AWS、未来の働き方の概念を変える Amazon Q を発表

投稿日: Dec 13, 2023

セキュリティとプライバシーを念頭に置いて構築された新タイプの生成系 AI アシスタントにより、社内のデータと専門知識を利用して、質問への回答、問題の解決、コンテンツ作成、行動を起こすことが可能に

Accenture、Amazon、BMW Group、Gilead、Mission Cloud、Orbit Irrigation、Wunderkind など多くのお客様やパートナーが Amazon Q 利用に高い期待

※本プレスリリースは、現地時間 2023 年 11 月 29 日に米国で発表されたプレスリリースの抄訳版です。

（ラスベガス — 2023 年 11 月 29 日）Amazon.com, Inc.（NASDAQ: AMZN）の関連会社である Amazon Web Services, Inc.（AWS）は、同社年次イベント AWS re:Invent において、業務での利用に特化し、お客様のビジネスに合わせてカスタマイズできる新しいタイプの生成系 AI アシスタント「Amazon Q」を発表しました。お客様は、自社の情報リポジトリ、コード、エンタープライズシステムから情報を得ることで、差し迫った問題に対する迅速かつ適切な回答を受け取り、コンテンツを作成し、また、行動を起こすことが可能になります。Amazon Q は、タスクを効率化し、速やかな意思決定と問題解決を可能にし、業務おける創造性を高め、イノベーションを促進するための情報とアドバイスを従業員に提供します。企業のお客様の厳しい要件を満たすよう設計された AmazonQ は、お客様の既存の ID、役割、権限に基づき、個々のユーザーに合わせて対話をパーソナライズすることが可能です。なお、Amazon Q では、企業のお客様のコンテンツを基盤モデルのトレーニングに使用することはありません。Amazon Q は、AWS 上で構築を行い、自社内で業務を遂行し、ビジネスインテリジェンス（BI）、コンタクトセンター、サプライチェーン管理用の AWS アプリケーションを使用しているお客様に生成系 AI アシスタントを提供することで、あらゆる業界のあらゆる規模の組織で生成系 AI を安全に使用できるようにします。Amazon Q は現在プレビュー版がお客様に提供されていますが、Amazon Q in Connect は一般利用可能で Amazon Q in AWS Supply Chain は近日中に一般提供が開始される予定です。Amazon Q の詳細については aws.amazon.com/q をご参照ください。

AWS のデータ & 人工知能（AI）担当バイスプレジデントであるスワミ・シヴァスブラマニアン（Swami Sivasubramanian）は、次のように述べています。「生成系 AI により、情報の検索や新しいアイデアの探索から、アプリケーションの記述や構築まで、さまざまなことに対する人々の取り組み方を変容する技術的変化が急速に進む可能性があります。AWS は、生成系 AI 専用のインフラストラクチャ、ツール、アプリケーションというスタックの 3 つの層すべてでソリューションを提供し、お客様に生成系 AI を活用していただけるよう支援しています。AWS では、複雑で高価なテクノロジーを民主化すべく、データファーストのアプローチとエンタープライズグレードのセキュリティおよびプライバシーを最初から取り入れることで、規模や技術力を問わず、あらゆるお客様がそれらのテクノロジーにアクセスできるように取り組んできました。Amazon Qは、 AWS のそうした歴史に基づき生み出されています。お客様が AWS 上で構築している場合でも、社内のデータやシステムを利用している場合でも、あるいはさまざまなデータやビジネスアプリケーションを利用している場合でも、どのような状況であれ、業務環境に生成系 AI を取り入れることで、Amazon Q は生成系 AI スタックのアプリケーション層への強力な追加機能となり、あらゆる組織の新たな可能性を切り拓きます」

生成系 AI を用いたチャットアプリの登場は人々の想像力を刺激し、これを機に何が可能であるかについての理解が深まることとなりました。しかし、人々が業務でこれらのソリューションを使用するには、まだ障壁が残っています。具体的には、これらのチャットアプリは、お客様のビジネスやデータ、顧客、業務、従業員が、どのような仕事をし、誰とやり取りをするか、どのような情報を使うのか、何にアクセスできるのかといったことを知りません。さらに、これらのソリューションには、従業員が日々の業務において安全に使用するために必要なセキュリティとプライバシーの機能が最初から備わっていなかったため企業は、アシスタントの構築後にこれらの機能を追加する必要がありました。こうした場合、アシスタントの基本設計にセキュリティを組み込むほどの有効性を得ることができないため AWS は Amazon Q を開発し、お客様がすべての従業員のために生成系 AI のメリットをフルに引き出せるようにしました。

