Amazonは、re:Invent 2023カンファレンスで、ビジネス向けのAI駆動チャットボット「Amazon Q」を発表した。
このチャットボットは、AWSの顧客向けに提供され、ユーザーあたり年間20ドルからの価格で公開プレビューが開始されている。Qは、17年間にわたるAWSの知識に基づいて訓練されており、「AWSを使用してWebアプリケーションを構築する方法」などの質問に対して、潜在的な解決策とその提案理由を提供する。
AWSのCEOであるAdam Selipsky氏は、「Qを使って簡単にチャットし、コンテンツを生成し、アクションを実行できます。これはすべて、システム、データリポジトリ、および運用に関する理解に基づいています」と述べている。AWSの顧客は、Salesforce、Jira、Zendesk、Gmail、Amazon S3ストレージインスタンスなどの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することが可能だ。Qは接続されたすべてのデータとコンテンツを索引付けし、「学習」して、ビジネスの組織構造、コアコンセプト、製品名などについての知識を得ることができる。
Webアプリから、企業はQに対して、例えば、顧客が苦労している製品機能を分析し、それらを改善する方法を尋ねることができる。また、ChatGPTのように、ファイル（Wordドキュメント、PDF、スプレッドシートなど）をアップロードし、そのファイルに関する質問をすることも可能だ。Qは、ビジネス固有のデータを含む、接続、統合、データから引き出された回答と引用を提供する。
またQは単に質問に答えるだけではない。アシスタントは、ブログ投稿、プレスリリース、メールなどのコンテンツを生成または要約することができる。また、サービスチケットの自動作成、Slackで特定のチームへの通知、ServiceNowでのダッシュボードの更新など、設定可能なプラグインを通じてユーザーに代わってアクションを実行することも可能だ。
Qは、実行するアクションをユーザーが検査し、実行前に結果へのリンクを提供することで、誤りを防ぐ仕組みになっている。AWS管理コンソール、前述のWebアプリ、Slackなどの既存のチャットアプリからアクセス可能なQは、AWSとその製品およびサービスに関する深い知識と理解を持っており、例えば、Amazonは、QがAWS上でのアプリのワークロードのニュアンスを理解し、数秒間しか実行されないアプリや、非常にまれにストレージにアクセスするアプリに対して、AWSソリューションを提案することができると述べている。
Selipsky氏は、高性能なビデオエンコーディングとトランスコーディングに依存するアプリの例を挙げ、そのアプリに最適なEC2インスタンスについてQに尋ねた場合、Qはパフォーマンスとコストの考慮事項を考慮したリストを提供すると述べた。「これは変革的になると本当に信じています」と彼は言い、Qを利用することで、さまざまな種類の作業を行うさまざまな種類の人々が恩恵を受けることを望んでいる。
Qはまた、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行うという。ネットワーク構成を分析し、修復手順を提供してくれるのだ。さらに、QはAmazonのコード生成および解釈サービスであるCodeWhispererと連携している。サポートされているIDE（例えば、AmazonのCodeCatalyst）内で、Qは顧客のコードの知識に基づいてソフトウェアをベンチマークするテストを生成することができる。Qはまた、ソフトウェアに新機能を実装するためのドラフトプランやドキュメントを作成し、コードを変換し、コードパッケージ、リポジトリ、フレームワークをアップグレードする計画を作成することが可能だ。
Selipsky氏によると、Amazon内の小規模なチームは、Qを使用して、Java 8からJava 17への約1,000のアプリのアップグレードとテストをわずか2日で行っているという。Qのコード変換機能は現在、Java 8およびJava 11アプリをJava 17にアップグレードすることのみをサポートしており（.NET Frameworkからクロスプラットフォームの.NETへのアップグレードは近日中に提供予定）、Qのコード関連機能すべてにはCodeWhisperer Professionalのサブスクリプションが必要だ。サブスクリプション要件がいつ、または変更されるかについてはまだ発表されていない。
Amazonは、QをAWSのファーストパーティ製品、例えばAWSサプライチェーンやビジネスアナリティクスサービスのQuickSightに組み込んでいる。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、自動的に再フォーマットするか、レポートに参照されているまたは含まれているデータに関する質問に答えることができる。AWSサプライチェーンでは、「出荷の遅延の原因は何ですか？」といった問いに、最新の分析で応答することもできると言う。
Qはまた、AmazonのコンタクトセンターソフトウェアであるAmazon Connectに組み込まれている。これにより、カスタマーサービスエージェントは、顧客の質問に対する提案された回答、提案されたアクション、関連するサポート記事へのリンクを、テキストバーに顧客の質問を入力することなく取得できる。Qはまた、フォローアップステップを追跡するために監督者が使用できるポストコールサマリーを生成する。
Selipsky氏は、Qが提供する回答と実行するアクションは完全に制御可能でフィルタリング可能であることを何度も強調した。Qは、ユーザーが閲覧することが許可されている情報のみを返し、管理者は必要に応じて機密トピックを制限し、Qに不適切な質問と回答をフィルタリングするよう指示することができる。Qが事実を創造する可能性（いわゆる「幻覚」）を軽減するために、管理者はQに顧客のドキュメントのみから情報を引き出すよう選択することができる。Qを駆動するモデル（AmazonのAI開発プラットフォームであるBedrockのモデルのミックス、Amazon自社のTitanファミリーを含む）は、顧客のデータをトレーニングに使用しない。
これらのポイントは、責任とセキュリティの理由から生成AIの採用をためらっている企業に向けられたものだ。「ユーザーがQなしでアクセスできないものには、Qを使ってもアクセスできません。Qは既存のアイデンティティ、役割、許可を理解し、尊重します…私たちはビジネスコンテンツを基にしたモデルのトレーニングに使用することは決してありません」とSelipsky氏は述べている。
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