re:Invent 2024: AWSが「Amazon Q Business」で従業員の生産性向上を解説
はじめに
海外の様々な講演を日本語記事に書き起こすことで、隠れた良質な情報をもっと身近なものに。そんなコンセプトで進める本企画で今回取り上げるプレゼンテーションはこちら！
📖 AWS re:Invent 2024 - Boost employee productivity with Amazon Q Business (AIM213)
この動画では、AWSのGenerative AI搭載アシスタント「Amazon Q Business」の機能と活用事例について解説しています。40以上の企業向けコネクタを備え、Microsoft Exchange、Gmail、Salesforce、Jiraなど様々なデータソースと接続して企業の情報を統合し、従業員の質問に回答する機能を提供します。セキュリティとプライバシーを重視し、既存のアクセス制御を尊重する設計となっています。Life360のCloud Operations DirectorのNaveenが実際の導入事例を紹介し、週1時間/人の時間節約を実現し、特にFigmaからSwift UIコードへの変換など、開発者の生産性向上に成果を上げている具体例が示されています。
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本編
Amazon Q Business: 従業員の生産性向上を目指すAIアシスタント
みなさん、こんにちは。本日が素晴らしい一日となっていることを願っています。私も今日を楽しんでおり、Amazon Q Businessについて皆様とお話できることを楽しみにしています。本題に入る前に、少し考えてみましょう。日々の業務の中で、とてもシンプルな質問の答えを見つけるのに必要以上の時間を費やしている方は何人いらっしゃいますか？今年残っている有給休暇は何日？自分に割り当てられた高優先度のチケットは何件？この顧客名で開いたインシデントのケース番号は？さらに、様々なタスクの切り替えや、組織内の異なるツールやデータソースで同じタスクを繰り返し実行することに、どれだけの時間を費やしているかを考えてみてください。
きっと皆さんの答えは、望ましい以上の時間を費やしているということだと思います。もしあなたがそのような方であれば、今日はまさに適切な場所に来られました。これから私とLife360のNaveenとともに、Amazon Q Businessについてお話ししていきます。 本日のセッションでは、Amazon Q Businessを使用して従業員の生産性を向上させる方法に焦点を当てます。まずAmazon Q Businessの概要から始め、主要な機能についてより深く掘り下げ、その後、主要顧客の一つであるLife360が組織の従業員の生産性向上のためにAmazon Q Businessをどのように活用しているかについて、多くの時間を割いてお話を伺います。
まず、Amazon Q Businessとは何かについてお話しましょう。Amazon Q BusinessはAWSのGenerative AI搭載アシスタントです。組織のデータをより簡単にアクセス可能にし、ユーザーが質問への回答を得たり、マーケティング資料などのコンテンツを生成したり、Salesforce、Zendesk、Jiraなどのサードパーティアプリケーションでアクションを実行したりするのを支援します。Amazon Q Businessはセキュリティとプライバシーを中核に据えて構築されています。これにより、お客様が安全にGenerative AIを導入することがはるかに容易になります。Amazon Q Businessはすべてのデータに対するアクセス制御を維持しており、ユーザーがアクセス権を持っていない場合、Amazon Q Business内でもそのデータにアクセスすることはできません。
では、これらすべてをどのように実現しているのでしょうか？まず、Microsoft Exchange、Gmail、Salesforce、Jira、SharePoint、イントラネット、Wikiなど、様々な企業データソースに接続することで、データソース全体を統合します。また、Amazon S3などにも接続します。そして、それらのデータすべてを検索し、結果を要約して、お客様に回答を提供します。また、作業する場所を選びません。専用のWebアプリケーションからアクセスできるほか、Slackなどのアプリケーションに組み込まれているため、それらのアプリケーション内からも利用でき、さらにブラウザ拡張機能を通じてWebブラウザから直接アクセスすることもできます。
