタンスであれば、無料で1年間試用することも可能です。ITエンジニアなら、**AWSの体験を目的に一度試してみる**のもおすすめです。

### AWS インスタンスの作成方法

参考までにAmazon EC2 インスタンスの作成方法について、簡単に触れておきましょう。基本的には以下の**4ステップでインスタンスが作成できます**。詳細は以下の公式サイトを参照してください。

[Amazon Linux 2 EC2 インスタンスを作成して接続するにはどうすればよいですか?](https://aws.amazon.com/jp/premiumsupport/knowledge-center/create-linux-instance/)

EC2サービスページにて、【インスタンスの作成】ボタンをクリックすると、インスタンス作成がスタートします。

*Step1: AMI (Amazon マシンイメージ)を決める*
最初に**AMI(マシンイメージ)を決めます**。*「無料利用枠の対象」のアイコンが付いているもの*から選びます。LinuxOSのインスタンスを作成するなら、「Amazon Linux AMI / SSD Volume Type」を選択します。

*Step2: インスタンスタイプの選択*
次にインスタンスタイプの選択をします。*無料利用枠対象の「t2.micro」を選択*し、画面右下の【次の手順：インスタンスの詳細の設定】ボタンをクリックします。

*Step 3: インスタンスの詳細設定*
ここでは、*ネットワーク、ストレージ、セキュリティ、タグなどの細かな設定*を行います。必要項目の入力・選択が済んだら【次の手順：ストレージの追加】ボタンをクリックします。

*Step4: ストレージの追加*
次に、ストレージに関する設定を行います。ここでは、*「サイズ」と「ボリュームタイプ」を設定*しますが、基本的にデフォルトの値(無料利用枠では30GB)のままで構いません。ただし、無料期間が終了した後は、その分が課金対象になるので、1年経過以降は利用しないのであれば、それまでにインスタンスを削除して利用を終了しなければなりません。

### AWSは気軽に試用してから本格利用へ

**AWSインスタンスの削除方法に関連して、AWSインスタンスに関する知識、そのメリット、作成方法、削除方法まで解説しました**。お試し購入や無料体験をすると、なかなか解約ができず、無駄に料金を払うことになると不安に思う方もいます。

AWSは1年間もお試しが出来て、必要性を感じなければ*いつでも簡単に解約*ができます。無料で1年間も自分専用の仮想サーバーを利用できるとは、素晴らしいことですね。

この1年間を利用して、AWSについて無料で学習することができれば、クラウドエンジニアとしてスタートラインに立つことができます。*ぜひ、無料利用枠を活用してAWSについて知見を深めてください*。

世界No.1クラウドサービスのAWSは、個人でも1年間無料で利用できるという手軽さから、利用する人が後を絶ちません。一方でインスタンスは作成したが、削除や終了の方法が分からない人もいます。ここではAWSインスタンスの作成から削除までを探ってみました。

AWSインスタンスの削除は、インスタンス利用終了のために必須な手続きである

AWSインスタンスは仮想サーバー構築のサービスで、1年間無料で自分専用のサーバーを持てる

AWS EC2のメリットは簡便さと柔軟性なので、まずは無料でインスタンスの作成を体験しよう

AWSインスタンスの作成から削除までを無料で体験してみよう

## クラウドサービスとAWSのメリット

AWSのメリットを知る前に、*クラウドコンピューティングとAWSの関係、AWSの特徴*について確認しておきましょう。

### クラウドコンピューティングとは

**「クラウド コンピューティング」はサーバー・ストレージ・データベース・ネットワーク・ソフトウェアなどをインターネット（クラウド）経由で提供するコンピューティングサービスのこと**です。提供形態としては、パブリック クラウド・プライベート クラウド・ハイブリッド クラウドの3つのパターンがあります。

企業や個人を問わず、*不特定多数のユーザー*に対して提供するクラウドサービスのことです。

企業などが*自社専用のクラウド環境*を構築して、社内やグループ会社にクラウド環境を提供する形態です。パブリッククラウドにもさらに2パターンあり、自社内でインフラの構築や運用を行う「オンプレミス型」と、クラウド事業者から自社専用のインフラをサービスとして提供を受ける「ホステッド型」があります。

