Amazon は AWS 顧客向けに Q と呼ばれる AI 搭載チャットボットをリリースします。
今朝、ラスベガスで開催された Amazon の AWS re:Invent カンファレンスの基調講演で発表された Q (現在パブリック プレビュー中、料金はユーザー 1 人あたり月額 20 ドルから) は、「AWS を使用して Web アプリケーションを構築するにはどうすればいいですか?」などの質問に答えることができます。17 年分の AWS の知識に基づいてトレーニングされた Q は、潜在的なソリューションのリストと、その提案を検討する理由を提供します。
AWSのCEO、アダム・セリプスキー氏はステージ上で、「Qを使えば、チャット、コンテンツ生成、そしてアクションの実行が簡単に行えます」と述べた。「これらはすべて、お客様のシステム、データリポジトリ、そして運用状況を把握した上で実現されています。」
AWSのお客様は、Salesforce、Jira、Zendesk、Gmail、Amazon S3ストレージインスタンスといった組織固有のアプリやソフトウェアにQを接続し、カスタマイズすることで設定を行います。Qは接続されたすべてのデータとコンテンツをインデックス化し、組織構造、コアコンセプト、製品名など、企業に関するさまざまな側面を「学習」します。
企業はウェブアプリからQに、例えば顧客が製品機能のどの部分に苦労しているのか、そしてその改善策は何かといった分析を依頼できます。あるいは、ChatGPTのように、ファイル（Word文書、PDF、スプレッドシートなど）をアップロードし、そのファイルについて質問することも可能です。Qは、ビジネス固有のデータを含む接続、統合、データを活用して、引用文とともに回答を生成します。
Qは単なる質問に答えるだけにとどまりません。ブログ記事、プレスリリース、メールなどのコンテンツを生成・要約できます。また、設定可能なプラグインを通じて、サービスチケットの自動作成、Slackの特定チームへの通知、ServiceNowのダッシュボードの更新など、ユーザーに代わってさまざまなアクションを実行できます。
間違いを防ぐために、Q では、実行する前にユーザーがこれから実行するアクションを検査し、検証のために結果にリンクする必要があります。
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AWSマネジメントコンソール、前述のウェブアプリ、そしてSlackなどの既存のチャットアプリからアクセスできるQは、ご想像の通り、AWSとAWSを通じて利用できる製品やサービスについて深く理解しています。Amazonによると、QはAWS上のアプリワークロードのニュアンスを理解できるため、例えば数分や数時間ではなく数秒しか実行されないアプリや、ストレージへのアクセス頻度が非常に低いアプリなどに最適なAWSソリューションを提案します。
セリプスキー氏はステージ上で、高性能なビデオエンコードとトランスコーディングを必要とするアプリの例を挙げました。そのアプリに最適なEC2インスタンスについて質問すると、Qはパフォーマンスとコストを考慮したリストを提示するとセリプスキー氏は述べました。
「これは本当に変革をもたらすものだと信じている」と、同氏はQについて語った。「多種多様な仕事に携わる、多種多様な人々にAmazon Qの恩恵を受けてもらいたい」
Q は、ネットワーク接続の問題などのトラブルシューティングも実行し、ネットワーク構成を分析して修復手順を提供します。
Qは、アプリコードを生成・解釈できるAmazonのサービスであるCodeWhispererと連携します。対応IDE（AmazonのCodeCatalystなど）内で、Qは顧客のコードに関する知識を活用し、ソフトウェアのベンチマークテストを生成できます。また、ソフトウェアへの新機能の実装、コードの変換、コードパッケージ、リポジトリ、フレームワークのアップグレードに関する計画案とドキュメントを作成することもできます。これらの計画は、自然言語を用いて洗練させ、実行することができます。
セリプスキー氏は、Amazon 社内の小さなチームが Q を社内で使用して、わずか 2 日間で約 1,000 個のアプリを Java 8 から Java 17 にアップグレードし、それらのアプリをテストしたと述べています。