Amazon Q Businessの機能と特徴：セキュリティとカスタマイズ性を重視
では、Amazon Q Businessはこれらの質問に答える能力をどのように獲得しているのでしょうか？まず、すべてのデータへのアクセスが必要です。そのデータは様々なサードパーティアプリケーションやデータソースに保存されている可能性があります。Amazon Q Businessは40以上の一般的な企業向けコネクタとドキュメントリポジトリを提供しています。主なものには、S3、Salesforce、Google Drive、Microsoft 365サービス、Gmail、Slack、Atlas、Zendeskなどがあり、今後さらに多くが追加される予定です。次に、ビジネスに関するあらゆる質問に対して、迅速で正確、かつ関連性の高い回答を提供します。ユーザーが質問すると、インデックス化されたすべてのデータから関連コンテンツを取得し、ユーザーの権限を確認した上で、参照情報を含む回答を生成します。既存のアクセス制御を尊重し、Amazon Q Business外でアクセスできないデータには、Amazon Q Business内でもアクセスできないようになっています。
Amazon Q Businessにおいて、アクセス制御の尊重は基本的な要素です。情報検索時には、権限を確認し、その境界を厳密に認識します。組織によって、法的基準やガードレールに基づいて、エンドユーザーが得られる回答のレベルは異なります。Q Businessでは、管理者が簡単にガードレールを適用し、エンドユーザーが目にする回答をカスタマイズしてコントロールできます。競合他社、法務、セキュリティといった特定のトピックや単語を制限したい場合は、クエリのパスまたは応答のパスでブロックすることができます。
Amazon Q Businessは、ユーザーに代わってアクションを実行することもできます。回答を見つけるだけでなく、提供された情報を基にチケットを作成したり、レビュー用のアイテムを送信したりすることもできます。さらに、Amazon Q Appsと呼ばれるユーザーが作成する軽量なアプリケーションを使って日常的なタスクを効率化できます。これについては後ほど詳しく説明します。複数のユーザーが同じタスクを繰り返し実行しているのを見かけた場合、同じプロンプトを何度も入力する手間を省くためにQ Appを作成できます。
ここで、お客様がQ Businessをどのように使用し、生成AIの体験を構築しているかについて説明しましょう。まず、お客様はQ Businessを自社のエンタープライズデータソースに接続します。40以上の組み込みコネクターの中から、Q Businessアプリケーションに接続したいものを選択できます。アプリケーションがアクセスするデータソースを指定すると、フルマネージドアプリケーションであるQ Businessが、文書の権限と共に自動的にデータをクロールし、データと権限を取り込んでインデックスを作成します。これが、エンドユーザーが求める回答を得るための基本的な構成要素となります。
このプロセス全体は、フルマネージドの検索拡張生成パイプラインとして知られており、お客様に代わってすべての重要な処理を行います。インデックスが設定され、エンドユーザーがクエリを送信すると、システムはユーザーの権限を考慮しながら即座に関連コンテンツを取得し、応答を組み合わせます。応答の各文には、引用としてソースドキュメントやWebリンクへの参照が含まれています。ユーザーはその後、検索を続けたり、Q Businessがコンテキストと会話履歴を理解しているため、継続的な対話を行うことができます。
