AIF基盤モデルのアプリケーション
ある大企業が、社内のSharePoint・Salesforce・Confluenceに蓄積された業務ドキュメントを横断検索して自然言語で回答できる社内AIアシスタントを、機械学習の専門知識を必要とせず迅速に構築・導入したいと考えています。データソースへの組み込みコネクタが豊富でノーコード導入に最も適したAWSサービスはどれですか？
AAmazon Bedrock with Knowledge Bases（手動でデータを取り込みベクトルストアを構築）
Amazon Bedrockのナレッジベースはカスタマイズ性が高く強力ですが、データの取り込みやベクトルストアの構築・管理をコードで実装する必要があり、機械学習の専門知識なしにノーコードで迅速導入したいという要件を満たしません。
BAmazon Kendra（エンタープライズ向けインテリジェント検索サービス）
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が、自然言語で回答を生成する会話型AIアシスタント機能を単独では内蔵しておらず、Q Businessと同等のノーコード・完全マネージド型AIアシスタントを実現するには追加の実装が必要です。
CAmazon Q Business（エンタープライズ向け完全マネージド型AIアシスタント）
✓ 正解
SharePoint・Salesforce・Confluenceを含む40以上のエンタープライズデータソースへの組み込みコネクタを標準搭載した完全マネージド型AIアシスタントであり、MLの専門知識不要でノーコード導入が可能な、本要件に最も適したサービスです。
DAmazon SageMaker JumpStart（事前構築済みモデルのデプロイ基盤）
事前構築済みMLモデルのデプロイ基盤であり、SharePoint等のエンタープライズデータへのコネクタや自然言語で回答を生成するAIアシスタント機能を持たないため、ノーコードかつ迅速に社内AIアシスタントを構築する用途には適していません。
解説
Amazon Q Businessは企業向けに設計された完全マネージド型AIアシスタントで、SharePoint・Salesforce・Confluence等の40以上のエンタープライズデータソースへのコネクタが組み込まれており、MLの専門知識なしに迅速導入できます。
選択肢AのAmazon Bedrock with Knowledge Basesは、カスタマイズ性が高い一方で、データ取り込みやベクトルストアの構築に開発工数が必要であり、ノーコードで迅速導入したいという要件には適しません。
選択肢BのAmazon Kendraはインテリジェント検索サービスであり文書の検索・ランキングを得意としますが、自然言語で回答を生成する会話型AIアシスタント機能を単独では提供しておらず、完全マネージド型AIアシスタントとして即時利用できるQ Businessより導入工数がかかります。
選択肢DのAmazon SageMaker JumpStartは事前構築済みモデルのデプロイ基盤であり、エンタープライズコネクタや会話型AIアシスタント機能を持たないため、完全なソリューションではありません。
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