Amazon Kendra

機械学習を原動力とする高精度のインテリジェント検索サービス

Amazon Kendra は、機械学習 (ML) を利用したインテリジェント検索サービスです。Kendra を使用すると、ウェブサイトやアプリケーションのエンタープライズ検索に対する考えが変わります。お客様の従業員や顧客は、企業内の複数の場所やコンテンツリポジトリにコンテンツが分散して保存されている場合であっても、目的のコンテンツを簡単に見つけることができます。

Amazon Kendra を使用すると、膨大な非構造化データを隅から隅まで検索する必要がなくなり、質問に対する適切な回答を必要なときに見つけることが可能となります。Amazon Kendra はフルマネージドサービスであるため、サーバーのプロビジョニングも、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイも不要です。

自然言語を使用してより適切な回答を直ちに取得

シンプルなキーワードに加え、自然言語の質問を使用して目的の回答を得ることができます。Amazon Kendra では、検索対象がテキストスニペットであれ、よくある質問であれ、PDF ドキュメントであれ、まさに探していた回答をドキュメントから見つけることができます。また、Amazon Kendra では、ドキュメントが羅列された長いリストから目的の回答を選別することなく、回答候補を直ちに得ることができます。Amazon Kendra の使用前と使用後における検索エクスペリエンスの違いをぜひご確認ください。

Get better answers upfront

利点

目的の回答をすばやく検索

リンクが羅列された長いリストからリンクを選別し、必要な情報が含まれていることを期待しながらドキュメントをスキャンする必要はもうありません。自然言語検索機能では、従来の検索技術と異なり、情報が社内にあるかどうかにかかわらず目的の回答をすばやく正確に得ることができます。

ナレッジへのアクセスを一元管理

Amazon Kendra を使用すると、Microsoft SharePoint、Amazon Simple Storage Service (S3)、ServiceNow、Salesforce、Amazon Relational Database Service (RDS) といったコンテンツリポジトリのコンテンツを、一元管理されたインデックスに簡単に集約できます。これにより、企業のあらゆるデータをすばやく検索できるようになり、最も正確な回答をすばやく得ることができるようになります。
 

検索結果を微調整

Amazon Kendra の深層学習モデルは、14 の産業分野について事前にトレーニングされているため、幅広いビジネスユースケースに関するより正確な回答を得ることができます。また、データソース、データ作成者、鮮度の重要度を手動で調節したり、カスタムタグを使用したりすることで、検索結果を微調整することができます。

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わずか数回のクリックでデプロイ

従来の検索ソリューションと比べて短時間でセットアップできるため、Amazon Kendra のインテリジェントな検索機能をすぐに使うことができます。数回クリックするだけで、インデックスを簡単に構成し、関連するデータソースを接続して、カスタマイズ可能な検索インターフェイスが完全に機能するようにデプロイできます。コーディングや機械学習の経験はなくてもかまいません。
 

ユースケース

研究開発を加速させる

新しい研究やイノベーションを率いるサイエンティストやデベロッパーは、企業のデータストアに埋もれた過去の仕事の情報にアクセスする必要があります。より迅速かつ正確な検索が可能になることで、検索に費やす時間を減らしてイノベーションにより多くの時間をかけることができます。

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規制およびコンプライアンスのリスクを最小限に抑える

機械学習を使用することで、何百ものウェブサイトで公表されている規制ポリシーをすばやく特定/解釈できるようになり、ポリシーの実施とコンプライアンスプロセスを改善することができます。

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お客様とのやり取りの質を高める

Amazon Kendra は、Q&A Chatbot によるウェブ検索であれ、エージェントアシストによるウェブ検索であれ、お客様によるウェブ検索であれ、お客様が何を質問しているかをこれまで以上により正しく理解し、お客様の目的により合致した回答と直感的なエクスペリエンスを提供します。

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従業員の生産性を向上させる

企業の各所に存在する多種多様かつ多重構造の情報サイロにあるコンテンツを統合してインデックスを作成することで、企業は全従業員に対して単一のアクティブなナレッジカタログを構築および維持管理することができます。一元化されたこのビューにより、ユーザーはあらゆる知識ソース全体で最も関連性の高い情報をすばやく検索してアクセスし、より多くの情報に基づいて意思決定を行うことができます。

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お客様

3M

材料科学研究を加速させる

「当社の材料科学者が新たな研究を率いようとするとき、関連する過去の研究の情報にアクセスする必要がありますが、この情報は、当社の膨大なナレッジベースにある数多くの特許に埋もれています。Kendra では自然言語によるクエリがすばやく正確に実行されるため、当社の材料科学者は必要な情報を見つけることができます」

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MagellanRx Management

セキュアでスケーラブルなエージェントアシストソリューションの構築

「当社は、安全でスケーラブルなエージェント支援ソリューションを構築するために Amazon Kendra を選択しました。おかげで、コールセンターのエージェントと、そのエージェントがサービスを提供する顧客は必要な情報をすばやく発見できるようになりました。Contact Center Intelligence (CCI) と Amazon Kendra を実装して以来、初期の結果では、通話時間が平均で約 9〜15 秒短縮され、暦年あたり 220 万件を超える通話にわたり 4,000 時間以上節約できました。」
 

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Woodside

AWS のナレッジベースの情報にすばやくアクセス

「Amazon Kendra は、『プルート作戦のパイプラインの長さは?』といった質問に対する回答を迅速かつ正確に見つけ出します。認識機能におけるこの大変革は、企業の運営と社員の労働生活を改善するための、さらに優れたすばやい意思決定を可能にしてくれるでしょう」
 

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今すぐ Amazon Kendra を開始する

検索の概念を変えるAmazon Kendra を使用して独自のデータソースに接続することで、独自のコンテンツにおける検索エクスペリエンスのテストを数分で開始することができます。

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インデックスを作成する
ステップ 1: インデックスを作成する

データソースを追加するインデックスを作成します。

データソースを追加する
ステップ 2: データソースを追加する

S3、SharePoint、Salesforce、ServiceNow、RDS データベース、および One Drive など、人気のデータソース向けの Kendra のコネクタを使用します。今年の後半には対象が増える予定です。

テストしてデプロイする
ステップ 3: テストしてデプロイする

検索エクスペリエンスをコンソールで直接テストします。さらに、新規または既存のアプリケーションに簡単にデプロイできるように、検索エクスペリエンスの各コンポーネントを実装するためのサンプルコードにアクセスします。