ある企業は、社内のSharePoint、Amazon S3、Confluenceに分散して保存されている技術マニュアルや社内規定から、従業員が自然言語で質問して回答を得られる社内検索システムを構築したいと考えています。どのAWSサービスが最も適切ですか？
Amazon Kendraは機械学習を活用したインテリジェント検索サービスで、SharePoint・S3・Confluenceなど多数のデータソースへのコネクタを標準搭載しています。自然言語での質問に対し関連ドキュメントから正確な回答を抽出します。 選択肢AのAmazon Comprehendはテキストから感情・エンティティ・キーフレーズを抽出するNLPサービスです。個々のテキスト解析には有効ですが、複数データソースを横断した自然言語検索システムを構築する機能はありません。 選択肢BのAmazon Kendraはエンタープライズ向けインテリジェント検索サービスです。SharePoint・S3・Confluenceへの標準コネクタを持ち、自然言語での質問に対して正確な回答を返せるため、本要件に最も適しています。 選択肢CのAmazon Textractはスキャン文書や画像からテキスト・表・フォームデータを自動抽出するOCRサービスです。文書のデジタル化には有用ですが、自然言語での質問応答機能はありません。 選択肢DのAmazon OpenSearch Serviceはキーワードベースの全文検索・ログ分析に強みを持つ検索エンジンです。カスタム実装でセマンティック検索も可能ですが、エンタープライズ向け自然言語Q&Aをすぐに実現するにはKendraが適しています。