はじめに

みなさんこんばんは！hiropyです。
今回はre:inventで参加したセッションを、英語できないマンなりにざっくり振り返っていこうと思います！

本記事では「Deploy generative AI applications on enterprise data with Amazon Q 」について記載していきます。

翻訳ミス、意図の取り違えがあるかもしれませんが、「こんなことしてたんだ」くらいでご参考にしていただけると幸いです。

セッション概要

セッション名：AIM368-NEW-R | [NEW LAUNCH] Deploy generative AI applications on enterprise data with Amazon Q [REPEAT]
セッションタイプ：Chalk talk
レベル：300

セッション概要は以下の通りです。

このチョーク・トークでは、Amazon Qが社内のチームの生産性を向上させる方法をご紹介します。企業のコンテンツ上でAIを活用したジェネレーティブなアプリケーションを実行する方法と、安全なコネクターを通じてデータを取り込む方法を学びます。また、Amazon Qの管理コントロールが、どのようにAmazon Qアプリケーションのコンテキストとブロックされたトピックを定義するのに役立つのか、さらに、接続されたエンタープライズ・データからのみ優先的に応答されるように設定する方法を発見してください。

Amazon Qのビジネス的な活用方法について、デモを交えながら説明するセッションでした。

セッション内容

セッションの内容の説明

Amazon Qはどんな場面で助けになるのか
デモによる説明
主要機能をペルソナに当てはめながら説明

どんな場面で活躍するのか

ビジネスに関わるあらゆるロール、

マーケティングのマネージャーが製品を発案するとき
製薬系
その他色々

色々なユースケースがあるが、Amazon Qを活用することで人の仕事を25% ほど削減できる。

Amazon Qについて

Amazon Qは新しいタイプの生成系AI
Amazon Qがサポートするサービスは以下の通り。

Business
Builder
QuickSight
Amazon Connect
supply chain

Builderのサポートは17年分のデータに基づいている
本セッションでは、ビジネスの側面を深掘りする。

ビジネスをどうサポートするか

エンタープライズのデータをRAGを使って回答を制御する

セキュリティの観点

エンタープライズ向けの規則に則っている
レスポンスのガードレールを制御できる
有害なコンテンツから守るガードレールが使用できる
禁止用語のブロックもできる
機密性が高すぎる質問はブロックできる

コンテンツ周り

40以上のサードパーティとのコネクタがある
SSOを使用してアプリケーションをビルドできる
自然言語からコンテンツを作成できる
膨大なドキュメントから、内容のサマリを作成してくれる
ドキュメントの分析を詳細にやってくれる
Jira 等と連携することにより、ネクストアクションを定義するためのチケットを作成することもできる
リクエストで画像・動画を入れることもできるので、録画の中から質問されたところを検索、抽出することも可能

アクセス権限の制御

基本的にはIAMで制御
他のIdPでも制御することが可能

Slackとの統合

Slackと統合することも可能で、AWS に関する質問に素早く答えるチャットbotを作成することもできる。
参考リポジトリはこちら。
https://github.com/aws-samples/amazon-q-slack-gateway

当日でた質問（聞き取れたもののみ）

日本語には対応しますか？
- 現在は対応していないが、最重要だと考えている。今後対応する予定。
BedrockとAmazon Qの使い分けは？
- Amazon Qはアプリケーション層に注目したもの。Bedrockはニーズに合わせてカスタマイズが可能。

最後に

いかがでしたでしょうか？
皆様のご参考になれば幸いです。