Amazon Kendra のお客様

今日の大手企業は、Twilio のカスタマーエンゲージメントプラットフォームを信頼しています。Twilio のカスタマーエンゲージメントプラットフォームは、世界中の何十万もの企業と 1,000 万人以上のデベロッパーに使用され、お客様にユニークでパーソナライズされたエクスペリエンスを提供しています。増え続けるカスタマーサポートの需要に対応するため、当社はインテリジェントな検索とチケット送信フローの提供に着手しました。これにより、チケットが減り、コストが削減され、全体的なカスタマーエクスペリエンスが向上します。従来の検索エンジンとは異なり、Amazon Kendra では、お客様のクエリに対する推奨回答がある記事から特定のテキストセグメントを抽出できます。  Amazon Kendra のおかげで、高い成功率でチケットをそらすことができました。

当社の強みのひとつは、多種多様な分野でデータ駆動の企業経営をデザインする中で得られた経験と知識です。これらの情報資産を有効活用して相乗効果を生み出すことは、当社のソリューション品質を高める上で重要な役割を担っています。この役割を強固に支えている基盤が Amazon Kendra です。Amazon Kendra では Wiki やドキュメントファイルなど、社内の複数プラットフォームに分散した情報を共通のインターフェースから取り出すことができるため、導入後は情報資産の流動性が飛躍的に高まりました。また、AWS Lambda と連携したチャットボットの実装も容易であり、チャットボットの提供は社内に検索の仕組みを普及させる上で重要な役割を果たしました。当社では Amazon Kendra の強力な機能を有効活用することにより、技術力とソリューション品質を持続的に高めていくことができると考えています。

RIA に適切な検索ソリューションを導入することは、お客様が情報を探すのに要する時間や労力をなくすために非常に重要でした。この問題に対処するために、Vivpro の革新的なデータモデルを迅速かつ正確に処理し、自然言語によるクエリを可能にする強力な AI ソリューションである Amazon Kendra に注目しました。Kendra の導入により、製薬およびバイオテクノロジーの研究者は、必要な情報をより迅速に見つけ、より効果的に共同作業を行うことが可能となり、新薬の開発を加速できるようになりました。情報検索に費やす時間が 60% から 90% 削減され、生産性が向上しました。Amazon Kendra のソリューションとコラボレーションは、医薬品、バイオテクノロジー、デバイス開発者、CRO、投資家がエビデンスに基づいた臨床、規制、ビジネス上の意思決定を瞬時に行うための統合バイオインテリジェンスプラットフォームと革新的なサービスを提供する Vivpro の成功にとって非常に貴重です。

Orion Health は長年にわたり AWS のパートナーなので、当社のデジタルフロントドアソリューションに Amazon Kendra 検索を利用することは自然なことでした。Kendra では 6 週間という短期でプロトタイピングができたので、プロジェクトで価値を認識するまでの時間が短縮されました。さらに、異種のものが合体したデータセットで自然言語検索ができる機能は、検索エンジンでよく発生するノイズを低減するのに重要でした。

3M では、科学が私たちの仕事の原点です。私たちにとって、研究開発は 3M の生命力であり、3M を強固にする科学に多額の投資を行っています。この投資は、当社が毎年 1,200 個を超える新製品を送り出すことを可能にする鍵です。私たちの材料科学者が新たな研究をリードするとき、関連する以前の研究からの情報にアクセスする必要が生じますが、この情報は当社の莫大なナレッジベースに維持されている数多くの特許に埋もれています。正しい情報を見つけ出すことは、徹底的 (exhaustive) には行えないわりに心身を疲労させ (exhausting)、多大な時間が必要となる場合がよくあります。この問題に対処するため、当社では強力な AWS の新製品、Amazon Kendra を使用することにしました。Kendra は自然言語クエリを迅速かつ正確に処理することで、当社の科学者が必要な情報を見つけることを可能にしてくれます。Amazon Kendra の使用により、私たちはエンジニアと研究者が Kendra を使用する前と比べてはるかに速く情報を見つけるようになることを期待しています。当社の科学者はこの新しいスーパーパワーを大いに歓迎しており、彼らがより迅速に改革し、より効率的にコラボレートして、お客様に対するユニークな製品の絶え間ない流れを加速させることができると考えています。

