Amazon Kendra

は、社内の文書を対象にした知的検索サービスです。キーワードの一致だけでなく、質問の意味を読み取って該当箇所を返します。

なお、Amazon Kendraは2026年6月30日に保守の段階へ入り、2026年7月30日に新規の利用者の受け付けを終えました。既存の利用者は引き続き使え、不具合とセキュリティの修正も続きますが、新しい機能は追加されません。新しく作る検索とには、が後継として案内されています。現在のAIF-C01の対象サービスの一覧にもないため、社内文書の検索とRAGを新しく作る問題では、Bedrock Knowledge Basesを選びます。

概要

社内のファイル共有、ドキュメント管理システム、データベースなどをデータソースとして接続すると、が内容を取り込んで検索できるようにします。

以前は、社内文書に対する自然文の検索という要件で選ぶサービスでした。の構成では、Kendraを検索の担当として使い、が答えを組み立てる形 () がありました。いまから新しく作る場合は、検索と生成をまとめて担うを使います。

主要技術

①主要な機能

機能	内容
コネクタ	、SharePoint、Salesforce、データベースなどから文書を取り込みます。
自然文での検索	質問文をそのまま入力できます。
該当箇所の抽出	文書全体ではなく、答えに当たる部分を示します。
ファセットとフィルター	部門や日付などで絞り込めます。
アクセス制御の反映	元のシステムの権限を尊重し、閲覧できる文書だけを返します。
同義語と関連度の調整	社内用語の言い換えを登録し、順位を調整できます。

⚠️ 頻出: 「利用者ごとの閲覧権限を保ったまま社内文書へ質問したい」という要件は、新しく作るなら、文書単位のアクセス制御に対応するの知識ベースや、メタデータで絞り込むで考えます。のアクセス制御の反映は、既存の利用者が使い続ける機能です。

②検索と生成AIの組み合わせ ⚠️ 頻出

は社内文書を知らないため、そのままでは社内固有の質問に答えられません。関連文書を検索し、その内容をへ添えて基盤モデルに答えさせる構成が (RAG) です。下の図はを検索に使う既存の構成で、新しく作るならが検索から回答の生成までを担います。

観点	Amazon Bedrock Knowledge Bases
提供するもの	取り込み、検索、根拠付きの回答生成をまとめたRAGの仕組みとです。	社内データに基づく業務向けのAIアシスタントです。
判断ポイント	検索と回答を自分のアプリへ組み込む場合に選びます。	出来合いのアシスタントをすぐ使いたい場合に選びます。
受付を終えた前身	Amazon Kendra (検索の索引)

③他の検索手段との違い

サービス	位置づけ
	キーワードと意味を組み合わせた検索を含むの構築を代行します。の後継です。
	全文検索との基盤です。自分で索引設計を行います。
Amazon Kendra	意味を読む文書検索に特化しています。新規の受け付けを終え、既存の利用者だけが使えます。

試験対策

①選択基準

問題文のキーワード	選ぶもの
社内文書へ自然文で質問できる仕組みを自分のアプリに作りたい
元システムの権限を保ったまま社内文書へ質問したい	(文書単位のアクセス制御に対応する接続先)
出来合いの社内アシスタントが欲しい	Amazon Quick (旧の後継)
検索結果を根拠にが答える構成	(Bedrock Knowledge Bases + )
索引設計を自分で行う検索基盤

②よくある誤答

社内文書の検索を新しく作る問題で、を選ぶこと。新規の受け付けは終わっています。
Kendraが回答文を生成すると考えること。生成はの役割です。
社内知識を反映するために必ずが必要と考えること。検索と組み合わせるのほうが安く更新も容易です。