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 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、Amazon 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、 Amazon 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、よくある質問のマッチングもサポートしており、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よくある質問から回答を抽出し、対応する回答を返します 

抽出された回答とよくある質問の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提示されます。

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、複数の人事 (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

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、Amazon Simple Storage Service (S3)、Microsoft 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

Amazon Kendra は、人事、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。Amazon 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、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、人事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、Amazon 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。

エクスペリエンス構築者

コーディングや機械学習の経験がなくても、数回クリックするだけで、Amazon Kendra を使用して完全に機能するカスタマイズ可能な検索エクスペリエンスをデプロイできるようになりました。Experience Builder は、Amazon Kendra を利用した検索アプリケーションをクラウド上で安全かつ迅速に構築、カスタマイズ、および起動するための直感的かつ視覚的なワークフローを提供します。使用を開始する際には、ビルダーですぐに使用できる検索エクスペリエンステンプレートをご利用いただけます。このテンプレートは、フィルターや並べ替えなど、必要なコンポーネントをドラッグアンドドロップするだけでカスタマイズできます。他のユーザーを招待して、検索アプリケーションのコラボレーションやテストを行ってフィードバックを提供してもらい、該当のエクスペリエンスをデプロイする準備ができた段階でプロジェクトをすべてのユーザーと共有することができます。Amazon Kendra Experience Builder は、Azure AD や Okta などの一般的な ID プロバイダーをサポートする AWS IAM Identity Center (AWS SSO の後継) と統合し、検索エクスペリエンスにアクセスしながらエンドユーザーシングルサインオン認証を安全に提供することができます。Amazon Kendra Experience Builder の詳細については、ドキュメントをご覧ください。

分析ダッシュボードを検索する

Amazon Kendra Search Analytics Dashboard を使用すると、Amazon Kendra を利用した検索アプリケーション全体の質とユーザビリティのメトリクスをより良く理解できます。Analytics Dashboard は、管理者とコンテンツ作成者が、エンドユーザーが関連する検索結果をどれだけ簡単に見つけられるか、検索結果の質、およびコンテンツのギャップを理解するのに役立ちます。Amazon Kendra Search Analytics Dashboard は、ユーザーが検索アプリケーションをどのように操作し、検索結果がどれほど効果的であるかのスナップショットを提供します。分析データは、コンソールのビジュアルダッシュボードで表示できます。あるいは、API を通して Search Analytics データにアクセスして独自のダッシュボードを作成することもできます。これは、お客様が検索の傾向とユーザーの行動を詳細に確認してインサイトを取得することを可能にするとともに、改善できる可能性がある領域を明確化するのに役立ちます。Amazon Kendra Search Analytics Dashboard の詳細については、ドキュメントを参照してください。

カスタムドキュメントの強化

Amazon Kendra Custom Document Enrichment 機能を使用すると、ドキュメントが Amazon Kendra でインデックス付けされる前に、ドキュメントを前処理できるカスタム取り込みパイプラインを構築できます。例えば、コネクタを使用して SharePoint などのリポジトリからコンテンツを取り込む一方で、お客様は追加のメタデータでドキュメントを強化し、スキャンしたドキュメントをテキストに変換し、ドキュメントを分類し、エンティティを抽出し、カスタム ETL プロセスを使用してドキュメントをさらに変換できます。エンリッチメントは、コンソールで設定できるシンプルなルールによって、または AWS Lambda から関数を呼び出すことによって実行されます。これらの関数は、オプションで、Amazon Comprehend、Amazon Transcribe、Amazon Textract などの他の AWS AI サービスを呼び出すことができます。Amazon Kendra Custom Document Enrichment の詳細については、ドキュメントを参照してください。

クエリの自動補完

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。これらの質問は通常、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、Amazon 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。

製品の料金
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