遠山 仁啓
Amazon Web Services WWPS - Healthcare, Principal Business Development Manager
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東京都生まれ。東京医科歯科大学 非常勤講師。大学では情報学を専攻。独立系大手SIerを経て、2003年 Microsoft へ入社し 2018年まで15年間在籍。Microsoft Japan Healthcare Team 設立準備室を経て チーム起ち上げ、以降医療機関・医療関連ベンダーへのハイタッチセールス、市場開発、ソリューション開発、学会・イベント登壇、執筆などに従事。 2018年8月に Amazon Web Services へ移り Healthcare Team 起ち上げ。AWS World Wide Public Sector 所属。2018/8～2020/12 Senior Solutions Architect、2021年1月より Senior Business Development Manager。
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AWS、ヘルスケア業界向け「Amazon HealthLake」を一般提供--まず米の一部リージョンで
遠山 仁啓Amazon Web Services WWPS - Healthcare, Principal Business Development Manager
Healthcare , Medical に特化した3つ目のサービス「Amazon HealthLake」がGAしました。昨年12月の「re:Invent」での発表後、日本のユーザー様を含む多くの方にプレビュー版への検証に参加頂き、貴重なFBを頂戴しました。
医療に特化したデータレイクはグローバルでとても多くのニーズがあった為、この「Amazon HealthLake」というサービスが誕生しました。ペタバイト規模の医療データを保存・変換・クエリ・分析できるサービスです。
最も特徴的なのが「Transform」の機能。NLP(自然言語処理)を使い、DocumentRefernceの非構造化データを解釈して、HL7 FHIR 拡張として構造化したデータを付加することが出来ます。
HIPAA適合しており、まさにヘルスケア領域ですぐに活用できるデータレイクサービスです。
隠れた日本最強の通信インフラ「SINET」、学術以外へ開放なるか
遠山 仁啓Amazon Web Services WWPS - Healthcare, Principal Business Development Manager
医療機関でSINETが利用出来るのはナショナルセンター、大学病院と学術研究組織がある施設になります。ですので、中核病院と連携先医療機関がネットワークを通じて連携を行う場合、対象外の施設はIPSec VPNで接続するなどの運用に実際はなっています。
SINETの環境を持つ医療機関がAWSを活用する場合、AWSとSINETを繋ぐネットワークの敷設が既に成されている為、申請をすれば安価で高速な閉域網サービスであるSINETを通じてAWSへ接続することが可能です。現在は東西にエッジロケーションがあります。
記事中に出てくる国産初の手術支援ロボット”hinotori”の製造販売を行っているメディカロイドさんはAWSを活用しておられ、先日行われたAWS主催”ヘルスケアクラウドセミナー”に登壇頂き、その時の様子は以下サイトから動画で閲覧することが出来ます。
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/healthcare-cloud-seminar/
MUFGがリスク計算の仮想マシン費用45％削減、AWSスポットインスタンス活用法
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スポットインスタンスは Amazon EC2の空きキャパシティを活用することで、最大90%の値引きを行う購入オプションです。常時稼働が必要な、例えば電子カルテのようなワークロードには向かないですが、中段に強いワークロード、例えばHPC用途で一時的に高負荷な計算処理をさせたい場合には抜群のコスト効果を発揮します。
ゲノム解析や創薬の領域では既に当然のように活用されていて、学会などでもその活用方法がシェアされています。
金融業界での事例は珍しいですが、いかなる業種においても中段可能なHPC用途のワークロードでは効果を発揮すると思います。
オンライン診療の規制緩和にいち早く対応したMICINの新機能開発
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オンライン診療を手掛けるMICINさんは、コンテナ/サーバーレスの技術を採用し、ビジネス上の差別化を生まない機能開発にマネージドサービスとパートナーソリューションを活用しています。スケーリングやデプロイの自動化によって、運用・開発のオーバーヘッドが最小限になり、COVID-19に伴う需要増にも対応されました。
薬局専用・電話服薬指導サービスの開発については、限られたエンジニアリソースの中、超短期開発を実現しています。
また、オンライン診療の普及に向けたエビデンス構築や、医師・患者のサービス利便性の向上のため、BIツールもうまく活用されています。
川重やドコモ、手術ロボを5Gで遠隔操作 実証実験を開始
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国産初の手術支援ロボット「hinotoriサージカルロボットシステム」。この hinotoriの付加価値向上のために構築したサービスプラットフォームである、Medicaroid Intelligent Network System はAWS上で稼働しています。
先日開催した「AWSヘルスケアクラウドセミナー」にて、メディカロイド様、シスメックス様にこの事例を解説頂いております。
講演動画とスライドが閲覧出来ます。
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/healthcare-cloud-seminar/
【キーマンウォッチ】 2021年は「業種ごとのソリューション提案」と「基幹システムのマイグレーション」を推進――、AWS・長崎忠雄社長
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医療・研究領域において、重要なデータのバックアップ先として東西に跨ったGeo Replicationのニーズは、大阪がローカルリージョンであった時から多くありました。今後は日本全国の医療機関・研究組織の皆様がバックアップやBCP対策としてはもちろん、レイテンシーの観点から自由に東西のリージョンを選択、設計することが出来ます。
Amazon Connectは国立がん研究センターのがんゲノム情報管理センター（通称：C-CAT）でも採用されていますが、医療機関の受付、新設された組織・部門、この1年ではやはり保健所で採用されています。
