DX開発事業部の西田です。
Amazon Qに関するチョークトークを聞いてきました！

セッション概要（翻訳ツールより)

Amazon Q で変革の旅に乗り出しましょう。最初の AI 戦略から企業への導入の成功までのカスタマー ジャーニーを探り、成功戦略と教訓を明らかにします。短期的な ROI と長期的な変革目標のバランスをとる方法を学びます。ビジネス リーダーが Amazon Q を活用してワークフローを合理化し、データに基づく意思決定を推進する方法を紹介する「Day in the Life」デモを体験してください。

スピーカー

Dianne Eldridge
Global BD & GTM Lead, GenAI/AmazonQ, AWS

James Jory
Principal Solutions Architect, Q Business, Amazon Web Services

セッション内容、感想

オンラインブローカーのDerivではAmazon Q Businessを導入することによって、新規採用の活動の45%、ワークロードのレイテンシを45%、採用にかかるコストを50%削減することに成功。

Amazon Q Businessのバーチャルオペレータアシスタントにより、収益の向上、離職率の低下、ダウンタイムの短縮を実現した、世界的産業リーダーの事例。

生成AIアシスタントを仕事に取り入れる時の課題。

  • コンテキストの欠如
  • セキュリティ
  • データプライバシー
  • コンプライアンス

『AWSの生成AI　公式テキスト』でも出てきた３階建てのクラウドサービスの図。
AWSの生成AIサービスは１階のインフラ層、２階のツール層、３階のアプリケーション層に分かれています。

３階に分類されるAmazon Qでは生成AIアシスタントとして、会社、コード、システムに関する知識を持ち、どこからでもアクセスでき、タスク処理において優れたパフォーマンスを発揮する。

ユースケース別に用意されたAmazon Qファミリー。

Amazon Q Businessではセキュアな管理されたチャットアシスタントを提供し、様々なビジネスデータソースに接続できる。

ユーザーがプロンプトを入力するだけでAWSコンソールにアクセスせずに、特定のタスクに特化したAmazon Q Appsを簡単に作ることができる。

生成AIを利用したPoCは
ユースケースの特定⇛チーム編成⇛期待値の定義⇛反復的なテストと評価⇛本番化
の流れで実施する。

ここで反復的なテストと評価はAmazon Bedrockを利用できるが

ここをAmazon Qに置き換えることもできる。

最後にAmazon Qで実施するPoCのライフサイクルを紹介

  • 発見
    • Amazon Qについて学ぶ
  • PoC
    • ユースケースを確定、成功の基準の定義
    • PoCプロセス全体を通じてAWSから継続的なサポートを受ける
  • 検証
    • PoCが定義された成功基準を満たしているかどうか判断
    • PoCの結果を報告
  • 専念
    • プロダクションのための計画を守る
    • フィードバックを共有する
  • プロダクション
    • 稼働開始後からが始まり
    • フィードバックと指標を監視、反復する

Amazon Qとこれを使ったPoCのすすめ方について包括的にデモも交えながら知ることができるセッションでした。
自社にチャットボットを導入しようとした時、スクラッチ開発かSaaSを契約するかが選定候補になりますが、AWS謹製のAmazon QもAWSの社内リソースをフル活用したいなら候補になるかもしれません（ただし現時点では日本語には最適化されていないようです）。

その他

会場のCAESARS FORUMでAWS BuilderCards 2nd Editionがもらえました！日本人の講師は木曜にいるのでルールは覚えられませんでしたが帰ったら社内の有識者とバトルしてみたいと思います！
また、アンケートに答えることでもらえるSWAGもありました！トレーナーなどから選べますが、私はコーギーのぬいぐるみにしました。