ナカの人に聞いてみた ~

エンタープライズ検索サービス Amazon Kendra で知りたい情報をすぐに検索 !

2023-06-01
How to be a Developer

米倉 裕基, 関谷 侑希

builders.flash 読者の皆様こんにちは。テクニカルライターの米倉 裕基と申します。

ナカの人に聞いてみた」と題した本シリーズは、実際に AWS で働くソリューションアーキテクトの皆さんに、各種 AWS サービスの機能や利点を聞いてみようというインタビュー形式の記事になります。

第 4 回のゲストはアソシエイトソリューションアーキテクトとして活躍されている関谷 侑希 (せきや ゆうき) さんです。
本記事では、AWS が提供するエンタープライズ検索サービス「Amazon Kendra」の魅力や機能について語っていただきます。

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米倉 裕基

こんにちは、関谷さん。
この度は、第 4 回「ナカの人に聞いてみた」のゲストとしてインタビューをお引き受けいただきありがとうございます。

関谷 侑希

よろしくお願いいたします。
本日はどうぞよろしくお願いいたします。

米倉 裕基

よろしくお願いいたします。
本シリーズ恒例になりますが、インタビューを始めるにあたって、初めに自己紹介をお願いできますでしょうか。

関谷 侑希

読者の皆さん、はじめまして。
関谷 侑希 (せきや ゆうき) と申します。
2021 年にソリューションアーキテクトとして入社しました。
以前、「ナカの人に聞いてみた」シリーズの第1弾でインタビューに答えていた稲田 大陸 (いなだ りく) とは同期です。

私の所属するチームでは、主にエンタープライズの旅客や建設業界のお客様に技術支援を行っており、お客様と協力して「どうやったら〇〇航空/〇〇鉄道にまた乗りたいと思ってもらえるんだろうか」「どうやったら〇〇建設で建物を建てたいと思ってもらえるんだろうか」といった問題に取り組んでいます。
これらの課題は、技術的な知識だけでは解決できない難しさがある一方、その解決に向けて取り組むことに楽しみを感じてもいます。

米倉 裕基

おお、稲田さんと同期入社なんですね!
なるほど...。

鉄道や建設事業の利用者に魅力的に訴求するためには、単に技術的な観点だけでなく、業界知識やマーケティングなどの幅広い知識が必要になりそうですね。
とても難しいタスクに思えますが、お客様に頼れるビジネスパートナーとして認識していただくためには欠かせない役割なんでしょうね。

関谷 侑希

そうですね。
お客様の立場に立って課題に取り組むことは確かに難しいですが、その努力が実を結び、お客様から信頼を得られたときはとても嬉しいです。

ちなみにメイン業務以外では、特に人工知能や機械学習などの技術に興味があり、ハンズオン教材やブログの執筆も行っています。
今回のテーマとは外れますが、SageMaker Studio Lab という無料のサービスに関するブログや、Amazon Rekognition の初心者向け教材も作成してるので、ご興味ありましたらぜひご覧ください!

米倉 裕基

SageMaker Studio Lab については、以前 DevRel の久保 隆宏さんのグラレコ記事をお手伝いさせていただいたことがあるので、個人的にとても関心があります。
関谷さんのブログ、ぜひ読ませていただきます!

自己紹介ありがとうございました。
それでは、関谷さんの所属チームでは、主に建設業界や航空業界のエンタープライズのお客様への技術支援をされているということですね。

関谷 侑希

はい。
私が所属しているチームは業界カットのチームですが、並行して Amazon Kendra (以下 Kendra) を日本で普及させるためのサービスカットの活動も行っています。
Kendra が 2023 年 2 月に東京リージョンでローンチしたばかりの新サービスということもあり、最近は他の国の同僚と毎週「他の国ではどうやってんの?」「日本ではこんな風にやってるよ」なんてわちゃわちゃ話してますよ。

米倉 裕基

東京リージョンでは非常に新しいサービスなので、すでに知見を溜めている日本国外のメンバーと意見交換されているわけですね。
ローンチ済みのリージョンに所属するメンバーと自由闊達に情報交換できるのは、AWS のようなグローバル企業ならではといった感じがしますね。

関谷 侑希

そうですね。
AWS で働く魅力の一つに、自分が担当するお客様以外の方々とも関わりを持つことができる点や、日本国外の同僚と交流できる点、それに好きな技術やサービスを共有し、盛り上げていける点などがあると思います。


Amazon Kendra とは?

米倉 裕基

早速今回のインタビューのテーマである「Amazon Kendra」のサービス名がお話に出ましたが、まず Kendra がどういうサービスなのか概要をお聞かせいただけますでしょうか?

