誰でも使えるノーコード生成 AI アプリ ! Amazon Q Business と Amazon Q Apps とは ?!
Author : 本橋 和貴
こんにちは！みなさんは生成 AI 活用していますか？
ビジネスの現場でも生成 AI の活用が広がっています。自然言語処理や機械学習の進歩により、これまで人間の領域とされてきた創造的なタスクにも AI が参入し始めました。文章作成、要約、翻訳、コーディング、アイデア出しなど、生成 AI は私たちの仕事のあり方を劇的に変えつつあります。
そんな中、2024 年 4 月 30 日に AWS から新しい生成 AI サービスである Amazon Q Business が登場しました ! Amazon Q Business は、エンタープライズ向けに最適化された生成 AI アシスタントで、社内のデータやナレッジベースと連携し、ビジネス上の様々な課題解決を支援します。 生成 AI 登場以前のチャットボットやヘルプデスクシステムとは一線を画すインテリジェンスを備えた Amazon Q Business は、問い合わせ対応や情報検索の高度化だけでなく、チーム内で共有できるアプリケーション作成や、外部サービスと連携したチケット発行などの領域でも人間をアシストします。
加えて、Amazon Q Business は AWS のセキュリティ基準に準拠しているため、機密データを扱う企業でも安心して導入できます。ビジネスプロセスにシームレスに統合され、すぐに価値を生み出せるのも大きな魅力です。
生成 AI の力を企業活動の隅々まで浸透させ、ビジネスの生産性と創造性を高める、それが Amazon Q Business の強みです。本ブログでは、Amazon Q Business の概要と特長、活用方法、導入事例などを詳しく解説していきます。ビジネスを変革する生成 AI の最前線を垣間見ていただければと思います !
* なお、Amazon Q Business のチャット機能は執筆時点で英語のみの対応ですが、後述する Amazon Q Apps は日本語の入出力も受け付けます。
目次
1-1. エンタープライズに最適化されたアーキテクチャ
1-2. 幅広いデータソースとの連携と正確で包括的な回答生成
1-3. シンプルな導入と管理
2-1. ノーコードで簡単に生成 AI アプリを作成
2-2. 会話からアプリへのスムーズな変換
2-3. 組織全体でのアプリの共有と再利用
3-1. ヘルプデスク業務の効率化と高度化
3-2. ナレッジマネジメントの推進
4. 導入事例とユーザーの声
4-1. Hapag-Lloyd 社: 問い合わせ対応の自動化
4-2. Smartsheet 社: ナレッジ管理と生産性向上
4-3. Deriv 社：採用プロセスの効率化
4-4. Tactical Edge AI 社: CRM 活用の高度化
5. まとめ
1. Amazon Q Business の特長
Amazon Q Business は、ビジネス環境に最適化された生成 AI アシスタントです。その特長は多岐にわたりますが、ここでは主要なポイントを 5 つ取り上げます。
1-1. エンタープライズに最適化されたアーキテクチャ
Amazon Q Business は、エンタープライズでの利用を前提に設計されています。大規模なデータ処理、多数のユーザーへの同時対応、高度なセキュリティ管理など、ビジネス特有の要件を満たすアーキテクチャを備えています。
AWS のクラウドインフラを基盤とし、優れたスケーラビリティを実現しています。本番ワークロードに最適な Enterprise Index は 3 つのアベイラビリティゾーンにデプロイされ、可用性、耐障害性を備えています。また、きめ細かなアクセス制御や暗号化機能により、機密データを安全に取り扱うことが可能です。
さらに、Amazon Q Business は、機密情報を扱うビジネスの現場に必要不可欠な、強固なセキュリティ機能を備えています。データの暗号化、ネットワークの分離、アクセスログの管理など、AWS のセキュリティベストプラクティスに準拠しています。これには、機密情報を保護する暗号モジュールのための米国およびカナダ政府の標準とセキュリティ要件に基づく連邦情報処理標準 (Federal Information Processing Standards; FIPS) エンドポイントのサポートが含まれています。
1-2. 幅広いデータソースとの連携と正確で包括的な回答生成
Amazon Q Business は、社内のさまざまなデータやナレッジベースと連携し、組織に蓄積された情報資産を活用できます。
