
Amazon Q (For Business Use) を試してみた
この記事は公開されてから1年以上経過しています。情報が古い可能性がありますので、ご注意ください。
re:Invent 2023 で Amazon Q が発表されました。Amazon Q のセッションに参加し以下ブログにセッションレポートを記載していますが、その中で紹介されていたデモを実際にやってみましたのでご紹介します。デモではAmazon QによるJIRAを作成、Amazon Q と SlackBot、Amazon Q を他のアプリケーションに組み込む方法など紹介されていました。今回はAmazon Qを自分たちのビジネスに合わせてアプリケーションを作成する方法をご紹介します。
やってみた
Note: 2023/12/06に試したときにはユーザーの作成が管理組織アカウントで必要でしたが、2023/12/07ではユーザーの作成が不要になっていました。現在プレビューですので変わったのかと思います。また変更があるかもしれませんので注意してください。

Amazon Q のマネジメントコンソールから Get started をクリック
Step 1 Create application / アプリケーションを作成

Create application をクリック

Application nameを入力Create and use a new service roleを選択し、Amazon Q が引き受けられるサービスロールを新しく作成します。Service role nameを入力
Createをクリック
Step 2 Select retriever / レトリバーを選択
retrieverは会話中にリアルタイムでインデックスからデータを取得します。Amazon Q ネイティブ レトリバーを使用するか、既存のAmazon kendra レトリバーを選択します。Amazon Q ネイティブ レトリバーは Amazon Q がサポートするデータソースに接続ができます。

Use native retrieverを選択
Nextをクリック
Step 3 Connect data sources / データソースを接続

データソースを接続します。ここでは Amazon S3を選択ました。
S3バケットには今回re:Invent 2023でポストした自分のセッションレポートブログを英語にしたものをpdfでアップロードしてあります。

Data source nameを入力

Create a new service role(Recommended)を選択Role nameを入力

Enter the data source locationではS3バケットを選択Sync modeではFull syncを選択Sync run scheduleではRun on demandを選択

Add data sourceをクリック

Finishをクリック
Amazon S3の他にも、Amazon Q にはたくさんのデータソースやエンタープライズ用のコネクタが用意されています。40以上の一般的なデータソースへのコネクターが用意されていて、Zendesk, salesforce, Jira, ServiceNowへのアクセスを管理するプラグインも用意されています。プラグインを使用すると、チケットの作成や分析などのタスクを実行できます。
Step 4 Sync data from Data sources / データをデータソースから同期

作成したアプリケーションをクリック


データの同期をRun on demandにしましたので、Data sourcesからデータソースを選択しSync nowをクリックします。


Step 5 Preview web experience / 動作確認
データの同期が完了し、ドキュメント数が表示されたらCustomize web experienceで、Preview web experienceをクリックするとプレビュー画面にいき、会話を開始できます。


データソースから情報を探してくれています。またファクトチェックのためのソースも表示されます。

指定したデータソースから回答し要約してくれていることがわかります。

二つのドキュメントを要約してもらいました。
まとめ
Amazon Q (For Business Use)が、フルマネージドの generative-AI を活用したエンタープライズチャットアシスタントとして発表されました。昔、業務効率化のためチケットやナレッジをdoc2vecなどで学習させてみたりしましたがなかなか上手くいかなかったことを思い出しました。
Amazon Q は captionに Boost your workforce productivity with generative AI (生成 AI で従業員の生産性を向上) と書いてあるとおり、ビジネスに合わせて様々な部署で活躍しそうだと思いす。また、今回のブログで簡単に設定できることを紹介できたかと思います。実際に検証してみてAmazon Qを体験してみてください。