*「パブリッククラウド」と「プライベートクラウド」を組み合わせて利用*するクラウドコンピューティングの形態で、それぞれが持つメリットを活かし、補完しあえるという特徴があります。

クラウドサービスには提供するサービスの範囲として、次の3パターンがあります。AWSの中心はIaaSです。

*1.Infrastructure as a Service（laaS）*

サーバーやストレージ、ネットワークなどの**インフラ部分のみを提供するクラウドサービス**です。インフラ以外のOSやミドルウェア、アプリケーションなどのソフトはユーザー側で用意し、インストールした上で利用します。

サーバーやネットワークなどの**プラットホームに加え、OSやミドルウェアまでを提供するサービス**の形態です。アプリケーション以外の環境が整っているため、ユーザーはソフトウェア開発に専念できます。

**プラットホームやミドルウェアに加えてアプリケーションまでを含むクラウドサービス**で、ユーザー側で用意するものは特にありません。代表例としてMicrosoft Office 365やSalesforceなどが挙げられます。

AWSは世界最大の通販サイト**Amazon社が提供する世界最大のクラウドサービス**で、「*Amazon Web Services*」の略称です。Amazon社が自社のサイト「Amazon.com」運営ノウハウを活用し、2006年7月に一般公開されました。

AWSは、*Amazonの利益の半分以上をAWSが稼いでいます*。2020年の第4四半期でシェア32％を獲得しており、売上も前年同期比で28％増加するなど依然好調をキープしています。AWSが独り勝ちの理由としては、他の企業に先駆けて2006年からサービスを提供していることが大きいでしょう。

AWSは*世界25 のリージョンに 80 のアベイラビリティーゾーン（データセンター）を展開*し、個人やスタートアップ企業から大企業・米国政府機関・日本政府まで100万以上のユーザーがAWSを利用しています。

AWSは約90のサービスが提供されています。その内の主要なサービスは、**AWSアカウントを取得すれば直ちに利用することができます。AWSアカウント自体は無料で作成が行え、個人でも取得できます**。AWSの主要サービスであるAmazon EC2やAmazon S3などには一定の条件で*無料利用枠*が設けられ、1年間（12カ月間）サービスの利用料金がかかりません。

例えば、仮想サーバーを利用したい方はAmazon EC2を月間750時間×12カ月間無料で利用できます。また、ストレージサービスであるAmazon S3はストレージを5GBまで12カ月、データベースサービスのAmazon RDSも12カ月無料で利用が可能です。

すなわち、*お試しの利用からシステム構築までの12カ月間、ほぼすべて無料で利用できるという点がAWSの人気の秘密*と言えるでしょう。 

AWSにはさまざまなメリットがありますが、ここでは代表的なメリット3つを挙げてみました。

### *1.初期コストを抑えられる*

サーバー構築を自前で行うオンプレミス環境の場合、必ず初期コストが掛かりますが、クラウドサービスの場合は**基本的に初期コストは最小限で済み、単期間でのスタート**ができます。

しかし、クラウドサービスの基本であるIaaS（Infrastructure as a Service）の場合、提供されるのは仮想サーバーやネットワークなどのインフラだけであり、OSやミドルウェアなどは別途ライセンス費用が発生します。

自前でコンピューター設備を保有する*オンプレミス環境*では、サーバーのダウン・ハッキングなどのリスクによる損失や被害はすべて*自己責任*です。それを避けるためにはある程度の投資を行って、災害対策・セキュリティ対策を施さなくてはなりません。AWSに移行することで、こうした責任の多くがAWSに移転します。すなわち利用者側から見ると**AWSはリスクヘッジとなり、AWS側の責任による事故や問題はAWSが補償してくれる**のです。

### 3.スケーラビリティが担保される

オンプレミスでは、事業拡大に伴うデータ量の増加への対応として、サーバーやストレージ増強などを自前で手配しなければなりません。それに合わせて**サーバーの増強、リブレイスといった対応を迫られますが、AWSでは企業側はその心配がほぼ不要**となります。