Wall Street Journal Talk 2020 は、自然言語検索をシームレスに組み込んだツールです。Amazon Kendra を使用すると、データフィードを簡単に最新の状態に保つことができます。Talk2020 ユーザーは平易な言葉で質問することで、、経済、医療、新型コロナウイルス (COVID-19) などの幅広い問題やトピックについて大統領候補が何を語っているかを知り、大統領選の投票に際し重大な決定を下すのに必要な情報を得ることができます。この無料サービスを、利用を希望する方々に提供できることを嬉しく思います。

今日の企業は日々膨大な量の文書や情報を扱っており、過去の施工事例から必要な情報を迅速に見つけることは、従業員の生産性や仕事への取り組みに直接影響する重要な課題となっています。Amazon Kendra を利用すると、従業員は自然言語で質問するだけで関連情報を即座に取得できます。PDF、WORD、EXCEL、HTML など、さまざまな形式のドキュメントから検索できるインターフェイスも備えており、既存のデータソースと簡単に統合できます。そのため、Kendra を利用することで、大成建設の従業員は正確な情報を迅速かつ簡単に見つけることができるようになりました。さらに、Kendra Retriever API を活用することで、検索拡張生成 (RAG) などの生成 AI アプリケーションの開発を加速し、将来的には単なる検索システムを超えて、従業員が知識を獲得するのをサポートできるようになると考えています。

Amazon Kendra はターンキー AI ソリューションであり、正しく設定すれば、組織内のあらゆるドメインにまたがることが可能であると同時に、導入が容易です。

Kendra をデプロイする前は、お客様が必要とする情報に誘導するための論理的なナビゲーションパスを作成しようと試みましたが、どれも望ましいレベルのカスタマーエクスペリエンス (CX) を生み出せず、不満が募ったり、最悪の場合、お客様が医療給付について最適とは言えない決断を下す可能性がありました。Amazon Kendra で既存のポータルプラットフォームに簡単に接続できるようになり、その結果、スタッフが解放され、CX を改善するようなより価値の高い仕事に集中できるようになりました。Kendra を開始してまだ間もない段階ですが、Kendra が何千人ものお客様との積極的なやり取りをサポートし、初めのたった数日でより品質の高い回答を提供できていることを既に実感しています。

当社は、安全でスケーラブルなエージェント支援ソリューションを構築するために Amazon Kendra を選択しました。おかげで、コールセンターのエージェントと、そのエージェントがサービスを提供する顧客は必要な情報をすばやく発見できるようになりました。Contact Center Intelligence (CCI) と Amazon Kendra を実装して以来、初期の結果では、通話時間が平均で約 9〜15 秒短縮され、暦年あたり 220 万件を超える通話にわたり 4,000 時間以上節約できました。

都市がこれらの居住者により良いサービスを提供するために、Citibot は Amazon Lex chatbot を拡張して Amazon Kendra と統合しました。これにより、都市は、複数のソースからデータを引き出して自然言語の質問に回答できる機能を活用でき、スケーラビリティと効果的な有権者とのつながりを、それらが最も求められるときに改善することができます。新型コロナウイルス (COVID-19) の感染が拡大する中において、一部の都市ではコールセンターでの放棄率が 50% と報告されており、また、州によっては最大 3 時間の待ち時間が発生し、その約 80% が新型コロナウイルス関連であると報告されています。Amazon Kendra は、チャットボットを利用することで住民が求める回答を迅速に見つけることを可能にし、待ち時間が最大 90% 削減されることを期待しています。新型コロナウイルスの収束後も、都市は引き続き Amazon Kendra を利用したチャットボットを利用して、公共施設の営業時間や大規模な公共イベントによる通行止めなど、より多くの情報にすばやく簡単にアクセスできるようにします。