AWS 上でのアプリケーションとワークロードの構築、デプロイ、運用をアシストするエキスパートとしての Amazon Q
今日、開発者と情報技術（IT）担当者には、最新の技術開発に追随すること、新しい機能をすばやく設計して提供すること、アプリケーションとワークロードのエンドツーエンドのライフサイクルを管理すること、そして新機能の構築と既存の機能の保守に関して、競合する優先順位のバランスを取ることが求められています。これらすべてをこなすには膨大な労力が必要であり、本来取り組むべき業務に集中することが難しくなります。特定の機能がどのように動作するかといった単純な質問に回答しようとしている場合でも、特定のワークロードにふさわしい Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）インスタンスを見つけるといった込み入った質問に回答しようとしている場合でも、お客様はドキュメントやパブリックフォーラム、同僚との会話などを通じて、状況を理解するのにかなりの時間を費やすことになります。一旦、アプリケーションが稼働し始めると、それを維持するためにさらなる時間とリソースを要します。例えば、ネットワーク接続の問題のトラブルシューティングでは、チームのメンバーからアドバイスやサポートが得られない場合、問題を診断して、リソース間の適切な接続を確認し、ネットワーク構成の詳細を確認するという作業を速やかに進める必要があります。統合開発環境（IDE）において、開発者が同僚からプロジェクトを引き継ぐ場合、基本のプログラミングロジックを理解するために、過去に記述されたコードを、時間をかけて調べなければなりません。また、取り組んでいるプロジェクトの種類に関係なく、コードを継続的にデバッグ、テスト、最適化する必要があり、新機能を構築するための時間が十分に確保できなくなります。これらすべての段階で、開発者や IT 担当者は AWS Management Console とドキュメント、IDE、同僚とのチャットルームの間を常に行き来しなければなりません。アプリケーションの計画から保守までのプロセス全体で生じる問題を解決するための包括的な情報源は存在しないのです。

17 年をかけて培われた AWS の知識と経験に基づきトレーニングされた Amazon Q は、開発者や IT 担当者が AWS 上でアプリケーションとワークロードを構築、デプロイ、運用する方法を変革します。AWS Management Console、ドキュメンテーションページ、IDE、および Slack などのサードパーティのチャットアプリから、対話型インターフェイスを使って Amazon Q にアクセスすることが可能です。Amazon Q は、AWS Well-Architected Framework のパターン、ベストプラクティス、ドキュメンテーション、ソリューション実装について熟知したエキスパートであり、新しいサービスや機能の探索、速やかな開始、なじみの薄いテクノロジーの学習、ソリューションの設計、トラブルシューティング、アプリケーションのアップグレードなどを容易に行えるよう支援します。AWS の機能について質問をして、簡明な回答とアドバイスを得る（例：「Amazon Bedrock のエージェントについて教えてほしい 」）、AWS のサービスがどのように機能するのかを調べる（例：「DynamoDB テーブルにはどのような拡張の制限があるのか ?」）、ソリューションを構築するための最適な方法を探す（例：「イベント駆動型アーキテクチャを構築するためのベストプラクティスにはどのようなものがあるのか ?」）、自社のユースケースにふさわしいサービスを見つける（例：「AWS 上でウェブアプリを構築する方法にはどのようなものがあるのか ?」）といったことが可能です。質問に応じて、Amazon Q は引用や情報源へのリンクを含む簡潔な回答を返します。お客様は、詳細を確認したり、ワークロードに最適な選択肢を見つけたり、開始するための基本的なステップについて理解するために、何度でも補足の質問をすることができます。また、Amazon Q を使用して、お客様のワークロードに最適な EC2 インスタンスを選択することも可能です。例えば、「最高のパフォーマンスでゲームアプリのビデオエンコーディングワークロードをデプロイするのにふさわしい EC2 インスタンスを探すサポートをしてほしい」といった質問をすると、Amazon Q はインスタンスファミリーの一覧を、それぞれを使用する理由とともに回答します。EC2 や Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）の設定エラーなどの問題を解決するには、AWS Management Console で [Troubleshoot with Amazon Q] ボタンを押すだけで、Amazon Q がエラーを調べて、修正案を提示します。「ラップトップから EC2 インスタンスに接続できないのはなぜか ?」といった質問をすることで、ネットワークの問題を解決することも可能です。Amazon Q はお客様のエンドツーエンドのネットワーク構成を分析し、診断結果を返します（例 :「このインスタンスはプライベートサブネット内にあるようで、パブリック接続の確立が必要と思われます」）。