現在、40 以上のデータソースに対応しており、AWS サービス (Amazon S3、Amazon RDS、Amazon FSx Windows など)、Microsoft 365 (SharePoint、OneDrive、Teams など)、Salesforce、Google Drive、Box、Slack など、主要なビジネスアプリケーションをカバーしています。各データソースへの接続は、専用のコネクターを使って簡単に設定できます。認証情報やアクセス権限の管理も一元化されており、運用負荷を大幅に軽減できます。
また、Amazon Q Business は、先進の自然言語処理技術と機械学習アルゴリズムにより、ユーザーの質問に対して正確で網羅的な回答を生成します。関連する複数のドキュメントを横断的に解析し、質問の文脈に合わせて最適な情報を抽出・統合します。断片的な知識ではなく、一貫性のある回答を提示します。また、情報ソースを明示し、根拠に基づく信頼性の高い回答を心がけます。
1-3. シンプルな導入と管理
Amazon Q Business は、大きな IT リソースを投入せずに手軽に始められるのも魅力です。ノーコードの設定ウィザードで、社内データとの接続や利用ポリシーの定義が可能です。ユーザー管理も簡単で、AWS IAM Identity Center の既存の認証基盤と連携して組織のメンバーを一括で登録でき、すぐに利用を開始できます。
料金プランも明確に設定されており、ユーザー数課金と検索インデックスのインフラに対する従量課金で構成されています。ユーザーのサブスクリプションプランには二種類あり、1 ユーザー当たり月々 3 USD の Amazon Q Business Lite と、1 ユーザー当たり月々 20 USD の Amazon Q Business Pro があります。Amazon Q Business Lite サブスクリプションは、質問をしたり、許可に応じた応答を受け取ったりするなどの基本機能へのアクセスをユーザーに提供します。一方、Amazon Q Business Pro サブスクリプションは、後述する Amazon Q Apps (プレビュー) および Amazon Q in QuickSight (Reader Pro) へのアクセスを始めとする Amazon Q Business の機能の完全なスイートへのアクセスをユーザーに提供します。
検索インデックスの料金に関しても POC 向けの Starter Index と本番ワークロード向けの Enterprise Index があります。それぞれ、使用するデータソースの規模に合わせて段階的にユニットを消費していく形で従量課金で利用できます。Starter Index は 1 ユニット当たり 0.140 USD/時間 (1 ヶ月換算で約 100 USD) から利用できます。
2024 年 6 月 30 日までは無料トライアル期間としてユーザーサブスクリプションについては料金を請求されませんし、インデックスについても 750 時間は無料でご利用いただけます。ぜひこの機会にお試しいただけますと幸いです。料金について、詳しくは 料金ページ をご覧ください。
1-4. 豊富なカスタマイズオプション
Amazon Q Business は、組織のニーズに合わせて柔軟にカスタマイズできます。例えば、特定のトピックに関する質問を禁止したり、回答の情報ソースを制限したりと、セキュリティポリシーに応じたチューニングが可能です。また、検索拡張生成において、検索結果のどのドキュメントに基づいて回答を生成するかの優先度を調整することも可能です。例えば新しいドキュメントや最近更新されたドキュメントを優先したい場合には、図のように “Last updated” パラメータの優先度を上げることで対応していきます。
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以上、Amazon Q Business の 4 つの主要な特長を解説しました。エンタープライズに最適化された使い勝手、充実のデータソース連携、正確な回答生成など、ビジネスの現場ですぐに価値を発揮する機能が盛りだくさんです。
さらに、Amazon Q Business には、ユーザー自身が生成 AI アプリを構築・共有できる革新的な機能「Amazon Q Apps」も用意されています。Amazon Q Apps を活用することで、情報検索の体験をさらにパーソナライズし、拡張することができるのです。次節では、この Amazon Q Apps の魅力を存分に紹介していきます。
2. Amazon Q Apps の魅力
Amazon Q Business の一般提供開始に合わせて発表された新しい機能のひとつが「Amazon Q Apps」です。執筆時点ではプレビュー版の機能ではありますが、Amazon Q Apps を使えば、Amazon Q Business の広範なアプリケーション環境の中で、軽量でタスクに特化した個別のアプリを構築できます。エンタープライズのデータを活用し、ユーザー自身が自然言語で指示するだけで、目的に合った生成 AI アプリをワンステップで作成可能です。業務の効率化と生産性向上に大きく貢献します。
