「Amazon Q」とは？
Amazon Qは、AWSの資料を見ると「エンタープライズグレードのセキュリティとプライバシーが最初から組み込まれた生成系AIアシスタント」とされています。本当にシンプルに考えるならば、「企業向けのChatGPT」と言えそうですが、やはりここでポイントになるのは「セキュリティとプライバシー」の部分でしょう。
無料の生成系AIツールでは、質問として入力した情報が学習対象となってしまうため、うっかり機密情報や個人情報を入力してしまったら、それが情報漏えいにつながりかねない、というのがリスクでした。Amazon Qでは、入力した情報をトレーニングには一切使用せず、プライバシーを保護します。もちろんセキュリティ関連ではほかにもいろいろあるんだと思いますが、ここをクリアできた点が「企業向け」を謳うカギなのかなと考えています。
ちなみに、Amazon Qはすでにマネジメントコンソールやチャットボット、AIコード生成サービス「Amazon CodeWhisperer」などを経由して使えるようになっている、とのこと。そして「日々の業務と意思決定を高速化し、問題解決に寄与する」「創造性を引き出してイノベーションにつなげる」……そうですが、まぁ、このあたりは正直どこかで聞いたことがある内容で、そしてなかなか実感できないところでもあります。「じゃあ、具体的になにができるのさ」は、このあとユースケースでご紹介します。
「エンタープライズ向け」だからこその機能
もうひとつ、「エンタープライズ向け」ならではのポイントとして、自社のデータやシステムと連携できることが挙げられます。自社独自のデータを学習させれば、なにか質問したときにちゃんと自社のことを答えてくれる、というわけですね。「自社の新製品のスペックは？発売時期は？」「ロゴの利用ガイドラインについて教えて」みたいなことにも、ちゃんと一般論ではなく、自社の情報を回答できるようになる、と。
さらに、Salesforceや課題管理・プロジェクト管理などをおこなうツール「Jira」と連携して、Amazon Qからタスクを作成したり、といったこともできます。
さらにさらに、“データやシステムとの連携”とは若干ズレますが、「セキュリティに関する質問はセキュリティチームのみ許可」のように、役割によって回答内容を制限することもできるのだとか。このあたりも、企業で使うときに必要になりそうな機能ですよね。
Amazon Qの用途・ユースケース
ではここで、「具体的になにができるのか」について見ていきましょう。
EC2インスタンスタイプ選定支援
まず、手軽なところとしては、EC2インスタンス作成時のタイプ選択をAmazon Qがサポートする機能が実装されています。EC2インスタンスタイプは、いまや750以上もあり、どれを選べばいいのか、分からないですよね。ここで、「Get Advice」というボタンをクリックして、ユースケース、ワークロードなどを選ぶと、推奨するインスタンスタイプを教えてくれます。
マネジメントコンソールでの利用イメージ
さらに、追加条件もテキストで入力できたりするのだとか。これは、すぐ使えて便利そうな気がします。
Amazon Q network troubleshooting
ネットワークに関するトラブルシュートもAmazon Qが助けてくれます。VPCリーチャビリティ（到達可能性）などと連携して、どこでトラブルが起きているのかを、答えてくれる。ネットワーク系のトラブルはなかなか厄介ですからね……。どこから調べればいいのか分からなくて途方にくれたりするので（そもそもサポートに助けを求める状況なのかどうかすら分からなかったり）、ここを助けてくれるのは結構うれしい気がします。
ついでに、Amazon Qに質問した内容をもとにして、そのままAWSへのサポートケースとしてあげることもできるのだとか。すごく華やか！というユースケースではないですが、こういうのが地味に便利だったりしそうです。
コード生成支援
次は、ビジネスの現場というよりも開発者・IT技術者をサポートする領域ですが、「コード生成支援」が挙げられています。コード生成支援は、生成系AIが結構使えるのではと期待されている領域のひとつですが、「Webアプリをどう作ればいいか」「イベントドリブンアーキテクチャのベストプラクティスを教えて」など、これまではWebで検索したり、AWSの資料を読み込んだりして、自分で調べるしかなかったのを、Amazon Qに聞けばいい感じに答えてくれる（はず）ということ。調査を効率化して、開発の期間を短縮できる！と期待されるわけです。さらにAmazon Qは上でもチラッと触れたとおり、AIコード生成サービス「Amazon CodeWhisperer」とも連携できるのが強み。「生成されたコードについて、どう動くのか説明して」にも対応できるようになる、とかなんとか。自動で生成されたとしても、よく分からないまま使うのはちょっと怖い、それを言語化してくれるのはありがたいのかも。開発のあり方はここからどんどん変わっていくのかもしれません。
Amazon QuickSightと連携
Amazon QuickSightと言えば、前年のAWS re:Invent 2022でも「Amazon QuickSight Q」がリリースされましたが、今回、もうちょっとバージョンアップしたよ、ということの様子。
自然言語による指示でダッシュボードをカスタマイズしたり、データに基づいて「なぜそうなったか」を説明する“ストーリー”を生成できたりする、のだと。たとえば、「AWSの従量課金が急激に上がった理由を説明したい」と質問すると、そのエビデンスをまとめたビジュアルとあわせて報告書のような形で作成してくれる、といったイメージです。料金が上がったときの説明資料、作るのは結構大変そうですし、これは便利そう。ついでにいうと、利用料金の変動とかグラフを見て読み解くのが苦手という人もいるはず（私です！！！）。そんな人にとっても強い味方となるのではないでしょうか。
Amazon Connect連携
Amazon Connectは、AWSが提供するコールセンターサービスです。ここではリアルタイムの会話に基づいたアクション提案などにAmazon Qが使える、とのこと。CTIでもこういった領域はどうにかやろうとしていたところだと思うのですが、それが一歩進むよ、ということでしょう。
まとめ
生成系AI、AWSは出遅れているのでは……？と思っていたところに、AWS re:Invent 2023でAmazon Qの発表。やっぱりきたよね、とは思ったのですが、一気に畳みかけてくる勢いも感じます。
マネジメントコンソールにすでに機能として実装しているほか、各種サービスとの連携を強みにしてくるあたりはさすがですし、「自社データとの連携」と考えても、すでにAWSを使っている企業も多いと思うと、かなり強いのではないでしょうか。そして、去年の「Amazon QuickSight Q」ですでに布石は打たれていた、ということなんでしょうね……。
ソニービズネットワークスのAWS re:Invent 2023報告会では「いやいや、本当にしっかり布石打ってきていたんですよ！」という話も、エンジニアであり、AWS Ambassadorである濱田さんから聞いております。次回は、AWSの生成系AI最前線・パート2としてそのあたりのお話と、あとはシイノキが個人的に面白いなと思ったサービスについてまとめたいと思います。以上、シイノキでした。
