表の数字も文章もまとめて会話で分析　アマゾンが業務データ統合の新手法を公開

米アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）は、業務データ分析サービス「Amazon Quick」を活用し、数値などの構造化データと文書などの非構造化データを統合して単一の対話型AIエージェントから横断的に分析する手法を公開した。従来、データベースの数値と報告書などの文書を組み合わせて分析する際は、複数のツールを切り替えて別々に検索し、手作業で結果を突き合わせる必要があったが、その負担を軽減する。

提示された設計は、データ層、作業空間層（Space）、エージェント層の3層で構成される。クラウドストレージ「Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）」内の文書からナレッジベースを構築する一方、売上などの表データには列の意味や計算ルールといった説明情報を付与して登録する。文脈情報を事前に補動することで、AIが自然言語の質問を正確な問い合わせ文に変換できるようにする。作業空間層ではこれらのデータ源を1か所にまとめ、統合的な分析環境を整える。

エージェント層に配置されたチャットAIは、利用者の質問に応じて文書ナレッジベースと表データのどちらを参照すべきか、あるいは双方を組み合わせるべきかを自動で判断し、引用元を明記して回答を生成する。対話の安全性を審査するガードレール機能や利用者の閲覧権限にも連動するほか、エージェントには直接最大10万文字までの参考文書を添付して追加の文脈を与えることも可能だ。なお、この構成の作成にはAmazon QuickのEnterprise契約などが必要となる。