AWSの*サブネット*は、*Amazon Virtual Private Cloud（VPC）*で設定する*ネットワークアドレス単位*を指します。ここでいう*サブネット*とは、一般的に**ネットワーク環境で用いるサブネットと同等**の考え方となります。
参考：[Amazon VPC ユーザーガイド VPC とサブネット](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/vpc/latest/userguide/VPC_Subnets.html)

*サブネット*とは、*IPネットワークを細分化*することを指します。記述方法は*CIDR表記*で、*IPアドレスのプレフィックス*として*ネットワークアドレス*の後に**スラッシュ（/）の後とネットワークアドレスビット数**を記載します。使用例は、*”10.0.0.0/16”*等が挙げられます。

*CIDR*（サイダー）は、*Classless Inter-Domain Routing*の略です。*IPネットワークのクラス*を*部分的に割り当て*て**IPアドレスの使用量を削減**します。*IPアドレス*は*プレフィックス*と*ホストアドレス*に分かれており、32ビットのIPアドレスはプレフィックスとして8ビット・16ビット・24ビットのいずれかを割当していました。そのため、ホストアドレスはクラスCで8ビット分クラスBで16ビット分しか割当できず、ホストアドレスをルーティング処理するため*多くのオーバーヘッド*が発生していました。

*CIDR*では、可変長サブネットマスク*VLSM（Variable Length Subnet Masking）*を用いるため、*IPアドレスの浪費を抑えてルーティング効率を向上*します。

分かりやすく言うと、従来の*クラスフル*に用いた*クラスA・クラスB・クラスC*の管理体系では*IPアドレス管理上の無駄*が生じてしまいます。そのため、*クラスレス*として必要なアドレス個数に合わせてネットワークアドレスとホストアドレスの**境界を任意に決定する方式**が考案され、現在広く利用されています。

*CIDRブロック*とは、*CIDRのプレフィックス*に基づいて*IPアドレスを解釈するアドレスのグループ*を指します。つまり、CIDRプレフィックスで記載した**IPアドレスの範囲**をCIDRブロックとして*ネットワーク割当や設定の対象アドレスとして指定する*ことができます。

*Amazon VPC*とは*Amazon Virtual Private Cloud*の略で、AWSアカウントで利用できる*仮想ネットワーク*を指します。Amazon VPCにより*IPアドレスおよびサブネットの管理・ルーティング・ゲートウェイの設定*等一連の**仮想ネットワークの制御**が可能です。
参考：[Amazon Virtual Private Cloud](https://aws.amazon.com/jp/vpc/)

## Amazon VPCとサブネットの使用方法は？

AWSでは最初のサービス利用手順として、*Amazon VPC*を作成します。その後、*CIDR表記を用いてサブネットを設定*します。これによって、コンピューティングサービスである*Amazon Elastic Compute Cloud（EC2*）の**インスタンスを起動**したり、**サービスを用いて外部通信すること**が可能です。
参考：[Amazon VPC ユーザーガイド VPC とサブネットの使用](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/vpc/latest/userguide/working-with-vpcs.html)

ここでは、*Amazon VPC*を**Amazon VPC コンソールを使用して作成**していきます。

（1）Amazon VPC コンソールを開く
（2）ナビゲーションペインで [VPC] を選択し、[サブネット作成] を選択
（3）必要に応じて VPCの詳細を指定
　　[Name tag]：VPC の名前を指定
　　[IPv4 CIDR ブロック]：VPC用の IPv4 CIDR ブロックを指定
　　[IPv6 CIDR ブロック]：IPv6 CIDR ブロックを VPC と関連付け
　　　- [Amazon 提供の IPv6 CIDR ブロック]：
　　　- [所有する IPv6 CIDR]：

コマンドラインツールを使用してVPC を作成する場合は、以下のコマンドを用います。
・create-vpc （AWS CLI）
・New-EC2Vpc （AWS Tools for Windows PowerShell）

