新しいテクノロジーが次々と生まれる中で、エンジニアとしての「自信」を保つことが難しいと感じることはないでしょうか。

「ある技術・領域を完全に理解した」と思った次の瞬間、自分は無知だと気付いて落ち込むこともあります。挑戦したことのない分野に一歩踏み出すとき、働く場所・ライフステージが変わったとき……、長いエンジニア人生の中で、壁を感じる場面があるかもしれません。

このセッションでは、こうした状態から脱却する手段の1つとして「居場所を見つける」ことにフォーカスしました。アメリカ、ヨーロッパ、アジアで開発者としての実績を持ちながら開発者コミュニティーとも深く関わってきた AWS アジアパシフィック DevRelマネージャーのKris Howardを招き、居場所を見つけられない要因として考えられるアンコンシャスバイアス、インポスター症候群などを例に、実体験を取り上げながら、JAWS仙台（東北）支部よりAPN Ambassadorである熊谷 有輝子さんをゲストにお招きし、ともに居場所を見つける方法を議論します。

Amazon Web Services, Inc.
Head of DevRel APAC
Kris Howard

Kris Howard は20年以上に渡りインターネットの世界でビルダーとして貢献。オーストラリアの Canva や Channel Nine な どの企業で、開発者、ビジネスアナリスト、マネージャーを歴任してきました。アジア太平洋地域の AWS Developer Relations の責任者であり、世界中の技術イベントで定期的に講演を行っています。また、Women at Amazon のグローバルボードに参加し、シドニーのテクノロジーリーダーズコミュニティの運営に携わっています。

株式会社ビッグツリーテクノロジー＆コンサルティング
DX事業部 マネージャ・CcoE
熊谷有輝子 氏

株式会社ビッグツリーテクノロジー＆コンサルティングにてシステム基盤構築支援、CCoE設立・運営支援に従事。また同社社員のクラウド教育を担当。2022年よりAWS Ambassador。夫の転勤により宮城県に移住後は、JAWS東北支部の運営として活動。現在妊婦で、夏から約1年弱産休・育休取得予定。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社
ソリューションアーキテクト
白石 一乃氏

知らないことに挑戦するとき、自分の想定より習得の時間がかかってしまったときに落ち込むことがある
新しい知識を習得するときのコツは？
→まずメンターを見つけるのが良さそう。

ChatGPT をはじめとした生成系 AI (Generative AI) の話題が急速にトレンドになった背景には、大規模言語モデル (Large Language Model, LLM) の性能向上があります。アプリケーション開発者を取り巻く環境も大きく変化し、日々の開発の中でコーディングをサポートする相棒として Amazon CodeWhisperer を利用したり、あるいは Generative AI の API を使ってプロダクトの新機能を急いでリリースしたりなど、実際に触れている方も多いのではないでしょうか。 しかし、その便利さの裏側では何が起こっているのかご存知でしょうか? LLM とは何で、そのモデルは誰がどう作っていて、そこにはどういう技術的挑戦があるのか。LLM 時代において開発者として生きていくために何ができるのか。このセッションでは Generative AI / LLM に率先して取り組む CTO や日本語 LLM 開発者、LLM を用いたコーディング支援サービス Amazon CodeWhisperer の GM など有識者をお招きし、その考えや現在の取り組みをお伺いします。今日から一段解像度をあげて LLM と付き合っていける、一歩先の見通しを持った開発者になりましょう。

株式会社LayerX
代表取締役 CTO
松本 勇気氏

東京大学在学時に株式会社Gunosy入社、CTOとして技術組織全体を統括。またLayerXの前身となるブロックチェーン研究開発チームを立ち上げる。2018年より合同会社DMM.com CTOに就任し技術組織改革を推進。大規模Webサービスの構築をはじめ、機械学習、Blockchain、マネジメント、人事、経営管理、事業改善、行政支援等広く歴任。2019年日本CTO協会理事に就任。2021年3月よりLayerX 代表取締役CTO就任。開発や組織づくり、及びFintechとPrivacy Techの2事業の推進を担当。

株式会社サイバーエージェント
AI事業本部 基盤モデル事業部 機械学習エンジニア
石上 亮介氏

2021年 株式会社サイバーエージェント 中途入社。AI事業本部で「極予測LP」の開発、大規模言語モデル（LLM）をはじめとした基盤モデルプロジェクトのリードを担当。画像やテキストを対象としたマルチモーダルなAIの社会実装に従事している。