海外では「Amazon Lex」や「Amazon Polly」といったAIサービスと組み合わせることで、AIチャットボットによる自動対応をしているNHSなどの事例があります。
AWS、アレクサと同様の会話理解力を持つ「Amazon Lex」日本語対応を発表。日本語で会話する音声ボットやチャットボットが開発可能に
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「Amazon Lex」は、音声やテキストを使用して、対話型インターフェース、つまりチャットボットを構築するサービスです。
Alexaと同じ会話エンジンを活用して、高性能な音声認識および言語理解の機能が備わっており、日本語対応について問い合わせが多かったサービスの一つです。
UKの国民保険サービスを司るNHSは、クラウド型のコンタクトセンター「Amazon Connect」に、この「Amazon Lex」と、テキスト情報を音声で生成するAIサービス「Amazon Polly」を組み合わせて利用することで、AIチャットボットを活用したコールセンターをクラウド上に実装しています。
これまで約450人のオペレータが、年間に500万コールを処理していましたが、現在では実にその約4割をAIで捌いています。
コニカミノルタ、AWSとの5年間の連携で精密診断基盤のグローバル展開を目指す
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国内のヘルスケア領域でも構造化・非構造化を問わず、大量のデータをクラウドへ格納するデータレイク活用の取組みが出てきています。最近では日本医学放射線学会様の医用画像の事例があります。
https://special.nikkeibp.co.jp/atcl/NXT/20/aws1118
グローバルではこの潮流は以前からあり、それに対応する為に記事の中にある「Amazon HealthLake」を発表しました。
データをクラウドへ移行する際に、機械学習を用いた自然言語処理によってデータのキュレーションを行うと共に、グローバルにおいて医療情報のデータ交換の標準規格として本格活用が始まっている"
HL7 FHIR"への変換も行います。また法令順守の為、HIPAA適合サービスになっており、まさにヘルスケアに特化したデータレイクサービスです。
現在はプレビュー段階ですが、コニカミノルタプレシジョンメディスンさんを始め世界中から利用申請を頂いており、参加ユーザ様のFBを反映させた後、正式にローンチする予定です。
第20回 個人の経験を全員の経験に ―6ヵ月で18名のAWS人材を育成したオムロン ソフトウェアの成功へのスパイラル
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欧米ではクラウドを採用する = "自分で運転する”という考え方が浸透しています。
これまでのオンプレミスと同様、システムに関わる内容はSI業者さんへ丸投げするのではなく、自分たちで把握し、極力自走するように体制を変えることで、コストメリットを享受する。
クラウドを活用することで、機器の故障の心配やデータ消失のリスクをかなり低減させることが出来、運用・保守に関するリソースが一部不要になるなどインフラ管理の負担から大分解放されます。
また、競合他社との差別化要因にならない”Commodity IT”はクラウドへ任せてしまい、エンジニアリソースは価値の高いサービス開発に振り向けるべきである、という考え方があります。
これらの理由から、自社内でクラウドに対応出来る人材を増やそうという企業が、日本国内でも増えてきています。
AWSが大阪にスタンダードリージョン開設 ローカルリージョンから"昇格"の背景は
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これまでは申請頂いたお客様に対して、規制対応などの観点で必要なお客様へ限定的にお使い頂いてた大阪ローカルリージョンが、スタンダードリージョンとして使って頂ける環境になりました。
今後はAWS Account作成後、マネージメントコンソールから、東京・大阪をユーザーの方が自由に選択出来るようになります。
ヘルスケア関連のお客様でも重要なデータをAWSで管理する際に、DRやバックアップの観点で、地域を跨ったGeo Replicationのニーズは高く、大阪ローカルリージョンを活用抱いている事例がありました。
今後はレイテンシーの考慮が重要なHIS（病院情報システム）利用の観点でも西日本のお客様に使って頂きやすくなると思っています。
AWS、機械学習で量産品の不良を見分ける「Amazon Lookout for Vision」の本サービス提供開始
遠山 仁啓Amazon Web Services WWPS - Healthcare, Principal Business Development Manager
コンピュータービジョンを使用して視覚表現の欠陥や異常を発見する機械学習サービス「Amazon Lookout for Vision」という新しいサービスの提供が開始され、医療業界の導入企業として、グローバルで高度な医療機器を提供しているGE Healthcare Japan様の事例を公開しています。
https://aws.amazon.com/jp/lookout-for-vision/
工場全体で製品の欠陥を検出する速度、一貫性、精度をプログラム的に改善できる可能性に、期待がされています。
クラウドシフトはこの2-3年がピーク - アクセンチュア 西村氏
遠山 仁啓Amazon Web Services WWPS - Healthcare, Principal Business Development Manager
調査会社ガートナーの"Magic Quardrant for Cloud Infrastructure as a Service , Worldwide"でも、2017年までは14社が評価対象となっていましたが、2018年から6社のみが評価対象となっています（2020年は1社追加されて7社）。
https://blogs.itmedia.co.jp/business20/2019/11/awsmicrosoftgooglealibaba_cloudoracleibm_magic_quadrant_for_cloud_infrastructure_as_a_service_worldw.html
ガートナーは”クラウドへの移行について「モード1」「モード2」というシステムの特性に応じて分類するアプローチを提唱”し、
”「モード1が仮想ホスティングの延長だとすれば、モード2はサービス部品の集合体と考えるとわかりやすいでしょう。”と述べています。
https://news.mynavi.jp/itsearch/article/cloud/4464
メガクラウドへの移行を考える時、モード２であるサービス部品の集合体をいかに使いこなせるか、モード1とモード２の認識のギャップをいかに理解できているかで、利用者に大きな格差が生まれてきています。
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