### Amazon VPCでサブネットを作成・確認するには？

Amazon VPC で**サブネットを作成**するには、Amazon VPCからサブネットの IPv4 CIDR ブロックを指定します。同様に、 IPv6 CIDR ブロックがVPC に関連付けられている場合は、サブネットに IPv6 CIDR ブロックを指定可能です。具体的な手順は以下の通りです。

（1）Amazon VPC コンソールを開く
（2）ナビゲーションペインで [サブネット] を選択し、[サブネットの作成] を選択
（3）必要に応じて サブネットの詳細を指定
　　[Name tag]：サブネットの名前を指定
　　[VPC]：サブネットを作成する VPCを選択
　　[アベイラビリティーゾーン]：ゾーンを選択するかデフォルトの [指定なし] 
　　[IPv4 CIDR ブロック]：サブネットの IPv4 CIDR ブロックを指定
　　[IPv6 CIDR ブロック]：IPv6 CIDR ブロックを VPC に関連付け

コマンドラインツールを使用してサブネットを追加する場合は、以下のコマンドを用います。
・create-subnet （AWS CLI）
・New-EC2Subnet （AWS Tools for Windows PowerShell）

サブネットを作成したら、**ルーティングを設定**します。また、*サブネットの設定を確認*するには以下の手順で行います。
（1）Amazon VPC コンソールを開く
（2）ナビゲーションペインで [サブネット] を選択し、[サブネットの作成] を選択
（3）[詳細を表示]を選択

コマンドラインツールを使用してサブネットを記述するには以下のコマンドを用います。
・describe-subnets （AWS CLI）
・Get-EC2Subnet （AWS Tools for Windows PowerShell）

### Amazon VPCでサブネットを追加関連付けるには？

VPC に別の**CIDR ブロックを追加し利用する**ことが可能です。Amazon VPCで*CIDR ブロックを追加関連付け*たら、ステータスはassociatingになり*利用可能*となります。

具体的な手順は以下の通りです。
（1）Amazon VPC コンソールを開く
（2）ナビゲーションペインで [VPC] を選択し、[アクション][CIDR編集] を選択
（3）必要に応じ以下を選択
　　[Add IPv4 CIDR] を選択、追加するCIDR ブロックを入力
　　[Add IPv6 CIDR] を選択、IPv6 アドレスプールから IPv6 CIDR ブロックを割り当て
（4）[終了]を選択

コマンドラインツールを使用して CIDR ブロックを追加するには以下のコマンドを用います。
・associate-vpc-cidr-block （AWS CLI）
・Register-EC2VpcCidrBlock （AWS Tools for Windows PowerShell）

### Amazon VPCでサブネットでインスタンスを起動するには？

*サブネット作成とルーティング設定後*、**Amazon EC2 インスタンスが起動**できます。具体的な手順は以下の通りです。

（1）Amazon EC2 コンソールを開く
（2）ダッシュボードで[インスタンス起動]を選択
（3）[Configure Instance Details] [Network] を確認、インスタンス起動サブネットを選択
（4）[Next: Add Storage] を選択
（5）[Configure Security Group]で既存のセキュリティグループか新規作成
（6）[Review and Launch] を選択、確認後[Launch] を選択
（7）既存のキーペアを選択または新しいキーペアを作成、完了後[Launch Instances] を選択

コマンドラインツールを使用する場合は、以下のコマンドを用います。
・run-instances （AWS CLI）
・New-EC2Instance （AWS Tools for Windows PowerShell）

### Amazon VPCでサブネットを削除するには？

*サブネット*が**不要になった場合**には、以下の手順で削除します。
（1）Amazon EC2 コンソールを開く
（2）インスタンスの終了 参考：[AWS Amazon EC2 インスタンスの終了](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/terminating-instances.html)
（3）Amazon VPC コンソールを開く
（4）[サブネット]を選択
（5）該当サブネットを選択、[アクション]、[サブネットの削除]を選択