では、Q Businessの主要な機能を見ていきましょう。先ほど触れたコネクターは、Q Businessの重要な差別化要因です。なぜなら、コネクターがなければデータにアクセスしてユーザーが必要とする回答を提供することができないからです。現在40以上のコネクターがあり、これは重要な投資分野として継続的に増加しています。最新のコネクターはSlackで、プレビュー段階にあるものがGoogle DriveとAsanaの2つあります。これらのコネクターが重要な理由は、エンタープライズデータが様々なシステムに分散し、多くの場合サイロ化されているからです。パーソナルデジタルアシスタントを作るには、これらのデータソースに接続し、すべてのナレッジワーカーに対して適切な権限でデータをクロールしインデックス化する必要があります。アクセス制御を尊重しながら同期スケジュールを維持するネイティブコネクターの構築は複雑で、継続的なメンテナンスを必要とする専門的な作業です。Qのネイティブコネクターフレームワークは、お客様からこのような煩雑な作業を取り除き、すべてを当社側で処理します。お客様は適切なデータソースをQに指定するだけで、すべてが自動的にセットアップされます。
Amazon Q Businessのコネクターは定期的な同期スケジューリングをサポートしています。コネクターを指定すると、データソースからQ Businessアプリケーションへの更新頻度を設定できます。同期スケジューリング中、システムはデータの変更とメタデータの変更の両方を取り込みます。多くの回答がメタデータの権限に含まれているためです。その後、システムは精度を確保するために適切なサイズにデータを分割し、ビジネスを支える意味的インデックスを構築します。
コネクターフレームワークの重要な機能の1つがIndex Boostingです。どの組織でも、特定のアプリケーションで重視したい文書があるものです。例えば、法務アプリケーションでは、企業の知識ベースにある法的契約書を含むデータソースをブーストしたい場合があります。管理者は特定のアプリケーション向けにブーストするデータソースを指定でき、多くのお客様が実際にこの機能を活用しています。これにより、検索や回答生成の段階で、どのデータソースにより重みを持たせるかをカスタマイズできます。
次に、Amazon Q Businessが提供する検索中心の機能について見ていきましょう。エンドユーザーの視点から見ると、目標は質問に対して正確で参照可能な回答を得ることです。Q Businessでは、ユーザーは企業データから直接回答を得ることも、一般的な質問についてはLLMの世界知識から回答を得ることもできます。ユーザーは引用と参照を受け取り、自分のWikiやイントラネットサイトの特定のWebリンクをクリックして情報を確認できます。Q Businessは各メッセージを個別に扱うのではなく、会話の履歴とコンテキストを維持して会話の連続性を確保します。
最新機能の1つは、ユーザーが現在いる場所からQ Businessを使用したいというお客様の要望に応えたものです。ユーザーは好みのブラウザにQ Business用のブラウザ拡張機能をインストールしてダウンロードできます。Webページ上で、Q Businessはそのコンテンツを理解し、ユーザーはそのページと直接チャットを始めることができます。 さらに、ユーザーはPowerPoint、Word文書、Google文書、PDFなどのファイルをQ Businessのチャットインターフェースに直接アップロードし、これらのファイルやWebページをコンテキストとして回答を生成するようQ Businessに指示できます。
セキュリティと安全性はAWSサービスの基本的な側面です。Q BusinessはOktaなどのIdentity ProviderをIAM Federationを通じてサポートしているため、アイデンティティ設定プロセスを繰り返す必要なく、お好みのIdentity Providerで利用できます。また、AWS IAM Identity Centerを使用することもできます。AWS PrivateLinkと統合されているため、VPCエンドポイントを通じてVPC環境内からAmazon Q Businessへ安全にアクセスできます。高度に規制された業務向けにFederal Information Processing Standard（FIPS）エンドポイントをサポートし、すべてのユーザーアクティビティの監視と監査のためにCloudTrailと統合しています。さらに、トピックとガードレールの機能も提供しています。
私たちのGuardrails機能の一部として、特定の単語やフレーズをブロックし、レスポンスをカスタマイズすることができます。そのため、私が各スライドでこれを繰り返し説明している理由がお分かりいただけると思います。「申し訳ありませんが、その質問にはお答えする権限がありません」や「申し訳ありませんが、回答を持ち合わせていません」といった、あらかじめ用意された回答があります。このような事前設定された回答があり、来年のロードマップではさらに追加される予定です。