関谷 侑希

はい。
Kendra とは、一言で言えば「検索ができる」サービスです。

アプリを爆速で開発 ! AWS Amplify Studio で出来ること。

Amazon Kendra の製品ページ

米倉 裕基

わっ、めちゃくちゃさっぱりとしたご説明ですね!
Kendra が提供するサービス内容にすごく自信を持ってらっしゃることが伝わります!
検索ができる」サービスですか。

関谷 侑希

はい。
ちなみに米倉さんは、毎日何回ほど検索を行っていますか?

米倉 裕基

うーん、あまり考えたことはないですが、そうですね...。
インターネット検索であれば、業務・私用合わせて毎日 30 回ぐらいは何がしか検索しているような気がします。
それに、社内 Wiki とかチャットツールで知りたい情報を検索したり、Amazon で日用品を検索したりなども含めると、「検索」という行為自体の回数は想像するのも難しい気がします。

関谷 侑希

そうですよね。
私も日々とても多くの検索をしています。

このように、現代人は必要な情報を得るために、日々大量の検索を行っています。
ご参考までに、2016 年時点で Search Engine Land が Google から受けた報告によると、全世界での検索数は年に 2 兆回、1 日あたり 55 億回だそうですよ。

米倉 裕基

1 日あたり 55 億回ですか。
全人類が、1 日あたり平均 1 回弱は何かしらの情報を Google 検索しているということになりますよね。
インターネット人口という点を考慮すると、実際の平均回数はさらに多くなるかもしれませんね。
いずれにしろ、「検索」という行為が現代人の行動様式に深く刻まれているということですね。

関谷 侑希

改めて数字で見ると、検索の重要性がより明確になりますよね。
検索」とはそれだけ生活に欠かせない存在である一方、日々の業務でも、たとえば去年の報告書やマニュアルなどの文書を「誰かに聞いて探している」「検索ツールがあるけれど、結果が見つからない」「最新の情報が見つからない」といった経験をした方は多いかもしれません。

米倉 裕基

ギクッ!
私自身知りたい情報がなかなか見つからなくて、長時間リンクの海をさまよいながら、結局「何探してたんだっけ?」ということがよくあります (笑) 。

関谷 侑希

Kendra は、まさにこのような問題を解決するために生まれたサービスです。
社内文書を迅速に見つけるためのソリューションで、検索が困難な情報も簡単にアクセスできるようになります。

米倉 裕基

社内に眠る膨大なドキュメントから必要な情報を、たとえば SQL のようなクエリ言語で高速に検索するということでしょうか?

関谷 侑希

いえいえ!
Kendra を使えば、特別なクエリ言語は不要です。
たとえば「2021 報告書」や「食堂 営業時間」などと検索することで、目的の文書をすぐに見つけ出すことができますよ。
また、「有給休暇は年に何日もらえる」のような質問形式の検索クエリにも対応しています。
それに、文章の該当箇所をハイライトする機能も兼ね揃えていますので、何ページもある文章を読まずとも、すぐに該当箇所を確認できます。

米倉 裕基

なるほど!
自然言語で検索して、最適な情報をピンポイントで見つけ出すことができるわけですね!
ちなみにもちろん日本語で検索可能なわけですよね?

関谷 侑希

はい、もちろんです!
日本語や英語を含め、現在 35 言語に対応しています。


Amazon Kendra がサポートするドキュメント形式

米倉 裕基

Kendra を使えば、膨大な情報リソースを自然言語で検索できることは理解できましたが、どのような種類のデータを検索できるのでしょうか?
たとえば、テキストファイル形式など、サポートされているファイル形式について教えていただけますか。

関谷 侑希

プレーンテキストはもちろん、PDF、Microsoft Officeファイル、HTML、CSV、JSON などもサポートしています。
その他のサポートドキュメント形式については、こちらのページでもご確認いただけますよ。
読者の皆さんが日々お使いのファイル形式も、この中にあるのではないでしょうか?

サポートドキュメント形式
(クリックすると拡大します)

米倉 裕基

CSV や JSON のようなテキストファイル形式だけでなく、PDF や Microsoft Office のようなバイナリのファイルも検索できるんですね。
テキストが含まれているファイル形式であれば、構造化・非構造化問わずほぼ網羅されている感じですね。

関谷 侑希

はい。
それに Kendra は拡張性が高いので、画像や動画を検索するカスタマイズも可能なんですよ。

米倉 裕基

えっ、テキストが含まれないメディアファイルも自然言語で検索できるんですか?
どうやって?

