編集業務のDXにR&Dチームが本気で挑んでいる話

[sy34]

セッションタイトル (必須)

• セッションのタイトルをイシュー件名に最大40文字程度で入力しました

連絡先の登録 (必須)

• 私は、こちらのフォーム に必要事項を記入してsubmitしました

セッションのアブストラクト (最大250文字) (必須)

朝日新聞社のR&Dチームでは、編集業務の効率化のための文字起こしサービスを開発しています。
本セッションでは、AWS Step Functions + AWS Lambdaを利用して高速・高精度な音声認識パイプラインを構築した話をご紹介します。
従来のシステムの課題、アーキテクチャ選択の経緯や実装の工夫・Tips、開発環境の整備での苦悩などを余すことなくお伝えしたいと思います。

セッションについての補足情報 (最大800文字) (任意)

セッションの詳細については以下を考えています。

• 新聞社×DX
  • 朝日新聞社が抱えている課題
  • 文字起こしサービスについて
• 高速で高精度な文字起こしへの挑戦
  • 実現したいこと
  • アーキテクチャー紹介
  • 実装の工夫とTips
• まとめと今後の展望
• 余談：R&Dチームがユーザーインタビューしている話

「実装の工夫とTips」では、特に以下の知見を共有する予定です。

• Step Functions
  • エラーハンドリングとアラート：設計・通知内容・EventBridgeの活用など
  • 分散マップ：許容障害閾値設定・CDK対応など
  • リトライ設定：Lambdaのタイムアウトへの対応
• Lambda
  • 大規模モデルをLambdaで動かすために工夫した話
  • Lambda Layer：Zip/コンテナデプロイへの対応 with CDK
  • Lambda Powertools：活用方法
  • Lambda Insights：導入方法の工夫と監視
• EFS
  • EFSを使った機械学習モデルの自動デプロイ機構を整えたが、大失敗した話
• CDK
  • アプリ開発とインフラを分離するようなディレクトリ構成を模索した話
  • スタック分割・依存関係：AWS Systems Manager Parameter Store・cdk.context.jsonの活用

セッション時間

45分

想定受講者の知識レベル（必須）

中級 - セッションの中心となるトピックを触ったことがある、現在勉強中である方向け

想定受講者の開発対象やロール・役割 (複数選択可) (必須)

Web バックエンド / サーバーサイド開発, DevOps / Infrastructure as Code

想定受講者の業種・業界・業態 (複数選択可) (任意)

No response

セッションのトピック (複数選択可) (必須)

Web バックエンド / サーバーサイド開発, DevOps / Infrastructure as Code, アプリケーションアーキテクチャー

セッションの技術カテゴリー (複数選択可) (必須)

サーバーレス, コンテナ, AI / 機械学習 全般

セッション内で登場する主な AWS サービス (任意)

AWS Lambda, AWS Step Functions, AWS CloudWatch, AWS CDK, AWS EFS