3番目の機能に移りましょう。これはアクションに関するものです。質問への回答を得るのは良いのですが、その情報に基づいて行動を起こす必要があります。そこで私たちが提供しているのがPluginで、Built-inプラグインとCustomプラグインの2種類があります。Built-inプラグインについては、Amazon Q Businessは現在4つのBuilt-inプラグインをサポートしており、チャットインターフェースから使用したいプラグインを選択し、単に「チケットを作成して」と言うだけでチケットを作成できます。データソース側とアクション側の両方で組み込みの連携機能を提供しています。
Customプラグインについては、すべてのニーズを満たせない可能性があり、特定のアプリケーションに対する固有の要件があるかもしれないことを認識しています。そこで、独自のOpen API仕様を定義し、Q Businessに持ち込んでアップロードし、カスタムアプリケーションをCustomプラグインとして定義できるフレームワークを提供しています。エンドユーザーがQ Businessインターフェースを使用する際、有効化したデータソースだけでなく、私たちが提供するネイティブなプラグインと、有効化したCustomプラグインの両方が表示されます。これにより、様々な企業アプリケーション全体からアクションを実行し、回答を得られることが分かります。
最後になりますが、自動化に関する広範な機能があり、ここでAmazon Q Appsが活躍します。例えば、私の仕事では週次ビジネスレビューというものを行っています。これは、ビジネスメトリクスの取得、ロードマップ情報の収集、ドキュメントの取りまとめなど、毎週全員が行わなければならない同じタスクの集まりです。同じソースからデータを取得し、同じフォーマットでコンテンツを作成するような繰り返しのタスクがある場合、各チームメンバーがQ Businessにどのようなプロンプトを与えるべきか考える必要がないように、Q Appsを作成しました。
チームリーダーや従業員は、このプロセス全体を自動化できます。Q Appを作成し、他のチームメンバーや従業員と共有することができます。次回、ユーザーが同じ一連のアクションやタスクを実行したい場合は、単にQ Appを使用するだけです。これにより信じられないほどの時間が節約され、私たちが顧客との関わりの中で確認してきたように、生産性が大幅に向上します。これがQ Appを生成する方法です。自然言語を使用してQ Appを構築でき、会話履歴を使用してQ Appを構築することもできます。また、Q Apps用のLow-codeビルダーも利用可能です。
Amazon Q Businessの活用事例と顧客への価値提供
それでは、主要なお客様がQ Businessをどのように活用されているのか、そのユースケースをご紹介させていただきます。ITサポートについては、多くのお客様が、頻繁に寄せられる質問やサポート依頼への対応時間を短縮できています。これは、Q Businessが企業の知識ベースから正確な情報を取得できているためです。リスクとコンプライアンスに関しては、お客様は業界や企業の基準に準拠した最新のポリシーや手順を把握する必要があります。この点において、リスクとコンプライアンスチームは必要な情報をすぐに見つけることで、より効果的に企業の規定を順守できるようになっています。
Knowledge Managementのサポートについては、問題解決にかかる時間と労力が削減され、情報の品質と一貫性が向上したことが確認されています。これは、データのクリーニング、インデックス作成、取り込み、同期スケジュールの設定をそれぞれ一度行うだけで、組織内の任意の部門がそのパイプライン全体を利用できるためです。データを重複させたり、異なるアプリケーション用に個別にデータクレンジングを行ったりする必要がないため、効率が大幅に向上しています。
Human Resourcesは、新入社員が標準的な手順やベストプラクティスの恩恵を受けている分野の一つです。新入社員のオンボーディング時間が大幅に短縮されていることが確認されています。最後になりますが、Operationsも改善が見られています。製造現場の作業員や機器のトラブルシューティングを行う担当者は、同じマニュアルを使用することが多いのですが、アクセスが難しい文書やコンピュータを探す代わりに、自然言語で質問するだけで回答が得られるようになりました。これにより、運用とメンテナンスの時間が大幅に短縮されています。