関谷 侑希

具体的には、Amazon Textract を使って画像からテキストを抽出したり、Amazon Transcribe を使って動画の音声をテキスト化して索引を作成することで、Kendra を使ったメディア検索が可能になります。
メディアファイルの検索について詳しくは、こちらの AWS ブログにも記載があるのでぜひ参照してみてください。

米倉 裕基

なるほど。
他の AWS のサービスを使って、メディアファイルに検索可能な索引を付ける感じですね。
AWS サービスとスムーズに連携でき、機能を拡張できるのも、Kendra のメリットの 1 つなんでしょうね。

関谷 侑希

はい。
それに Kendra では、複数のデータソースへの横串検索も可能です。

エンタープライズのお客様の中には、業務上複数のデータストレージでドキュメントを管理されているようなケースも多くあります。
たとえば、会社が創業した当初から使用しているファイルサーバーを利用する一方で、容量の問題から新しいファイルはクラウドストレージに保存したり、Microsoft SharePoint を社内サイトとして活用するといった感じですね。

Kendra は、こうした複数の異なるデータソースを横断して検索する機能を備えていて、特定のファイルストレージに限らず、さまざまなデータソースを横串検索することができます。

横串検索
(クリックすると拡大します)


知りたい情報がちゃんと見つかる

米倉 裕基

Kendra 以外にもエンタープライズ向けの検索サービスはいくつかありますよね。
そうした中で、Kendra はどのような点が特徴として挙げられますか?

関谷 侑希

やはり「知りたい情報がちゃんと見つかる」という点だと思います。

Kendra は、検索対象の文章やクエリの意味を理解して検索を行う機械学習サービスです。
たとえば、『PC トラブルの対処法』というタイトルのドキュメントがある場合、「パソコン トラブル」というクエリでも検索可能なんですよ。

米倉 裕基

ということは、AI が「PC」と「パソコン」が意味的に近い言葉だと理解しているんですね。
意図を読み取った検索、いわゆるセマンティック検索が可能なわけですね。

関谷 侑希

そうですね。
Kendra は、これまでのようなキーワード検索ではなく、検索ワード全体を読み取り、意図を汲み取って適切な情報を提供するため、まるで人に聞いているかのような自然な検索が可能になりますよ。

キーワード検索とセマンティック検索
(クリックすると拡大します)

米倉 裕基

普通、検索対象のことを詳しく知らないから検索するわけですから、曖昧な言い回しでも意図を読み取って適切な情報を検索できるのは便利ですね!

ところで、曖昧な聞き方で質問をした場合、質問者によって求める情報が微妙に異なることはありませんか?
同じ検索ワードでも、ロールや部署によって求める答えが違うみたいな。

関谷 侑希

実際、利用者によって求める検索体験は多種多様で、状況や質問者によって必要な情報が異なることがありますよね。
ただ、Kendra には多様な検索要件に対応するカスタマイズ機能が備わっていて、人や部署に応じて表示する内容を変更することもできますよ。

米倉 裕基

なるほどなるほど。
たとえば「顧客情報」という同じキーワードで検索しても、営業部門であれば顧客情報や営業成績に関する情報が、カスタマーサポート部門であれば問い合わせやクレーム対応に関する情報が表示されるといった感じですね。


Amazon Kendra の始め方

関谷 侑希

もう一つ、Kendra の特徴として「導入と運用の簡単さ」が挙げられます。

米倉 裕基

これまでのご説明で、Kendra の便利な点は理解できましたが、導入にはカスタマイズ機能を含めて難しい作業が必要なのではないかと感じてしまいました...。

関谷 侑希

Kendra をご紹介するときに、お客様からよくいただく質問として「導入が難しいのではないか」「知識が必要なのではないか」というものがありますが、実際には簡単に利用を開始できるように設計されており、専門的な知識がなくても運用できます。

米倉 裕基

具体的にはどのような作業が必要になりますか?

関谷 侑希

最短で Kendra を利用するために必要な作業は、わずか 2 つの設定だけです。
1 つ目は「Index」、2つ目は「Connector」です。
難しそうな用語ですが、Index は文章がどこにあるかを指し示す索引、Connector は実際のデータソースと接続するための機能です。

Index と Connector
(クリックすると拡大します)

米倉 裕基

索引と、読み込むデータソースの設定をするだけなんですね。
Connector を使ってどのような種類のデータソースと接続できるんでしょうか?

