Deriv が Amazon Q Business を利用して生産性を高め、オンボーディングの時間を 45% 短縮

何百万人もの顧客が Deriv の金融プラットフォームを使用しており、過去 25 年間で Deriv の従業員はサービスと業務をサポートするために膨大な量のコンテンツを作成しました。このデータは、Google ドライブ、GitHub、社内の wiki ページ、Slack のディスカッションやスレッドなど、さまざまな場所でホストされていました。そのため、プロセスに関するドキュメントや情報を見つけるのが難しく、新入社員が業務に慣れる上で非効率性や遅延が生じていました。21 か国に 1,400 人を超える従業員を擁する同社では、オンボーディングトレーニングやプロジェクトミーティングを実施するために、複数の場所でスケジュールを調整することが困難でした。

Derivは当初、アマゾンウェブサービス （AWS）に連絡を取り、企業が基盤モデルを使用してジェネレーティブAIアプリケーションを構築するのを支援するサービスであるAmazon Bedrockの潜在的な用途について話し合いました。このディスカッションの中で、 AWSがAmazon Q Businessについて言及しました。Amazon Q Businessは、企業の内部データを安全かつ確実に使用して従業員の業務遂行を支援するジェネレーティブAI搭載アプリケーションです。このノーコードソリューションにより、ユーザーはツールと対話してリポジトリからデータを取得できます。機械学習 (ML) の経験は必要ありません。Deriv は、従業員が膨大なデータソースに即座かつ簡単にアクセスできる可能性に期待を寄せていました。

これまでに AI を使用した経験のない Deriv では、実装と管理には上級エンジニアと研究者のチームを雇う必要があるだろうの想定の下、AI 導入の検討が先延ばしになっていました。しかし、ML の経験を必要としないフルマネージドサービスである Amazon Q Business は、非常に直感的に使用できることがわかりました。1 人のデベロッパーで構成されるチームで、Deriv は Amazon Q Business でインデックスを作成するデータソースを設定し、さまざまなユースケースをテストしました。わずか半日のテストの後、ソリューションはスムーズに機能し、翌日には従業員向けにリリースされました。Deriv の Principal Engineer of Operations である Arun Venkataraman 氏は次のように述べています。「Amazon Q Business を実装して利用し始めるまでの時間がとても短かったことに驚きました。AI を使用した仕事がこれほど簡単だとは誰も思っていませんでした」。

Amazon Q Business は、組織の既存の ID、ロール、許可に基づいて、各ユーザーとのインタラクションをパーソナライズできます。提供される応答が適切であり、従業員が適切なレベルの情報を取得できるようにするためのガードレールが組み込まれています。「多くの企業と同様に、当社の部門の中には、他の部門よりも機密性の高い情報を扱う部門があります」と Venkataraman 氏は述べています。「Amazon Q Business に組み込まれたガードレールと、アクセスコントロールリストの設定の容易さにより、生成 AI をすべての従業員が安全に利用できるようにすることができます」。

Deriv は、カスタマーサポート、マーケティング、コンテンツ、採用部門にわたって Amazon Q Business を統合しました。同社は、カスタマーサポートチームに加わる新入社員向けに、コンタクトセンターのプロセスを文書化した詳細なマニュアルを提供しています。しかし、その結果としてトレーニングに膨大な労力が必要になります。Amazon Q Business を利用してすべてのカスタマーサポートに関する資料をインデックス化することで、新入社員はソリューション固有の質問をして、以前よりも 45% 速く回答を見つけることができます。プロセスに関する情報を見つけるために手動でドキュメントを検索する代わりに、Amazon Q Business が最新の関連情報を迅速に見つけてくれます。以前は、新入社員が業務に慣れるまでに 1 か月かかっていました。Amazon Q Business を実装した後は、約 1 週間で業務に慣れるようになりました。

Deriv のマーケティングチームも、生成 AI ソリューションから大きな恩恵を享受しています。キャンペーンデータの多くが散り散りに保存されていたため、最新情報を入手するために、さまざまなタイムゾーンの複数のステークホルダーとの通話をスケジュールしていました。現在では、ユーザーは Amazon Q Business にいつでもキャンペーンについて質問できるようになり、Amazon Q Business は関連付けられたデータリポジトリを検索して要約されたステータスを提供します。Deriv のコンテンツチームも、技術的なブログ記事などのマーケティング資料の作成に Amazon Q Business を活用しようとしています。Amazon Q Business は、Deriv のリソースに基づいて記事を迅速かつ正確に生成できると同時に、同社のベストプラクティスとガイドラインを活用してコンテンツの質を確保できます。

さらに、Deriv は Amazon Q Business の機能を採用チームに拡張しました。そのチームの採用プロセスの一環として、10 ページにわたる候補者アンケートの確認が含まれています。これを読んで評価するには 20 分かかります。現在、採用担当者がアンケートの 1 つを Amazon Q Business にアップロードすると、このツールは 1 分弱でデータを読み取って要約します。この効率化により、コンテンツの確認に必要な時間が 50% 削減されました。

わずか数週間で、Amazon Q Business は Deriv のさまざまな部門に大きな影響をもたらしました。同社では、ソリューションが実装されたすべての領域で生産性が高まり、手動でのドキュメント検索が減り、多くのミーティングが不要になったことで、従業員の時間が節約されました。また、ユーザーが AI テクノロジーの利用に慣れ、適切なプロンプトの作成方法を学習することで検索効率が高まりました。

Deriv は、Amazon Q Business と連携して AWS グローバルアクセラレータと Amazon CloudFront を実装しました。これらのツールにより、Deriv は、アプリケーションの可用性を高め、パフォーマンスを改善し、セキュリティを強化するとともに、ワークロードのレイテンシーを 45% 削減して、1.5 秒から 200 ミリ秒未満に短縮することができました。このセットアップは Deriv の顧客へのコンテンツ配信を加速するのに役立ったほか、Amazon Q Business と組み合わせることで、従業員へのデータ配信が加速しました。

現在、Deriv の技術系以外のチームのみが Amazon Q Business を利用していますが、これは間もなく変更される予定です。その技術スタックは更新が予定されているため、Deriv はソリューションの設計を支援するために Amazon Q Developer を調査する予定です。同社は、Amazon Bedrock でこのツールを使用することで、コードトランスフォーマーを構築し、コードを自動的に変換して新しいスタックに移行することを目指しています。Deriv はコード移行のためのチームを構築中であり、Amazon Q Business で既に職務記述書を作成しています。同社は、今後数か月で組織全体が生成 AI のスキルを強化し、それを日常業務の不可欠な部分として使用するようになると予測しています。