Amazon Bedrockで社内FAQボット、短期間・低コストで実現｜Nuro Biz（ニューロ・ビズ）

生成AI活用においても、AWSは有効な選択肢のひとつ。Amazon Bedrockをはじめ生成AI系のサービスが充実していることは大きなメリットです。最初の一歩として選ばれることの多い社内FAQボットも、これらのサービスを組み合わせることで簡単に実現できる……とされますが、いざ自分たちで実装するとなるとハードルが高いと感じる方も多いのではないでしょうか。

ソニービズネットワークスでは、
Amazon Bedrockなどを利用した
社内FAQボットの実装をサポート。
短期間で必要な環境を構築します。

RAGで回答の精度を向上

社内FAQボットでは、自社のビジネスや業務を踏まえた回答が求められます。RAG（検索拡張生成）という手法を用い、社内マニュアルや規定・製品情報などのドキュメントを参照させることで、回答精度の向上を期待できます。

RAGの仕組み

初期・運用コストを抑えて導入

必要な作業をメニュー化することで、初期費用は80万円～とリーズナブルな価格で提供。また、エンタープライズ検索エンジン「Amazon Kendra」ではなく、「Amazon Aurora」を利用し、運用コストも抑えた構成としています。

Teams・Slackから利用可能

ユーザが利用するインターフェースとしてはMicrosoft Teams・Slackに対応。日ごろ使い慣れたチャットツールから、チャットボットにメンションを送るだけで利用でき、定着につながります。

必要な環境をワンセットで提供

Amazon Bedrockはもちろん、ベクトルストアやS3バケットほか、バックエンドで必要となるリソースまで含めて構築。参照するドキュメントを用意するだけで、チャットボットを利用開始できます。

社内FAQボット構成イメージ

Amazon Bedrock

AWSが提供する生成AIサービス。Amazon Titan、Claude、Llamaなど複数の基盤モデルから用途にあわせて選択し、アプリケーションを手軽に、またエンタープライズクラスのセキュリティをもって実装できることが特長です。
Knowledge Bases
for Amazon Bedrock

Amazon Bedrockを利用してRAG環境を構築する際に必要な一連のワークフローをフルマネージド型で提供します。LLM（大規模言語モデル）がドキュメントを検索する際に用いる「ナレッジベース」も容易に構築でき、簡単にドキュメントを更新できるUIも用意されています。
Amazon Aurora
Serverless

高性能リレーショナルデータベース「Amazon Aurora」をサーバレスで利用し、状況に応じて柔軟にスケールできるように。Knowledge Bases for Amazon Bedrockと組み合わせることで、コストを抑えてRAGを実現できます。