学生が必要な情報を利用できるようにするより良い方法が必要でした。学生の登録率を減少させるような情報がサイトで見つけられない新入生、新しくなったオフィスの業務時間がわからない留学生などに対して、最善のサービスを提供している状況とは言えませんでした。このツールを統合するのは簡単でした。学生に関連のある回答をできるようになりお客様とのやり取りが改善しただけでなく、Amazon Kendra と Amazon Lex の機械学習機能を QnABot と組み合わせて、忙しい時期でも学生のニーズをよりよく理解し、それを満たせる仕組みを構築できました。ピーク時には 2000 件を超える通話を受信します。これは 1 つのエージェントが処理するには多すぎるのですが、QnABot を使用開始して以来、34,000 件を超える会話をサポートし、スタッフの時間を 833 時間節約できただけでなく、すべてのお客様が同じレベルのサービスと精度を確実に受けられるようになりました。これは私たちが実装した中でも、お客様と学生にとって最も影響が大きいテクノロジーでした。将来的には QnABot の使用を拡大し、個人情報を学生に提供したいと考えています。こうした情報は、学生の学業スケジュール、アドバイス、コースに関わるその他の情報と関連があるからです。

Baker Tilly は、ナレッジの複数リポジトリに一回で素早くアクセスでき、簡単で正確なサービスを提供してくれる Kendra が、データを通して重要な意思決定を行うクライアントの能力に与えている影響を嬉しく思っています。

従業員がクライアントに優れた運用を提供できるようにするために、社内の知識ベースを最新化するためのプロジェクトに着手しました。そこで当社は、スタッフが必要な情報を簡単に見つけられるようにし、従業員のエンゲージメントを全面的に高めたいと考えました。当初は、多くのドキュメントが異なるドライブに配置されていたため、コンテンツリポジトリが原因で、統一された検索インデックスを分類して作成することが困難であるという事実に悩まされていました。Amazon Kendra を使用したおかげで、データの分類、ドキュメントのタグ付け、分類の管理を行う代わりに、Amazon Kendra のインテリジェントな検索機能を適用して、従業員が自然言語の質問をしたり、人事や福利厚生関連のトピックにすばやく回答したりできるようになりました。これにより、従業員はポリシーの名前やドキュメントの位置を知る必要がなくなり、関連する回答をすばやく得て、付加価値のある活動のために時間を費やすことができます。当社は、JMT でよりインテリジェントな検索ができる可能性を嬉しく思っています。また、今後、従業員と顧客を支援できる分野をさらに特定しました。

Amazon Kendra のような AI が今できる最もインパクトのあることは、科学者、学者、および技術者が大量の科学文献から最適な情報をすばやく見つけ出し、重要な研究を迅速に進められるよう支援することです。Allen Institute for AI の Semantic Scholar チームとパートナーは、CORD-19 を提供し、コミュニティがリソースを活用する目的で構築している AI リソースをサポートすることで、この重要な問題に取り組んでいることを誇りに思います。

LNG 工場の設計、建設、および運営における 35 年を含めた 65 年の経験を持つ当社には、私たちの集団的知性を取り込んだ何百万ものドキュメントがあります。私たちは、コグニティブエンタープライズを目指す旅を続けるにあたり、以前可能ではなかった規模で、自然言語の質問に対する応答のより優れた正確性を求めています。これこそ、私たちが Amazon Kendra の使用を決定した理由です。Kendra は自然言語クエリを使用して社員が必要とする特定の回答を検索します。今では、最も貴重なプロジェクトエンジニアリングドキュメントを正確に検索することができるようになり、近々これを文書化されたナレッジベース全体に拡大する予定です。Kendra は、「プルートのパイプラインの長さは?」といった質問に対する回答を迅速かつ正確に見つけ出します。認識機能におけるこの大変革は、企業の運営と社員の労働生活を改善するための、さらに優れた素早い意思決定を可能にしてくれるでしょう。