もちろん、*AWSは従量課金制を基本*としていますので、データ量の増加などに伴いランニングコストは増加しますが、*サーバーがキャパシティオーバーでパンクするといった心配をする必要がありません*。

AWSは利用のメリットが大きく優れたサービスですが、あえて挙げるなら以下の*2つのデメリット*があります。

### 1.ランニングコストは決して安くない

初期コストの安さがAWSの大きなメリットですが、反面AWSのランニングコストは決して安くはありません。2万円のプリンターのインク代が年間1万円も掛かったという話と似ています。

**AWSは装置産業でもあり、自前で大きな投資を行って利用者を増やし、ランニングで利益を上げるという収益モデルになっている**からです。しかし、AWSの大きなメリット部分を費用換算してみると、オンプレミスよりもコストが安いことが分かります。

オンプレミスでは、*家賃・水光熱費・人件費・セキュリティ対策費用・災害対策費用*などが掛かります。*AWSの料金の中には、これらの項目がすべて包含されている*ことを見落とすべきではありません。そこを見誤ってしまうと、「AWSは高い」というAWS批判に与することになってしまいます。

### 2.AWS利用はコスト削減の手段ではない

AWSは箱（ハードウェア）は用意してくれますが、中身（ソフトウェア）は基本的にユーザーが用意（負担）します。

AWSを利用すれば、情報システム部門の縮小ができると考える経営者がいますが、あくまでもAWSが提供するのはインフラであり、情報システム自体は企業側が用意すべきものです。

また、そのコンテンツ（情報システム）については企業側が全責任を負う必要がありますので、AWSの利用が必ずしもコスト削減に繋がるわけではありません。

AWSのメリット・デメリットについて解説しましたが、AWSのメリットを最大限活かすことがデメリットを帳消しにする方法です。ここでは、AWSの効果的にな利用方法について解説します。

### AWSの拡張性を活かしてスモールスタートする

AWSのメリットである*拡張性（スケーラビリティ）*を活かしましょう。システムはスモールスタートし、完成度が高まった時点で全面稼働するという方法を採用することがあります。

また、成長途上の企業では、拠点数・利用者数・データ量などが急激に増えていくケースもあります。

オンプレミスの場合は頻繁にハードウェアの拡張をすることが難しいため、導入段階から3年～5年先を見据えて高スペック、高容量のサーバーやストレージを導入しがちですが、**AWSでは途中で簡単に拡張が行えるため、費用を抑えてスモールスタートをさせることが可能**です。

### AWSの可用性を活かし障害や災害に備える

企業の基幹システムは、あらゆる事態の中でもシステムを稼働し続けなくてはなりません。AWSでは、前述のとおり2021年3月時点で25リージョン、80カ所のアベイラビリティーゾーン（データセンター）を展開しており、それらの拠点を**ディザスタリカバリ（災害対策）センターとして利用することが可能**です。

これにより、*大規模災害への備え*をすることができ、稼働率確保や耐障害性の高いシステムの構築が行えます。

### 無料枠を活かして開発期間を設ける

AWSには前述の通り、「無料利用枠」というものが設けられています。これを利用することで*自社システムとの相性確認や、稼働確認が容易*に行えます。さらに**新システムの開発環境としても無料で利用できる**のは大きなメリットです。

AWS利用者によるコミュニティとして、JAWS-UGがあります。JAWS-UGとは「AWS Users Group-Japan」の略称です。**JAWS-UGでは技術的な情報交換や相談**などが行えて、大変心強いコミュニティです。JAWS-UGに利用登録をすると、*「Ask An Expert」カウンターでAWSエキスパートに相談*も行うことができます。

ユーザーからの圧倒的な支持を得てクラウドサービスのトップを快走するAWSですが、今後もこの動きは止まらないのでしょうか？*AWSに転職してみたい・AWSの利用を検討しているエンジニアの方*のために、**AWSの将来性について考察**しました。

[企業におけるクラウドサービスの利用動向（総務省）](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h30/html/nd252140.html)によれば、すでに利用している企業は約6割、利用予定企業を含めると7割を超えています。この割合は年々増加しており、**これからもクラウドは需要は高まっていく**と考えられます。

