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ベクトルデータベースのユースケース
次の例では、さまざまなベクトルデータベースオプションを効果的に使用して、ナレッジ管理の強化、運用効率の向上、ビジネス成果の向上を実現する方法について説明します。これらのユースケースは、このガイドの前半で説明したベクトルデータベースソリューションの実用的なアプリケーションを示し、実際のパフォーマンスと利点に関するインサイトを提供します。
Amazon Kendra によるナレッジ管理
顧客問題 — 日本最大の一般請負業者の 1 人が、経験豊富な人材の減少に直面していました。同社は、経験担当者の知識とスキルを若年世代に効率的に伝達する方法を必要としていました。複雑な建設エンジニアリングの知識と過去の経験を捉えて広めるソリューションが必要でした。
AWS ソリューション – この問題に対処するために、顧客は内部ナレッジベースを迅速かつ正確に処理し、自然言語クエリを許可する AI ソリューションである Amazon Kendra を利用しました。Amazon Kendra を使用すると、従業員は必要な情報をより迅速に見つけることができるようになり、生産性が向上し、経験豊富なスタッフから若年スタッフへの知識移転が容易になります。
影響 — Amazon Kendra を搭載した生成 AI チャットボットを実装することで、同社は統合されたナレッジプラットフォームを作成しました。チャットボットを使用すると、従業員は技術的な知識や建設エンジニアリングに関する過去の経験にすばやくアクセスできます。このソリューションにより、組織内の知識移転と意思決定プロセスの効率が大幅に向上し、貴重な専門知識が保持され、すべての従業員が簡単にアクセスできるようになります。このソリューションのコストは、使用状況と設定によって異なる場合があります。詳細なコスト見積もりについては、「」を参照してくださいAWS 料金見積りツール
その他のお客様のユースケースについては、「Amazon Kendra のお客様
OpenSearch Serverless によるリアルタイム分析
顧客問題 — ある主要な金融サービスプロバイダーが、膨大なデータエコシステムを管理するという課題に直面しました。年間 3 億件の認可と 900 億件のトランザクションを処理し、約 1.1 ペタバイト (PB) のデータに蓄積されています。6,000 を超えるレポートへのアクセスを必要とする 300,000 人のユーザーに対応する既存のシステムでは、グローバルな一貫性を提供し、リアルタイムの意思決定を可能にするためにモダナイゼーションが必要でした。
AWS ソリューション – ソリューションアーキテクチャでは、自然言語処理に Amazon Bedrock (Anthropic、Sonnet 3、Sonnet 3.5、Haiku を含む) を通じて利用可能な基盤モデルを使用しました。お客様は、膨大なデータボリュームを効率的に処理するための優れたスケーラビリティと機能のために、ベクトルデータベースとして OpenSearch Serverless を選択しました。このアーキテクチャにより、複雑なクエリのシームレスな処理と動的なレポート生成が可能になりました。
影響 – この実装では、100 を超えるビジネスインテリジェンスダッシュボードを手動で生成する必要がなくなるため、生産性が 50% 向上しました。ユーザーは自然言語クエリを通じて 20～40 秒の応答時間でレポートを生成できるようになりました。このソリューションのコストは、使用状況と設定によって異なる場合があります。詳細なコスト見積もりについては、「」を参照してくださいAWS 料金見積りツール