Amazon CodeWhisperer 経由で IDE にアクセスした場合、Amazon Q にはソフトウェア構築の専門知識と合わせて、お客様のコードに対する理解も加わることになります。開発者は Amazon Q を利用して質問するで、特定のプログラミングロジックを解明することができます（例 :「このアプリケーションが何を行い、どう機能するのか、説明してほしい」)。この場合、Amazon Q は、アプリケーションのコア機能や、それらがどのように実行されるのかについて説明することと合わせて、コードがどのサービスを使用するのか、さまざまな機能が何を行うのかといった詳細情報を提供します（例 :「このアプリケーションは、Python Flask と AWS Lambda を使って基本的なサポートチケット発行システムを構築しています」）。Amazon Q は、コードのデバッグ、テスト、最適化も支援します。開発者は Amazon Q に質問するだけで（例 :「選択した DynamoDB クエリを最適化してくれないか」）、ワンクリックで実装可能なコードとともに、自然言語で提案が説明されます。

また、Amazon Q を使用することで、開発者は一般的な課題を解決するための強力な機能にアクセスでき、アプリケーションの開発と保守をさらに簡素化できます。

  • 機能開発の高速化：今すぐアプリケーションに新しい機能を追加したい場合、計画を立案し、プログラミングロジックを検討し、コードを記述してテストを行い、コードベースにそれを統合するという時間のかかるプロセスを踏まなければならず、数千行に及ぶかもしれないコードで細かな変更が生じることになります。Amazon Q の機能開発支援により、ガイド付きの支援が得られ、エンドツーエンドのプロセスの多くを自動化することができます。AWS のチーム向け統合ソフトウェア開発サービスであるAmazon CodeCatalyst から、開発者が自社の issue リストから Amazon Q にバックログタスクをアサインすると、Amazon Q はステップバイステップの計画案を作成してコードを記述し、機能を導入するために推奨される変更案を開発者に提示します。開発者はその提案をチェックし、必要な場合は調整を行ってアップデートを承認し、デプロイするだけです。
  • Amazon Q Code Transformation: 現在、多くの開発者はアプリケーションの保守やアップグレードに時間を取られており、コードを書いたり、新規アプリケーションを開発する時間が取れなくなっています。こうしたアップグレードは、アプリケーションのセキュリティやパフォーマンスを向上させるために重要である一方、アップデートを行うためには開発者が何カ月、あるいは何年もかけてコードのすべての行に目を通さなければならない場合も珍しくありません。Amazon Q Code Transformation によって、開発者はこのプロセスで最も手間のかかる部分の大半を取り除くことができ、何日もかかっていた作業を数分で終えられるようになります。開発者は自身の IDE で変換したコードを開いて、Amazon Q に「/transform」と依頼するだけです。すると、Amazon Q がコードベースを分析、依存関係を特定してアップデートし、新たなコード言語を生成して、最新のセキュリティやパフォーマンス強化を統合します。続いてテストを行い、アプリケーションが動作することを検証します。現在、Amazon Q Code Transformation は、Java 8 から Java 17 へのアップグレードに対応しており、まもなく .NET Framework からクロスプラットフォームの .NET にアップグレードされるなど、今後さらに多くの拡張も見込まれます。