AWSは世界でのシェアがNo.1のクラウドサービスですが、*MicrosoftのAzure*や*GoogleのGCP*などがAWSを猛追しています。今後は、さらにその差を縮めてくることが予想されますが、これからは**クラウドサービスの使い分けや共存が主流**になってくるとの見方もあります。

それは	*マルチクラウド*と呼ばれる、複数のクラウドサービスを、それぞれの特性やメリットを上手に組み合わせるという考え方です。

例えば、MicrosoftのディレクトリーサービスAD「Active Directory」を採用している企業や、SaasでMicrosoft365を利用している企業は親和性や継続性を考慮するとMicrosoftのAzureが利用しやすいでしょう。このように*業務特性、システム特性などによって、1つの企業が異なるクラウドサービスを利用するマルチクラウドが増加*してきますので、AWSとAzureの共存共栄が続くと想定されます。

また、AWSは規模が大きいということだけではありません。既に数多くのサービスを提供していますが、**現在も新たなサービスが提供され続けており、AWSは常に進化**しています。

AIの分野においても個人が利用できるサービスを提供するなど、個人と企業を問わず期待が高まっており、これからもAWSはその期待に応えて成長発展を続けていくことでしょう。

世界最大のクラウドサービス、AWSは多くの個人や企業・組織が利用しています。ITエンジニアの皆さんもAWSの利用やAWSへの転職を検討している方はいるでしょう。今回は、AWSに興味がある方のために利用メリット・活用策・AWSの将来性などについて解説します。

AWSは世界最大の通販サイトAmazon社が提供する世界最大のクラウドサービス

AWSの利用にはさまざまなメリットがあり、そのメリットを理解した上で活用することが大切

AWSなどのクラウドサービスの利用は益々増加しており、AWSの将来性は高い

AWSのメリットは何？そのメリットを最大限活用してみよう

AWSのサービスである「*Amazon S3*」は*Amazon Simple Storage Service*の略で、*オブジェクトストレージ*のサービスを指します。*オブジェクトストレージ*とは、データをオブジェクトとしてWebアクセスするもので、簡単にいえば**ファイルを保管する倉庫の役割**を持ちます。
参考：[AWS Amazon S3](https://aws.amazon.com/jp/s3)

### Amazon S3の特徴とメリットは？

Amazon S3は*スケーラビリティ*と*データの可用性*を高めたサービスで、*最大5TB*までのオブジェクトを**データ総量の制限なく利用できます**。更に、*セキュリティを維持*しながら*安価にサービスが利用できる*点も特徴です。

具体的には*99.999999999%*の*耐久性*を実現できる設計がされており、**安定したサービス提供**が期待できます。同様に、S3ストレージクラスの分析により階層化できるので**性能を維持しながらコストを低減する**ことが可能です。

さらに*データ管理方法は簡単*なため、AWSのサーバーレスサービスである*AWS Lambda*と連携し、**ワークフローの自動化が行えます。**

Amazon S3の利用料金は、*従量課金制*を取っています。具体的には以下の6つのコスト要素により料金が計算されますが、**料金は安価に設定**されています。

・*ストレージ料金*
　S3バケットという保存領域にオブジェクトを保存することで発生します。具体的には、オブジェクトのサイズ・オブジェクトを保管した期間の長さ・ストレージクラスにより計算されます。
・*リクエストとデータ取り出しの料金*
　S3バケットとオブジェクトに対して行われた、PUT・COPY・POST・LIST・GET・SELECT・ライフサイクル移行・データ取り出しに対して費用が発生します。
・*データ転送と転送高速化の料金*
　インターネットおよびS3バケットで発生した転送データが料金支払いの対象となります。
・*データ管理機能および分析機能の料金*
　ストレージ管理機能と分析（Amazon S3インベントリ・S3 ストレージクラス分析・S3 Storage Lens・S3オブジェクトタグ付け）により費用が発生します。
・*レプリケーション*
　プライマリコピーとレプリケーション PUT リクエストのストレージに関してデータ転送料金が発生します。
・*S3 Object Lambda*
　AWS Lambda関数の利用とアプリケーションに戻るデータ量に応じて費用が発生します。

