Amazon Q Business をグラレコで解説

Amazon Q Business は、AWS が提供するビジネス向けの生成 AI アシスタントサービスです。企業のビジネスデータやナレッジと連携することで、業界や企業固有の知見に基づく的確な対話が可能になります。

従来のチャットボットは、ルールベースやキーワードベースのシステムが主流でした。しかし近年 AI 技術の進化により、より自然で動的な対話が実現されつつあります。Amazon Q Business は最新の大規模言語モデル (LLM) と自然言語処理技術を搭載し、従来のチャットボットを大きく進化させた次世代のデジタルアシスタントサービスです。

Amazon Q Business は、40 種類以上のデータソースに対応したビルトインコネクタを備え、企業の知的資産とシームレスに統合できます。また、生成 AI の技術を活用することで、ナチュラルな対話を実現するチャット機能を備えています。加えて、特定の用語やトピックをブロックする機能や AWS IAM によるロールベースのアクセス制御など他の AWS サービスと組み合わせることで、高いセキュリティとプライバシーを確保した運用が可能です。

2024 年 7 月、Amazon Q Business の基本機能とは別に組み込まれた Amazon Q Apps が一般提供を開始しました。
Amazon Q Apps は、Amazon Q Business のエンタープライズデータに基づいて構築されるアプリケーションをノーコードで開発できるサービスです。Amazon Q Apps を利用することで、専門的な開発スキルがなくても、企業のデータを活用した生成 AI アプリケーションを自然言語の指示だけで簡単に作成・共有できます。

Amazon Q Apps について詳しくは、「Amazon Q Apps を使ったアプリケーション開発」をご覧ください。

Amazon Q は、生成 AI アシスタント機能を提供する複数のサービスから構成されるサービスグループの総称です。そのサービスグループの中で、Amazon Q Business は、生成 AI アシスタントによる企業の知的資産の有効活用を実現するエンタープライズ向けのサービスです。一方、Amazon Q Developer は開発者や IT 専門家向けに、ソフトウェア開発ライフサイクル全体をサポートするサービスとなっています。その他にも、既存の AWS サービスに Amazon Q を統合することで機能強化を図るものもあります。

Amazon Q シリーズの主なサービスは以下のとおりです。

Amazon Q Apps は、Amazon Q Business に属する機能として提供されています。一方、Amazon Q in Amazon CodeCatalyst や Amazon Q Data Integration in AWS Glue は、Amazon Q Developer に属する機能です。このように、Amazon Q は生成 AI アシスタント機能を各 AWS サービスに組み込むことで、サービスの機能強化を図っています。今後このグラレコシリーズでは、Amazon Q Business 以外の Amazon Q サービスについても紹介していく予定です。

その他、Amazon Q Business の機能について詳しくは、公式サイトの「Amazon Q Business の機能」をご覧ください。

Amazon Q Business は、企業内のさまざまなデータソースをシームレスに統合し、組織の知的資産を最大限に活用できる点が大きな強みです。 さまざまなビジネスアプリケーションやコンテンツリポジトリに対応した豊富なビルトインコネクタを備えているため、データの壁を越えて知識を横断的に活用することが可能になります。

Amazon Q Business では、ビルトインコネクタ、カスタムコネクタ、Web クローラー、ファイルアップロードなど、多様な方法でデータソースを柔軟に追加できます。 1 つのアプリケーションに最大 50 のデータソースを統合可能で、追加したデータソースの内容はインデックス化され、生成 AI による応答生成時の根拠として活用されます。

40 種類以上のビルトインコネクタが用意されており、クラウドサービスからオンプレミスシステムまで幅広いデータソースに対応しています。Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) や Amazon RDS、Amazon FSx for Windows などの AWS サービスをはじめ、Microsoft SharePoint や Salesforce、ServiceNow など主要なビジネスアプリケーション用のコネクタを提供しています。

以下は、Amazon Q Business が提供するビルトインコネクタの一部です。

ビルトインコネクタごとに、必要な前提条件や設定が異なります。詳しくは、「Supported connectors」をご覧ください。

カスタムコネクタの実装、Web クローラーの活用、ファイルのアップロードといった方法でデフォルトでサポートされていないデータソースでも柔軟に追加できます。カスタムコネクタを作成すれば、あらゆるデータソースとの連携が可能になります。

カスタムコネクタの作成方法について詳しくは、「Connecting Amazon Q custom connector to Amazon Q Business」をご覧ください。