関谷 侑希

Amazon S3Amazon FSxAmazon RDS などの AWS のストレージサービスはもちろん、BoxConfluenceDropboxSharePointGmail など、多種多様なサービスに接続するための Connector が用意されています。
これにより、異なるサービス間でドキュメントをシームレスに収集管理し、Kendra を使って一元的に検索することができます。

米倉 裕基

それだけ多様なデータソースと接続できる Connector が用意されているのであれば、メジャーなサービスであれば Kendra を簡単に導入できそうですね。

関谷 侑希

それに、Kendra はフルマネージドサービスなので、いわゆるサーバー管理の必要はありません。
運用の手間がかからないため、実際数千万のドキュメントを対象とした検索サービスを、たった一人で管理しているお客様もいらっしゃるぐらいです。

米倉 裕基

すごっ!
そんな大規模な検索サービスをたった一人で管理できるぐらい運用が簡単ということですね。

関谷 侑希

はい。
知りたい情報がちゃんと見つかる」こと、そして「導入と運用が簡単」なこと、これが Kendra の提供する検索体験です。


Amazon Kendra の主なユースケース

米倉 裕基

業務上「検索」という行為を必要としない人はほとんどないと思うので、Kendra のユースケースはそれこそ利用者の数だけあるとは思います。
ただ、あえて代表的なユースケースを挙げるとすればどのようなものが考えられますでしょうか?

関谷 侑希

うーん、そうですね。
おっしゃる通り、Kendra は社内文書の検索に困っているお客様すべてに有用なサービスなのでユースケースをこれと特定することは難しいですが、お客様からよくお聞きするユースケースとしては主に 3 つあります。

米倉 裕基

主要なユースケースが 3 つですか。

関谷 侑希

1 つ目はやはり社内検索です。
一般的に、営業部門、人事、法務、研究開発部門などの方々は多くのドキュメントを扱うと思いますが、これまで複数のデータソースを何度も検索する必要がありました。
しかし Kendra を使えば、複数のデータソースを横断的に検索することができます。

米倉 裕基

Kendra の横串検索機能が活きるわけですね。

関谷 侑希

はい。
お客様からは、「Kendra を使えば、ナレッジの複数リポジトリに一回で素早くアクセスでき、簡単で正確なサービスを提供してくれる」とのお声をいただいています。

米倉 裕基

社内のナレッジ共有の効率化を図る利用方法ですね。
それでは 2 つ目のユースケースはどうでしょう。

関谷 侑希

2 つ目の主要なユースケースは、CRM (顧客管理システム) などの ISV 製品との統合です。
多くの ISV 製品には既存の検索機能が備わっていますが、検索機能だけを拡張することは困難でした。
そこで、検索に特化したソリューションである Kendra を CRM などの既存サービスに埋め込むことで、検索機能のみを強化することができます。

検索機能の拡張
(クリックすると拡大します)

米倉 裕基

「既存のシステムは変えたくない。でも検索機能は拡張したい。」というニーズに最適ですね。

関谷 侑希

はい。
そして 3 つ目は、カスタマーサービスやコールセンターでの活用が挙げられます。

米倉 裕基

カスタマーサービスやコールセンターのお仕事には、お客様への回答にスピードと正確性が求められますもんね。
Kendra の自然言語による検索や、さまざまなデータソースから自然言語で検索できる機能が役立つことは想像できます。

関谷 侑希

そうですね。
コンタクトセンターエージェントの方が社内検索として使うだけではなく、他の AWS サービスと組み合わせてエンドユーザーが自己解決できる仕組みを作られた方もいらっしゃいますよ。


Amazon Kendra の利用料金

米倉 裕基

Kendra に限らずですが、新しくサービスを導入する際には、やはり利用料金は気になるところですね。

関谷 侑希

そうですね。
エンタープライズ検索は高度な機能を提供するサービスのため、一般的に高価な物が多い傾向がありますが、Kendra はこうした市場において競争力のある価格設定を実現しています。

米倉 裕基

ふむふむ。
エンタープライズ検索サービスという領域において、比較的安価に利用できるサービスということですね。

関谷 侑希

はい。
加えて、サーバーの管理が必要なサービスが多い中、Kendra はサーバー管理不要のフルマネージドサービスです。
その点においても、コストメリットが見込めると思います。

米倉 裕基

なるほど。
通常、サービスの利用料の他に、サーバー管理にかかる人的コストも考慮する必要がありますもんね。
フルマネージドサービスである Kendra なら、その点も心配無用というわけですね。

関谷 侑希

はい。
業務において「多大な時間を検索に費やす」ことや、「人に問い合わせる必要がある」というケースはよくあると思います。
こうした検索に伴う人件費を含めた総保有コスト (TCO) を考慮すると、Kendra は利用料金の面から見ても非常に魅力的なサービスです。

米倉 裕基

Kendra の利用料金と、検索に関わるコストを天秤にかけて、導入を検討することもできそうですね。
本導入を決める前に、無料枠などで試すことは可能なんでしょうか?