Amazon S3でも他のサービス同様に、*AWS無料枠*が設定されています。具体的には新規サインアップにより、S3標準ストレージクラスで5GBのAmazon S3ストレージ・20,000 GETリクエスト・2,000 PUT・COPY・POST、あるいは LISTリクエスト・データ送信15GBを毎月・1年間に渡りAWS無料枠として利用できます。無料利用枠の使用量は毎月計算され、自動的に請求額に適用されます。*未使用分は持ち越されません*のでご注意ください。

## AWSのストレージサービスの違いと利用方法は？

AWSの*ストレージサービス*は用途に応じたサービスが提供されています。概ね以下の違いがあり、**業務ワークロードに適するサービス**を選択することが可能です。

・*Amazon Simple Storage Service （S3）*
　汎用オブジェクトストレージ
・*Amazon Elastic Block Store （EBS）*
　ミッションクリティカルアプリケーション用ブロックストレージ
・*Amazon Elastic File System （EFS）*
　NFSファイルシステム
・*Amazon FSx for Lustre*
　HPC用高性能ファイルシステム
・*Amazon FSx for Windows File Server*
　Windows用完全マネージド型ファイルストレージ

以降では、さらに詳しくAmazon S3の実際の使用用途や利用方法について説明します。

### Amazon S3のストレージクラスとは？

Amazon S3では、*サービスレベル・条件*に応じていくつかのクラスが設定されています。それを*ストレージクラス*と呼びます。各クラスは以下のように分類されます。

・*S3標準*
　汎用的な一般使用を想定したストレージクラス
・*S3 Intelligent - Tiering*
　アクセスパターンを分析し階層化することで自動コスト削減するストレージクラス
・*S3 標準 - 低頻度アクセス*
　長期保管でアクセス頻度の低いデータ、アクセス速度は標準的なストレージクラス
・*S3 1ゾーン - 低頻度アクセス*
　アクセス頻度の低いデータで再作成可能なデータ、アクセス速度は標準的なストレージクラス
・*S3 Glacier*
　長期バックアップとアーカイブ用、1分から12時間の取り出しを想定したストレージクラス
・*S3 Glacier Deep Archive*
　長期アーカイブ用、1年に1-2 回の頻度で12時間以内の復元を想定したストレージクラス
・*S3 Outposts*
　オンプレミス用ストレージクラス

各ストレージクラスは耐久性設計は同一であるものの、*アクセスパフォーマンス*や*可用性*に違いを持ちます。したがって、**用途に応じてストレージクラスを選択する**必要があります。

Amazon S3では、以下のように**各種用途での利用**が進んでいます。

・*ウェブサイト、モバイルアプリケーション*
　オブジェクトストレージとしてインターネットアプリケーションから汎用的に利用できます。
・*データレイク、IoTデバイスやビッグデータ分析*
　Amazon S3 Access PointsやAWS Lake Formationを用いてデータレイクを作成したり、IoTやビッグデータの保存先として活用できます。
・*エンタープライズアプリケーション*
　企業向けストレージシステムとして、AWS Storage GatewayやAWS DataSyncを使用してオンプレミスと連携し、効率的な業務システムを構築することが可能です。
・*バックアップおよび復元*
　AWS Storage Gatewayを用いて、オンプレミスデータのバックアップとしての活用やS3 Glacier・Amazon EFS・Amazon EBSを併用し、バックアップと復元の環境を構築することが可能です。
・*アーカイブ*
　S3 GlacierとS3 Glacier Deep Archiveを活用して長期保存のソリューションとして利用が可能です。同様に、取り出しも迅速に行うことができます。

*Amazon S3を利用するため*には、以下の**ステップに従い**構築を進めていきます。

（1）*AWSアカウントのサインアップ*
AWSではサービス利用のためにAWSアカウントが必要です。Amazon S3においても同様にアカウントサインアップを行ってください。

（2）*S3バケットの作成*
Amazon S3では、データ保存庫としてS3バケットを最初に作成します。作成するためにはAWSマネジメントコンソールより、Amazon S3コンソールを起動し「バケットの作成」を選択します。ここでバケット名を指定し、バケットを作成します。