では、Q Businessについて話を進めていきたいと思いますが、主要なお客様の一社であるLife360をお迎えしたいと思います。NaveeenさんにQ Businessを使って従業員の生産性を向上させた方法についてお話しいただきます。この分野では、わずか数年でこれほどの変化が起きるものですね。最近発表された、あるいは今後数日中に発表される新しい進展について、皆様も期待に胸を膨らませていることと思います。
Life360が語るAmazon Q Business導入の実際：課題解決と生産性向上
皆さん、こんにちは。Life360でCloud Operationsのディレクターを務め、Platform、Tooling、Infrastructureを統括しているNaveenです。通常であれば、いくつか質問をさせていただくところですが、これはスピーカーセッションですので簡単に伺ってみましょう - Life360やTileをご存知の方はどのくらいいらっしゃいますか？なかなかですね。普段であれば、興味深いユースケースについてお話しするところです。最近、大学生世代の間で私たちのユースケースに興味深い変化が見られています。以前は、親が子供にLife360の使用を強制していましたが、最近では、安全のため、そしてペットのためにLife360への登録を子供たちから親に頼むようになってきています。
本日は、Life360がAmazon Q Businessをどのように活用しているのか、なぜ使用しているのか、そしてどのような課題解決を目指しているのかについてお話しさせていただきます。Life360のミッションは、「大切な人々との絆を守ること」です。私たちは、人、ペット、そしてモノを包括的にサポートすることでこのミッションを実現しています。Life360は、安全性を最重視した家族向けのサービスとして構築されています。概要をご説明しますと、私たちは世界170カ国以上で約7,700万人の月間アクティブユーザーにサービスを提供しており、米国での普及率は14%に達しています。つまり、米国の8家族に1家族がLife360を利用していることになります。Life360の衝突検知機能は3,600億マイルの走行距離をカバーしており、毎年約490億件の安全到着通知が家族に届けられています。私たちの仕事は、家族の安否を知らせ、万が一の事故の際には救急車を手配することで、文字通り命を救っているのです。
今日のコンテキストでは、Life360プラットフォームの2つの重要なテーマと中核的な柱である、スケール、信頼性、そして従業員体験について掘り下げていきたいと思います。当然ながら、私たちはユーザーの成長をサポートし、ミッションクリティカルな機能が必要な時に確実に動作するようにしたいと考えています。エンドユーザーとエッジを、セキュリティ、法務、コンプライアンスの観点から保護することも重要です。従業員体験の観点からは、会社の成長とスケールに伴う重要な側面について話をします。私たちは5年前や8年前の会社とは異なり、以前のようなプロジェクト遂行時の全員総出体制ではなく、チームが増え、それぞれが専門分野に特化しています。より多くの機能と、より大きなスケールのニーズに対応する必要があります。これは3つの主要な領域に集約されます。
これら3つの主要な領域とは、エンドユーザー体験のための信頼性とスケーラビリティを確保すること、そして社内のエンジニアリング体験のための高い開発速度を実現することです。私は信頼性と開発速度をコインの表裏のように考えています。これまでの年月をかけて、私たちは信頼性とスケーラビリティの面で良好な成果を上げてきました。成長の数字とサービスの数がそれを証明しており、AWSパートナーとの協力のもと、優秀なエンジニアリングチームがベストプラクティスを活用してきました。
最近、私たちは開発速度の側面に力を入れ始めました。シリコンバレーでは「Move fast and break things（速く動いて、物事を壊せ）」という言葉がありますが、私たちは速く動きたいものの、それによって物事を壊すことは避けたいと考えています。なぜなら、多くのミッションクリティカルな安全機能が関係しているからです。では、安定性とスケールを維持しながら、どのようにして開発速度の側面を向上させることができるでしょうか？問題は何でしょうか？Life360で私たちが重視している開発速度や従業員の生産性、ツールの側面とは何か、そしてそれがどのようにしてAmazon Qや類似のツールの採用につながったのでしょうか？
