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本プログラムではオブザーバビリティにおける最新のトレンドのほか、新しいデジタルテクノロジーの導入に伴うIT運用課題をはじめ、企業のテクノロジーとクラウド戦略にどのような影響を与えるかについて語ります。

またAIOps、生成AI、オープンテレメトリーなど重要なトピックについて、オブザーバビリティの領域でどのようにテクノロジーが発展しているか、こうした情報を得ることが可能です。

このウェビナーではGoogle Cloud Next Tokyo 24での弊社講演「AIがより自然で優れたユーザー体験を提供するためのElasticの活用方法」の内容をカバーいたします。またElasticが考えるAI活用の将来像と現状の課題や具体的なRAGの活用方法についてデモを交えてご紹介いたします。

【概要】

-Google Cloud Next Tokyo ’24講演まとめ

• Learning To Rankとは何か

「生成AIの可能性とは？」このセッションではAWS Summit Japan '24にてElasticが講演した内容「Elasticsearch RAGとAmazon Bedrockとの連携がもたらすAIソリューションとは？」を網羅していきます。

更にはElasticsearchと生成AIを活用して、自社のデータから創出する価値をはじめ、データ保護、生成AIアプリの構成要素とElasticの技術要素に踏み込んでご紹介します。また特別セッションとして、このウェビナーでは弊社が6月6日にリリースした8.14での新機能にも触れていきます。

このウェビナーはElastic米国本社が実施したもので、日本語字幕をつけてお送りする「検索」の展望をお伝えするプログラムです。

昨年、ChatGPTが広く採用されたことで、生成AIは多くの人にとって耳にすることが多くなりました。

このウェビナーでは2024年以降における動向をはじめ、最新のイノベーション、新しい機能などに焦点を当てながら、検索テクノロジーの展望を分析します。

多くの組織においてデータの急激な増加に伴い、膨大な情報量が複数の環境に分散し、顧客や従業員が必要なときに必要なものを正確に見つけることが難しくなっています。

こうした環境において企業のあらゆる部署でElasticを活用頂くことで、より効率的に業務が進むと共に、顧客にとって素晴らしい体験を提供することを可能にします。

Elasticが持つ3つのソリューションをデモを通じてご紹介をいたします。

Elasticsearchによる生成AIの活用 (14:00~14:20)古久保 武雄

Elasticsearch 株式会社

Principal Solutions Architect

ChatGPTで一気に認知度が上がった生成AIですが、そのまま社内の業務に取り入れるのは簡単ではありません。このセミナーでは、生成AIを使い始めるために必要となる検討事項や、データ、LLM（大規模言語モデル)、ChatGPTのような生成AIとの接続やインテグレーションに関してRAG(Retrieval Augmented Generation)のデモを交えてご紹介いたします

ChatGPTで一気に認知度が上がった生成AIですが、そのまま社内の業務に取り入れるのは簡単ではありません。このセミナーでは、生成AIを使い始めるために必要となる検討事項や、データ、LLM（大規模言語モデル)、ChatGPTのような生成AIとの接続やインテグレーションに関してRAG(retrieval augmented generation)のデモを交えてご紹介いたします

このヴァーチャルイベントでは、Elastic 8.9 のエキサイティングな新機能と機能の更新について説明します。

より高速な検索パフォーマンス、強化された SIEM 機能、生成 AI でセキュリティ チームを強化する Elastic AI Assistant のベータ版、ハイブリッド検索のための Reciprocal Rank Fusion の技術プレビューなどを特徴とする Elastic 8.9 について詳しく説明します。

Elasticsearch は強力な検索・分析エンジンですが、それをどこまで活用できるかは入っているデータ次第です。このウェビナーでは、データを取り込むタイミングでデータの変換や整形する方法をお見せいたします。Elastic Stack を使ったデータの取り込み方法の紹介からはじまり、インジェストパイプラインを使うためのベストプラクティスをご紹介いたします。

主なトピック：

Elastic Securityを利用しているセキュリティチームの多くは、ミッションクリティカルなワークフローを最適化し、迅速かつ大規模な攻撃に対応し、アナリストの負担を軽減するためにTinesのノーコード自動化プラットフォームを利用しています。