2-1. ノーコードで簡単に生成 AI アプリを作成
Amazon Q Apps の最大の特長は、プログラミングの知識がなくても、誰でも簡単に生成 AI アプリを作成できることです。ノーコードのビジュアルエディタを使って、自然言語の指示だけでアプリの設計、開発、デプロイが可能です。
生成 AI アプリの作成プロセスは非常にシンプルです。まず、アプリの目的や機能を平易な言葉で記述します。すると Amazon Q Apps がその記述を解析し、最適な UI やワークフローを自動生成します。これだけでオリジナルの生成 AI アプリの完成です。必要に応じて、生成されたアプリをカスタマイズすることも可能です。
例えば、「社内規程の検索や閲覧を助けるアプリを作りたい」と指示を与えれば、規程の検索画面、質問への回答画面、関連規程の推奨表示など、必要な機能を備えたアプリが自動的に生成されます。
実際の画面を元にイメージを掴んでみましょう。こちらは Amazon Q Apps のトップ画面です。Amazon Q Business のアプリケーションの左バーの「Apps」を選択するとこの画面に遷移することができます。
画面中央のテキストボックスに、作りたいアプリの内容を記入します。ここでは「社内規程の検索や閲覧を助けるアプリを作りたい」と入力し、「Generate (生成)」ボタンを押してみましょう。
すると、こちらの画像のようなアプリケーションが自動で作成されます。タイトルの「社内規程検索アプリ」やカードタイトルの「社内規程ファイルのアップロード」などは自動で設定されていますが、ペンのアイコンから編集することも可能です。
執筆時点では、Amazon Q Apps では 3 種類のカードを利用したアプリケーションを構築できます。
- ユーザー入力 (User input)
- テキスト出力 (Text output)
- ファイルアップロード (File Upload)
これらのカードを組み合わせて、例えば育児休業等の規程の文書をアップロードし、ユーザー入力カード (検索クエリ) に「育児休業が取れる社員の条件は ?」などと入力し、ページ下部の「Run (実行)」ボタンを押します。すると、テキスト出力カード (検索結果) に回答が表示されます。
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このアプリがどういう仕組みで動いているのを確認するために、テキスト出力カード (検索結果) 右上のペンアイコンをクリックしてみましょう。すると、右ペインにカードのタイトルやプロンプトの編集画面が開きます。
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ここに、「アップロードされた社内規程ファイル 社内規程ファイルのアップロード から、検索クエリ 検索クエリ に関連する規程の箇所を抜粋して表示してください。関連する規程がない場合はその旨を伝えてください。」と記載されています。このように、他のカードの入力を参照しつつ、欲しい出力 (今回は「関連する規程の箇所を抜粋して表示」) を得るための指示が与えられています。
今回の例では、「社内規程の検索や閲覧を助けるアプリを作りたい」とだけ伝えてアプリケーションを作成しましたが、作成したアプリケーションを編集したり、自分で複数のカードを組み合わせてアプリケーションを構築することも可能です。アイデアさえあれば、シンプルなカードの組み合わせで多様なアプリケーションを作成できます。皆様もぜひお試しください。
2-2. 会話からアプリへのスムーズな変換
Amazon Q Apps のもうひとつの魅力は、Amazon Q Business とのスムーズな連携です。Amazon Q Business で行った自然言語での問い合わせや情報検索の中で見つかった課題を、そのままアプリ化のきっかけとして活用できるのです。
例えば、チャットの中で「毎月の売上レポートを作成するのに時間がかかる」といった課題が見つかれば、その会話をそのままAmazon Q Apps に引き継ぎ、「売上レポートを自動生成するアプリ」を作成することもできます。問題発見から解決までが一気通貫で進められます。
会話とアプリ開発が近接することで、ユーザーの文脈理解が深まり、よりニーズに合ったアプリ設計が実現します。チャットでのやりとりを通して練り上げたアイデアが、そのままアプリの形になっていく。Amazon Q Apps は、そんな新しいアプリ開発のあり方を実現してくれるのです。
2-3. 組織全体でのアプリの共有と再利用