これらが私が挙げた4つの項目です。おそらくこれらの課題は、ここにいる誰にとっても目新しいものではないでしょう。人員の増加とチームの拡大を経験している企業であれば、これらの課題のうち少なくとも1つ、おそらく複数に直面しているはずです。ナレッジベースの検索ツールに関して言えば、すべてのドキュメントが最新の状態に保たれている企業を見つけるのは難しいでしょう。エンジニアはものを作ることが好きで、ドキュメント作成は二の次になりがちです。情報は通常、Slack、GitHub、Google Docs、スプレッドシートなど、私たちが使用するすべてのツールに分散しており、さらにこの2年間でSaaSによって新しいツールが次々と登場しています。
個人のニーズに合わせた情報検索があれば素晴らしいと思いませんか？これは、あなたのコンテキストやニーズに合わせた知識の利用可能性を組み合わせる、Generative AIの次のフロンティアの1つです。Developer Productivityに関して、私は過去2年間で複数のエンジニアリングリーダーシップカンファレンスに参加しましたが、ベンダーの60-70%がDeveloper Productivityに関連する何かを販売することに注力していました。すべてのリーダーが、エンジニアの効率をいかに向上させるかを議論しています。エンジニア間のリクエストの約50%は繰り返されるもので、避けることができるはずです。リクエストする側もレスポンスする側も、そのようなコンテキストスイッチを好んでいないからです。
HR Toolingも、ドキュメンテーションやプロセスの欠如の犠牲者となっています。特に新入社員のオンボーディングにおいてそれが顕著です。私が入社した時のことを覚えていますが、大きな会議室で100人ほどが2日間かけて分厚い資料を読むという形でした。このパターンを打破し、パーソナライズされたコンテキストに応じた情報提供を実現する時が来ています。ソフトウェアエンジニアとエンジニアリングマネージャーが同じ資料を読む必要はありませんし、情報は一度に大量に提供するのではなく、必要に応じて利用できるようにすべきです。
なぜAmazon Q Businessを選んだのでしょうか？ 最初の考慮事項は、私たちの製品の性質でした。先ほど述べたように、信頼が最も重要で、スケールも同様です。信頼は私たちの顧客にとって最も重要であり、データプライバシー、セキュリティ、コンプライアンスの観点からは当然の選択でした。エンドユーザーのデータが安全で確実に保護され、アクセスが誤って表示されないようにしたいのです。使いやすさとセットアップに関しては、製品を作れば人は来る - これは古い言い方ですが、エンドユーザーが使いたいと思う製品や機能を構築したいと考えています。
私たちが構築するツールは、開発者が使いやすいものにする必要があります。先ほど述べた主要機能の1つである、従業員の関連性チューニングに対応する必要があります。ドキュメントに関する具体的な使用例を挙げましょう：誰かがツールを使って質問をしたとき、ドキュメントが更新されていないため答えがない場合、別のエンジニアが回答し、ツールがその情報を持つことになります。5分後に次の人が来たとき、最新の情報で回答を提供できます。この関連性チューニングは、最近の更新のブースティング属性を使用することで実現できます。これは、様々なデータソースに対して単一のデータ、単一のツール、単一のエントリーポイントを持つことと共に、私たちが使い始めた興味深い機能です。
私たちはどのように導入を進めたのでしょうか？ナレッジベースの調査という主要なユースケースを解決するために構築を行いました。Amazon Qを使用してQload Companionと呼ばれる社内ボットアシスタントを構築し、さらにいくつかのQ Appsを追加しました。会社の全員が必要とする情報は、Slackエージェント、Webブラウザ、最近発表されたChrome Extensionのいずれかを通じて、その単一の場所から利用できます。Developer Productivityに関しては、クラウドエンジニアリングのベストプラクティス、ADRs、ドキュメント、リポジトリでボットをチューニングし、トレーニングしました。そして私たちのエンジニアはさらに一歩進めました。これはクラウドにより関連があり、AWSにとって簡単に思えるかもしれませんが、モバイルエンジニアが興味を持ち、さらに発展させました。彼らはプロダクトデザイナーがFigmaを使用して仕様を作成するモバイル開発の課題を特定し、FigmaをiOS用のSwift UIコードに変換するQ Appを社内で開発しました。