このウェビナーに参加して、2 つの製品がどのようにシームレスに連携できるかを学びましょう。ほとんどのセキュリティチームが最優先に考える実際の例とユースケースをご紹介します。

Elastic machine learningの異常検知（Anomaly Detection)はオブザーバビリティ、セキュリティ、ビジネス分析まで幅広く使える汎用的な機械学習機能です。本ウェビナーではElasticの異常検知機能について、初めての方でも使って運用に活かせるようになるためのTipsについてご紹介します。

このバーチャルイベントではElastic 8.8での新機能をご紹介します。

Elastic 8.8によりモダンな検索体験、分散システムの可観測性、そして複雑な脅威への対応が可能となります。

ELSER (Elastic Learned Sparse Encoder)によるセマンティック検索、外形監視(Synthetic Monitoring)及びElastic Native Coonectorsの正式リリース、Amazon Kinesis Data Firehoseからのデータ投入などをご紹介いたします。

Elasticsearch 8.0から登場した、機械学習による自然言語処理（NLP）を使ったセマンティック検索についてご紹介します。

バージョン8.0からElasticsearchはベクトル検索という機械学習によるセマンティック検索の機能を実現しました。この機能を用いることで単なるテキストマッチではなく、テキストの意味を理解し、ユーザーが本当に求めているものを自然な言語表現で検索することが可能になります。また自然言語処理におけるデファクトスタンダードのライブラリであるPyTorchのモデルをインポートすることで、テキストのベクトル化の他にも質疑応答（Question Answering）や感情分析（Sentiment Analysis）のようなタスクをElasticsearch上で実行することができます。

このクイックスタートガイドでは、Elastic Cloud上でセキュリティ脅威をストリーミング、検出、視覚化するために、Elastic セキュリティを活用した、エンドポイントの構成方法を詳しく解説します。

本セミナーの主なトピック：

• Elastic セキュリティとは何か？
• Elastic セキュリティへのデータストリーミング
• Elastic セキュリティでのデータの視覚化

このバーチャルイベントではElastic 8.7での新機能をご紹介します。

クラウドワークロードの保護(CWP)やtime series database(TSDB)の正式リリース等、Elastic 8.7の新機能の最新情報をお届けいたします。。

ハイライト:

• Elastic Enterprise Search（エラスティック・エンタープライズ・サーチ）

従来のSIEMをセキュリティオペレーションに適用するとセキュリティユースケースによって分析内容が制限され、作業範囲がセキュリティデータのみに限定されます。また、制限されたSIEMライセンスコストにより、全体的なデータ収集が妨げられています。

セキュリティチームは豊富な可視性、自動検知と防御、合理化されたワークフローを必要としています。 現在お使いのSIEM は急速に進化するビジネスニーズに対応できていますでしょうか？

オンプレミス、クラウド、またはその両方で Elasticデプロイメントを管理しているかどうかに関係なく、Elasticsearch のデータをあるクラスターから別のクラスターにゼロまたは最小限のダウンタイムで移行することは簡単な作業ではありません。このウェビナーでは、クロス クラスター レプリケーション (CCR) を活用してElasticsearchの データを最低限のダウンタイムで移行する方法。クロス クラスターSearch (CCS) をセットアップして、Elastic Cloud とオンプレミス環境のElasticsearch クラスターの両方を検索し、異なるロケーションにあるデータをまるで 1 つのエンドポイントのデータを操作しているかのような方法について説明させていただきます。

Elasticsearchはログ、メトリクス、APMデータのレポジトリとして最適なプラットフォームです。すべての運用管理とトレースに関するデータを一箇所で分析することでインフラとアプリケーションのあらゆる局面を可視化することが可能となります。

Elastic APMはElasticsearchによって開発されているオープンで拡張性の高いAPMソリューションです。本セミナーでは、Pythonアプリケーションへのinstrumentationの方法をご紹介し、更にPythonアプリケーションのTransactionやボトルネックの分析を行うためにどのように監視を行うかについてご覧頂きます。

昨今は、従来からあるオンプレミスのシステムとクラウド型のサービスが混在している環境となっています。この混在している環境の中では、各システムごとに監視するためのツールが存在することで、運用の負荷が高まっていることが課題となっています。