コマンドラインツールを使用してサブネットを削除する方法は以下の通りです。
・delete-subnet （AWS CLI）
・Remove-EC2Subnet （AWS Tools for Windows PowerShell）

*VPC*からの** IPv4 CIDR ブロックの関連付けの解除**をする場合は、以下の手順で行います。
（1）Amazon VPC コンソールを開く
（2）[VPC][アクション][CIDR の編集] を選択
（3）[VPC IPv4 CIDRs] で削除（IPv4の場合）
　 　 クロスアイコンを選択し、IPv6 CIDRブロックを削除（IPv6の場合）
（4）[Close]を選択

コマンドラインツールを使用して VPC から CIDR ブロックを削除するには、以下の手順を用います。
・disassociate-vpc-cidr-block （AWS CLI）
・Unregister-EC2VpcCidrBlock （AWS Tools for Windows PowerShell）

Amazon VPC コンソールを使用して** VPCを削除する**には、*先行して以下のコンポーネントを終了または削除*する必要があります。
・VPC 内のすべてのインスタンス
・VPC ピアリング接続
・インターフェイスエンドポイント
・NAT ゲートウェイ

VPCの削除手順は以下の通りです。
（1）上記コンポーネントの終了を確認
（2）Amazon VPC コンソールの起動
（3）ナビゲーションペインで [VPC] を選択
（4）削除する VPCを、[Actions][Delete VPC] を選択

コマンドラインツールを使用して VPC を削除するには、以下のコマンドを用います。
・delete-vpc （AWS CLI）
・Remove-EC2Vpc （AWS Tools for Windows PowerShell）

なお、*Amazon VPCを削除*することで*VPC設定および関連コンポーネントが削除されてしまいます*。そのため影響の有無含め事前に内容をご確認することをお勧めします。
参考：[Amazon VPC ユーザーガイド VPC とサブネットの使用](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/vpc/latest/userguide/working-with-vpcs.html)

## AWSのネットワーク設定を行いサービス構築を円滑に進めましょう

AWSで*外部との通信を行うため*には*ネットワーク設定が必須の作業*です。その中でも、*Amazon VPCの設定*は**最初の作業**となります。このネットワーク設定を確実の行うことで、*ネットワークエンジニア*・*サーバーエンジニア*共に**クラウド構築のスキルアップが図られる**でしょう。

AWSではサービス利用をするにあたりアカウント作成と管理、続いてネットワークの設定が求められます。この作業により、サーバーサービスの利用準備が完了します。ここでは、ネットワーク設定で必要とされるAWS VPCとサブネットの設定方法について説明していきます。

Amazon VPCによりAWSの仮想ネットワークが構築できます

Amazon VPCを用いてサブネットを設定し、外部通信が可能となります

AWSで用いるネットワークの用語は一般的なものですから多くのエンジニアにお勧めします

AWS VPCの作業は？VPCとサブネットの設定方法を解説！

RPAツールは、定型作業の業務負担や業務効率を向上させるために利用されます。少子高齢化が加速していく中でRPAツールは注目を浴びています。ここでは、RPAの詳細や需要に関して詳しく紹介しましょう。

**RPAとは「Robotics Process Automation」の略称で、ロボティックスプロセスオートメーションとも呼ばれます。RPAは定型作業などの業務プロセスを自動化する技術のことです。**アプリケーションに搭載されているマクロなどとは異なり、複数あるサービスの自動化を実施することが可能です。日本ではRPAは2015年頃より導入され、徐々に市場のシェアは拡大しつつあります。

RPAでは、データの集計・統合・入力・分析など人間に代わり、処理を行ってくれるのが特徴です。例えば、POSデータやExcelデータの入力などにも利用できます。AI・機械学習などが搭載されているRPAも存在するため、処理にエラーが生じても自己学習して修正できることもあります。