エンジニアリングチームでの成功を受けて、HRチームがその可能性に着目し、私たちと協力してQ Appsを使用したオンボーディングバディを構築しました。これにより、Wikiのトレーニング資料を整理し、新入社員が自分の役割で何ができるかを示すことができます。各エンジニアや従業員は、自分の進捗状況に応じて任意のステップを選択し、2日後に再開することができます。このオンボーディングバディは、私たちにとって興味深い実験的なユースケースとなっています。
スクリーンショットを使って、いくつかの具体例をご紹介しましょう。この例は、開発者がSlackエージェント連携を通じてCloud Companionを使用している様子です。これは複雑なユースケースの1つで、トラフィックをブロックするためのWAFルールを有効にする方法を示しています。これは本番環境で使用されており、エッジトラフィックに影響を与える可能性があります。この回答は、Slack、Wiki、そして重要なクラウドコンポーネントのベストプラクティスTLDRなど、複数のソースからの情報を組み合わせて得られたものです。これは、私たちの組織内のビジネスツールとしてのQに対する開発者コミュニティの信頼を示しています。
これは先ほど言及したFigmaからSwiftコードへのコンバーターです。UIの仕様をコード化するのに多くの時間が費やされるという課題があり、私たちのチームはQ Appsを活用してこれに対処しました。画面を見ると3つのセクションがあります：左側はFigmaからエクスポートできる入力JSON、中央のセクションは私たちのチームが構築したQ Appを使用して生成されたコードです。
右側は、この小さな複雑さに対応するUXですが、エンジニアたちがQの可能性を見出したときに考え出した非常に興味深いユースケースです。これは数ヶ月前に社内ハッカソンで賞を受賞しました。
設定した目標に基づいて、初期の結果を見てみましょう。Q Appに時間を投資しているため、成功の定義を知り、社内でどのように成功を達成しているかを測定できる必要があります。インシデント対応時間のMTTDに倣って、Mean Time to Knowledge（知識獲得までの平均時間）という指標を考案しました。これは、従業員が利用できる知識ベースの特定の項目の新しさと正確さを測定します。主な目標を振り返ると、当初はコンテキストスイッチの削減、会議の削減、パーソナライゼーションの提供を目指していました。これはエンジニアリング組織だけでなく、会社の複数の組織に及んでいます。ご覧の通り、15〜20%の採用率で成長し始めており、控えめに見積もっても従業員1人あたり週1時間の節約となり、月あたり2人のエンジニアの工数に相当します。この期間中、多くのチームやエンジニアがまだ採用段階や実験段階にあるため、生産性の向上やROIを見積もるのは難しいことを強調しておきたいと思います。これらの指標は、私たちだけでなく、業界全体で今後数ヶ月から数四半期にわたって改善されていくでしょう。
私たちの次のステップについてお話しします。これらは、他の分野と並行して現在進行中のプロジェクトの一部です。Program ManagementやTPM Program Management GroupのためのAmazon Qでは、JiraとQuickSightを統合して、パーソナライズされたプログラムやプロジェクトの更新情報を提供する興味深いユースケースを開発しています。その主な目的は、コンテキストの切り替えやSlackメッセージによる中断を排除することです。また、私たちが強く推進しているもう一つの分野は、MTTRの削減です。インシデントの根本原因を理解するために多くの時間を費やしたい人はいません。QとIncident、Trusted Advisor、ADRsなどの他のAWSプロダクトを活用することで、特定のインシデントタイプと推奨アクションを示す豊富な履歴にすぐにアクセスできます。現在、オンコールのインシデント管理チームは、個人の記憶や誰かが解釈しなければならない個人的なベストプラクティスに頼ることが多いのです。3つ目の分野として、開発者の生産性向上への積極的な投資を続けています。例えば、Swift UIのコード生成は完了し、現在はテスト生成へのシフトレフトを進めています。