Amazon Q はお客様のビジネスのエキスパート
組織はさまざまなドキュメントやシステム、アプリケーションに膨大な量の情報を抱えています。財務から人事、マーケティングやセールスまで、あらゆる組織において従業員は毎週、社内情報を検索して分析結果をつなぎ合わせて報告書を書いたりプレゼンテーションを作成したり、顧客やオーディエンスごとに別々のコンテンツを採用するために何時間も費やします。生成系 AI はこうした課題の解消に役立つものの、現在提供されている汎用のソリューションは、社内リソースと結びついておらず、企業の既存のIDや役割、従業員が業務上アクセスすべきリソースを決定する権限を理解していません。一般に公開されているソリューションも、トレーニング用に入出力したデータが使用されている可能性があり、企業をセキュリティやプライバシーのリスクにさらす危険があるため、一部のお客様ではこうした製品やサービスの使用を禁止しています。一方、生成系 AI ソリューションの中には特定の業務効率化ツールセットと連携するよう設計されているものもあり、そうしたツール内だけで動作して、社内のすべてのシステムやアプリケーションに拡大されることはありません。こうした障壁により、従業員はこれまで生成系 AI の持つ可能性を十分に活かすことができていませんでした。

お客様は Amazon Q を自社のビジネスデータや情報、システムなどに接続できるため、すべてを統合してカスタマイズした支援を提供でき、従業員の問題解決やコンテンツの作成、業務に関連したアクションに役立てることができます。Amazon Q は、Amazon S3、Dropbox、Confluence、Google Drive、Microsoft 365、Salesforce、ServiceNow、Zendesk などの一般的なデータソースのために 40 以上のビルトインコネクタや、社内イントラネット、 wiki、ランブックなどのためのカスタムコネクタを構築するオプションも備えており、お客様は素早く簡単に使用を開始することができます。すべての情報が統合されて Amazon Q に接続されると、お客様は独自のアシスタントをデプロイできるようになり、Amazon Q は従業員が既存の認証システムを使ってアクセスできるウェブアプリケーションを生成します。Amazon Q は認証システムを使用して、ユーザーとその役割、さらにどのシステムへのアクセスが許可されているかを把握しているため、従業員は自社の詳細で機微な内容についても質問することでき、ユーザーが閲覧可能な情報だけが含まれるようカスタマイズされた結果を得ることができます。従業員は、「ロゴの使用に関する最新のガイドラインは ?」など、これまでは別々のデータソースを検索しなければならなかった質問も Amazon Q に尋ねることができ、Amazon Q は関連するコンテンツをまとめて、回答やソースへのリンクを共有します。さらにAmazon Q は、ブログ記事の作成やドキュメントの要約、電子メールの文案作成、会議のアジェンダ作成など、日常のコミュニケーションの効率化にも役立ちます。Jira、Salesforce、ServiceNow、Zendesk といった一般的なシステムで、タスクを完了する際にも Amazon Q を利用できます。例えば、Amazon Q に Jira のチケットのオープンや、Salesforce のケース作成を依頼することができます。

Amazon Q はお客様が提供するドキュメントやナレッジに忠実かつ正確な回答やインサイトを提供し、お客様は管理者による制御を追加することで、トピック全体をブロックしたり、キーワードを使用して質問と最終回答の両方にフィルターをかけることができます。管理者は特定の従業員やデータソースへの回答に、一定の制限を設けることも可能です。例えば、セキュリティチームからはセキュリティに関連した質問のみに回答するように設定したり、従業員に関する質問には社内名簿から回答を引き出すよう、Amazon Q を設定することができます。

Amazon Q が Amazon QuickSight、Amazon Connect、AWS Supply Chain のすべてに生成系 AI による支援を提供
生成系 AI の持つ変革の可能性はさまざまなユースケースや業界に恩恵をもたらすと考えられているものの、現在提供されているソリューションの多くは汎用的で、特定の領域に特化したタスクを実行するために必要な具体的なコンテキストを備えていません。生成系 AI のメリットを最大限に活用するには、お客様はそれぞれ独自のユースケースや業界特有の事情が考慮された専用のソリューションにアクセスする必要があります。AWS が Amazon Q をさまざまなサービスやアプリケーションに提供しているのはそのためです。

