明確な構造定義を持たない「半構造化データ」や構造そのものがない「非構造化データ」を検索したい――。Amazon Web Services（AWS）はこのニーズに応える2つの検索サービス「Amazon Elasticsearch Service」と「Amazon Kendra」を用意する。どちらのサービスも複数のデータソースにまたがってデータを検索できるが、用途は異なる。それぞれの概要と特徴を説明する。
Amazon Elasticsearch Serviceは、検索と分析のためのオープンソースソフトウェア（OSS）「Elasticsearch」のマネージドサービスだ。AWSの仮想マシンサービス「Amazon Elastic Compute Cloud」（Amazon EC2）のインスタンス（仮想サーバ）で稼働する。
検索にはElasticsearch固有のJSON形式クエリ言語を使う。このクエリ言語は論理演算子（AND、OR、NOTなど）やワイルドカード、正規表現などを使った検索を実行できる。クエリの送信には、Amazon Elasticsearch ServiceのGUI（グラフィカルユーザーインタフェース）を利用する。システム連携の標準的な設計思想「REST」準拠のAPI（アプリケーションプログラミングインタフェース）を介したクエリの送信も可能だ。
データは分析前にElasticsearchに取り込む必要がある。データの取り込みはストリームデータ（連続的に発生し続けるデータ）処理サービス「Amazon Kinesis Data Firehose」やログ監視サービス「Amazon CloudWatch Logs」、IoT（モノのインターネット）データ収集サービス「AWS IoT」などのAWSサービスとの連携を通じて実行できる。データ処理OSSの「Logstash」を使ったデータ取り込みも可能だ。REST準拠のAPI経由でデータを取り込む方法もある。
Amazon Kendraは機械学習を利用して、複数のデータソースに保存されたデータを検索する。開発者がAmazon Kendraをアプリケーションに組み込めば、データアナリストなどのエンドユーザーは半構造化データや非構造化データを自然言語で検索できるようになる。Amazon Kendraは、今までの検索パターンを基に検索結果の精度を微調整する機能を持つ。インデックス機能を使用することで、複数のデータソースに分散したドキュメントやよくある質問をグループ化し、一元管理できる。
エンドユーザーはデータをAmazon Kendraに直接取り込んだり、AWSのオブジェクトストレージサービス「Amazon Simple Storage Service」（Amazon S3）に配置したりすることで、Amazon Kendraを使ってデータを検索できるようになる。コネクターを使用することで他のデータソースも検索対象にできる。例えばSalesforce（salesforce.com）の同名CRM（顧客関係管理）やMicrosoftの「OneDrive」やGoogleの「Google Drive」といったファイル同期サービス向けにコネクターを用意している。
AWSは、ユーザー企業がアプリケーションにAmazon Kendraの機能を組み込むためのサンプルコード（ソースコードのサンプル）を用意している。Amazon Kendraの操作方法に加えて、独自のユーザーインタフェースからクエリを発行するためのサンプルコードも提供している。
後編は、Amazon Elasticsearch ServiceとAmazon Kendraのどちらを選択すればよいかを考えるときのポイントを説明する。
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