Amazon Q Apps で作成したアプリは、組織内で簡単に共有・再利用できるのも大きなメリットです。アプリはクラウド上のライブラリに保存され、アクセス権限を持つメンバーは誰でもそれを利用できます。手軽にアプリの共同利用ができるのです。
アプリを共有するには、アプリ画面の右上の「Publish (公開)」ボタンをクリックします。
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「Publish to Library (ライブラリに公開)」というモーダル画面が開くので、必要に応じてラベルをつけて、再度「Publish (公開)」をクリックします。
左バーの「Library (ライブラリ)」アイコンをクリックすると、公開されたアプリを確認することができます。この画面でチームの他のメンバーと共有したアプリを選択し、再利用できます。
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エンドユーザーがニーズに合わせて自由にアプリを作成し、組織内で共有すれば、優れたアプリのナレッジが組織中に広がり、様々な場面で活用されるようにできます。部署間の垣根を越えたアプリの再利用も容易になります。
同じような課題を抱えている別部署が、すでに作られたアプリをそのまま使ったり、それをベースにしてアレンジすることも可能です。アプリ開発の手間とコストを大幅に削減しつつ、ベストプラクティスの展開もスピーディーに進められます。
以上のように、Amazon Q Apps は情報検索とアプリ開発の融合による、ユーザー主導のイノベーションを可能にする面白い機能です。Amazon Q Business の世界が、Amazon Q Apps によってさらに広がります。
3. Amazon Q Business の活用シナリオ
Amazon Q Business は、様々な業務シーンで活用できる汎用性の高いソリューションです。ここでは、Amazon Q Business が特に力を発揮する2つの活用シナリオを具体的に見ていきましょう。
3-1. ヘルプデスク業務の効率化と高度化
社内のヘルプデスクは、従業員からの問い合わせ対応に追われ、膨大な時間を取られがちです。Amazon Q Business を導入することで、FAQ の自動応答化や問い合わせ内容の即時解決が可能になり、ヘルプデスク業務を大幅に効率化できます。
例えば、「出張申請の方法を教えて欲しい」という問い合わせには、社内規程やマニュアルから関連情報を抽出して的確な回答を提示します。「〇〇システムにアクセスできない」といった問い合わせには、過去の類似事例から対処法を提案します。定型的な問い合わせの多くは、人的対応なしで完結できるようになるのです。
また、Amazon Q Businessを使えば、問い合わせ内容を詳細に分析し、問題の根本原因を特定することもできます。例えば、「〇〇の手続きが分からない」という問い合わせが頻発していれば、社内手続きのわかりにくさが問題だと示唆されます。問い合わせの傾向から業務改善のヒントが得られれば、ヘルプデスクの役割はより戦略的なものへと進化するでしょう。
3-2. ナレッジマネジメントの推進
企業の競争力の源泉は、社内に蓄積された知識やノウハウです。しかし、その多くは属人的で散在的な状態にあり、組織全体で活用されているとは言い難いのが実情です。Amazon Q Business は、そうした眠れる知識を呼び起こし、ナレッジマネジメントを強力に推進します。
Amazon Q Business に社内の各種ドキュメントを連携させることで、組織の知識を一元的に検索・活用できるようになります。営業担当が商談中に過去の成約事例を参照したり、エンジニアが類似プロジェクトのノウハウを即座に調べたりと、必要な知識を必要な時に取り出せる環境が整います。
知識を共有し、活用する文化が根付けば、組織のイノベーション力は飛躍的に高まるはずです。Amazon Q Business は、ナレッジマネジメントのベストプラクティスを、組織に自然と浸透させてくれる頼もしい存在と言えます。
次節では、実際に Amazon Q Business を導入し、ビジネスを変革している企業の事例を見ていきます。
4. 導入事例とユーザーの声
実際に Amazon Q Business を導入し、ビジネスに変革をもたらしている企業は数多くあります。ここでは、Amazon Q Business の多様な活用方法と、導入企業の生の声をお届けします。
4-1. Hapag-Lloyd 社 : 問い合わせ対応の自動化
Hapag-Lloyd は、140 カ国でグローバルに事業を展開する大手海運企業です。社内手順や業務指示に関する従業員からの問い合わせに、より迅速かつ一貫した回答を提供する方法を探していました。