コネクタを使ってデータソースからデータを取り込んだ後、そのデータソースの内容をインデックスにマッピングします。Amazon Q Business はこのインデックスを参照しながら、的確な回答やコンテンツの生成、業務支援を行います。

インデックスへのデータ登録は、同期ジョブと呼ばれるプロセスで行われます。同期ジョブを実行するタイミングは、以下から選択できます。

• 時間単位、日単位、週単位、月単位のサイクルで定期実行
• カスタムの cron 式によるスケジュールで定期実行
• オンデマンドで任意のタイミングで手動実行

同期ジョブのスケジュールは、データソースの更新頻度に合わせて適切に設定する必要があります。頻繁に更新されるデータソースであれば短い期間、更新が少ないデータソースであれば長い期間でスケジュールするなど柔軟な設定が可能です。

このように、Amazon Q Business ではさまざまな方法でデータソースを柔軟に統合し、企業の知的資産を最大限に活用できるようにな仕組みを備えています。
データソースの管理や同期ジョブについて詳しくは、「Managing Amazon Q Business data sources」をご覧ください。

データソースを取り込んだ後は、プラグイン、ドキュメントエンリッチメント、関連性チューニングといった拡張設定オプションを指定できます。これらの追加設定を適切に行うことで、特定のユースケースに合わせたカスタマイズが可能になり、Amazon Q Business アシスタントの応答精度をさらに向上させることができます。

プラグインを利用することで、データソースごとの固有の機能を Amazon Q Business に統合できます。プラグインには大きく分けて 2 種類があります。

プラグインは Amazon Q Business コンソールまたは Amazon Q Business API を使って設定できます。なお、Amazon Q Business アプリケーションごとに、最大で 3 つまでプラグインを設定できます。
プラグインについて詳しくは、「Plugins for Amazon Q Business」をご覧ください。

ドキュメントエンリッチメントとは、インデックスに取り込むドキュメントの属性情報を操作する機能です。基本的な操作は Amazon Q Business コンソールから簡単に設定でき、標準的な属性操作に適しています。一方、Lambda 関数を利用することで、より複雑で特殊な属性を設定することも可能です。

基本操作では、ドキュメントの本文内容を解析条件として使用できます。解析結果に基づいて、タグ、メタデータ、エンティティなどの属性情報を動的にキーバリューの形式で設定できます。以下のような操作が可能です。

• 自動タグ付け：
  ドキュメントの内容から関連するタグを自動で付与します。
• カスタムメタデータ追加：
  ドキュメントに任意のメタデータ (作成日、著者、重要度など) を関連付けます。
• エンティティ抽出：
  ドキュメント内の人名、組織名、場所などの固有表現を抽出してメタデータ化します。

基本操作を設定することで、たとえばドキュメントに記載された日付が最新の場合、「重要度=高」というメタデータを動的に設定するなどの操作が可能です。ドキュメントの性質に応じて適切な属性を自動付与できるため、ドキュメント管理や検索性の向上が期待できます。

事前に設定した任意の Lambda 関数を使用して、データに対してより高度でカスタマイズされたドキュメント属性操作ロジックを実行することができます。以下は Lambda 関数を使った属性操作の一例です。

• OCR によるテキスト抽出：
  スキャンしたドキュメントに対して OCR 処理を行い、抽出されたテキストを新たなドキュメント属性としてインデックス化するロジックを Lambda 関数で実装します。
• 空の日付フィールド値への現在日時挿入：
  ドキュメントメタデータ内の日付フィールドの値が空欄の場合、その値を実行時の現在日時で上書きするロジックを Lambda 関数で実装します。

その他にも、Lambda 関数の設定内容次第で、要件に応じた属性制御ロジックを自在に構築できます。

ドキュメントエンリッチメントについて詳しくは、「Document enrichment in Amazon Q Business」をご覧ください。

関連性チューニング (Relevance tuning) は、生成 AI の応答に使われるデータソースの関連性を調整する設定です。以下のようなチューニングが可能です。

• ドキュメント属性への関連性ウェイト付与：
  特定のドキュメントタイプ、データソース、作成日付などのドキュメント属性に高い関連性ウェイトを割り当てることができます。
• クエリマッチ時のブースト：
  クエリとマッチした特定のキーワードやエンティティが含まれるドキュメントの関連性ランキングを強化 (ブースト) することができます。

関連性チューニングを活用すれば、質問内容に合わせて最適なデータソースを参照できます。たとえば製品マニュアルの関連性を高めれば、作業手順に関する質問により適切に回答可能になりますし、修理記録の関連性を高めれば、故障対処の質問に対してより的確な回答ができるようになります。