Qのコード変換機能は、Java 8およびJava 11アプリからJava 17へのアップグレードのみをサポートしています（.NET Frameworkからクロスプラットフォーム.NETへのアップグレードは近日中に提供開始予定です）。また、コード変換を含むQのコード関連機能はすべて、CodeWhisperer Professionalサブスクリプションが必要です。サブスクリプション要件の変更時期や変更の有無については、現時点では発表されていません。
Amazonは、AWS Supply Chainやビジネス分析サービスであるQuickSightといった自社製品にもQを構築していると述べている。QuickSight内のQは、ビジネスレポートの視覚化オプションを提供し、レポートを自動的にフォーマットし直したり、レポートで参照または含まれるデータに関する質問に答えたりすることができる。AWS Supply Chainでは、Qは「出荷の遅延の原因は何ですか？」といった質問に最新の分析情報で回答することができる。
QはAmazonのコンタクトセンターソフトウェアであるAmazon Connectにも導入されます。Qを活用することで、カスタマーサービス担当者は、顧客の質問に対する回答案（推奨アクションと関連サポート記事へのリンクを含む）をテキストバーに入力することなく取得できます。また、Qは通話後のサマリーも生成し、スーパーバイザーがフォローアップ手順を追跡するのに役立ちます。
セリプスキー氏は基調講演全体を通して、Qが提供する回答とそのアクションは完全に制御可能かつフィルタリング可能であることを何度も強調しました。Qはユーザーが閲覧を許可された情報のみを返し、管理者は機密性の高いトピックを制限したり、必要に応じてQに不適切な質問や回答をフィルタリングさせたりすることができます。
幻覚（例えば、Qが事実を捏造するケース。これは生成AIシステムによくある問題です）を軽減するために、管理者はQが基盤となるモデルから知識を取得するのではなく、社内文書のみから情報を取得するように選択できます。Qを駆動するモデルは、AmazonのAI開発プラットフォームであるBedrockのモデルとAmazon独自のTitanファミリーを組み合わせたもので、顧客のデータで学習することはない、とセリプスキー氏は述べています。
これらの箇条書きは、責任やセキュリティ上の理由から生成AIの導入に慎重な企業をターゲットにしたものに違いありません。10社以上の企業がChatGPTを禁止または制限し、チャットボットに入力されたデータがどのように使用されるか、そしてデータ漏洩のリスクについて懸念を表明しています。
「Qなしでアクセスする権限がないユーザーは、 Qを使ってもアクセスできません」とセリプスキー氏は述べた。「Qはユーザーの既存のアイデンティティ、役割、権限を理解し、尊重します。…基盤となるモデルのトレーニングに[ビジネスコンテンツ]を使用することはありません。」
プライバシー重視の姿勢はさておき、Qは多くの点で、MicrosoftのCopilot for Azureに対するAmazonの回答のように思えます。Copilot for Azureは、Google CloudにおけるDuet AIに対するMicrosoftの回答でした。Copilot for AzureとDuet AIはどちらも、クラウドユーザー向けのチャットベースのアシスタントとして機能し、アプリや環境の設定を提案し、潜在的な問題とその解決策を特定することでトラブルシューティングを支援します。
しかし、Qはもう少し包括的で、ビジネスインテリジェンス、プログラミング、構成といった幅広いユースケースを網羅しているようだ。Constellation Researchの創業者兼主席アナリストであるレイ・ワン氏は、TechCrunchに対し、これがre:Inventにおけるこれまでの発表の中で「最も重要な」ものだと語った。
「開発者に AI を装備させて成功させることが目的です」と彼は述べた。最近の少なくとも 1 つの調査によると、生成 AI を試験的に導入している多くの企業がビジネスユースケースの発見や不適切な実装の克服に苦労していることを考えると、これは重要な指摘である。
Q が Amazon が言うとおりに機能するかどうかは、実際に見てみる必要があります。
