Amazon Kendra

機械学習を原動力とする高精度のエンタープライズ検索サービスです。
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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Woodside
仕事でより良い判断をより迅速に行う

「今では、最も貴重なプロジェクトエンジニアリングドキュメントを正確に検索することができるようになり、近々これを文書化されたナレッジベース全体に拡大する予定です。Kendra は、『プルート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。」

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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

ファイルシステム、ウェブサイト、Box、DropBox、Salesforce、SharePoint、リレーショナルデータベース、および Amazon S3 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。

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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

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、Kendra はそれに対してヘルスケアオプションに関連する回答を提供します。

今すぐ Kendra の使用を開始する

生まれ変わった検索を自ら経験してみてください。Kendra のプレビューは簡単に開始でき、これには 30 日間の無料利用枠が含まれています。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。

Kendra のプレビューには、増分学習、クエリの自動補完、カスタムシノニム、または分析は含まれていません。プレビューでは、SharePoint オンライン、JDBC、および Amazon S3 のみが提供されます。クエリ件数は 1 日最大 40,000 件、インデックスされるドキュメント数は 100,000 部、およびインデックスはアカウントあたり 1 つに制限されます。詳細については、特徴ページと料金ページを参照してください。