Amazon Q Business をチャットボットとして活用することで、このような問い合わせへの応答を自動化しています。ひとつの問い合わせあたり 1 ~ 3 秒という高速な応答を実現しました。24 時間 365 日の対応と一貫した回答により、従業員満足度の向上とコスト削減が期待できます。追加の開発は不要で、高品質かつ一貫した出力が得られる点も高く評価されています。
Smartsheet 社: ナレッジ管理と生産性向上
Smartsheet は、協働作業とワークマネジメントのための SaaS を提供するグローバル企業です。従業員3,300人が、社内の様々な情報源から必要な情報を見つけ出すのに苦労していました。
Amazon Q Business を導入したことで、従業員は Slack チャンネルで質問するだけで瞬時に回答を得られるようになりました。組織の知識をひとつの AI エンジンに集約し、ワークフローを中断することなく必要な情報にアクセスできる環境が実現。わずか数週間で、コードを一行も書くことなく、既存の ID、ロール、権限を尊重しつつ、飛躍的な生産性向上を達成しました。
4-3. Deriv 社 : 採用プロセスの効率化
Deriv は、直感的な取引プラットフォームで200以上の資産を提供するオンライン取引企業です。Amazon Q Business なら、内蔵のガードレールとアクセス制御リストのおかげで、誰もが安全に生成 AI を使えると評価しました。
その結果、新人教育の時間を最大45%、採用活動全体を最大50%短縮することに成功しています。部門ごとに異なる情報の機密性を考慮しつつ、全従業員に生成 AI 機能を提供できています。
4-4. Tactical Edge AI 社 : CRM 活用の高度化
Tactical Edge AI は、データや AI を活用し、企業に大きなビジネス価値を提供することを専門とするパートナー企業です。顧客関係管理 (CRM) 基盤の統合と活用を最適化することが喫緊の課題でした。
Amazon Q Business の生成 AI を活用した分析とインサイトにより、以前はできなかった水準でのリアルタイムの意思決定が可能になりました。結果、ユーザーエンゲージメントが 40% 向上し、売上予測の精度も向上しました。ユーザー満足度と売上パフォーマンスの指標改善に直結しているのです。
以上、Amazon Q Business を活用し、ビジネスに変革をもたらしている4社の事例をご紹介しました。問い合わせ対応、ナレッジ管理、採用プロセス、CRM 活用など、様々な領域で Amazon Q Business が威力を発揮しています。
いずれのケースでも、Amazon Q Business がもたらす生産性の向上、業務の効率化、ユーザー体験の改善が評価されていることがわかります。生成 AI の力を使いこなし、競争力を高めるための強力なツールとして、Amazon Q Business が注目を集めているのです。
5. まとめ
本ブログでは、Amazon Q Business という生成 AI を活用したエンタープライズ向けソリューションについて、その概要と特長、活用シナリオ、導入事例などを詳しく解説してきました。
Amazon Q Business は、企業に蓄積された膨大なデータと知識を、AI の力で瞬時に引き出し、従業員の生産性と創造性を飛躍的に高めるツールです。高度な自然言語処理技術により、あらゆる情報源から正確で網羅的な回答を生成。セキュリティ面でも、企業の厳しい要件をクリアしています。
社内の様々なシステムとシームレスに連携し、ノーコードで簡単にアプリを作れる Amazon Q Apps は、Amazon Q Business の大きな魅力のひとつです。情報検索とアプリ開発の垣根を取り払い、ビジネスパーソン自らが DX を推進する原動力となることでしょう。
生成 AI は、もはやバズワードではなく、ビジネスを変革するための現実的なソリューションとなりつつあります。その中でもAmazon Q Business は、使いやすさ、連携の柔軟性、強固なセキュリティなど、エンタープライズに不可欠な要素を兼ね備えた、実践的なプラットフォームだと言えるでしょう。
皆様の職場にも Amazon Q Business を迎え入れ、ビジネスの可能性を広げてみてはいかがでしょうか。
筆者プロフィール
本橋 和貴
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社
パートナーアライアンス統括本部 機械学習パートナーソリューションアーキテクト
AWS 上で機械学習関連のソフトウェアを開発しているパートナー企業の技術支援を担当をしています。好きなサービスは Amazon SageMaker です。週末は某世界旅行すごろく系ゲームを 1 人で 100 年分走り切る修行をしています。
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