（3）*バケットにオブジェクトを追加する*
AWSマネジメントコンソールより、Amazon S3コンソールを起動し「バケットリスト」からバケットを指定します。オブジェクトタブからアップロードを選択し、ファイル追加によりアップロードを行います。

（4）*オブジェクトのダウンロード*
AWSマネジメントコンソールより、Amazon S3コンソールを起動し「バケットリスト」からバケットを指定します。オブジェクトタブからオブジェクトを選択し、オブジェクトアクションによりダウンロードを行います。

（5）*オブジェクトのフォルダへのコピー*
AWSマネジメントコンソールより、Amazon S3コンソールを起動し「バケットリスト」からバケットを指定します。フォルダ作成により新規にフォルダを作成します。次にオブジェクトタブからオブジェクトを選択し、オブジェクトアクションによりコピーを行います。コピー先は例として以下のように指定可能です。

「s3://バケット名/フォルダ名/.」

（6）*オブジェクトの削除*
オブジェクトが不要となった際には、バケットを空にすることができます。その際オブジェクトは下に戻りません。個々のオブジェクトはAmazon S3コンソールからオブジェクトを選択し削除することが可能です。

同様にバケットが不要になった場合は、Amazon S3コンソールからバケットの削除が可能です。しかしバケットの削除は元に戻りません。そのため*同じバケット名を使いたい場合*はバケットを空にするかオブジェクトを削除し、*バケット自体の削除をしない*よう注意しましょう。
参考：[ Amazon S3 User Guide](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/index.html)

## Amazon S3を有効活用しシステム全体の最適化を図ろう

*Amazon S3*は、*低価格*でありながら*可用性やアクセス性能*を*要望に応じて選択できる*柔軟性があります。多くの*インターネットアプリケーション*や*企業向けストレージ*としても実績があるため、AWS無料枠を有効活用しながら**システム最適化を図りましょう**。

Amazon S3とはAWSの提供するオブジェクトストレージのサービスを指します。Amazon S3はデータの保管庫として、インターネットアプリケーションから企業向けストレージとして活用が増えています。ここではその特徴や料金体系、利用方法を解説していきます。

Amazon S3はAWSの提供するオブジェクトストレージのサービスを指します

Amazon S3は高性能なストレージサービスを安価に提供し、データ容量の制限がありません

Amazon S3の利用方法は簡単でサーバーレスサービスとの連携等多岐なオプションが選択可能です

AWSのサービスであるAmazon S3とは？その特徴と利用方法を解説！

*DX*とは、*デジタルトランスフォーメーション*（Digital Transformation）の略です。2004年にスウェーデンのウメオ大学教授Erik Stolterman氏によって提唱されました。*経済産業省*は「**DX推進ガイドライン**」において、DXを以下のように定義しています。

「*企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのもの・組織・プロセス・企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること。*」
引用：[経済産業省 DX推進ガイドライン](https://www.meti.go.jp/press/2018/12/20181212004/20181212004.html)

現在*働き方改革*が求められており、*人手不足の解消*や*効率的な人員活用*が求められています。*デジタルを活用*することで、**企業のさらなる成長が期待**されています。DXが進むことで、以下の変革が進んでいくことが期待できるでしょう。

・*行動変容*
　リモートでの勤務体系や、リモートによる販売・接客・カウンセリング等の増加
・*モノのデジタル化*
　メディアのデジタル化、レンタルからストリーミング送信への転換、電子書籍の増加
・*知識や経験の活用*
　SNSを活用した情報発信やコンサルティング、ナレッジワーカーの増加
・*プロセス変革*
　物理的な業務の削減、例として承認フロー見直し、定型業務自動化

### 政府系機関のDX実現に向けた取り組み

政府系機関では、DXの実現に向けて相互に施策を連携し取り組みを強化しています。具体的に、*情報処理推進機構（IPA）*ではDXの実現に向けた取り組みの中で、既存システムのデジタル化のための*分析手法*を公開しています。**官庁系システム・民間システム問わず参考にできる**情報です。
参考：[情報処理推進機構 DXの実現に向けた取り組み](https://www.ipa.go.jp/files/000080851.pdf)

