こんにちは。オルターブースアドベントカレンダー9日目は古野が担当します。
12月5日と6日にされたMicrosoft Ignite The Tour Tokyoに初めて参加してきました。
Igniteでのアップデート情報は既にまとめられているため、こちらでは会場の雰囲気などをお伝えできればと思います。
Microsoft Ignite The Tour Tokyoとは？
米国で年に一度開催される Microsoft Ignite で最も人気の高い選りすぐりのコンテンツを世界中のお客様に。それが Microsoft Ignite The Tour のコンセプトです。 マイクロソフトのエキスパートはもちろん、各国のコミュニティも参加する技術トレーニングを通して、最新のソリューション開発手法やインフラ移行・管理のテクニックを学び、業界のリーダーや同業者と交流を深めることができます。 ※公式サイト抜粋
詳細については、公式にてご確認ください。
受付、ネットワーキング朝食会
今回は会場となる「ザ・プリンスパークタワー東京」へ歩いて行ける距離に宿泊しました。 受付開始は9:00からでしたが、どれくらい前に到着していた方が良いのかがわからなかったため、参加経験がある弊社メンバーに聞いて20分程前に着くようしました。
私が会場に着いた時には既に列ができており、目測で30～40名ほどが並んでいたと思います。
受付が開始してからはすぐに順番も回ってきて、スムーズに受付が完了しましたが、一緒に並んでいたMLBお兄さんはなぜか参加プレートの登録がうまく通らず、時間がかかっていました。(他にも同じようなことが起こっていた方がいたようです。)
受付後は朝食が配られており、セッション開始まで参加するルームなどを確認していました。
セッション
Microsoft Ignite 2019で公開された最新情報の照会から、活用方法・事例などを聞くことができました。
会場はde:code 2019と同じ会場でしたが、海外のスタッフが意外と多く対応されており、英語が頻繁に飛び交っていました。(英語よわよわな私には全然聞き取れず..)
セッション会場は
- シアターセッション
- 壁がないオープンスペースでのセッション
- ブレイクアウトセッション
- 各ルームでのセッション
- 小さいルームと大きいルームの2種類
- ハンズアウトセッション
- 参加できなかったの詳細わからず...
の３種類が用意されていましたが、セッションが始まる前に明らかに定員オーバーな場合は急遽ルームの移動などが発生したりして、参加者から少し不満の声も上がっていたようでした。
なお、我らが松本先生が登壇したセッションは300人が集まったそうです！！！
参加したセッション
今回、主に私は AI + 機械学習 のセッションに参加してきました。
多くのセッションでAzure Machine Learningを使用していましたが、その他にAzure Cognitive Search(旧Azure Search)やForm Recognizer(プレビュー)を使用してドキュメントからテキストと構造を抽出・利用するデモは印象的でした。
- Cognitive Searchで生の非構造化情報を検索可能なコンテンツに変換
- Web APIで検索を投げることができる
- 類似語辞書なども可能
- 細かい検索条件も可能
- Form Recognizerでドキュメントを解析
- テキスト、キーと値のペア、テーブルを正確に抽出
- ドキュメントの種類に応じてラベリング可能
PDFを解析して検索することもできるため、社内で電子化できる紙媒体の情報などは電子化して検索できるような仕組みを作っておくと探すときに便利かもな～っと思いながら聞かせて頂きました。
注意点としては、Form Recognizerは現在日本語に対応していないため、上記ようなことを試すのは日本語対応待ちということになります...
また、Azureのサービスとは別で印象に残った点としては、実際に各ツールをテストする場として架空の会社を建てて、その会社の運用・開発を行う体で各チームがそれぞれの開発・検証を行っていた点です。 架空の会社を建て、課題を作り、他のチームと共同で検証することでより実際の環境に近い状態での考察を行えるのではないかと感じました。
まとめ
初参加のMicrosoft Ignite The Tourで、要領がつかめず見逃してしまったセッションもありましたが、参加したかったセッションは概ね参加でき、新しい情報をInputすることができました。
会場ではMicrosoftのイベント用アプリが用意されており、ルームの変更などの通知はそちらに届くため、今後参加される方はアプリの導入をお勧めします。 ついでに入場のバーコードなどもアプリで発行できるようにしてもらえると有り難いです！(願望)
また今回Inputしたものは、私は現在マイソースファクトリーの開発に携わっており、AI・機械学習の技術を用いて何かプラスαな要素を追加できないかと考えています。 マイソースファクトリーに新たな要素が追加された際は(可能であれば)Outputさせていただきます！