**RPAの需要は高く、今後も拡大していくことが予想されるでしょう。**RPAが急速に導入されるようになった背景の1つに、働き方改革があります。働き方改革を行う目的は、1人1人の意思・スキル・事情に応じて、多様で柔軟な働き方を選択できる社会を追求していくことです。また、少子高齢化などが原因で生産労働人口が減少している日本において、労働の生産性を向上させることも目的とされています。

また、業務を効率させるツールを開発・導入するためには、多くの工数や時間がかかります。導入してみた結果、費用対効果の観点からシステムを導入した後で契約終了となる事例も多くありました。**しかし、RPAでは比較的安価で簡単に導入できます。**RPAの国内市場は急激に伸びており、2019年に実施されたある調査によると、RPAの導入率は大手企業では50％以上、中小企業でもおよそ25％でした。*今後も技術の発展により、機能が充実することが予想されるため将来性は高いといえるでしょう。*

## RPAツールを比較する際のポイント

RPAツールの市場は、日を追うごとに急激に拡大しています。多種多様なサービスが出現する中、自社のニーズに合ったサービスを選択することは簡単ではありません。導入してみたものの、使いこなすことができなかった企業も少なくありません。**そのため、効率化すべき定型作業を明確にした上で、必要な機能が備わっているかどうかを確かめることが大切です。**また、必要な機能は備わっているけれど、機能が多くありすぎて使いづらいということもよくあります。ここでは、RPAツールを比較する際のポイントについて詳しく紹介します。

### 業務やシステム連携などの複雑さへの対応しやすさ

**単純作業だけではなく、条件によってシナリオが分岐する場合・入力の仕方を変更する必要がある場合・システムの連携が複数あり複雑である場合には、それらに対応した機能が必要です。**他にも複数のシステムを利用して、入力や保守などの作業を効率化したい場合には、システム間でスムーズに連携できるかどうかも把握しておくのが重要です。また、システムの外部連携を行う場合や拡張性に注力したい場合には、APIが公開されているどうかも確認しましょう。

**自社でシナリオの開発からロボットの管理までを実施する場合や、稼働させるロボットが多数ある場合には、開発・保守のしやすさも重要なポイントです。**例えば、Webページと連携したい場合は、Webページの画面を修正する度に、メンテナンスを実施しなければロボットは稼働しない事態が発生することもあります。*修正や不具合が起こった場合に、スムーズに対応できるかどうかや、事前対策が練られているかどうかも把握しておきましょう。*

ロボットを稼働させる数が多い場合には、負荷軽減させて効率的に運用する必要があります。そのためには、ロボットに関する稼働状態の分析を行うことが重要です。**自社で行うのが負担に感じる場合には、オプション料金はかかりますが導入・運用サポートがある料金プランのサービスを選択しましょう。**例えば、RPAに関して専門知識をもっているエンジニアがシナリオを作成・修正してくれるサービスや、ユーザー向けのRPA運用に関するセミナーの開催などが挙げられます。サポートを強みとしているサービスもあるため、検討してみてください。

ビジネスでは新しい試みをする際には、リスクを減らすために小さく始めるのが一般的です。RPAツール導入に関しても例外ではありません。**最初は今すぐにでも解決したい課題から導入を始め、費用対効果などの成果を確認します。そして徐々に社内全体にも拡大していくと失敗が少なく、スムーズに導入ができるでしょう。**

コストを削減することは大切ですが、将来的に拡大していく計画がある場合には、その計画に円滑に対応できるかどうかも重要です。例えば、WinActorやUiPathと呼ばれるRPAツールには、デスクトップ型から導入を始めて、後にサーバー型へも移行できるスケールアップの仕組みも整備されています。このようなサポート体制があると、スケールアップする際やプランの変更を行う際に、既存のロボットが次のプランでも問題なく稼働するかという不安が少なく済むでしょう。*したがって、導入プランについても詳しくチェックすることが重要です。*