Amazon Web Services, Inc.
Director, Software Development, GM Amazon CodeWhisperer
Doug Seven

Doug Seven は、開発者の IDE にリアルタイムでコードを生成し、ソフトウェアの迅速な構築を支援する AI コーディングコンパニオン、Amazon CodeWhisperer のゼネラルマネージャーを務めています。ソフトウェア開発者が日々経験する生産性を向上させ、労力を軽減するために、生成系 AI をソフトウェア開発にどのように適用できるかに焦点を当てています。10 年以上にわたってツールによる開発者の生産性向上に注力した後、ヘルスケアデータサービス、地理空間・地図サービス、コネクテッドビークルサービスなど、さまざまなクラウドベースサービスの開発をリードしてきました。技術や技術開発において、よりシンプルにすることでその有用性、使いやすさ、価値を高めることに注力し、新しい破壊的な機会を特定し実行できる多様なチームを構築し導くことで、物事を合理的に使いやすくしたいという欲求に駆られています。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社
ソリューションアーキテクト/デベロッパーリレーション
久保 隆宏氏

2021 年より AWS の機械学習領域専門のデベロッパーリレーションに従事。 AWS が機械学習をはじめるのに最適なプラットフォームになるよう、戦略の立案、コンテンツの開発、フィードバックの収集に基づくサービス開発チームへの提案まで一気通貫で活動。近年特にプロダクト開発チーム向けの ML Enablement に注力して活動。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社
シニア スタートアップ ML ソリューションアーキテクト
針原 佳貴氏

AWS ソリューションアーキテクトとして、2018 年よりスタートアップ企業の技術支援に従事。以来、機械学習や量子コンピューティングなどの Deep Tech 分野を軸足とし、起業から Exit まで様々なフェーズ、特に近年はユニコーン企業含むミドル・レイターステージのスタートアップを中心に担当。

Amazon CodeCatalyst は、リポジトリ・開発環境・CI/CD パイプライン・レポート・Issue 管理を包括した統合 DevOps サービスで、開発者の皆さんのチーム開発を支援します。昨年の re:Invent で発表され、4/20 に一般公開されました。この新しいサービスを実際に使ってみませんか？このワークショップでは開発プロジェクトを作り、開発環境を構築して、チケットを起票して、コードを変更し、テスト・デプロイのパイプラインを作ってリリースするまでの一連の流れを体験できるようになっています。CodeCatalyst に興味はあるけど、まだ使ったことがない、そんな方にオススメです。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 田中 創一郎氏
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 松本　雅博氏

今考えているその構成、もっと進化できるかも？このセッションでは、とあるゲームのアーキテクチャを対象に、AWSのSAによるアーキテクチャレビューの要領で検討ポイントを洗い出し、ステップバイステップで2023年における最新アーキテクチャへブラッシュアップしていきます。AWSのソリューションアーキテクトが普段行っているアーキテクチャレビューを疑似体験しながら、要件に応じたサービスの選択肢や設計・実装のポイントを理解いただける内容となっています。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社
DNBソリューション本部 Game Techグループ エンタープライズソリューション部　ソリューションアーキテクト
西坂 信哉氏

よく似てるサービスと機能、いっぱいありますよね？例えば、API キーやパスワードを保存するには Parameter Store を使うべきか、Secrets Manager を使うべきか…ETL のオーケストレーションを Step Functions でやるべきか、あるいは…。
そんな選定の時に出る疑問を、徹底的な解説で解消します！
ユースケース別で解説するので、こういうときにそもそも有効なサービスはどれか、についても学べるかもしれない！

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 合同会社
スタートアップ事業本部 ソリューションアーキテクト
Torgayev Tamirlan氏

2018 年、株式会社サイバーエージェントに新卒入社し、2020 年からアマゾン ウェブ サービス ジャパンのソリューションアーキテクトとして国内のスタートアップ企業を支援。データ分析、Infrastructure as Code、コンテナ、サーバレスを中心に支援、発信をしている。

執筆者プロフィール：（當眞 尚平）
AWSエンジニアです。インフラ案件上流（要件定義）から下流（運用）までこなします。
・得意分野：IaC（Terraform、CDK）
・AWS認定：SAP、SAA、DVA、SOA、DOP、MLS、DAS、SCS
・直近の目標：MLOpsエンジニアになる
・SHFITでやっていること：IaC、CI/CD