当社の主要製品のひとつは Workgrid Chatbot です。これは、使いやすい自然言語インターフェイスを使用して頻繁なクエリに対する回答を素早く取得し、タスクを自動化する能力を従業員に提供します。エンタープライズ chatbot の重要な部分のひとつは、従業員から来る無数の質問に答える能力で、コンテンツ作成者が従業員の質問に応答するよう chatbot を訓練する上でプログラミング言語を必要としないセルフサービスの Q&A ビルダーを Workgrid が提供しているのはこのためです。このキュレーションされたコンテンツに加えて、私たちは Workgrid Chatbot が企業全体に存在する大量のドキュメント (PDF ドキュメントなど) から知識を簡単に引き出す手段を提供したいと考えています。Amazon Kendra の使用により、私たちは当社のお客様が素早く効率的に必要な回答を得る可能性に意気込みを感じています。Amazon Kendra は、複数のリポジトリ全体の非構造化データから直接回答を抽出することを可能にし、お客様への正確で以前よりも優れた回答の配信を高速化する可能性を秘めています。私たちは、Amazon Kendra の会話コンテキストを使ったインテリジェント検索と、当社が強力な従業員エクスペリエンスを生み出すために提供するタスクオートメーションとの組み合わせを探求していくことをとても楽しみにしています。

Sage では、新しくスマートな方法でお客様の課題を解決するための支援を提供できる企業との提携を常に検討しています。あらゆるサイズの組織が情報の検出に関する課題に直面しており、これは社員の効率性とエクスペリエンスに直接影響を及ぼします。Amazon Kendra のようなテクノロジーは、これらの課題に対応する機会を提供してくれます。ビジネスの支援において Sage を頼っておられる、会計と財務、支払いと銀行取引、従業員と給与全体に及ぶ当社のお客様に Amazon Kendra がもたらし得るメリットは確かです。私たちの目的は、組織が成功できるようにその従業員の考え方と仕事の仕方を変革することであり、Amazon Kendra のようなサービスを使用することによって、お客様がそれを実現させるためのサポートを提供できます。

Haufe では、より良いテクノロジーにより、カスタマーエクスペリエンスを向上させ、従業員の生産性を高める方法を常に模索しています。現代の作業環境で効率的に働くための主な鍵は、さまざまなシステムに点在するデータを集合させて、関連のあるデータに瞬時にアクセスすることです。正しいタイミングで、正しい場所にある、正しい情報を見つけ出すのに苦労したという経験は誰にでもあります。検索しているデータを見つけるための作業で行き詰まることは良くあるものです。特に文書検索など、検索をテキストベースの内容で実行すると、ただでさえ効率性の低い検索が、より難しくなります。Haufe Group では、検索エクスペリエンスを最適化するためのさまざまなアプローチを取っていますが、Amazon Kendra は、グループ内の少なくとも 7 つの重要な情報リポジトリから単一検索エクスペリエンスを提供するなど、理想的なアクセススピードと簡略化を達成しており、さらなる最適化の実現に非常に役立つと確信しています。異なるデータリポジトリ用に事前定義されたコネクターと、カスタムでコネクターを作成するというオプションで、Amazon Kendra はカスタマーエクスペリエンスや従業員の生産性向上の幅広いユースケースに役立つと期待しています。

Onix は、賞を獲得しているクラウドコンサルティング企業で、エンタープライズサーチの経験が 20 年近くあり、絶え間なく変化する検索環境に順応するよう何百もの顧客をサポートしてきました。検索機能は何年にもわたり進化してきました。今のユーザーは、意味論的で自然な言語の検索エンジンや、普段使用している会話的なインターフェイスと同じエクスペリエンスを期待しています。機械学習と自然言語の理解により、Kendra は従業員の生産性を 25% 向上させました。Kendra のより正確なエンタープライズ検索により、キーワードベースのオンプレミスや SaaS サーチのユーザーに、クラウドへ移行したり、契約に縛られないようにしたりする、新たな機会が開かれます。

AWS は、Sherlock の開発を加速させるのに不可欠な存在でした。スケーリングやシステムのメンテナンス、安定性などを AWS が代行してくれるので、それほど心配する必要はありません。Amazon Kendra と Amazon Lex の使用で、最高のバージョンの Sherlock を構築し、開発期間を数か月短縮することができました。その上、各文献検索にかかる時間も 16% 短縮することができました。