Amazon Q Business導入の課題と今後の展望
Qを導入してからの数ヶ月間、いくつかの課題に直面しました。これらの課題は、Life360だけでなく、中規模から大規模な組織でこれらのツールを導入する際に共通して関係するものだと考えています。事前に導入戦略を立てることが重要で、誰に最適かを理解する必要があります。私たちは最初にエンジニアリング、特にクラウドチームから始めました。彼らは技術に精通しており、日常的にメリットを得られるからです。彼らのニーズに対応した後、モバイルチーム、そしてHR部門へと展開し、現在はプロダクトチームが興味を示しています。初期の成功が導入には不可欠です。
急速な進化に伴い、この3-4ヶ月の間に数多くのAIツールが登場しています。年初めにはごくわずかでしたが、現在では各従業員が多くのAIツールの無料トライアルを利用でき、四半期、あるいは月単位で異なる製品や主要バージョンがリリースされています。ここでのポイントは、データプライバシーポリシーに関するガードレールを提供し、チームが独自の強力なGenerative AIのユースケースを見つけられるようにすることです。例えば、私たちのエンジニアの一人が、コード開発時のコスト管理への影響に関する質問に答えるFinOpsのユースケースを開発しました。
これらは魅力的なユースケースですが、導入には慎重を期す必要があります。多様化が進むほど、管理の観点から複雑になっていきます。エンゲージメントに関して、先ほど述べたように、Hackathonはエンゲージメントと熱意を生み出す素晴らしい方法です。Generative AIには限界があり、すべての問題を解決するわけではないことは周知の事実なので、それを明確に認識しておく必要があります。適切なユースケースを特定し、成功の定義や完了の定義を明確にすることが重要です。私たちは、ユーザーが関心を持つ特定のユースケース、このプロダクトを使用する理由、期待する回答を理解するために、初期段階で独自のユーザー調査を実施しました。これは後で結果を評価したり、必要なチューニングを判断したりする際に非常に役立ちました。
最後に、今年初めにLife360に加わったVP of ProductのNissim Lehyani氏の言葉を紹介させていただきます。彼は、オンボーディング中にAmazon Qのナレッジベースとしての有用性を強調しました。私たちは完全リモートの会社で対面での時間を取ることが難しいため、これが彼の助けとなり、大きなファンになりました。これは素晴らしい社内の成功事例です。これらのユースケースと学びが皆様のお役に立てば幸いです。
Naveenさん、ありがとうございました。Life360がAmazon Q Businessを組織でどのように活用しているかについて、皆様の参考になり、Amazon Q Businessの導入への良いスタートポイントになったことを願っています。先ほど申し上げた通り、これは完全マネージド型のアプリケーションで、セットアップに必要な作業は最小限です。このQRコードをスキャンしていただくと、私たちのドキュメントにアクセスできます。これが最もシンプルで簡単な始め方です。プロダクトチームやAWSチーム、そしてアカウントチームが常にサポートさせていただきます。ぜひQ BusinessとQ Appsを試していただき、質問がございましたら、この場に残っておりますので、お気軽にお立ち寄りください。Naveenと私、両方ここにおりますので。本日はご清聴ありがとうございました。
※ こちらの記事は Amazon Bedrock を利用することで全て自動で作成しています。
※ 生成AI記事によるインターネット汚染の懸念を踏まえ、本記事ではセッション動画を情報量をほぼ変化させずに文字と画像に変換することで、できるだけオリジナルコンテンツそのものの価値を維持しつつ、多言語でのAccessibilityやGooglabilityを高められればと考えています。
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