ここでは、よく使用されている主要なRPAツールについて詳しく紹介します。

**UiPathは、優れた技術力で業界をリードしているUiPath社が提供しているRPAツールです。稼働シナリオの作成・実行・管理などの機能をモジュール化して、個別の製品として提供することで、中小企業から大手企業まで幅広く対応が可能です。**2017年に日本法人が設立され、2018年10月には完全に日本語に対応しているため、日本国内でも大手金融機関や大手広告代理店などを中心にRPAツールの導入実績を伸ばしています。UiPathではサーバーを利用して中央管理することが可能なため、大規模運用できます。またPCに対してUiPathをインストールすることで、デスクトップ型として自動化することも可能です。

*UiPathの特徴は、ブラウザ上のデータやデスクトップアプリケーションなどのさまざまなシステムのデータを読み込める点です。*ロボットのプロセスの修正・追加を行う際には、ドラッグ＆ドロップで簡単にできるため、直感的で使いやすいユーザーインターフェースといえるでしょう。また、ロボットのスケジューリング・作業負荷管理・報告・監査・監視などの管理業務は1点に集中させることが可能なため、安全性が保たれた状態で運用できるのも特徴です。
（参考：https://www.uipath.com/ja/ ）

**WinActorは、NTTアドバンステクノロジ社が提供しているRPAツールです。**導入企業は2,500社以上で、*国内シェアではトップ*を誇ります。一般的にデスクトップ型で利用するRPAツールですが、2017年9月にNTTデータ社が提供した「管理ロボ」と呼ばれるソフトをインストールすることで、サーバーによって一括管理することも可能となりました。例えば、Microsoft Office製品・ERP・OCR・個別に作成したシステム・共同利用するシステムなど、WindowsOSから操作するさまざまなアプリの作業を自動化することができます。完全に日本語対応しているのも特徴です。
（参考：https://winactor.biz/ ）

**BizRobo!は、RPA テクノロジーズ社が提供しているRPAツールです。400社を超える導入実績があり、高い評価を得ています。**豊富な実績があることから、ロボットの管理者や作成者向けのトレーニングサービスが用意されています。*そのためRPAツールを初めて導入する企業にとって、安心して導入・運用することができるでしょう。*Webサーバー1台だけで複数のロボットを作成可能で、同時運用することもできます。大規模なWebアプリケーションに適しているといえます。また、ロボットに学習させる業務フローを簡単に作成できるため、担当者がロボットを容易に使いこなすことが可能です。さらに、日本語によるトレーニングコンテンツも用意されているのも特徴といえます。
（参考：https://rpa-technologies.com/ ）

## 自社のニーズに合ったRPAツールを導入しよう！

これまでに、RPAツールの概要・比較する際のポイント・主要なRPAツールについて解説しました。**RPAとは、定型作業などの業務プロセスを自動化する技術のことです。近年では、働き方改革の影響などからRPAツールの需要は非常に高いです。**

しかし、近年のRPAツールには多種多様なものがあり、比較するのが難しいのが現状です。*RPAツールを比較する際のポイントとして「複雑さへの対応しやすさ」「RPAの開発・保守のしやすさ」「サポート体制」「導入プラン」などが挙げられます。*国内シェアNO1を誇るのが「WinActor」です。また、「UniPath」「BizRobo!」なども導入企業数は多いです。**自社に合うRPAツールを導入することが最も大切なため、自社の課題を明確にして適切なRPAツールを導入しましょう。**

RPAとは、定型作業などの業務プロセスを自動化する技術のことです。近年のRPAツールには多種多様なものがあり、比較が難しいのが現状です。当記事では、RPAツールの概要や比較する際のポイント、主要なRPAツールについて解説します。

RPAとは定型作業などの業務プロセスを自動化する技術

RPAツールを比較するポイントは「複雑さへの対応しやすさ」「RPAの開発・保守のしやすさ」「サポート体制」「導入プラン」など

国内シェアNO1を誇るRPAツールは「WinActor」

RPAツールを比較する際のポイントと主要なツールを紹介！

*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

サービス・ツール・技術の記事（70ページ目）