関谷 侑希

はい。
多くのお客様にご体験いただきたいという思いもあり、KendraIndex には無料枠を用意しています。
たとえば Kendra + Amazon S3 (以下 S3) という構成で、検索体験の検証をする場合、S3S3 コネクターの利用料金で安価に概念実証 (PoC) が可能です。

米倉 裕基

いいですね!
できるだけ低価格で PoC を重ねて、業務効率やコストメリットを見定めてから導入を決めることができるわけですね。

関谷 侑希

Kendra には、2 つのエディション、Developer Edition と Enterprise Edition があります。
無料枠が利用できるのは Developer Edition のみで、検証や開発に最適なエディションです。
一方、Enterprise Edition は、本番利用に最適なエディションで、高いパフォーマンスとスケーラビリティが特徴です。
さらに大規模な利用の場合は、追加バンドルを購入してスケールさせることもできますよ。

Amazon Kendra の料金表
(クリックすると拡大します)

米倉 裕基

なるほど。
PoC の段階では、低コストで検証するために Developer Edition を使って、本番利用を決めたら Enterprise Edition に移行するなんて使い方ができそうですね。

関谷 侑希

ちなみに、Kendra の利用料金の計算は、Index のサイズやデータの取り込み時間に応じて従量課金で発生します。
詳しくは、料金ページを参照してください。


Amazon Kendra の参考資料

米倉 裕基

ご説明のおかげで Kendra の機能や特徴、注意点、利用料金など全般的な概要を理解できました。
このインタビュー記事を読んで、さらに詳しく Kendra について知りたいと思う読者の方におすすめの資料などはありますでしょうか?

関谷 侑希

そうですねえ。
こちらのブログであれば、インデックスの作成方法など、具体的に Kendra の使い方を説明しています。
動画であれば、過去のイベントのアーカイブも参考になるので、ぜひご覧になってください。

米倉 裕基

ありがとうございます!
すでに日本語で読める情報がたくさんあるんですね!

関谷 侑希

Kendra を使い始めのお客様向けに、日本語のワークショップも用意しています。
こちらのワークショップを一通り進めることで、Index の作成、データソースコネクタを使ったドキュメントの取り込み、クエリの実行など、Kendra の基本的な使い方を学べますよ。

Amazon Kendra のワークショップ
(クリックすると拡大します)

米倉 裕基

日本語のワークショップも提供されてるんですね!
一通りこちらのワークショップを実践することから、使い方に慣れるのが良さそうですね。

関谷 侑希

はい。
さらに発展的な使い方をお知りになりたい場合は、こちらのアクセス制御のブログもおすすめですよ!


まとめ

米倉 裕基

関谷さん、本日は本当にありがとうございました。
これで、第 4 回「ナカの人に聞いてみた」のインタビューは終了になります。

Kendra は、今年 2 月に東京リージョンが開始されたばかりのサービスですもんね。
これから利用を検討されている読者の皆さんも多くいらっしゃると思うので、機能や特徴、始め方を網羅的にご説明していただけて大変ありがたいです。

最後に、関谷さんから読者のみなさんにお伝えしたいことがあればお聞かせいただけますでしょうか。

関谷 侑希

はい。
本日お話したように、Kendra は、エンタープライズ検索サービスとして大変高機能で、導入も運用も簡単なサービスです!
「検索といえば Kendra と言われるぐらい盛り上げるには?」というのが、私の個人的なテーマであり、最大の挑戦なんです (笑) 。
本インタビューをきっかけに、読者の皆さんにぜひ Kendra の利用を始めていただけたら大変嬉しいです!

米倉 裕基

ありがとうございます!
私も、まずは教えていただいたワークショップを一通り実践してみることから Amazon Kendra に入門してみます!
関谷さん、改めまして本日はありがとうございました。

本シリーズのその他の記事はこちら

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参加者プロフィール

米倉 裕基
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社
テクニカルライター・イラストレーター

日英テクニカルライター・イラストレーター・ドキュメントエンジニアとして、各種エンジニア向け技術文書の制作を行ってきました。
趣味は娘に隠れてホラーゲームをプレイすることと、暗号通貨自動取引ボットの開発です。
現在、AWS や機械学習、ブロックチェーン関連の資格取得に向け勉強中です。

関谷 侑希 (せきや ゆうき)
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

交通・建設などの業界のソリューションアーキテクトです。個社向けの技術支援をする傍ら、Amazon Kendra を日本で普及させる活動も行っています。
趣味はバドミントンで YouTube や Netflix も時間があればよく見ています。

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