Amazon Kendra は、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 は、機械学習を利用して、非構造化データからより関連性の高い回答を提供します。「健康上のメリット」などの一般的なキーワードを検索し、また「産休の期間は?」などの自然言語の質問をすると、Kendra は読解力を使って「14週間」のような具体的な回答を出します。「VPN を設定するにはどうすればよいですか?」などのより一般的な質問については、 Kendra は、最も関連性の高い文章を抽出することにより、説明を交えた回答を出します。

Amazon Kendra は、FAQ マッチングもサポートしており、FAQ で最も近い質問を特定する特殊なモデルを使用して厳選された FAQ から回答を抽出し、対応する回答を返します

抽出された回答と FAQ マッチングを補完するために、Amazon Kendra は深層学習セマンティック検索モデルを使用して正確なドキュメントランキングを提供します。全体として、これにより、より豊富な検索エクスペリエンスが提供され、ユーザーに特定の回答と、より多くの情報が必要な場合に探索できる関連コンテンツが表示されます。

増分学習

Amazon Kendra は機械学習を使用して、エンドユーザーの検索パターンとフィードバックに基づく検索結果を継続的に最適化します。例えば、ユーザーが「医療保険はどのように変更すればよいですか?」という検索を行うと、複数の HR の福利厚生ドキュメントがトップに表示されます。この質問に最も関連性のあるドキュメントを決定するために、Amazon Kendra は、ユーザーの操作とフィードバックから学習して、優先ドキュメントをリストの一番上に昇格させます。Amazon Kendra は、機械学習の専門知識を必要とせずに、増分学習手法を自動的に適用します。

チューニングと精度

すぐに使用できる最先端の精度を提供することに加えて、顧客は検索結果を微調整し、特定のビジネス目標に基づいて特定の回答とドキュメントを結果に表示できます。例えば、関連性チューニングにより、より信頼できるデータソース、作成者、またはドキュメントの鮮度に基づいて結果の質を向上させることができます。詳細については、関連性チューニング関するブログ記事をご覧ください。

Amazon Kendra による特定のビジネス用語の理解を深めるために、お客様は独自のカスタムシノニムを提供できます。Amazon Kendra はこれを使用してクエリを自動的に拡張し、拡張された語彙に一致するコンテンツと回答を含めます。例えば、エンドユーザーが「HSAとは何ですか?」という質問をした場合です。 Amazon Kendra は、「Health Savings Account」または「HSA」を参照するドキュメントを返します。

コネクタ

コネクタは、Amazon Kendra のインデックスにデータソースを追加し、コネクタタイプを選択するだけで素早く簡単に使用できます。コネクタはインデックスとデータソースを自動で同期させるようにスケジュールすることができるため、ユーザーは常に最新のデータコンテンツをセキュアに検索します。Amazon Kendra は、S3、SharePoint、Salesforce、ServiceNow、Google ドライブ、Confluence などの一般的なデータソース用のネイティブコネクタを提供しています。ネイティブコネクタが利用できない場合、Amazon Kendra は、カスタムデータソースコネクタと、パートナーがサポートする多数のコネクタを提供します。Amazon Kendra コネクタの可用性の詳細については、Amazon Kendra コネクタライブラリをご覧ください。

領域最適化

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。例えば、HR 関連の回答を検索しているユーザーが「HSA 用紙の提出期限」と入力すると、Kendra はより正確な回答を得るために検索範囲を拡大して「Health Savings Account 用紙の提出期限」も検索します。

クエリの自動補完 近日提供開始

Amazon Kendra には、エンドユーザーの検索クエリを自動補完する機能が搭載されています。クエリの自動補完は、ユーザーのキーボード入力を約 25% 減らすだけでなく、より正確で、よく尋ねられる質問へと導くことによってユーザーを助けます。より正確な質問は通常、関連性がより高く、有益な回答につながります。例えば、「IT デスクは」と入力し始めるとすると、Kendra はクエリを補完するために「IT デスクはどこですか?」または「IT デスクは何階ですか?」などのオプションや、その他関連するよくある質問を提案します。

分析と継続的な改善 近日提供開始

絶えず改善される検索エクスペリエンスを提供するため、Amazon Kendra は検索中のアクティビティ (クリック、サムズアップ、サムズダウン) をキャプチャし、メトリクスとインサイトを明らかにして、改善のための措置を講じることができるようにします。Kendra は、トップクエリ、トップドキュメント、および一日あたりのクエリ数などの基本的な運用メトリクスを提供します。Kendra は、平均逆順位 (MRR: Mean Reciprocal Rank)、およびサムズアップまたはサムズダウンの数といった明示的なフィードバックなどの一般的な品質メトリクスも提供します。ユーザーはこの情報を使用して、関連性が高い FAQ の作成、信頼性がより高いコンテンツでの特定データソースのブースト、またはよくある質問を使ったカスタマーサポートチームのトレーニングを行うことができます。

製品の料金
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Kendra の料金表ページをご覧ください。

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