関連性チューニングについて詳しくは、「Boosting chat responses using relevance tuning」をご覧ください。

プラグイン、ドキュメントエンリッチメント、関連性チューニングはいずれも、データソースの価値を最大化し、生成 AI の応答精度を高める重要な設定項目です。データソースの追加設定について詳しくは、「Enhancing an Amazon Q Business application environment」をご覧ください。

Amazon Q Business は、大規模言語モデル (LLM) とデータ統合の組み合わせにより、あらゆる業界で企業の知的生産性向上と業務効率化を実現するソリューションとして、幅広い活用が期待できます。

各業界において、Amazon Q Business および Amazon Q Apps を導入することで、以下のような活用が見込めます。

具体的な Amazon Q Business の導入事例について詳しくは、「Amazon Q Business のお客様」をご覧ください。

Amazon Q Business は、堅牢なセキュリティ対策と包括的なガバナンス機能を組み合わせることで、企業がデータを安全に活用しながら適切な運用を行える環境を実現しています。また、責任ある AI の観点から、生成 AI を取り扱う際の倫理面での安心も得られるよう配慮しています。

Amazon Q Business は、堅牢なセキュリティ環境を実現するため、確かなアクセス制御とデータ保護対策を講じています。

このように、Amazon Q Business では、AWS のセキュリティサービス等と統合することで堅牢なセキュリティ環境を提供しています。
Amazon Q Business のセキュリティについて詳しくは、「Security in Amazon Q Business」をご覧ください。

Amazon Q Business では、アプリケーション管理者がエンドユーザーによるチャット体験を制御するための包括的なガバナンス機能が用意されています。管理者は、Amazon Q Business アプリケーションごとに、以下のグローバルコントロールやトピックコントロールを設定できます。

グローバルコントロールは、アプリケーション全体のすべての対話に適用されます。

• 応答の設定を制御：大規模言語モデル (LLM) が直接答えを返すか、企業データソースを参照しながら答えを返すかなどの応答設定を制御します。
• 用語ブロック：特定の用語の使用をブロックし、機密情報やセンシティブなフレーズの生成を回避します。
• ファイルアップロードの制御：エンドユーザーによるチャット内でのファイルアップロードの可否を制御します。
• Amazon Q Apps の制御：エンドユーザーによる Amazon Q Apps の作成・利用の可否を制御します。

トピック別コントロールは、特定のトピックが対話でトリガーされた際に適用されます。

• チャットメッセージの設定：特定のトピックに対し、代表的なメッセージを登録し、定型文を表示します。
• トピックの取り扱いルールの設定：特定のトピックに対し、ブロックするか企業データソースからのみ回答を生成するかなどを制御します。ルールを適用するユーザーやグループも指定可能です。

Amazon Q Business アプリケーションの管理者によるガバナンスについて詳しくは、「Admin controls and guardrails in Amazon Q Business」をご覧ください。

Amazon Q Business は、企業のニーズに応じた柔軟な料金プランを提供しています。無料トライアルやより安価なプランを活用すれば、本番導入前に Amazon Q Business の有用性を検証できます。

なお、本記事の料金およびプラン情報は 2024 年 9 月時点のものです。これらは予告なく変更される可能性がありますので、最新の正確な情報については必ず Amazon Q Business の公式ウェブサイトをご確認ください。

Amazon Q Business の料金体系は、サブスクリプション料金とインデックス料金の 2 つから構成されています。

ユーザーごとに課金される月額料金です。2 つのプランがあり、提供される機能が異なります。

データ使用量の「ユニット」単位で課金されます。1 ユニットとは以下のいずれかを指します。

• 1 か月あたり 100 時間のデータソース接続時間
• 20,000 件のドキュメントデータ
• 200MB のテキストデータ

60 日間の無料トライアルが提供されています。最大 50 ユーザーが利用でき、以下が含まれます。

• サブスクリプション料金：Amazon Q Business Pro および Lite の機能を無料で体験できます。
• インデックス料金：最大 1,500 時間のインデックスを無料で使用できます。

無料トライアルで自社のニーズに合ったプランを見極められます。

具体的な導入コストを試算する際には、以下の要素を考慮する必要があります。

Amazon Q Business には Lite サブスクリプションプランや Starter Index など、PoC (概念実証) 段階でのコストを抑えたプランがあります。企業は最低限のコストで有用性を検証し、本番運用に適したプランに移行できます。

Amazon Q Business の料金体系について詳しくは、「Amazon Q Business の料金」をご覧ください。

最後に、本記事で紹介した機能の全体図を見てみましょう。