*政府CIOポータル*では、 *デジタル・ガバメント実行計画*を公表しています。本計画ではデジタル庁発足に伴い、*デジタル・業務改革*を念頭に**現行業務の見直しを図る**ものです。同様に、*行政サービス*においても**デジタルの活用を強く求めています**。
参考：[政府CIOポータル デジタル・ガバメント実行計画](https://cio.go.jp/digi-gov-actionplan)

*経済産業省のDXレポート*では、「*2025年の崖*」という刺激的なタイトルが書かれています。「2025年の崖」とは、現行のままDXが実現できない場合2025年以降、現行の約3倍となる**最大年間12兆円の経済損失**が生じる可能性をまとめたものです。対策として、*現状の見える化*・*ガイドライン策定*・*コストとリスク低減*・*システム契約方法の見直し*・*DX人材の育成と確保*が骨子となっています。
参考：[経済産業省 DXレポート](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transformation/20180907_report.html)

*自由民主党 「令和」時代・経済成長戦略*は、*第4次産業革命の成長目標達成*のために、*デジタルガバメントの推進*・*ICT活用による農林水産業の成長産業化および自動走行の推進*・*ESG投資*を柱としたものです。
参考：[自由民主党 「令和」時代・経済成長戦略](https://jimin.jp-east-2.storage.api.nifcloud.com/pdf/news/policy/139537_1.pdf?_ga=2.39613158.497346841.1558434012-1304618666.1558434012)

以上の検討状況から**政府および政府系機関全体がDX推進に舵を切っている**ことが分かります。

### DX推進における課題と現状分析

DX推進のために、産業界での対応状況とその現状課題が分析されています。

*経済産業省の産業界におけるデジタルトランスフォーメーションの推進*では、*情報処理推進機構（IPA）のDX推進指標 自己診断結果 分析レポート*の内容を議論していることが書かれています。*情報処理推進機構（IPA）のDX推進指標 自己診断結果 分析レポート*は、**約300社の自己診断結果をまとめたもの**です。

分析レポートによると、*素材や機械系製造業*の回答が多く見られます。デジタル化しやすい業種からDXの進展が見られると考えられます。同様に、*グローバル企業および大企業*がよりDXに積極的であることが分かります。
参考：[経済産業省 産業界におけるデジタルトランスフォーメーションの推進](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/dx/dx.html)
参考：[情報処理推進機構 DX推進指標 自己診断結果 分析レポート](https://www.ipa.go.jp/ikc/reports/20200528.html)

### 政府情報システムの方針は？

2018年6月に政府が発表した、*政府情報システムにおけるクラウドサービスの利用に係る基本方針*では「*クラウド・バイ・デフォルト原則*」が表明されています。具体的には、**クラウドサービスの利用を第1候補とする**ことが明記されています。そのため、*デジタル・ガバメント推進標準ガイドラインのクラウド利用方針に従い*、*システム化が順次進んでいます*。
参考：[内閣官房IT総合戦略室 政府情報システムにおけるクラウドサービスの利用に係る基本方針（案）](https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/cio/dai77/sankou.pdf)

「*クラウド・バイ・デフォルト原則*」といっても、どこのクラウドサービスでも問題ないわけではありません。クラウド利用方針にしたがったクラウドサービス事業者が選定されます。

*政府CIOポータルの第2期政府共通プラットフォームにおける、クラウドサービス調達とその契約に係る報告書*によると、*AWS*が選定され**クラウドサービス調達の仕様書はAWS利用を前提**とした仕様化が進んでいます。
参考：[政府CIOポータル　第2期政府共通プラットフォームにおける クラウドサービス調達とその契約に係る報告書](https://cio.go.jp/node/2704)

DX推進は、政府系システムの「*クラウド・バイ・デフォルト原則*」により*デジタル・ガバメント化*が進んでいます。*関連団体および民間企業*でもその採用が進んでいます。特に、*政府系システムおよび行政サービス*の実績を伸ばしている**AWSの事例が圧倒的に増えてきています**。以下のいくつか事例を挙げておきます。

### DXにおけるAWSのクラウドサービス事例

サービス・ツール・技術の記事（67ページ目）