  • Amazon Q in Amazon QuickSight（プレビュー）：Amazon QuickSight はクラウド向けに構築された統合 BI サービスです。インタラクティブなダッシュボード、ページ分割レポート、埋め込み分析に加え、自然言語クエリ機能を提供します。Amazon Q を QuickSight に導入することで、お客様は生成系 AI を搭載した機能を利用してダッシュボードを構築でき、既存のダッシュボードをより使いやすくしてデータストーリーを使用した意思決定を簡素化し、ビジネスステークホルダーに変更を知らせたり、重要なインサイトを抽出できるようにします。ユーザーは新しいストーリー生成機能で、Amazon Q に「リーダーシップのビジネスレビュー用に先月のビジネス動向に関するストーリーを作成」するよう依頼できます。Amazon Q はわずか数秒で、QuickSight で提供されているデータに基づいて、視覚化され、説得力のあるデータドリブンなストーリーを創り出します。ユーザーはこれをさらにカスタマイズして、組織全体で共有できます。また、ダッシュボードやレポートに新たに追加されたエグゼクティブサマリー機能により、Amazon Q はダッシュボードに、注目すべき重要な点を強調した一目でわかるサマリーを作成できます。ビジネスユーザーは、合理化された新しい質問・応答体験を利用して、さらに深堀する質問をすることもでき、ダッシュボードやレポートのビジュアルに限定されない適切な回答を生成できます。例えば、ユーザーが「先月注文が多かったのはなぜ ?」と質問すれば、Amazon Q は直ちにサポート画像を添えた詳細をダッシュボードにまとめます。
  • Amazon Q in Amazon Connect（一般提供開始）：Amazon Connect は、あらゆる規模の企業が卓越したカスタマーエクスペリエンスを低コストで提供できるようにするためのクラウドコンタクトセンターです。コンタクトセンターの担当者は、複雑な意思決定を通じて顧客を導き、お客様が顧客からの信頼とロイヤルティを築く上で重要な役割を果たします。しかしながら、全ての従業員が高パフォーマンスを発揮し、顧客に迅速かつ正確に必要な情報を提供できるようにするには、新入社員研修、継続トレーニング、指導が必要です。Amazon Q in Connect は、顧客と担当者の間のリアルタイムの対話に基づいて顧客の問題を検出し、担当者の対応、推奨されるアクション、関連記事へのリンクを自動的に提供します。Amazon Q in Connect は、トピックが多岐にわたる顧客ニーズに対して担当者がスーパーバイザーからの支援なしで対応できるようにすることで、顧客満足度を向上させると同時に担当者のトレーニング、解決時間、コストを削減します。例えば、Amazon Q は、顧客が予約を変更するためにレンタカー会社に連絡していることを検出できます。担当者が顧客に送信するレンタカー会社の予約変更ポリシーの詳細を示した応答を生成し、予約変更の段階的なプロセスを担当者に案内します。Amazon Q in Connect の詳細については、Amazon Connect のプレスリリースを参照してください。
  • Amazon Q in AWS Supply Chain（近日提供開始）：AWS Supply Chain は、30 年近くにわたる Amazon のサプライチェーンの経験と、AWS のレジリエンス、セキュリティ、ビジネス継続性を組み合わせることで、サプライチェーンに関するインサイトをお客様に提供するクラウドベースのアプリケーションです。顧客の多くは、上流と下流の在庫変化が将来のオペレーションにどのように影響するかをより直観的に理解するための方法を求めています。Amazon Q in AWS Supply Chain を利用することで、お客様はサプライチェーンデータについて「何を」、「なぜ」、「もし～なら」と質問して複雑なシナリオの結果を可視化し、補足的な質問をすることで異なる判断の間のトレードオフを理解できます。例えば「出荷の遅延の原因は何か ? どうすれば迅速化できるのか ?」と質問することができます。Amazon Q は、お客様のサプライチェーンを分析し、ほとんどの注文が東海岸で発生しており、遅延の原因が荒天であり、マイアミではなくニューヨークに発送することで配送を早められ、コストを削減できると示します。Amazon Q in AWS Supply Chain の詳細については、AWS Supply Chain のプレスリリースを参照してください。

※抄訳版注釈
Accenture、Amazon Software Builder Experience at AWS、BMW Group、Gilead、Mission Cloud、Orbit Irrigation、および Wunderkind 各社コメントに関しては、本社発表プレスリリースをご参照ください。