AIF / ドメイン2 生成AIの基礎
重要な内容
Amazon Quick
は、社内のデータとアプリケーションにつながり、質問への回答、データの分析、調査、業務の自動化をまとめて行えるAIアシスタントです。 開発をせずに、業務利用者が自然な文章で使えます。 AIF-C01では、AI/MLパイプラインやアプリケーションに関わるAWSのサービスとして問われます。
概要
は、サービスのから発展したサービスです。 QuickSightはAmazon Quick Sightという名前で、Amazon Quickの機能の1つとして続いています。 また、社内向けAIアシスタントのは新規の利用者を受け付けなくなり、同様の機能はAmazon Quickで使うよう案内されています。
| 機能 | できること |
|---|---|
| Amazon Quick Sight | データソースにつなぎ、ダッシュボードで可視化し、分析をアプリケーションへます。 |
| 社内の文書やデータソースをつなぎ、AIの回答を自社の情報に基づかせます。 | |
| Webと社内のデータを調べ、出典付きのレポートにまとめます。 | |
| 繰り返しの作業を、AIを使ったワークフローで自動化します。 | |
| AIエージェントが状況に応じて判断し、複数のアプリケーションをまたいで業務プロセスを自動化します。 | |
| Apps in Amazon Quick | 作りたいものを文章で説明して、対話型のWebアプリケーションを作ります。 |
| スペース | ファイル、ダッシュボード、知識ベースを用途ごとにまとめて共有します。 |
試験では、「開発せずに、社内データに基づくAIアシスタントや分析を業務利用者へ提供したい」という要件でAmazon Quickを選びます。
主要技術
①社内データに基づく回答 ⚠️ 頻出
は、知識ベースとして社内の文書やアプリケーションにつなぎ、その内容を根拠に答えます。 の仕組みを自分で作る必要はありません。
| 観点 | 内容 |
|---|---|
| 接続 | 、SharePoint、Google Driveなどの知識ベースや、外部アプリケーションへの操作のコネクタを使います。 |
| 権限 | 文書単位のアクセス制御 () に対応する知識ベースでは、利用者が見てよい文書だけを回答に使います。 |
| 標準での接続 | 標準の接続先がないシステムには、やOpenAPIでつなげます。 |
| 根拠 | 回答を自社のデータに基づかせます。 |
⚠️ 頻出: 「開発せずに社内文書に基づくアシスタントを配りたい」ならAmazon Quick、「自社のアプリケーションにを組み込みたい」ならです。
②分析と可視化 (Quick Sight)
| 用途 | 内容 |
|---|---|
| ダッシュボード | 売上や利用状況を可視化します。 |
| 自然な文章での分析 | 質問を文章で書いて、グラフや要約を得ます。 |
| 分析を自社のアプリケーションへ組み込みます。 | |
| AI/MLでの使い道 | モデルの予測結果や業務指標を可視化し、効果を確かめます。 |
③業務の自動化 (Quick Flows と Quick Automate)
| 機能 | 主な利用者 | 向く処理 |
|---|---|---|
| 業務利用者 | 日常の繰り返しの作業 (定型レポートの作成、情報の収集と通知など) | |
| 技術チーム | 複数のエージェントやアプリケーションをまたぐ複雑な業務プロセス |
④Amazon Q Businessからの移行
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| の状況 | 新規の利用者を受け付けていません。既存の利用者には不具合とセキュリティの修正が続きますが、新しい機能の要望は受け付けません。 |
| 推奨 | への移行と、新しいやエージェントの取り組みをAmazon Quickで行うことが勧められています。 |
| 移行の入口 | 既存のAmazon Q Businessの索引を、そのままAmazon Quickの知識ベースとして使う方法があります。 |
| 置き換え | Appsはへ作り直します。 |
⑤ほかのサービスとの使い分け
| サービス | 提供の形 | 選ぶ場面 |
|---|---|---|
| 完成したAIアシスタントと分析の環境です。 | 開発せずに業務利用者がすぐ使いたい | |
| を組み込むための基盤とです。 | 自社のアプリケーションに組み込みたい | |
| エージェントを本番で動かす基盤です。 | 独自のエージェントを作って運用したい | |
| 開発者向けの開発環境です。 | アプリケーションを開発したい |
試験対策
①判断マトリクス
| 問題文のキーワード | 選ぶもの |
|---|---|
| 開発せずに、社内データに基づくAIアシスタントを配りたい | |
| ダッシュボードで可視化し、文章で分析したい | |
| 出典付きの調査レポートを作りたい | |
| 業務利用者が繰り返しの作業を自動化したい | |
| 複数のアプリケーションをまたぐ業務プロセスを自動化したい | |
| 旧の後継 | Amazon Quick |
| 自社アプリケーションへを組み込みたい |
②よくある誤答
- をのダッシュボードだけのサービスと考えること。回答、調査、自動化までを含みます。
- Amazon Quickに独自のモデル学習が必要と考えること。データソースをつなぎ、設定して使います。
- 新しく社内アシスタントを作るときに、を選ぶこと。新規の受け付けは終わっています。