Amazon Kendra

機械学習を原動力とする高精度で使いやすいエンタープライズサーチサービスです。
Typing
Kendra の回答候補

Amazon Kendra は、機械学習を原動力とする高精度で使いやすいエンタープライズ検索サービスです。Kendra は、ウェブサイトおよびアプリケーションに強力な自然言語検索機能を提供するため、エンドユーザーは企業全体に散在する膨大な量のコンテンツ内で必要な情報をより簡単に見つけることができます。

Kendra の主なメリット

自然言語の質問をして、即時に回答を得る

正確な回答、よくある質問、またはドキュメント全体であるかに関わらず、シンプルなキーワードのかわりに自然言語の質問を使って、探している回答を取得します。リンクの長いリストをより分けて、そのうちのひとつに探している情報があることを期待する必要はもうありません。


数回クリックするだけですべてのデータを 1 か所に集める

情報サイロをなくしてしまいましょう。Kendra では、ファイルシステム、SharePoint、イントラネットサイト、ファイル共有サービスなどから一元的な場所にコンテンツを簡単に追加することができるので、すべての情報を素早く検索して最も適切な答えを見つけ出すことが可能です。


検索結果を絶え間なく向上させる

Kendra の機械学習アルゴリズムはユーザーが役に立つと考えた結果を学習するため、検索結果の内容が時間と共に向上されます。また、特定のデータソースの重要性、またはドキュメントフレッシュネスを手動で調整することによって、検索結果を微調整するオプションもあります。

最初からより良い回答を得るために…

シンプルなキーワードのかわりに自然言語の質問を使って、探している回答を引き出します。回答がテキストスニペット、よくある質問、またはドキュメントであるかに関わらず、Kendra はファイル内の意味のあるデータや情報をつなぎ合わせて答えを返します。特定の回答を見つけるためにドキュメントの長いリストをより分けるのではなく、Kendra は最初から回答候補を提供することができます。 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。

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…自然言語を使用しましょう

自然言語は、データのどこからでもより具体的な回答を得ることを可能にします。より正確な答えを得ることができるように、「IT ヘルプデスクは午後 12 時に開いていますか?」または「VPN にはどのように接続すればよいですか?」といった質問をしましょう。

お客様事例


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材料科学研究の加速化

「私たちの材料科学者が新たな研究をリードするとき、関連する以前の研究からの情報にアクセスする必要が生じますが、この情報は当社の莫大なナレッジベースに維持されている数多くの特許に埋もれています。…Kendra は自然言語クエリを迅速かつ正確に処理することで、当社の科学者が必要な情報を見つけることを可能にしてくれます。」

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規制及びコンプライアンス情報への強化されたアクセス

「当社の目標は、お客様が規制情報を素早く理解し、迅速に自信を持って意思決定ができるよう – たとえ 100 ページに及ぶ文書に答えが埋もれているとしても – お客様にできるだけ早く答えを見つけていただくことです。」

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数回クリックするだけですべてのデータを 1 か所に集める

数回クリックするだけで、これまでサイロに入れられていたデータソースを一元的な場所に統合、またはインデックス化します。実装までの数か月に及ぶ作業を 1 週間未満に短縮しましょう。

簡単なデプロイメントの詳細については、こちらをご覧ください »

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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。

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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。

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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のためのサンプルコードにアクセスします。

検索結果を絶え間なく向上させる

増分学習 (近日提供開始)

Kendra は、ユーザーのデータセットと社員の使用パターンのために構築された深層学習モデルをアクティブに再訓練して、検索の正確性を向上させます。エンドユーザーが検索結果とやり取りすると、Kendra が結果を微調整します。これは、結果をクリックする、または結果について「サムズアップ」や「サムズダウン」する場合に、どの結果の関連性が高いかを Kendra が学習し、それらを最初に表示することを意味します。

増分学習の詳細については、こちらをご覧ください »

関連性チューニング

Kendra は関連性を手動で調整するオプションを提供し、ドキュメントフレッシュネス、表示回数、または特定のデータソースといったインデックス内の特定フィールドをブーストすることができます。例えば、話題のニュースやアップデートなど、より頻繁に閲覧されているだけでなく、より最近のドキュメントをブーストすることができます。

関連性チューニングの詳細については、こちらをご覧ください »

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複数の領域を理解する自然言語

Kendra は、HR、企業運営、サポート、研究開発などの幅広い内部ユースケースの自然言語のクエリ、ドキュメントコンテンツ、および構造を理解するために、深層学習モデルを使用します。Kendra には、IT、金融サービス、保険、医薬品、工業製造、石油/ガス、法律、メディアとエンターテイメント、旅行とホスピタリティ、衛生、HR、ニュース、電気通信、鉱業、食品と飲料、およびオートモーティブなどの領域からの複雑な言語を理解するための最適化も行われています。これは、「子供を扶養家族として HMO に追加できますか?」といった質問をすることができることを意味し、それに対して Kendra はヘルスケアオプションに関連する回答を提供します。

Amazon Kendra Developer Edition

Amazon Kendra Developer Edition は、概念実証 (POC) を構築し、Amazon Kendra でさらに実験を行うための低コストのオプションを開発者に提供します。Kendra Developer Edition は、Kendra Enterprise Edition と同じ機能を備えていますが、1 日あたりのクエリ数は 4,000 に制限され、検索可能なドキュメントは 5 つのデータソース全体で最大 10,000 であり、単一のアベイラビリティーゾーンで実行されます。Kendra Developer Edition は、Enterprise Edition で使用できるスケーリングオプションを提供していません。したがって、このエディションは開発目的に最適であり、本番環境には推奨されません。

今すぐ Kendra の使用を開始

生まれ変わった検索を自ら経験してください。Amazon Kendra を使うと数分間で独自のデータソースを接続し、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開始することができます。

トライアルのプレビュー: 2020 年 5 月 10 日に終了した Amazon Kendra Enterprise Edition のプレビュー中に 30 日間の無料利用枠を開始したお客様は、元の条件を変更せずに引き続きアクセスできます。